Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Будущая конференция
Архив конференций
2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003
Личный кабинет
Зарегистрироваться на сайте Войти на сайт Забыли пароль?
Электронный сборник статей
«Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018»
Журнал
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Дополнительная информация
Контакты Полезная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XV.A.387

Геометрическая коррекция изображений, получаемых авиационными сканерными системами, с помощью опорных линий и точек без использования бортовых данных

Страхов П.В. (1), Бадасен Е.В. (1), Шурыгин Б.М. (1), Кондранин Т.В. (1)
(1) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Россия
При проведении авиационной съемки с помощью камер, работающих по принципу сканерной съемки (push broom), актуальной является проблема геометрических искажений, вызванных изменением положения и ориентации съемочной платформы в пространстве. Автоматическая геометрическая коррекция такого рода искажений требует наличия бортовых данных (информации о позиционировании и ориентации камеры) высокой точности и карты рельефа, что не всегда возможно и экономически целесообразно. Ручная геометрическая коррекция снимков с использованием опорных точек может дать бо́льшую точность, однако для этого следует применять специализированные алгоритмы, учитывающие особенности искажений для сканерных систем. Возможность указания опорных линий вместо точек имеет особую актуальность при съемке местности, которая не имеет большого числа точечных ориентиров. Например, на снимках полей часто присутствуют хорошо видимые линии, но отсутствует возможность установить опорные точки на них.
В предыдущей публикации [1] рассмотрен алгоритм геометрической коррекции изображений, получаемых авиационными сканерными системами, с помощью опорных точек. Было построено специальное преобразование координат, допускающее только наиболее ярко выраженные искажения, возникающее при данном виде съемки. Сокращение количества параметров преобразования позволило построить преобразование на основе опорных точек, заданных пользователем, в условиях отсутствия бортовых данных, достаточно точных для привязки. Тем не менее, анализ результатов работы алгоритма выявил недостатки, которые необходимо устранить. В данной работе описывается модернизированный алгоритм, имеющий несколько преимуществ по сравнению с предыдущим.
Новое преобразование координат предусматривает наличия пяти изменяемых параметров для каждой строки снимка: две пространственные координаты, длина прообраза строки, угол поворота и нелинейный коэффициент искажения, учитывающий вклад крена. Данные параметры позволяют учесть изменение координат камеры и всех трех осей ее ориентации, а также особенности рельефа при условии, что рельеф в области прообраза каждой строки приближен к плоскости.
В дополнение к опорным точкам оператор теперь может задавать опорные линии, позволяющие сопоставить отрезки на снимке и референсной карте, не имея точечных ориентиров. При поиске оптимальных параметров преобразования выполняется минимизация среднеквадратичного отклонения позиций опорных точек и линий.
Разработанный алгоритм был протестирован на реальных снимках, полученных авиационной гиперспектральной камерой «Лептон», и позволил добиться улучшения точности геометрической коррекции.

Ключевые слова: геометрическая коррекция, сканерные камеры, гиперспектральная съемка, аэросъемка, контрольные точки, контрольные линии
Литература:
  1. Strakhov P., Badasen E., Shurygin B., Kondranin T. A New Control Points Based Geometric Correction Algorithm for Airborne Push Broom Scanner Images Without on-Board Data // XXIII ISPRS Congress, Commission I, 2016. 99–104 с.
  2. Балтер Б.М., Балтер Д.Б., Егоров В.В., Белов А.А., Воронцов Д.В., Ильин А.А., Орлов А.Г. Глубокая обработка данных вертолетного гиперспектрометра // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2007. № 4 (1). C. 197–208.
  3. Белозерский Л.А., Мурашко Н.И., Сущеня Д.С. Особенности полиномиальной геометрической коррекции применительно к задачам анализа изображений разновременной космической съемки // Искусственный интеллект, 2010, № 3, с. 299–311.
  4. Василейский А.С. Коррекция геометрических искажений видеоданных с цифровых аэросъемочных камер, вызываемых угловыми колебаниями носителя по крену // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. № 2. C. 83.
  5. Гусев В.Ю. Методы и средства радиометрической и геометрической обработки скановых изображений земной поверхности // Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, 2014.
  6. Ильин, А. А., A. Н. Виноградов, В. В. Егоров, А. П. Калинин, А. И. Родионов. Метод геометрической коррекции гиперспектральных изображений земной поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012, № 9, с. 39–46.
  7. Кочуб Е.В., Топаз А.А. Анализ методов обработки материалов дистанционного зондирования земли // Вестник Полоцкого государственного университета. 2013. Серия F. 2012. С. 132–140.
  8. Никишин Ю.А. Разработка и исследование методов геометрической коррекции и фотограмметрической обработки материалов воздушной нестабилизированной гиперспектральной съемки // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. МИИГАиК, Москва, 2011.
  9. Титаров П.С. Практические аспекты фотограмметрической обработки сканерных космических снимков высокого разрешения // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 2004. № 3. C. 45.
  10. Чабан, Л. Н., Вечерук Г. В., Кондранин Т. В., Кудрявцев С. В., Николенко A. A.. Моделирование и тематическая обработка изображений, идентичных видеоданным с готовящейся к запуску и разрабатываемой гиперспектральной аппаратуры ДЗЗ. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. № 9, с. 111–121.
  11. Bagheri, H., Sadeghian, S. Geometric rectification of high resolution satellite images using mathematical intelligent & classical modeling // Iranian Conference on Intelligent Systems, 2014. IEEE, pp. 1–6.
  12. Chan, J.C.-W., Ma, J., Kempeneers, P., Canters, F. Superresolution enhancement of hyperspectral CHRIS/Proba images with a thin-plate spline nonrigid transform model // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2010, Vol. 48, pp. 2569–2579.
  13. Devereux, B.J., Fuller, R.M., Carter, L., Parsell, R.J. Geometric correction of airborne scanner imagery by matching Delaunay triangles // International Journal of Remote Sensing, 1990, Vol. 11, pp. 2237–2251.
  14. Jensen, R.R., Hardin, A.J., Hardin, P.J., Jensen, J.R. A New Method to Correct Pushbroom Hyperspectral Data Using Linear Features and Ground Control Points // GIScience & Remote Sensing, 2011, Vol. 48, pp. 416–431.
  15. Liu, S., Wang, Z., Hao, W., Wang, R. On Geometric Correction Method of BJ-1 Panchromatic Image Covering Kingdom of Lesotho // Asian Agricultural Research 06, 2014, pp. 75-78, 84.
  16. Luan, K., Tong, X., Ma, Y., Shu, R., Xu, W., Liu, X. Geometric Correction of PHI Hyperspectral Image without Ground Control Points // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 17, 2014, 012193.
  17. Mlnhe, J.I., Jensen, J.R. Continuous piecewise geometric rectification for airborne multispectral scanner imagery // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2000, Vol. 66, pp. 163–171.
  18. Reguera-Salgado, J., Martín-Herrero, J. High performance GCP-based Particle Swarm Optimization of orthorectification of airborne pushbroom imagery // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012, pp. 4086–4089.
  19. Roy, D.P., Devereux, B., Grainger, B., White, S.J. Parametric geometric correction of airborne thematic mapper imagery // International Journal of Remote Sensing, 1997, Vol. 18, pp. 1865–1887.
  20. Toutin, T. Review article: Geometric processing of remote sensing images: models, algorithms and methods // International Journal of Remote Sensing, 2004, Vol. 25, pp. 1893–1924.
  21. Wang, C., Zhang, Y., Liu, P., Xu, Q., Gu, Y., 2011a. A self-adjustive geometric correction method for seriously oblique aero image // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2011, IEEE International, pp. 1433–1436.
  22. Wang, C., Zhang, Y., Wu, Y., Gu, Y., 2011b. Highly accurate geometric correction for seriously oblique aero remote sensing image based on the piecewise polynomial model // Journal of Computational Information Systems, 2011, Vol. 7, pp. 342–349.
  23. Wang, D., Pan, D., Gong, F., Wang, T. Airborne geometry correction method for marine multispectrum data without attitude information // Acta Oceanologica Sinica, 2012, Vol. 31, pp. 59–65.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

62