М.А. Болсуновский Геометрическая обработка данных со спутника QuickBird
Данные высокого разрешения вместе с надлежащей геометрической обработкой позволяют получать картографические продукты, сопоставимые с традиционными масштаба 1:10 000
М.А. Болсуновский (ЗАО «Совзонд») С 1990 г. после окончания Киевского высшего инженерного радиотехнического училища служил в рядах Вооруженных Сил РФ. С 2002 г. работал в ФГУП ВО «Техмашимпорт». С 2004 г. по настоящее время заместитель генерального директора компании «Совзонд». В 2004 г. получил степень «Мастер делового администрирования в области стратегического управления» во Всероссийской академии внешней торговли Минэкономразвития России.
Спутниковые данные высокого разрешения
Доступность спутниковых данных высокого разрешения позволяет использовать картографические продукты, созданные на их основе, как надежную альтернативу ортотрансформированных фотоснимков, полученных путем традиционной обработки аэрофотоснимков. Данные, получаемые со спутников QuickBird, IKONOS и Orbview-3, доступны на рынке и потенциально могут покрыть практически любую точку на Земле с разрешением от 1 до 0,61 м в панхроматическом и от 4 до 2,44 м в мультиспектральном режимах. Такие значения пространственного разрешения вместе с надлежащей геометрической обработкой позволяют получать картографические продукты, сопоставимые с традиционными масштаба 1:10 000.
Геометрическая обработка
Ключевой проблемой при нанесении на карту информации из космоса является геометрическая обработка спутниковых данных, которая являются обязательной, если требуется использование всех возможностей таких данных. Два главных поставщика данных, компании Space Imaging и DigitalGlobe (обе США), обладают разными возможностями относительно предоставления пользователям данных с полной геометрической обработкой. Компания Space Imaging является оператором, который управляет спутником IKONOS и не имеет возможности выполнять полную геометрическую обработку спутниковых данных. Наиболее используемым способом выполнения ортотрансформирования данных для этой компании является использование Ortho Kit, т. е. с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) метод RPC. Использование строгой модели недоступно для общего пользователя, так как Space Imaging использует ее для создания производных продуктов. Политика компании DigitalGlobe, которая является собственником спутника QuickBird, другая. Модель камеры была предоставлена ведущим компаниям-разработчикам программного обеспечения для обработки изображений, которые использовали ее при создании модулей ортотрансформирования снимков QuickBird. Так как все продукты поставляются с файлом RPC, данные можно обработать с помощью этого метода, а в тех случаях, когда в качестве исходного используется продукт Basic (QuickBird), возможна обработка с использованием строгой модели датчика вспомогательная орбитальная информация также поставляется с изображением.
Продукты QuickBird
Одна и та же сцена QuickBird может быть приобретена в четырех различных форматах: Basic (базовый), Standard (стандартный), Standard Ortho Ready (стандартный, подготовленный к ортотрансформированию), Ortho (ортотрансформированный).
Первые три продукта могут быть предложены для геометрической обработки пользователям, в то время как для последнего типа ортотрансформирование проводится компанией DigitalGlobe.
Продукт Basic является наименее обработанным из всех видов продуктов QuickBird, он был разработан для продвинутых пользователей, которые имеют возможности для самостоятельной обработки данных. Он может быть приобретен только в виде целого кадра. Этот продукт получается после радиометрической коррекции и коррекции искажений датчика. Поставляется с данными поддержки изображения файлом ISD (Imagery Support Data), который содержит:
основные метаданные изображения;
пространственные параметры;
эфемериды;
информацию о модели камеры.
Используя эти файлы, можно провести ортотрансформирование изображения с применением строгой модели датчика. Также можно, используя более простой метод, обрабатывать продукты QuickBird Standard только с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов).
Продукт Standard это изображения Basic, которые были подвергнуты геометрической обработке и приведены к картографической проекции. Геометрическая обработка полностью основана на параметрах космического аппарата и использует грубую цифровую модель местности (ЦММ; Digital Elevation Model DEM) для учета рельефа. Заявленная точность геопозиционирования этого продукта равна 23 м, исключая любые топографические смещения и угол отклонения от надира. Изображения Standard могут быть дополнительно обработаны с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов), но даже после этого их нельзя применять для точного геометрического позиционирования, так как изображение было необратимо искажено использованием ЦММ. Standard не подходит для точного ортотрансформирования и предназначен для пользователей, которые не очень интересуются высокой точностью геопозиционирования, не хотят иметь дело с геометрической обработкой, но нуждаются в plug&play-данных для создания собственных приложений.
Продукт Standard Ortho Ready можно рассматривать как промежуточный продукт между продуктами Basic и Standard. В исходные данные были внесены те же типы исправлений, что и в Standard, но геометрическая обработка была выполнена без топографических исправлений, и в процессе обработки не использовалась ЦММ. В этом случае для достижения хорошей точности можно применить геометрическую обработку с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) с использованием детальной ЦММ. Standard Ortho Ready доступен для приобретения в рамках целой сцены или части сцены.
Метод RPC
Ортотрансформирование требует реконструкции геометрии датчика в момент регистрации для каждой строки изображения. Классический фотограмметрический способ основан на извлечении цифровой модели рельефа (ЦМР; Digital Terrain Model DTM) при обработке стереопары снимков и сопровождается ортотрансформированием одного из двух изображений. Можно также использовать созданные ранее ЦМР, качество которых соответствует масштабу конечного продукта, и использовать наземные точки привязки (Ground Control Points GCP). Это последнее звено обработки обычно следует за обработкой спутниковых данных, так как не все спутниковые датчики способны получать стереопары, и в большинстве случаев требуется обработка единичных сцен. Наиболее часто применяемые методы трансформирования основаны на использовании модели датчика: физический или типовой. Главное их различие состоит в том, что физические модели являются строгими и требуют знания параметров определенного датчика, для которого они были разработаны; каждый используемый параметр имеет физическое значение. Типовые модели независимы от датчика, являются общей информацией о датчике и не требуют точных физических значений параметров процесса получения изображения.
Строгая модель позволяет получить точное трехмерное описание и осуществить ортотрансформирование изображений. Типовая модель датчика обеспечивает только отношения, существующие между трехмерными координатами объекта и соответствующими координатами изображения в типовой математической форме. Модель камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) можно считать одной из обобщающих моделей, используемых вместо строгих моделей уже более десяти лет. Она выражает отношения между объектом и координатами изображения с помощью коэффициентов многочленов. Эти коэффициенты называются коэффициентами рационального многочлена (RPC Rational Polynomial Coefficients). Надо полагать, что для получения неизвестных коэффициентов модели лучше ввести в вычисление строгие параметры датчика, даже в том случае, если обобщенная модель позволяет применять фотограмметрические процедуры без знания строгой физической модели датчика, типа датчика и процедуры получения изображения. Точность этих параметров влияет на точность конечных продуктов.
Недавно рейтинг метода, основанного на RPC, увеличился в среде специалистов, занимающихся фотограмметрией и обработкой данных ДЗЗ, благодаря тому, что был принят для обработки спутниковых данных в компаниях DigitalGlobe и Space Imaging. Некоторые поставщики спутниковых данных, предоставляя коэффициенты рациональной функции, одновременно с этим частично скрывают информацию о датчике ради сохранения технологического «know how». Для конечного пользователя доступность RPC и программного обеспечения, основанного на них, облегчает точную геометрическую обработку изображений и позволяет обрабатывать данные, полученные от разнообразных датчиков без необходимости добавлять новые модули к программному обеспечению. Изображения QuickBird снабжены файлом RPC, вычисленным с применением строгой модели датчика, что позволяет вычислить нормализованную колонку и строку в изображении как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты.
Для того чтобы использовать модель камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов), обязательно наличие ЦММ, иначе обработка должна выполняться с постоянным значением превышения, например для полностью плоских областей. Результаты могут быть улучшены, если использовать одну или более наземных точек привязки.
Алгоритм RPC поддерживается несколькими программными пакетами. Выполняя обработку с помощью специализированного программного комплекса ENVI (Research Systems, Inc., США), можно усовершенствовать решение, предлагаемое методом RPC, используя многочлены различного порядка, и получить заметное улучшение результатов.
Тестирование
F. Volpe (Eurimage S.p.A) в статье Geometrical Processing of QuickBird High Resolution Satellite Data описывает цель, методику и результаты тестирования. В статье главное внимание уделяется первичной оценке изображений, полученных путем ортотрансформирования отдельных панхроматических изображений со спутника QuickBird с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов), также с использованием наземных точек привязки и ЦММ различной точности.
Тесты заключались в обработке отдельных полных сцен продукта Basic, полученного в панхроматическом режиме для областей, расположенных в нескольких странах в Европе с различной морфологической ситуацией и с различным качеством используемых вспомогательных данных (GCP и ЦММ). Все изображения, принятые в обработку, были получены с углом отклонения от надира менее 15 .
Были применены две различные конфигурации вспомогательных данных:
топографические карты масштаба 1:5000 в растровом виде, отсканированные с размером пиксела 0,3175 м, и ЦММ в растровом формате, полученная на основе тех же самых карт с шагом 10 м и с точностью LE90%<5 м;
наземные точки привязки с о среднеквадратической ошибкой (СКО, Root Mean Square Error RMSE) <1 м в плане и СКО <2 м по высоте.
Методология, по которой проводилась тестовая обработка, была одной и той же для всех сцен. Прежде всего, был сформирован набор пунктов. Для каждого пункта были вычислены наземные координаты (по соответствующим картам или по данным GPS), и координаты образцов/строк изображений. Пункты были отобраны таким образом, чтобы они были равномерно распределены по всей сцене и покрывали различные высотные слои. При обработке каждого кадра использовалось до 88 пунктов.
Затем рассмотрели фиксированное количество наземных точек привязки. GCP отбирали из первичного набора, стараясь сохранить равномерное распределение по кадру. Оставшиеся пункты из первичного набора рассматривали как контрольные точки. Затем проводилось ортотрансформирование с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) и, наконец, вычислялась СКО по контрольным точкам. Метод RPC применялся с многочленом нулевого порядка для менее чем пяти наземных точек привязки и с многочленом первого порядка для пяти или более GCP.
Результаты
Достигнутые результаты, основанные на использовании модели камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) к данным QuickBird и трансформированные с использованием многочленов (нулевой или первой степени в зависимости от числа использованных наземных точек привязки), показывают зависимость результирующей геометрической точности от качества вспомогательных данных, используемых при ортотрансформировании, и от числа наземных точек привязки, использованных при анализе. Нет необходимости рассматривать очень большое число наземных точек привязки, так как точность не изменяется заметно при использовании больше 10 15 точек. Ортотрансформирование, основанное на более точных вспомогательных данных (пунктирные линии), показывает лучшую точность с увеличением числа наземных точек привязки, СКО для этих случаев приближается к 1 м для всех обработанных областей. Та же тенденция наблюдается для изображений, обработанных с менее точными наземными точками привязки и ЦММ (сплошные линии), но для этих случаев СКО приближается к 2 м.
Результаты показывают, что кадры Basic, обработанные по методу RPC, можно использовать для точного картографирования в масштабе 1:10 000.
Другие методы ортотрансформирования
RPC только один способ выполнения ортотрансформирования данных QuickBird. Могут применяться и другие методы ортотрансформирования для:
Basic с использованием строгой модели датчика;
Standard Ortho Ready по методу RPC;
Standard по методу RPC.
Теоретически для одного и того же кадра QuickBird достижимые уровни потенциальной геометрической точности отличаются в зависимости от используемого метода. В гипотетическом ранжировании лучшими результатами должны быть те, которые получают с использованием продукта Basic и применением строгой модели датчика с передовым фотограмметрическим методом. Эта методология требует разработки программного обеспечения для расчета модели камеры QuickBird, в настоящее время не представленной на рынке. Можно использовать более обобщенную модель, например модель Тотина (Toutin Model), уже существующую в коммерческих пакетах программного обеспечения. Эта модель является строгой трехмерной параметрической моделью и исправляет все геометрические искажения из-за платформы, датчика и картографической проекции.
Второе положение в гипотетическом ранжировании по точности занимает продукт Standard, обработанный по методу RPC как показано прежде в описанных тестах. RPC получены при использовании строгой модели, но использование метода RPC можно рассматривать как «модель модели», таким образом потенциально вводя очень небольшое ухудшение в результаты. Оба этих способа требуют, чтобы обработка была выполнена на полном кадре, который покрывает область площадью приблизительно 16,5x16,5 км. Также к изображениям могут быть применены два других возможных способа, которые можно применять к части целого кадра, так как продукты Standard и Standard Ortho Ready доступны для приобретения в пределах части исходного полного кадра.
Третье положение в гипотетическом ранжировании занимает обработка по методу RPC продукта Standard Ortho Ready, для которого геометрическая обработка была частично выполнена в процессе его создания, но без использования ЦММ. Согласно внутренним тестам, выполненным в компании Eurimage, результаты, достигнутые для полной единичной сцены этого продукта, покрывающей область достаточно пересеченным рельефом, очень похожи на те, которые были получены при обработке продукта Basic по методу RPC. Согласно спецификациям компании DigitalGlobe, результаты, которые могут быть получены, должны быть немного хуже, чем при использовании метода RPC с продуктом Basic.
Последнее положение в ранжировании занимает обработка продукта Standard: в этом случае изображения были обработаны с грубой ЦММ, введенные искажения не могут быть удалены даже дальнейшей геометрической обработкой по методу RPC. Достижимая геометрическая точность зависит от морфологии области и быстро уменьшается, когда рельеф становились более сложным.
Выбор метода обработки зависит от желаемой точности, доступного программного обеспечения для обработки, морфологии и размеров обрабатываемой области, и качества доступных вспомогательных данных. Например, когда вспомогательные данные не доступны, лучшее решение может состоять в том, чтобы полностью пропустить геометрическую обработку и использовать уже обработанные изображения Standard.
Выводы
Результаты, полученные при проведении ортотрансформирования сцен продукта QuickBird Basic по методу RPC с многочленном первого порядка показли похожие тенденции и уровни точности для всех изображений, принадлежащих к одной и той же группе, и явное влияние качества вспомогательных данных на достижимую геометрическую точность. См. также: Каталог Организаций: - Компания «СОВЗОНД» - Space Imaging - DigitalGlobe (США) Каталог Оборудования: - IKONOS - QuickBird Каталог Авторов: - Болсуновский М.А.
RSS
Реклама
