Повышение метрической корректности изображений КА Ресурс-П

Координатная привязка изображений высокого пространственного разрешения выполняется обычно с точностью существенно хуже, чем один пиксел. Для многих задач высокоточной географической привязки и не требуется, требуется лишь процедура совмещения изображений, снятых с разных орбит и в разные моменты времени. В частности, такой задачей является мониторинг незаконных рубок отдельных деревьев ценных пород. Для совмещения изображений предлагается известный алгоритм SURF, предназначенный для поиска идентичных объектов на серии изображений по автоматически выделяемым реперным точкам одновременно на двух изображениях, и отображающий с помощью афинного преобразования массив реперов одного изображения в массив другого.
Выполнялся анализ реперов на мультивременной серии изображений оптико-электронной аппаратуры высокого разрешения, полученных при различных углах визирования и прошедших процедуру ортокоррекции. Сеть реперов планировалась с учётом особенностей рельефа. Цель анализа – выявление зависимости между пространственными характеристиками искажений, обусловленных как недостаточно высоким качеством моделирования геометрии работы сканирующей системы, так и неточностями рельефа.
Проводился анализ пространственного рассогласования ортотрансформированных изображений панхроматического канала спутника Ресурс-П. Исходные изображения размером 40000х32000 пикселов были разбиты на квадратные ячейки размером в 2000 пикселов, для каждой из которых алгоритмом SURF был построен массив реперных точек. Реперные точки на одном изображении и соответствующие на другом были соединены векторами. Вектора внутри ячейки подверглись фильтрации аффинным фильтром с ошибкой RMSE не более, чем в 1 пиксел. После фильтрации во всех ячейках получился массив более чем из 15 тысяч векторов.
Анализ показал, что по построенным векторам уверенно выделяются крупномасштабные искажения изображений, обусловленные ошибками координатной привязки, а также локальные области, где значительные ошибки обусловлены как неточностью используемой базы данных рельефа местности, так и из-за сдвижки реального рельефа, обусловленного неточностью географической привязки. Данные вектора можно использовать как для контроля качества относительной географической привязки изображений и учета неточностей рельефа, так и для коррекции одного снимка относительно другого.