Оптические снимки высокого разрешения, как источник геинформации



Дата06.06.2016
Размер91.3 Kb.
Оптические снимки высокого разрешения, как источник геинформации

Благодаря конкуренции в области формирования изображений высокого разрешения приобретение данных для создания геоинформационных продуктов стало экономичнее. В этой статье рассматриваются такие аспекты формирования изображения, как хранение, наличие режима замедления (slow down mode) и потенциал загрузки.
Карстен Якобсен
В настоящее время действуют три коммерческих оптических спутника с очень высоким разрешением съемки ( GSD - размер пикселя) 1м и выше.

Другие VHR-спутники, находящиеся в стадии создания, - IRS Cartosat-2 (Индия), Kompsat-2 (Южная Корея), EROS-B (Израиль) и Pleiades (Франция) имеют разрешение в интервале 0.7м-1м. Кроме того, разрешение будет ещё выше на спутниках WorldView-1, WorldView-2 и OrbView-5 (США) и составит 0.5м. Благодаря конкуренции условия оформления заказов становятся проще, а получение данных для создания геоинформационных продуктов более экономичным. В результате все более важными становятся такие факторы, как количество спутников, ведущих съемку, и их характеристики, связанные с формированием изображения. Возможности по формированию изображения определяются возможностями хранения и загрузки, и в ещё большей степени быстротой и наличием режима замедления (slow down mode). Из-за недостаточной частоты дискретизации и прочих факторов спутники вынуждены вращаться во время съемки, чтобы сократить угловую скорость. Это, конечно же, снижает возможности съемки.







Замедление за счет постоянного поворота угла обзора. Коэффициент замедления = b / a.


Ориентирование сцены

Сегодня практически все исходные космические снимки проецируются на плоскость, имеющую постоянную высоту, как в случае с IKONOS Geo и QuickBird OR Standard. Снимки проецируются на плоскость, которую SPOT определяет как уровень 1В. Ориентировать сцену необходимо исходя из параметров конечного продукта. Все спутники, ведущие съемку, оборудованы системой позиционирования типа GPS, гироскопами и звездными сенсорами. Благодаря этому можно ориентировать каждую строку изображения. Имеющиеся в настоящее время VHR-сенсоры допускают стандартное отклонение от наземных координат до 10м без использования опорных точек. Это допустимо в ряде случаев, но обычно смещение необходимо сокращать. Далее приводятся различные методы ориентирования, используемые в настоящее время:



А. Коэффициенты рациональных полиномов (RPC) – строгое сенсорное ориентирование поставщиком данных позволяет соотнести снимок и наземные координаты с помощью полиномов, представляющих функции географических наземных координат X, Y, Z и деленных друг на друга. Используются полиномы третьей степени, поэтому данные ориентирования можно представить с помощью 80 коэффициентов. Этот метод можно усовершенствовать, используя опорные точки, и тогда он будет называться метод RPC на базе поправки систематической погрешности.

B. Информация (header data), поставляемая вместе со снимками, содержит значение угла обзора для центра или начала сцены, что позволяет в совокупности с данными об орбите спутника и параметрах снимка геометрически реконструировать процесс формирования изображения любого наземного объекта. Аналогично предшествующему методу точность данного метода повышается при использовании опорных точек. Для исходных изображений дается эфемерида, что также позволяет сориентировать сцену.

С. При малом поле обзора допустимы аппроксимации. Для 3D аффинного преобразования можно использовать математическую модель параллельной проекции. Для этого не требуются данные ориентирования, достаточно 4 трехмерных хорошо распределенных опорных точек.

D. Космические снимки представлены перспективной проекцией в направлении CCD-строки и параллельной проекцией в направлении сканирования. Для прямого линейного преобразования (DLT – Direct Linear Transformation) используется перспективная модель, для которой также не нужны предварительные данные ориентирования. Для 11 неизвестных требуется не менее 6 хорошо распределенных опорных точек.

Е. Сокращенное число коэффициентов RPC рассчитывается на базе опорных точек. Для таких RPC-коэффициентов не требуются данные ориентирования. Минимальное число необходимых коэффициентов можно определить с помощью шести трехмерных хорошо распределенных опорных точек.

Ориентирование снимков района Зонгулдак (Турция), полученных с различных VHR-сенсоров, проводилось разными методами и с использованием разного количества опорных точек. Метод Е использовался в ограниченном количестве тестов, так как результаты проверки по независимым контрольным точкам были настолько неудовлетворительны, что данный метод следует использовать очень осторожно. Невозможно проконтролировать качество результатов по погрешностям на опорных точках.

Ориентирование на базе RPC (метод А) возможно без опорных точек. Без устранения систематической погрешности среднеквадратическая ошибка на контрольных точках составила 6.2м только для снимков IKONOS, что подтверждает качество строгого сенсорного ориентирования. Для получения приемлемого качества ориентирования с использованием приближенных DLT и 3D аффинных преобразований (методы D и C) требуется, по крайней мере, на 2 опорные точки больше, чем теоретически необходимо. При большем количестве опорных точек обеспечивается суб-пиксельная точность. Для метода Е результаты были немного лучше, тогда как при использовании методов А и В субпиксельная точность достигалась уже при одной опорной точке. Сцены IKONOS отличались высокой внутренней точностью, поэтому простой сдвиг координат в обоих строгих решениях А и В дал результат лучше, чем при двухмерном аффинном преобразовании. Расположение опорных точек на сцене значения не имело.

Аналогичные результаты для этой же территории дал снимок QuickBird. Для ориентирования с помощью трехмерных аффинных преобразований и DLT (методы C и D) потребовалось большее количество хорошо распределенных опорных точек, но проверка по независимым контрольным точек не подтвердила точность методов А и В. Причиной этого могло быть замедление (slow down) в 1.7, применяемое на QuickBird. Из-за внутренней точности снимка с разрешением 0.62м после устранения ошибок за рельеф местности необходимо провести двухмерное аффинное преобразование, что предполагает использование не менее 3 опорных точек для методов А и В. Оба метода дают аналогичную суб-пиксельную точность.








Карта качества автоматического ориентирования модели OrbView-3: h/b = 1.4, белый: r = 1.0, черный: r = 0.6

Снимки OrbView подверглись незначительной предварительной коррекции. На них ясно видны вращения во время съемки, поскольку первая и последняя строки не параллельны. В этом случае использование трехмерного аффинного преобразования и DLT не возможно; точность этих методов ограничивается 5м - 20м. Снимки OrbView дешевле снимков IKONOS и QuickBird. На спутнике отсутствует TDI, что приводит к смещению CCD-строк – две CCD-строки смещаются на полпикселя по отношению друг к другу. Пиксели, проецируемые на местность, имеют размер 2мХ2м, но при их 50%-ном совмещении разрешение GSD составляет 1м. По этой причине качество снимков OrbView немногим уступает IKONOS, а стандартное отклонение на опорных точках составляет 1м. Например, для снимков IKONOS и QuickBird точность строгого сенсорного ориентирования (метод В) без использования опорных точек составляла 9.3м-10м. При использовании опорных точек и метода А было невозможно добиться суб-пиксельной точности. Для обоих снимков после устранения ошибок за рельеф местности среднеквадратическая погрешность составила 1.6м после простого сдвига по опорным точкам и 1.9м – после аффинного преобразования. При размере пикселя в 2м можно говорить о субпиксельной точности, но этого нельзя сказать в отношении GSD в 1м.



Точность ориентирования снимка важна для создания цифровых моделей местности (DEM) и ГИС-продуктов. Для DEM требуется самая высокая точность, в случае с ГИС она зависит от масштаба карты, использование которой предполагается в ГИС-продукции. Согласно практике снимки, предназначенные для ГИС, должны иметь разрешение около 0.1мм в масштабе карты. Таким образом, снимки IKONOS и OrbView-3 подходят для карт масштаба 1:10 000, а снимки QuickBird – для карт масштаба 1:6000. Точность картографирования должны быть не хуже 0.25мм в масштабе карты, что соответствует 2.5 пикселям. На всех трех VHR-сенсорах это требование к точности соблюдается.
Сбор ГИС-данных

Для сбора ГИС-данных важны разрешение снимков, радиометрическое качество, высота солнца и угол обзора. При большом угле отклонения от надира невозможно обозревать городские улицы сверху вниз, при низкой высоте солнца появляются тени, осложняющие дешифровку улиц.

Важны даже атмосферные условия. Атмосферная дымка, тени от облаков и дымка вокруг облаков снижают качество снимков. Кроме этого, существует ряд явных отличий между тремя рассматриваемыми VHR-сенсорами. Эффективное разрешение снимка можно определить по границе перепада яркости (edge analysis), которая также зависит от изменения контраста. Исходя из этого, в качестве эффективного разрешения для всех трех сенсоров было признано GSD-разрешение, несмотря на то, что на снимках OrbView детали не так четко различимы, как на снимках IKONOS.

Разрешение GSD 0.62м заметно облегчило дешифрирование объектов по сравнению с GSD-разрешением 1м для снимков IKONOS. На снимках QuickBird распознаются детали, необходимые для составления топографических карт Германии масштаба 1:5000. Снимки IKONOS более подходят для карт масштаба 1:10 000. Качество снимков OrbView-3 уступает качеству снимков IKONOS, но, тем не менее, оно достаточно для картографирования в указанном масштабе. Хорошее качество снимков обеспечивается, главным образом, за счет ограниченного угла отклонения от надира и достаточной высоты солнца.

Геометрическое разрешение панхроматических снимков в 4 раза выше мультиспектральных. На снимках QuickBird с разрешением GSD 2.4м можно дешифрировать отдельные здания, которые потом наносятся на карту. Однако, при сравнении с результатами дешифрирования панхроматических снимков становится ясно, что форму зданий нельзя также точно оцифровать.

Данные мультиспектральных и панхроматических снимков можно объединить с помощью pan-sharpening. Сравнение данных панхроматических снимков и снимков pan-sharpened показало ограниченные преимущества изображений pan-sharpened – объекты легко дешифрируются и классифицируются. На панхроматических снимках не были распознаны всего несколько небольших зданий, расположенных в тени. Спутник OrbView-3 не поставляет снимки pan-sharpened, поскольку OrbView-3 не регистрирует одновременно панхроматическое и мультиспектральное изображения. Легче собирать данные о широких дорогах, малоэтажных зданиях и территориях, имеющих стандартную планировку, чем о районах с бессистемной застройкой. Разные размеры и размещение зданий, не асфальтированные дороги и дороги неправильной формы представляют сложности в плане сбора информации. Кроме того, дешифрирование затрудняется на рельефной местности или в тени.


Создание цифровых моделей местности (DEM)

Цифровые модели местности можно создавать на базе космических снимков очень высокого разрешения. Можно получать стерео пары с одной и той же орбиты, однако при этом необходим разворот спутника, что сокращает возможность получения других сцен. По данным Digital Globe на получение одного стерео изображения QuickBird мощностей затрачивается в 9 раз больше, а цена возрастает только в 2.3 раза. В итоге, для поставщиков невыгодно проводить стерео съемку, а в архивах количество стерео пар с одной орбиты ограничено. Когда снимки делаются в разные дни, то их автоматическое совмещение становится проблематичным или невозможным, потому что на них могут отображаться изменения, происходящие с объектом, или сам объект может быть затенен. В случае с Quickbird такой проблемы не существовало, поскольку интервал съемки составил 10 дней. Что касается снимков IKONOS, то автоматическое совмещение снимков не удалось, так как интервал составил 2 месяца.

Теоретически высотная точность линейна и зависит от соотношения высоты к базису. Это верно для открытой и ровной местности, но в городах соотношение высота-базис 1.0 не применима. У одного здания видна левая сторона, у другого – правая, по этой причине автоматическое совмещение снимков становится проблематичным. Кроме того, на обоих снимках одновременно невозможно различить улицу. Вполне приемлемые и более полные результаты для городских районов были получены при соотношении высота-базис 7.5. Трудно найти компромисс между точностью и полнотой данных для городских DEM. Оптимальное отношение высота-базис – 3. Снимки OrbView-3, полученные с одной орбиты при отношении высоты к базису 1.4, не дали оптимальных результатов. В DEM много пробелов, и коэффициенты корреляции не удовлетворительны.





DEM на базе стерео модели IKONOS, соотношение высота-базис 7.5 (DEM после применения медианного фильтра)


Заключение

Сбор данных для ГИС на базе космических снимков высокого разрешения становится все более популярным. Сегодня благодаря увеличившемуся числу спутников и архивов данных можно без проблем приобрести подходящие снимки. Ориентирование снимков следует проводить, используя метод RPC на базе поправки систематической погрешности (метод А) или геометрическую реконструкцию (метод В). Методы приближенного ориентирования экономически не выгодны, и дают иногда неудовлетворительные результаты.

Для сбора ГИС-данных больше подходят снимки pan-sharpened или панхроматические снимки. Высокое разрешение является преимуществом снимков QuickBird, однако снимки IKONOS и OrbView-3 подходят для картографирования в масштабе 1:10 000, особенно городских территорий, при малых значениях угла обзора и достаточно большой высоте солнца. Для создания DEM городских территорий оптимальным отношением высоты к базису является показатель 3.0. Лучше всего подходят стерео пары, или же снимки, сделанные с интервалом не более 10 дней. За это время объект не претерпит изменений, и не изменится его освещенность.
Благодарность

Часть материалов была представлена TUBITAK (Турция) и Julich Research Center. Благодарю доктора Гюркана Бюйюсалиха за оказанную помощь.


Карстен Якобсен, Ганноверский университет.

jacobsen@ipi.uni-hannover.de


Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница