Технология стандартной обработки данных ШМСА-ВР КА «Ресурс-П» в обеспечение автоматического формирования бесшовного сплошного покрытия

С целью потокового наполнения «Банка базовых продуктов» (Марков и др., 2015) данными ШМСА-ВР КА «Ресурс-П» и последующего автоматического формирования бесшовного сплошного покрытия (БСП) по этим данным предлагается подход к формированию стандартных продуктов (СП) с применением предварительной геометрической калибровки параметров «строгой» геометрической модели сенсора, а также оценкой и уточнением параметров относительной радиометрической коррекции.
Разработана «строгая» геометрическая модель сенсора для аппаратуры КШМСА, состоящая из двух подмоделей:
1. Геометрическая модель съемочной системы, описывающая связь координат точки в системе координат оптической системы и системой координат растровых данных уровня 0 CEOS. При этом в качестве параметров подмодели выступают параметры дисторсии объектива и параметры, задающие расположение каждого ПСЗ-сенсора (линейки) внутри фокальной плоскости.
2. Модель, задающая линейное и угловое движение системы координат оптической системы относительно геоцентрической (или инерциальной) системы координат. В качестве параметров второй подмодели выступают корректирующие параметры, входящие в матрицу перехода от геоцентрической СК к СК оптической системы на заданный момент времени. Эта подмодель базировалась на использовании полиномов, входящих в состав данных RSP-файла (файл входит в состав данных КШМСА уровня 0 CEOS).
При геометрической калибровке данных ШМСА-ВР применяется опорно-измерительная информация системы валидационных подспутнико-вых наблюдений, а также опорные точки, измеренные по данным КА Landsat и SRTM. В результате экспериментов, вне зависимости от выбора опорно-измерительной информации, удалось достичь точность калибровки не хуже 1 пикселя (СКО невязок на опорных точках).
Технология фотограмметрической обработки данных до уровня 1C CEOS (трансформирование на «среднюю» плоскость) основывается на ис-пользовании «строгой» геометрической модели сенсора, в том числе, для расчета RPC-полиномов.
Фотограмметрическая обработки данных до уровня 1D CEOS (ор-тотрансформирование) предусматривает следующие основные этапы: 1) поиск опорных точек на основе данных OLI Landsat 8 и SRTM; 2) уточнение параметров RPC строгой модели; 3) ортотрансформирование и синтез изображений спектральных каналов.
Для поиска опорных точек применяется признаковый метод SIFT на основе параллельной реализации (Vasilyev, Boguslavskiy, Sokolov, 2011), при этом PAN-RGB спектральные каналы ШМСА-ВР сопоставляются с PAN-каналом OLI, а NIR-спектральные каналы ШМСА-ВР с NIR-каналом OLI. На основе аффинных поправок к параметрам RPC, оцениваемым по найденным опорным точкам, удалось достичь точность ориентирования не хуже 1 пикселя (СКО невязок на опорных точках).
Задачей относительной радиометрической коррекции является устра-нение эффекта различной чувствительности элементов ПСЗ-линеек. Для этого для каждого элемента/столбца k в ПСЗ-линейке определяется корректирующие коэффициенты a, b для коррекции цифровых отсчетов по формуле J=a•(I-b), где I – значение цифрового отсчета до коррекции в элементе k, J – значение цифрового отсчета после коррекции в элементе k. Коэффициенты a, b определяется из условий минимума невязок скорректированных цифровых отсчетов в смежных элементах ПЗС-линеек и минимума искажений исходного изображения.
Методика определения параметров абсолютной радиометрической калибровки спектральных каналов КШМСА КА «Ресурс-П» основывается на кросс-калибровке соответствующих спектральных каналов сенсора OLI и рассмотрена в работе (Васильев, Стремов, Коваленко, 2017).
Технология построения БСП на основе данных ШМСА-ВР включает следующие этапы: 1) обработка данных до уровня 1D CEOS; 2) выбор линии пореза; 3) оценка параметров выравнивания яркости между перекрывающимися сценами; 4) синтез покрытия на основе рассчитанных параметров. Приведенный подход формирования БСП позволяет синтезировать мозаику на основе данных различных КА (в том числе, Landsat, Sentinel) для заданного периода времени, что является весьма востребованным при решении народно-хозяйственных задач.