Перевод с английского языка статьи «Automated High-Speed High-Accuracy Ortorectification and Mosaicking» (авторы  Cheng P. — научный работник компании PCI Geomatics, Sustera J. — специалист по дистанционному зондированию GISAT), размещённой в GeoInformation, n. 7, Oct./Nov. 2009, v. 12, p.36–40. Перевод выполнен ФГУП «Уралгеоинформ».

Спутники RapidEye

Группировка RapidEye складывается из пяти спутников, запущенных 29 августа 2008 г. Любой спутник имеет размер менее 1 куб. м и весит 150 кг (платформа + нужная нагрузка). Бортовое записывающее устройство хранит изображения , пока спутник не окажется в зоне охвата наземной приемной станции, расположенной на норвежском архипелаге Шпицберген. Спутники смогут каждый день приобретать изображение более 4 млн  км2 земной поверхности и делать повторную съемку раз в день.

Любой спутник оборудован мультиспектральным линейным сканером, ведущим съемку с разрешением 6,5 м в пяти разных каналах электромагнитного спектра: голубом, зеленом, красном, ближнем и крайнем красном инфракрасном. Спутники RapidEye  —  первые коммерческие спутники с крайним красным каналом съемки, что чувствителен к трансформациям содержания хлорофилла. Нужны дополнительные изучения, дабы в полной мере реализовать возможности крайнего красного канала, но первые опыты говорят о том, что данный канал может понадобиться для мониторинга состояния растительности, улучшать разделение видов и помогать в измерении азота и содержания протеина в биомассе.

Области применения данных, взятых с RapidEye

Эти со спутников RapidEye смогут употребляться для ответа многих задач: (1) Сельское хозяйство — определение площадей и границ полей, идентификация культур, оценка урожайности, контроль за сбором урожая, оценка повреждений и управленческих рисков при сельскохозяйственном страховании и др., (2) Лесное хозяйство — разделение пород деревьев, оценка количества биомассы, обнаружение поражений леса и др., (3) чрезвычайные ситуации и Безопасность — мониторинг районов, подвергнувшихся стихийным бедствиям (торнадо, ураганы, засухи, наводнения, землетрясения и т.д., (4) Окружающая среда — обнаружение трансформаций для любых целей, которые связаны с мониторингом окружающей средой, (5) Пространственные ответы — создание ортофотопланов, обновление базы данных дорожной сети и др., (6) Энергетика и инфраструктура — мониторинг нефтегазопроводов, районирование земной поверхности, картографирование свалок и др.

По сравнению с другими спутниками, снабженными оптико-электронными сенсорами, громаднейшее преимущество RapidEye — это скорость предоставления мультиспектральных космических изображений большого разрешения в течение 24-48 часов, что обусловлено группировкой из пяти спутников. Второе преимущество, которое будет обрисовано в данной статье, — возможность получения ортоснимков и высококачественных мозаик без применения наземных опорных точек.

Ортотрансформирование данных RapidEye

В большинстве случаев, перед применением в каком-либо приложении данные должны быть приведены в картографическую проекцию; данный процесс именуется ортотрансформированием либо геометрической коррекцией. Процесс требует применения строгой геометрической модели, наземных цифровой модели и опорных точек рельефа. Сбор опорных точек воображает серьёзную проблему. Существующие источники об опорных точках не всегда дешёвы.

Установка новых точек довольно часто через чур дорога, в особенности в районах, удаленных от дорог. В отдельных случаях установка опорных точек неосуществима, к примеру, при наводнениях либо землетрясениях.

Платформа спутников RapidEye сконструирована компанией Surrey Satellite Technology ЛТД (SSTL). На каждом спутнике установлено устройство слежения за звездами Altair HB, которое было создано как другой, рентабельный и точный сенсор для контроля и определения положения спутника. Правильная информация о положении спутника имела возможность бы оказать помощь для правильного ортотрансформирования данных RapidEye в любую картографическую проекцию без применения опорных точек.

Это принесло бы огромную пользу для тех задач, где требуется максимальная точность ортокоррекции. В настоящей статье описывается тестирование разных данных RapidEye и изучение точности ортотрансформирования без опорных точек.

Тестовые эти RapidEye

Стандартная поставка данных RapidEye в зависимости от цели возможно представлена продуктами двух уровней. (1) Продукт RapidEye Basic (уровень 1В): эти сведенья проходят радиометрическую и сенсорную коррекцию и имеют точность привязки, задаваемую точностью эфемерид сенсора и бортового определения положения, (2) продукт RapidEye Ortho (уровень 3А): эти подвергаются радиометрической, сенсорной и геометрической коррекции. С применением цифровой модели рельефа DTED level 1 SRTM либо лучше и соответствующих опорных точек точность ортоснимков СЕ90 равна 12,7 м (1?

6 м). Самая высокая точность, которая возможно взята для этого продукта, соответствует масштабу 1:24 000 по стандартам NMAS.

Большая часть пользователей во всем мире предпочитают эти уровня 1В, по причине того, что они применяют личные опорные точки и цифровую модель рельефа для ортоснимков. В настоящей статье описывается тестирование точности коррекции данных уровня 1В как с опорными точками, так и без них. Исследовались эти уровня 1В следующих районов: (1) Ирвин (Irvine), Калифорния, США, (2) Феникс (Phoenix), Аризона, США и (3) окрестности городов Злин (Zlin) и Копривнице (Koprivnice), Чешская Республика.

Способы геометрической коррекции и ПО

Любой комплект данных RapidEye уровня 1В включает пять каналов в формате NITF. Эти сопровождаются RPC-коэффициентами, каковые позволяют применять RPC-модель для ортотрансформирования данных. Подробности RPC-модели обрисованы в статье Grodecki и Dial “Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Descried by Rational Functions”, PR RS January, 2003.

Для коррекции неточностей, содержащихся в RPC, результаты смогут быть подвергнуты постобработке методом полиномиального уравнивания с применением нескольких опорных точек.

В настоящем тестировании использовалась последняя версия программного обеспечения OrthoEngine (PCI Geomatics). Данный программный продукт делает чтение данных, операторский и непроизвольный сбор опорных и связующих точек, геометрическое моделирование разных спутниковых съемочных моделей, применяя строгую модель Toutin’s либо RPC-модель, редактирование и автоматическое создание ЦМР, ортотрансформирование, ручное либо автоматическое мозаикирование.

Ирвин, Калифорния. Эти покрывают участок приблизительно 76 на 230 км. На рис. 1 продемонстрирован неспециализированный вид изображения.

По картам Геологической работы США (USGS) масштаба 1:24 000 было выяснено 14 опорных точек и совершено уравнивание RPC-модели с полиномами 0-й степени. Средняя квадратическая неточность (RMS) на  опорных  точках  составила  3,6 м   по оси Х и 7,0 м по оси Y, большая неточность составила 6,5 м по оси Х и 11,5 м по оси Y. Подобные результаты взяты и при RPC-уравнивании с полиномами 1-й степени. В то время, когда все опорные точки были переведены в контрольные, средняя квадратическая неточность на контрольных точках составила 5,7 м по оси Х и 7,5 м по оси Y, большая неточность составила 11,7 м по оси Х и 13,6 м по оси Y. Не обращая внимания на то, что неточности без опорных точек мало выше, средние квадратические неточности сопоставимы с размером пикселя 6,5 м. Результирующие неточности смогут быть кроме этого усугублены точностью опорных точек, каковые были взяты с карт масштаба 1:24 000.

Рис. 1. Неспециализированный вид снимка RapidEye на Ирвин

На рис. 2 и 3 представлены примеры ортоснимков, скорректированных с/без опорных точек, с наложенными векторами карт USGS масштаба 1:24 000 и Гугл Earth соответственно.

Рис. 2. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Ирвин в полном разрешении, скорректированное без опорных точек, с наложенными векторами карт USGS масштаба 1:24 000

Рис. 3. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Ирвин в полном разрешении, скорректированное без опорных точек, с наложением Гугл Earth

Феникс, Аризона. В этом случае тестировался блок из трех перекрывающихся снимков RapidEye уровня обработки 1В. Каждое изображение покрывало приблизительно 76 на 162 км. В блоке употреблялось 14 DGPS опорных точек, определенных с субметровой точностью.

Средняя квадратическая неточность на опорных точках составила 2,3 м по оси Х и 2,1 м по оси Y, большая — 3,3 м и 4,7 м по осям Х и Y соответственно. В то время, когда все опорные точки были переведены в контрольные, средние квадратические неточности на контрольных точках составили 3,5 м по оси Х и 4,2 м по оси Y, большие — 6,3 м по оси Y и 6,5 м по оси Y. Другими словами, и в этом случае средние квадратические неточности без опорных точек не превысили размера пикселя (6,5 м). На рис.

4 и 5 представлены примеры ортоснимков, скорректированных с/без опорных точек, с наложенными векторами карт USGS масштаба 1:24 000 и Гугл Earth соответственно.

Рис. 4. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Феникс в полном разрешении, скорректированное без опорных  точек, с наложенными векторами карт USGS масштаба 1:24 000

Рис. 5. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Феникс в полном разрешении, скорректированное без опорных  точек, с наложением Гугл Earth

Чешская Республика. Комплект данных RapidEye уровня обработки 1В на Злин и Копривнице был взят 14 июня 2009 г. Размер каждой сцены около 76 на 60 км. Сбор опорных точек осуществлялся по аэро ортофотопланам, а их высоты определялись по цифровой модели рельефа, созданной по горизонталям цифровых топографических карт масштаба 1:10 000 с высотой сечения   2 м. Для целей тестирования было подготовлено более 30 опорных точек на каждую сцену.

Для всех сцен использовалось RPC-уравнивание с полиномами 1-й степени. Для сцены на окрестности Злина было получено 34 опорных точки. Средние квадратические неточности на опорных точках составили около 2,0 м по оси Х и 1,9 м по оси Y, большие неточности составили 5,4 м по оси Х и 4,4 м по оси Y.

В то время, когда все опорные точки были переведены в контрольные, средние квадратические неточности на контрольных точках составили 3,7 м по оси Х и 4,6 м по оси Y, большие — 6,6 м по оси Х и 9,5 м по оси Y.

Для сцены на Копривнице было подготовлено 30 опорных точек. Средние квадратические неточности на опорных точках составили около 2,6 м по оси Х и 2,3 м по оси Y, большие неточности составили   5,8 м по оси Х и 5,4 м по оси Y. В то время, когда все опорные точки были переведены в контрольные, средние квадратические неточности на контрольных точках составили 5,1 м по оси Х и 3,9 м по оси Y, большие — 10,5 м по оси Х и 8,6 м по оси Y.

Так, оба комплекта данных без применения опорных точек продемонстрировали средние квадратические неточности не более размера пикселя. На рис. 6 и 7 продемонстрированы направляться, полученные без опорных точек и совмещенные с Гугл Earth.

Рис. 6. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Злин в полном разрешении, скорректированное без опорных точек, с наложением Гугл Earth

Рис. 7. Ортотрансформированное изображение RapidEye на Копривнице в полном разрешении, скорректированное без опорных точек, с наложением Гугл Earth

Автоматическое получение мозаик

Успешное создание точных ортоснимков RapidEye свидетельствует, что вероятно создать бесшовные мозаики из данных RapidEye без опорных точек. Но процессы цветового выравнивания и изготовления мозаик в большинстве случаев занимают очень большое количество времени. В PCI смогут употребляться инструменты автоматического поиска линий сшивки, цветового выравнивания и изготовления мозаик.

Вмешательство человека не нужно. Для тестирования автоматического изготовления мозаик согласно данным RapidEye был использован блок из трех снимков Феникса. Файл мозаики имел количество около 5,6 Гб. На рис. 8 продемонстрирован неспециализированный вид мозаики, а на рис. 9 — фрагмент мозаики в полном разрешении с наложенной линией сшивки (красная линия).

Как видно на рис. 9, дороги замечательно совпадают по линии сшивки двух изображений.

Рис. 8. Изображения на Феникс по окончании автоматического изготовления мозаик

Рис. 9. Машинально полученная мозаика на Феникс в полном разрешении с наложенными линиями порезов

Автоматическая пакетная обработка с применением GPU

Потому, что точные ортоснимки и мозаики RapidEye смогут быть взяты машинально без опорных точек, вероятно включить все процессы в всецело автоматическую пакетную совокупность. Пакетная обработка дешева в программном обеспечении PCI. Она возможно запущена через скрипты на языке Python либо PCI EASI.

Преимуществами автоматической обработки будут являться: (1) большая производительность, (2) автоматизация повторяющихся и долгих операций, (3) увеличение операторской эффективности, (4) понижение цены труда, (5) сокращение времени на завершение производственного цикла. Производство громадного количества точных ортоснимков и мозаик, таких как мозаика на всю территорию страны, возможно легко выполнено с применением автоматической совокупности.

Для ускорения процесса кроме этого возможно применять пара компьютеров. Полная автоматизация процессов свидетельствует, что легко и скоро возможно взять ортоснимки и мозаики RapidEye для многих критических приложений.

Современная компьютерная техника, к примеру, многоядерные и графические  процессоры (GPU), активизирует вычислительные процессы. Модель вычислений на GPU подразумевает совместное применение CPU и GPU в неоднородной вычислительной модели. Последовательная часть приложения трудится на CPU, а вычислительно-тяжелая часть на GPU. С позиций пользователя приложение трудится стремительнее, по причине того, что оно применяет высокую производительность GPU для увеличения производительности.

PCI GeoImaging Accelerator (GXL) применяет преимущества данной современной компьютерной техники, интегрировав вычисления на GPU для исполнения интенсивных операций, таких как паншарпенинг, ортотрансформирование и автоматическое мозаикирование. Скорость процессов возрастает приблизительно в 6 раз при паншарпенинге, на порядок при ортотрансформировании и в 5 раз при автоматическом получении мозаик. Это повышение скорости процессов окажет помощь пользователям приобретать результаты намного стремительнее без какой-либо утраты точности.

Выводы

Вероятно весьма скоро создавать точные ортоснимки и мозаики из данных RapidEye без опорных точек. Результаты тестов продемонстрировали средние квадратические неточности порядка одного пикселя. Тот факт, что опорные точки не требуются для геометрической коррекции снимков RapidEye, свидетельствует для пользователей большое понижение цены и экономию времени.

Вдобавок, автоматическая пакетная обработка для производства громадного количества ортоснимков / мозаик RapidEye вероятна сейчас с применением одного либо нескольких компьютеров. Применение вычислений на GPU может повысить скорость ортотрансформирования на порядок, скорость автоматического мозаикирования  более чем в 5 раз.

Tips And Tricks #2 | Упрощение Контура

Подобранные по важим запросам, статьи по теме:

• Новый датчик обнаруживает загрязнения воды в режиме реального времени

  На сегодня, дабы проверить уровень качества возможное наличие и воды токсичных бактерий, нужно забрать пример воды, а после этого проращивать культуру в…

• Бананы, песок ипчёлы: 10 ресурсов награни исчезновения

  10. Бананы На свете существует пара сотен сортов бананов, но более половины мирового экспорта образовывает один-единственные — Cavendish. Этот сорт…

• Космический аппарат «ресурс-п»

  А. Н. Кирилин, Р. Н. Ахметов, Н. Р. Стратилатов, А. И. Бакланов, В. М. Федоров, М. В. Новиков Создаваемый ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс» по заказу Федерального…

• Широколиственные леса.

  Широколиственные леса распространены в умеренном поясе Европы, на Дальнем Востоке, в Маньчжурии и на востоке Китая, в Северной Америке и маленькие…