Геометрические искажения и геометрическая коррекция спутниковых снимков

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 629.7. 017. 1
Ергалиев Д. С., Тулегулов А. Д., Мусагулова Ж. С., Нысанбаева А. Б.
Евразийский Национальный университет им. Л. Н. Гумилева, г. Астана, Казахстан
ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ИСКАЖЕНИЯ И ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ КОРРЕКЦИЯ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ
Аннотация. В статье представлены результаты анализа геометрических искажений спутниковых снимков. Были выявлены основные причины и виды геометрических искажений, подразделяемые на внутренние и внешние, в зависимости от внутренней геометрий сенсора и внешних факторов. Для удаления таких искажений используются геометрическая коррекция, которая устанавливает связь между системой координат изображения и географической системой координат с использованием калибровочных данных сенсора, телеметрических данных об ориентации съемочной платформы, опорных точек местности (ОТМ), атмосферных условий.
Ключевые слова: геометрические искажения, спутниковые снимки, сенсор, коррекция, координаты, калибровка, телеметрия, ориентация, съемочная платформа, опорные точки, атмосферные условия.
За последние десятилетия объем, разнообразие и качество материалов дистанционного зондирования существенно возросли. Основная цель использования данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗ) — извлечение из них полезной информации, которая используется для составления топографических и тематических карт, инвентаризации земель, эколого-географической о ценки территорий, исследований динамики природных и антропогенных объектов и явлений, создания оперативных и прогнозных карт и т. д. Очевидно также, что дальнейший прогресс в развитии географических наук неразрывно будет связан с использованием материалов ДЗЗ и совершенствованием технологий их обработки.
Учитывая, что в настоящее время значительную часть материалов ДЗЗ получают в цифровом виде, в данной области наблюдается переход к цифровым методам обработки дистанционной информации. Эффективность же использования дистанционных материалов зависит не только от картографофотограмметрических особенностей исходного снимка, но и от принятой методики работы с ними и применяемых методов обработки. Именно на этапе выбора подходящих методов и алгоритмов работы зачастую возникают существенные трудности, так как методы в данной области являются преимущественно проблемно ориентированными и общего подхода к улучшению изображений не существует. Следовательно, изучение и систематизация методов является актуальной проблемой.
ДДЗ содержат целый ряд случайных, системных и систематических искажений, связанных с влиянием атмосферы, кривизны Земли, движения съемочного аппарата относительно ее поверхности в момент съемки, физическими характеристиками используемых датчиков и каналов связи. Для устранения упомянутых, довольно многочисленных искажений, с учетом их специфики, используется коррекция нескольких видов: атмосферная, радиометрическая, геометрическая и калибровка [1].
Геометрическая коррекция включает в себя: устранение на изображении геометрических искажений (орторектификация), географическую привязку.
Геометрическими искажениями изображения называются различия между координатами и размерами реального изображения и идеального, которое может быть теоретически получено с помощью идеального сенсора в идеальных условиях работы [2]. Причины геометрических искажений. Существует несколько причин геометрических искажений, однако эти причины действуют совместно. Кроме того, следует отметить, что для разных типов космических снимков комбинация этих причин различна:
1) Кривизна поверхности Земли. Геометрические искажения снимков, вызванные кривизной поверхности Земли получаются в результате того, что точки сканируемой местности не лежат в одной плоскости и наблюдение ведется не в надире, а под углом к поверхности земли. Поэтому при удалении от центральной линии сканирования (где съемка ведется в надире) искажение формы и размера объектов увеличивается.
Искажение формы объектов. Прямая линия на местности будет кривой на снимке, квадрат прямоугольником и т. д. Этим типом искажения можно пренебречь, если угол обзора сканера невелик (MSS — Landsat, угол обзора примерно 5,8).
Искажение масштаба. Для снимков сделанных оптико-механическим сканером (MODIS, AVHRR, ETM и MSS — Landsat, Aster (TIR)) — масштаб при удалении от центральной линии снимка становится мельче. То есть, если взять два пиксела снимка: один из центральной области снимка, а второй из
боковой, то пиксел из боковой области будет содержать большую площадь Земли, хотя размер их одинаков (рис. 1).
Для ПЗС снимков (спутники SPOT, IRS, Ikonos, датчик Aster (VNIR, SVIR) масштаб при удалении от центральной линии снимка не изменяется.
2) Неровности рельефа. Неровности рельефа вызывают те же искажения, что и кривизна поверхности, земли, но задача устранения их сложнее, по причине того, что формы рельефа сложнее, чем форма Земли, которая близка к сфере.
Поскольку космические снимки делают с большой высоты, то влияние форм рельефа незначительно, поэтому данный тип искажений учитывают лишь для горных областей (рис. 2).
Рис. 2 — Коррекция влияния форм рельефа
3) Вращение Земли. Поскольку сканирование Земли из космоса происходит не мгновенно, как фотосъемка, то вращение Земли (за 1 мин Земля поворачивается на 0. 25о) вызывает изменение условий съемки в процессе сканирования одной сцены.
4) Движение космического аппарата в процессе формирования изображения. На качество и свойства снимков влияет форма и высота орбиты спутника. Например, круговая орбита обеспечивает одинаковую высоту съемки земной поверхности, а следовательно, для одной и той же аппаратуры -одинаковый охват и разрешение снимков.
Геометрические искажения подразделяются на искажения, связанные с внутренними недостатками геометрии сенсора, и на искажения, обусловленные внешними факторами (условия работы сенсора, форма зондируемых объектов и др.) [3]. На рисунке 3 представлены примеры внутренних искажений, где 1 — радиальное искажение, 2 — тангенциальное, 3 — нарушение масштаба, 4 — проекционное, 5 — перекос, 6 — нарушение масштаба вдоль трассы полета, 7 — пошаговый сдвиг, 8 — нарушение масштаба строк сканирования.
5) 6) 7) 8)
Рис. 3 — Внутренние геометрические искажения изображения
На рисунке 4 даны примеры внешних геометрических искажений изображений: 1 — ошибка сдвига, 2 — нарушение масштаба, 3 — нарушение пропорций, 4 — перекос, 5 — перекос строк сканирования, 6 — проекционное искажение, 7 — искажение, обусловленное кривизной поверхности геоида, 8 -смещение в изображении, обусловленные рельефом поверхности.
Рис. 4. — Внешние геометрические искажения изображения
Геометрическая коррекция подразумевает удаление искажений изображения и установление связи между системой координат изображения и географической системой координат с использованием ка-
либровочных данных сенсора, телеметрических данных об ориентации съемочной платформы, опорных точек местности (ОТМ), атмосферных условий и др. Геометрическая коррекция состоит из следующих этапов [4]:
Выбор метода коррекции. В результате анализа характеристик геометрических искажений выбирается метод коррекции.
Определение параметров. Определяются неизвестные параметры, которые необходимы для установления математической связи между системами координат изображения и географической. Используются калибровочные данные и/или ОТМ.
Проверка точности коррекции. Верифицируется точность геометрической коррекции. Если точность недостаточна, то проверяется метод или используемые данные с целью устранения ошибки.
Интерполяция и пересчет изображения. Осуществляется геокодирование изображения с помощью интерполяции и пересчет изображения.
Существует три метода коррекции [3]:
1. Систематическая коррекция. Геометрические искажения систематически устраняются на основе имеющихся или измеренных референц-данных или геометрии сенсора. Например, геометрия камеры с линзой определяется из уравнений коллинеарности по калиброванному фокусному расстоянию, параметрам искажений линзы и т. д. Тангенциальная коррекция оптико-механического сканера — один из видов системной коррекции. Часто систематическая коррекция достаточна для устранения всех ошибок.
2. Несистематическая коррекция. Полиномы для преобразования системы определяется по координатам ОТМ с использованием метода наименьших квадратов. Точность зависит от порядка полинома, от количества и расположения ОТМ.
3. Комбинированный метод. Сначала применяется систематическая коррекция, оставшиеся ошибки уменьшаются с использованием полиномов низкого порядка.
В данной работе была проведена геометрическая коррекция снимков пакетом программы ScanEx IMAGE Processor 2. 0, разработанным Инженерно-технологическим центром «СканЭкс». Пакет содержит полный набор инструментов, необходимых для работы с данными ДЗЗ, — от импорта и первичной геометрической коррекции снимков до арифметических операций с растрами и построения 3D-моделей ландшафтов.
Как мы уже поняли, для корректного проведения геометрической коррекций необходима дополнительная информация — опорные точки с известными географическими координатами и цифровые модели рельефа. В пакете ScanEx IMAGE Processor наряду со стандартными методами привязки по опорным точкам реализован полностью автоматический метод совмещения отдельных каналов и снимков, называемый корегистрацией [5].
В нашем случае корегистрация подразумевает совмещение двух или более растровых изображений. При этом необходимо выбрать один из растров в качестве эталона, затем найти опорные точки, связывающие эталонный и обрабатываемый растры, и выполнить трансформирование. При автоматической корегистрации опорные точки ищутся методом автоматической корреляции растровых изображений. В программе реализован метод иерархической корреляции изображений, позволяющий вести поиск опорных точек с субпиксельной точностью для изображений с разным пространственным разрешением. На верхних уровнях иерархии при поиске опорных точек и совмещении используются уменьшенные копии изображений (масштабные пирамиды), на нижнем происходит совмещение самих изображений. При этом чем ниже уровень, тем меньше размер локального окна и радиус поиска. Использование такой схемы существенно ускоряет процесс.
а) б) в)
Рис. 5 — Автоматическая привязка и геометрическая коррекция снимков в пакете ScanEx IMAGE Processor 2. 0: а) наложенные исходные снимки Landsat-7 (ETM+) и IRS (Liss-3) — б) совмещенные снимки после автоматической корегистрации- в) совмещенные снимки после автоматической кореги-страции с предварительной привязкой по опорным точкам (показаны стрелками)
В результате анализа геометрических искажений спутниковых снимков были выявлены основные причины и виды геометрических искажений, подразделяемые на внутренние и внешние, в зависимости от внутренней геометрий сенсора и внешних факторов. Для удаления таких искажений используются геометрическая коррекция, которая устанавливает связь между системой координат изображения и географической системой координат с использованием калибровочных данных сенсора, телеметрических данных об ориентации съемочной платформы, опорных точек местности (ОТМ), атмосферных условий и др.
ЛИТЕРАТУРА
1. Кашкин В. Б., Сухинин А. И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. — М.: Логос, 2001. -264с
2. Токорева О. С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли: учебное пособие. — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010. — 148 с.
3. Копылов В. Н. Космический мониторинг окружающей среды: монография. — Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. — 216 с.
4. Кочуб Е. В., Топаз А. А. Анализ методов обработки материалов дистанционного земли. — Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F.
5. Инструкция пользователей программы ScanEx IMAGE Processor v.3.0.
зондирования

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой