A calibração de câmera digital não-métrica é um procedimento que visa modelar erros sistemáticos causados pela distorção da lente devido ao processo de fabricação e montagem. Este procedimento deve ser realizado para melhorar a precisão de um projeto. Além disso, na Fotogrametria, é essencial compreender os parâmetros de orientação interior para modelar as distorções e gerar produtos cartográficos confiáveis. A calibração da câmera é necessária para câmeras não-métricas devido à sua baixa estabilidade geométrica. No caso de uma câmera digital não-métrica, seus parâmetros de orientação interior são sensíveis à exposição externa e outros fatores, essas características criam a necessidade de calibrar o sensor antes de qualquer aquisição de dados. Os métodos de calibração apresentam diferenças, algumas abordagens requerem maior tempo, dados mais elaborados e algoritmos sofisticados, como a calibração usando pontos de controle no solo; por outro lado, existem abordagens mais rápidas e automatizadas que aplicam algoritmos de visão computacional para reduzir os erros inseridos pelo operador. Neste artigo, a qualidade posicional de dois diferentes métodos para a calibração de câmera foi investigada. O primeiro método, denominado “GCP-based”, é baseado em pontos de controles obtidos via estação total e processados com o software Pix4D e Agisoft PhotoScan. O segundo método, denominado “Chessboard-based”, é baseado em algoritmos de visão computacional para estimar os parâmetros usando um tabuleiro xadrez com padrões em preto e branco e dimensões conhecidas. Como resultado, o RMSE planimétrico foi comparado com as coordenadas de referência obtidas via estação total, obteve-se melhor acurácia com o software Agisoft PhotoScan, com um RMSE de 1,4 cm Ver menos

Calibration of a non-metric digital camera is a procedure that aims the modeling of systematic errors caused by lens distortion due to manufacturing and assembly process. This procedure must be carried out in order to improve the accuracy of a project. In addition, in photogrammetric measurements it is essential to comprehend the interior orientation parameters to model the distortions and generate trustful cartographic products. The camera calibration is needed more often for non-metric camera due to its low geometric stability. In the case of a commercial off-the-shelf digital camera, its interior orientation parameters are sensitive to external exposure and other factors, these characteristics creates the necessity of calibrating the sensor before any data acquisition. There are difference on the calibration methods, where some approaches requires more time, more elaborated data and sophisticated algorithms, such as the calibration using ground control points, on the other hand, there are faster and automated approaches that applies computer vision to reduce any human interaction. In this paper, the quality of these two different approaches for camera calibration was investigated. The first calibration is called “GCP-based” and it is based on georeferenced data processed with commercial software, and the second calibration is called ``Chessboard-based” and applies computer vision algorithms to estimate the parameters using a planar chessboard with black and white pattern and known dimensions. As result, the planimetric RMSE were compared with the reference coordinates, better accuracy was obtained with Agisoft PhotoScan software, with a RMSE of 1.4 cm Ver menos