Геометрическая коррекция космических снимков.
Исходные материалы: архивные снимки среднего разрешения Центра. Снимки IRS-1D/LISS и LANDSAT
Программное обеспечение:ENVI, графический редактор
Цель работы:Провести регистрацию непривязанного изображения с использованием геопривязанного снимка данных на примере спутниковых снимков IRS-1D и LANDSAT в ПП ENVI. Геопривязанным является снимок IRS-1D.
В большинстве случаев, геометрия получаемых снимков сопровождается искажениями. Эти искажения вызваны отклонением оптической оси камеры от вертикального положения в момент съемки, смещениями за рельеф, наклонением орбиты съемки, параметрами датчика и др. Вследствие этого, проведение точных измерений по снимку затруднительно. Для восстановления геометрии изображений применяются методы и технологии фотограмметрической обработки.
В ходе фотограмметрической обработки устанавливается взаимно однозначное соответствие между точками на снимке и аналогичными точками, расположенными на земной поверхности. При этом устраняются геометрические искажения снимка.
Наиболее простой способ геометрической коррекции - это известный метод DLT (Direct Linear Transformation),использующий соотношения аффинного соответствия между точками местности и снимка, а также другие подходы подобного характера. Эти методы являются довольно грубыми, но могут применяться для решения локальных задач.
Эта опция используется как для грубой геометрической коррекции, так и для перепроецирования снимка в заданную проекцию. В ENVIданная опция разделена по виду исходной информации:
Select GCPs: Image to Image- выбор точек привязки с растра;
Select GCPs: Image-to-Map- выбор точек привязки по картографическим данным (векторная карта, наземные измерения точек привязки).
При использовании первого способа привязки опорные точки набираются на исходном, привязанном изображении, и на обрабатываемом изображении. В качестве исходного изображения может выступать как какой-либо привязанный снимок, так и привязанная отсканированная карта. Оператор должен найти характерные точки местности на обоих снимках, если есть необходимость измерений с подпиксельной точностью, то нужно выполнять измерения в окне Zoom,поставив увеличение х2,х3,х4,х5, и т.д. Информация об измеренных пикселях отображается в окне Ground Points Selection.Целочисленное значение пикселя относиться к верхнему левому углу, значение координат х и у, увеличивается при смещении вправо и вниз, соответственно. Точность геометрической привязки обусловлена точностью и разрешением исходного снимка, количеством набранных точек привязки, а так же правильно подобранным способом трансформирования. В программном комплексе ENVIреализованы три способа:
RST (Rotation, scaling,and translation)- поворот, масштабирование, смещение. Это самый простой метод, для его реализации необходимо иметь не менее 3-х опорных точек.
Алгоритм этого метода - это линейное преобразование вида:
x = a1 +a2x +a3y = b1+b2x+b3y.
Использование данного алгоритма не позволяет обрезать изображение. Этот метод является очень грубым, для достижения лучшей точности используйте метод полиномов первой степени.
Polynomial- метод пересчета координат, используя полиномы N-ой степени. В колонке degree указывается степень полиномов. Полиномиальные уравнения первой степени имеют вид:
x = a1 + a2x+a3y+ axy= b1+b2x+b3y+ b4xy.
В зависимости от степени полиномов, используемых для обработки, меняется необходимое количество опорных точек, так, например, для использования полиномов первой степени нужно 3 и более точек, а второй - 8 и более.
Triangulation- триангуляция Делоне, при использовании этого способа по имеющимся опорным точкам строится нерегулярная сеть из треугольников, стремящихся к равносторонним, а потом интерполируются значения, для получения регулярной сетки.
Ход работы:
1. Открыть 2 изображения (данные IRS-1D и LANDSAT)
2. Выбрать в главном меню ENVI: Map > Registration > Select GCPs: Image to Image
3. Указать, в каком дисплее загружено геопривязанное изображение, которое будет выступать в качестве опорного, а в каком - обрабатываемое, непривязанное изображение.
4. Найти объект, хорошо опознаваемый на обоих снимках, на геопривязанном снимке и на непривязанном снимке.
5. Набрать 10 точек равномерно по всему снимку. После добавления третьей точки начнет работать функция Predict, которая выводит перекрестие курсора в окне дисплея с непривязанным снимком примерно в область, соответствующую точке на привязанном снимке. Нужно стремиться, чтобы среднеквадратичная ошибка точек привязки RMS Error была меньше 1.
6. Перепроецировать непривязанное изображение в проекцию геопривязанного.
7. Сохранить результат.
Лабораторная работа №4.