<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی</PublisherName>
				<JournalTitle>پژوهش های سنجش از دور و اطلاعات مکانی</JournalTitle>
				<Issn>3041-8976</Issn>
				<Volume>3</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2025</Year>
					<Month>06</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Accuracy assessment of direct georeferencing of smartphone’s images in ‎videogerammetry method ‎</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی دقت توجیه مستقیم تصاویر گوشی‌های هوشمند در روش ویدئوگرامتری ‏</VernacularTitle>
			<FirstPage>201</FirstPage>
			<LastPage>218</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">2389</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22061/jrsgr.2025.11753.1096</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>مهران</FirstName>
					<LastName>شفیعی</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>اصغر</FirstName>
					<LastName>میلان</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>علیرضا</FirstName>
					<LastName>وفایی‌نژاد</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی نقشه‌برداری، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>02</Month>
					<Day>13</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>&lt;strong&gt;Background and Objectives: &lt;/strong&gt;The integration of imaging technologies with geolocation sensors such as GPS, accelerometers, gyroscopes, and compasses enables precise determination of the camera’s position and orientation during image capture. This capability plays a crucial role in simplifying the georeferencing process of 3D models, particularly in mobile mapping systems and short-range terrestrial applications. In this context, smartphones, equipped with these geolocation sensors, have gained significant prominence as imaging devices. This study examines the feasibility of direct georeferencing of 3D models generated through Structure-from-Motion (SFM) photogrammetry using camera position and orientation data simultaneously recorded by the sensors embedded in a smartphone.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;Methods:&lt;/strong&gt; The research data comprises ground control points collected using a Leica TS09 R1000 total station in reflector less mode, along with data obtained from an iPhone 13 Pro smartphone. In the proposed method, the relative orientation parameters estimated by the Structure-from-Motion algorithm were refined using orientation parameters directly measured by the smartphone’s motion sensors. Image acquisition was conducted under static conditions; therefore, the estimated and measured angles at each station should remain constant and, in the absence of errors, should be identical. The final model was oriented using the average of the measured angles at each station. The measured distance was then used to establish the model scale, and the average coordinates obtained at each station were employed to transform the model into the UTM coordinate system. Additionally, an alternative model was generated using the precise positions of the imaging stations via indirect georeferencing. The RMSE of the check points was used as the accuracy assessment metric for the proposed method.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;Findings:&lt;/strong&gt; The studied stockpile was approximately 150 meters in length and 25 meters in height, oriented roughly from south to north. In this study, five 3D models were generated based on the collected data. The first model was constructed solely using images, positional data, and angles recorded by the smartphone’s sensors. Subsequently, coded targets were incrementally added as control points, with one, two, and three control points being incorporated into the equations. The fifth model was generated using the same images but with the precise coordinates of twelve imaging stations measured by a total station.&lt;br /&gt;In the first model, the positioning error remained at the accuracy level of the iOS single-point positioning system (approximately 2 meters in planimetric accuracy and 11 meters in height). In the model with a single control point, aligning the model with the low-accuracy GPS coordinates from the smartphone resulted in an azimuth calculation error, leading to model rotation. Although the model was correctly transferred, the azimuth error caused a misalignment with the reference system, resulting in an error of approximately 0.40 meters. With the addition of two and three control points, accuracy improved, reaching 0.004 meters, which matched the accuracy achieved using precise camera center coordinates. In the fifth case, where the exact coordinates of the imaging stations were used, an accuracy of 0.0007 meters was obtained.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;Conclusion:&lt;/strong&gt; As observed, GPS accuracy remains the most challenging aspect of this system. Most smartphones do not provide raw GNSS data or high-quality raw positioning data; instead, they only offer the final processed position determined by the operating system. Given the hardware and environmental limitations, the following considerations are recommended for future studies:&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;a) Development of a handheld mobile mapping system by integrating survey-grade GPS with a smartphone camera.&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;b) Since the study area consists of earthwork features with irregular shapes, when applying this method to structured objects such as buildings, it is recommended to refine the relative exterior orientation parameters of images using constraints derived from prominent vertical and horizontal features in the scene and incorporating them into the bundle adjustment process.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;strong&gt;پیشینه و اهداف&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;:&lt;/strong&gt; ادغام فناوری‌های تصویربرداری با حسگرهای مکان‌نگاری نظیر GPS، شتاب‌سنج، ژیروسکوپ و قطب‌نما، امکان تعیین دقیق وضعیت و موقعیت دوربین در هنگام تصویربرداری را فراهم کرده است. این قابلیت، به‌ویژه در سامانه‌های نقشه‌برداری سیار و کاربردهای برد کوتاه زمینی،&lt;strong&gt; &lt;/strong&gt;نقش کلیدی در ساده‌سازی فرآیند ارجاع جغرافیایی مدل‌های سه‌بعدی ایفا می‌کند. در این میان، تلفن‌های هوشمند به‌عنوان دوربین‌هایی مجهز به این حسگرهای مکان‌نگار، جایگاهی ویژه پیدا کرده‌اند. در این مطالعه، قابلیت ارجاع جغرافیایی مستقیم مدل سه‌بعدی حاصل از روش فتوگرامتری ساختار ناشی از حرکت&lt;strong&gt; &lt;/strong&gt;با استفاده از داده‌های موقعیت و وضعیت دوربین که به‌صورت همزمان توسط حسگرهای موجود در گوشی هوشمند اندازه‌گیری شده‌اند، بررسی شده است.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;روش‌ها‌:&lt;/strong&gt; داده‌های پژوهش شامل نقاط برداشت ‌شده با استفاده از توتال‌استیشن Leica TS09 R1000 در حالت بدون منشور، همراه با داده‌های جمع‌آوری‌ شده به­وسیله تلفن هوشمند iPhone 13 Pro است. در روش پیشنهادی، پارامترهای جهت‌گیری نسبی که در الگوریتم ساختار ناشی از حرکت تخمین زده شده‌اند، با استفاده از پارامترهای جهت‌گیری که مستقیماً از طریق حسگرهای حرکتی تلفن هوشمند اندازه­گیری شده­اند، اصلاح گردید. عکسبرداری در شرایط ایستا انجام شد، بنابراین زوایای تخمینی و اندازه­گیری شده در هر ایستگاه باید دارای مقداری ثابت و در صورت عدم وجود خطاها با هم برابر باشند. برای جهت ‌دهی مدل نهایی، از میانگین زوایای اندازه‌گیری‌ شده در هر ایستگاه استفاده شد. سپس، طول اندازه­گیری شده با متر برای تعیین مقیاس مدل و میانگین مختصات به‌دست ‌آمده در هر ایستگاه جهت انتقال مدل به سیستم مختصات UTM به­کار رفت. همچنین یک مدل با استفاده از موقعیت دقیق ایستگاه‌های عکسبرداری به روش ارجاع جغرافیایی غیرمستقیم تولید و RMSE نقاط چک مبنای ارزیابی دقت روش پیشنهادی قرار گرفت.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;یافته‌ها:&lt;/strong&gt; دپو مورد مطالعه حدود 15۰ متر طول و 25 متر ارتفاع داشت و جهت آن تقریباً جنوب به شمال بود. در این مطالعه پنج مدل سه‌بعدی بر اساس داده‌های جمع‌آوری ‌شده تولید گردید. مدل اول صرفاً با استفاده از تصاویر، داده‌های موقعیتی، و زوایای ثبت ‌شده توسط حسگرهای تلفن هوشمند ساخته شد و در ادامه به­ترتیب 1، 2 و 3 نشانگر کددار به­عنوان نقطه کنترل به معادلات اضافه شد. مدل پنجم بر پایه همان تصاویر اما با مختصات دقیق دوازده ایستگاه عکسبرداری که با توتال­استیشن اندازه‌گیری شده بودند تولید گردید. در مدل اول میزان خطا همچنان در حد دقت تعیین موقعیت تک نقطه­ای سیستم iOS (حدود 2 متر مسطحاتی و 11 متر ارتفاعی) باقی ماند. در مدل با استفاده از یک نقطه کنترل، تطبیق مدل با مختصات کم‌­دقت GPS گوشی هوشمند باعث ایجاد خطا در محاسبه ژیزمان و در نتیجه چرخش مدل گردید. اگرچه انتقال مدل به­درستی انجام شد، اما به­دلیل چرخش ناشی از خطای ژیزمان، مدل نسبت به سیستم مرجع زاویه‌ دار شده و تطابق کامل حاصل نشد و خطای حدود 40/0 متر ایجاد کرد. در ادامه با افزایش تعداد نقاط کنترل به 2 و 3 دقت نیز افزایش و به 004/0 متر و برابر با حالت استفاده از مختصات دقیق مراکز دوربین رسید. همچنین در حالت پنجم یعنی استفاده از مختصات دقیق مراکز ایستگاه­ها دقت 0007/0 متر حاصل شد.&lt;br /&gt;&lt;strong&gt;نتیجه‌گیری:&lt;/strong&gt; همانطور که مشاهده شد، دقت GPS همچنان چالش ‌برانگیزترین بخش این سیستم است. بیشتر تلفن‌های هوشمند، به جای ارائه داده‌های خام یا داده‌های خام با کیفیت GNSS، تنها موقعیت نهایی پردازش‌ شده توسط سیستم ‌عامل&lt;strong&gt; &lt;/strong&gt;را در اختیار کاربر قرار می‌دهند. با توجه به محدودیت­های سخت­افزاری و محیطی مطالعه پیشنهاد می­شود، توسعه یک سیستم نقشه‌برداری متحرک دستی از طریق ادغام GPS نقشه­برداری و دوربین تلفن هوشمند در مطالعات بعدی مورد توجه قرار گیرد همچنین با توجه به اینکه در مطالعه عملیات خاکی عوارض با اشکال منظم وجود ندارد اما هنگام استفاده از این روش در مواجه با عوارض با اشکال هندسی منظم مانند ساختمان­ها پیشنهاد می­شود، اصلاح پارامترهای جهت­گیری خارجی&lt;strong&gt; &lt;/strong&gt;نسبی تصاویر با استفاده از محدودیت‌های ویژگی‌های موجود در صحنه (ویژگی­های عمودی و افقی بارز) و تلفیق آن در باندل­اجستمنت مورد مطالعه قرار گیرد.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تلفن هوشمند ‏</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ارجاع جغرافیایی مستقیم ‏</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">فتوگرامتری برد کوتاه ‏</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ساختار ناشی از حرکت‎ ‎‏ ‏</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jrsgr.sru.ac.ir/article_2389_476df5f7726ab8def463a3b8c1189278.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
