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• W2034008840 abstract "The integration of multi-source earth observation data has become one of the most important developments in photogrammetry. A combined adjustment with linear array and frame array imagery (CALFI) is established in this paper. The mathematical model of CALFI is based on the conventional single-source bundle adjustment. A revised recursive partitioning technique is utilised to solve the large normal matrix of CALFI; the orientation parameters of the linear array imagery are arranged at the border of the reduced normal matrix to save both memory and computation time. The experimental results on simulated data show that both the accuracy and the condition index of the CALFI model are superior to the conventional bundle adjustment model with either linear array or frame array imagery separately due to the higher redundancy. L'intégration de données multi-capteurs d'observation de la Terre est devenue l'un des développements majeurs de photogrammétrie. Un ajustement combiné d'images acquises par des capteurs à barrette et à matrice de détecteurs (dit CALFI) est établi dans cet article. Le modèle mathématique de CALFI s'appuie sur une classique compensation par faisceaux mono-capteur. Une technique de partition récursive adaptée est utilisée pour résoudre la grande matrice normale de CALFI. Les paramètres d'orientation de l'image à barrette sont disposés sur le bord de la matrice normale réduite pour économiser de la mémoire ainsi que du temps de calcul. Les résultats expérimentaux montrent que le modèle CALFI améliore la précision ainsi que l'indice de conditionnement par rapport au modèle conventionnel de compensation par faisceaux, pour l'image à barrette comme pour l'image à matrice, prises séparément, en raison d'une plus grande redondance. Die Integration von Multi-Sensor Daten ist eine der wichtigsten Entwicklungen in der heutigen Photogrammetrie. Dieser Beitrag stellt eine kombinierte Ausgleichung von Zeilen- und Flächenkameras (CALFI) vor. Das mathematische Modell von CALFI stützt sich auf die konventionelle Bündelausgleichung mit einer Kamerageometrie. Zur Lösung der großen Normalgleichungsmatrix von CALFI wird eine überarbeitete, rekursive Partitionierungstechnik verwendet. Dabei werden die Orientierungsparameter der Zeilenbilder am Rand der reduzierten Normalgleichungsmatrix angeordnet, um sowohl Speicherplatz, als auch Rechenzeit zu sparen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit und die Konditionszahl des CALFI Modells wegen der höheren Redundanz besser sind, als bei einer getrennten klassischen Bündelausgleichung der Zeilen- und Flächenbilder. Uno de los más importantes desarrollos en fotogrametría es la integración de múltiples sensores. En este trabajo establecemos un ajuste combinado de imágenes de sensores de línea y de cuadro (CALFI). El modelo matemático del CALFI se basa en las ecuaciones convencionales del ajuste de haces con imágenes de un sólo sensor. Para resolver la gran matriz normal se hacen particiones de forma recursiva y revisada; los parámetros de orientación del sensor de línea se ordenan al extremo de la matriz normal reducida para ahorrar memoria y tiempo de cálculo. Los resultados experimentales muestran que tanto la precisión cómo el número de condición del modelo CALFI son superiores al modelo de ajuste de haces convencional ya sea con sensores de línea o de cuadro separadamente debido a su mayor redundancia." @default.
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