Integration of global navigation satellite systems (GNSS), inertial measurement units (IMU), and high-resolution digital cameras in airborne mobile mapping systems, such as those used in airborne photogrammetry, has revolutionized three-dimensional (3D) geospatial data acquisition. In general, 3D mapping using airborne photogrammetry consists of several steps: data collection, determination of EOPs, aerial triangulation (AT), and finally, the generation of products such as true orthophotos, planimetric and topographic maps, digital surface models (DSMs), and digital elevation models (DEMs). Yet significant challenges in system integration, data processing strategies, and quality assessment must be addressed to ensure the accuracy and reliability of the resulting mapping products. This thesis investigates systematic and stochastic error sources affecting exterior orientation parameters (EOPs) in GNSS/IMU-integrated airborne photogrammetry, addressing critical aspects of data processing and analysis. In addition, this thesis focuses on the integration of data from GNSS and IMU and the challenges that arise from this process.

Using strip-wise and block-wise approaches, the first study evaluated the impact of different a priori observation uncertainties (which set the observation weights for GNSS positions and IMU orientations) on AT results. Through analysis of checkpoint residuals, statistical evaluations, and Light Detection and Ranging (LiDAR) data comparisons, this study demonstrates that blockwise GNSS shift correction yields superior results compared with strip-wise methods, with an average accuracy improvement of 6 cm. These findings emphasize the importance of appropriate a priori observation uncertainty assignment in AT to enhance accuracy.

The second study investigates direct georeferencing (DG) in photogrammetry, focusing on systematic errors arising from inconsistencies between geodetic reference systems. It examines the effects of the deflection of the vertical (DOV) on DG in aerial mobile mapping systems. This study quantified the effect of the DOV on horizontal and vertical coordinates at different flight altitudes and camera fields of view using high-resolution geoid models for Sweden. The results confirm that the influence of the anomalous gravity field on DG using GNSS/IMU integration is not negligible, reaching up to 8–39 cm horizontally and 25 cm vertically depending on flight altitude and camera field of view. Moreover, the DOV components calculated using the EGM2008 global geopotential model are sufficiently accurate for aerial mapping in Sweden, except in mountainous areas where the topographic signal is not modelled correctly. The study further provides insights into minimizing DOV effects through optimal flight planning and highlights the importance of accounting for DOV in high-accuracy DG applications.

The third study investigated the effects of GNSS signal outages on EOPs estimation using tightly coupled GNSS/IMU integration, based on a simulated case study in Sweden. EOPs solutions were analysed for outage durations of up to 180 s using both single and network GNSS stations and the post-processed kinematic (PPK) method. The results demonstrate that the smoothing algorithm enhances positioning uncertainty (root mean square error, RMSE) for north, east, and height components by approximately 17–43%, and reduces orientation uncertainty by approximately 60% for roll, pitch, and heading compared with forward Kalman filtering (KF). Notably, post-processed smoothing reduced position uncertainty by up to 95% and orientation uncertainty by 60% during simulated signal outages.

The fourth study analyses the precision of lever arm (LA) measurements between GNSS and IMU and their impact on EOPs estimation in GNSS/IMUintegration. Using calibration data from a TerrainMapper 2 system, the research revealed that LA uncertainties have minimal influence on attitude determination and negligible impacts on positioning accuracy, provided measurements are made at centimetre-level precision. The study also examined the relationship between virtual reference station–rover baseline length, GNSS dilution of precision (DOP), and LA uncertainty on positioning accuracy.

The findings demonstrate that tightly coupled GNSS/IMU integration, particularly when combined with post-processing smoothing and a network of GNSS reference stations such as SWEPOS, substantially improves the resilience of EOPs during GNSS signal disruptions. Taken together, these four studies advance the accuracy and reliability of EOPs in GNSS/IMU-integrated airborne photogrammetry, providing quantitative guidance for observation weighting, geodetic correction, signal-outage mitigation, and sensor calibration in operational mapping applications such as topographic mapping, urban planning, and environmental monitoring.

Integrationen av globala navigationssatellitsystem (GNSS), tröghetsmätningssystem (IMU) och högupplösta digitala kameror i luftburna mobila karteringssystem, såsom de som används inom flygfotogrammetri, har revolutionerat insamlingen av tredimensionell (3D) geospatial data. Trots detta kvarstår betydande utmaningar inom systemintegration, databearbetningsstrategier och kvalitetsbedömning, vilka måste hanteras för att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten hos de slutliga karteringsprodukterna. Denna avhandling undersöker systematiska och stokastiska felkällor som påverkar yttre orienteringsparametrar (EOPs) i GNSS/IMU-integrerad flygfotogrammetri, med fokus på kritiska aspekter av databearbetning och analys. Flygfotogrammetrisk 3D-kartering omfattar flera sammanlänkade processer: datainsamling under flygningen, bestämning av yttre orienteringsparametrar, flygfototriangulering (AT) samt generering av slutprodukter såsom sanna ortofoton, planimetriska och topografiska kartor, digitala ytmodeller (DSM) och digitala höjdmodeller (DEM). Avhandlingen fokuserar specifikt på integrationen av GNSS- och IMU-data samt de utmaningar som uppstår vid denna process.

Den första studien utvärderade hur olika a priori-observationsosäkerheter, vilka styr observationsvikterna för GNSS-positioner och IMU-orientering, påverkar resultaten från flygfototriangulering, genom jämförelse av strip-wise och blockvis bearbetning. Analys av kontrollpunktsresidua, statistiska utvärderingar och jämförelser med LiDAR-data visar att blockvis GNSS-skiftkorrigering ger överlägsna resultat jämfört med strip-wise-metoder, med en genomsnittlig noggrannhetsförbättring på 6 cm. Resultaten understryker vikten av ändamålsenlig tilldelning av a priori-observationsosäkerheter i flygfototrianguleringför att förbättra kartläggningsnoggrannheten.

Den andra studien undersöker direkt georeferering (DG) inom fotogrammetri, med fokus på systematiska fel som uppstår till följd av skillnader mellan geodetiska referenssystem. Studien undersökte effekterna av lodavvikelser (DOV) på direkt georeferering i luftburna mobila karteringssystem och kvantifierade DOV:s inverkan på horisontella och vertikala koordinater vid olika flyghöjder och synfältsvinklar, med hjälp av högupplösta geoidmodeller för Sverige. Resultaten bekräftar att gravitationsfältets anomalier inte är försumbara vid direkt georeferering med GNSS/IMU-integration, och kan uppgå till 8–39 cm horisontellt och 25 cm vertikalt beroende på flyghöjd och kamerans synfält. Vidare visar resultaten att DOV-komponenter beräknade med EGM2008-modellen är tillräckligt noggranna för flygkartering i Sverige, med undantag för bergsområden där den topografiska signalen inte modelleras korrekt. Studien ger praktisk vägledning för hur lodavvikelsernas effekter kan minimeras genom optimal flygplanering och betonar deras betydelse i högprecisionsapplikationerför direkt georeferering.

Den tredje studien undersökte effekterna av GNSS-signalavbrott på bestämning av EOPs med hjälp av tätkopplad GNSS/IMU-integration, baserat på en simulerad fallstudie i Sverige. EOPs-lösningar analyserades för avbrott av varierande längd, upp till 180 sekunder, med både enstaka och nätverksbaserade GNSS-stationer samt efterbearbetad kinematisk (PPK) metod. Resultaten visar att utslätningsalgoritmer förbättrar positionsosäkerheten (RMSE) för nord-, öst- och höjdkomponenter med cirka 17–43% och minskar orienteringsosäkerheten med cirka 60% för roll, pitch och kurs jämfört med framåtriktad Kalmanfiltrering. Dessa förbättringar är särskilt framträdande under simulerade GNSS-signalavbrott, där efterbearbetad utslätning reducerade positionsosäkerheten med upp till 95% och orienteringsosäkerheten med 60%.

Den fjärde studien analyserar precisionen hos hävarmsmätningar (LA) mellan GNSS-antenn och IMU samt deras inverkan på bestämning av EOPs vid GNSS/IMU-integration. Med kalibreringsdata från ett TerrainMapper 2-system visar forskningen att hävarmsosäkerheter har minimal påverkan på attitydbestämning och försumbar inverkan på positionsnoggrannheten, förutsatt att mätningarna utförs med centimetersnoggrannhet. Studien undersökte också sambandet mellan baslinjelängden för virtuell referensstation–rover, GNSS DOP (Dilution of Precision) och hävarmsosäkerhetens inverkan på positionsnoggrannheten.

Avhandlingens resultat visar att tätkopplad GNSS/IMU-integration, särskilt i kombination med efterbearbetad utslätning och ett nätverk av GNSS-referensstationer såsom SWEPOS, avsevärt förbättrar EOPs robusthet vid GNSSsignalstörningar. Sammantaget bidrar dessa fyra studier till en förbättrad noggrannhet och tillförlitlighet hos EOPs i GNSS/IMU-integrerad flygfotogrammetri, och ger kvantitativ vägledning för observationsviktning, geodetisk korrigering, hantering av GNSS-signalavbrott samt sensorkalibrering inom operativa karteringstillämpningar såsom topografisk kartering, stadsplanering och miljöövervakning.