Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ современного состояния и развития космических съемочных систем высокого разрешения 11
1.1 Классификация космических съемочных систем 11
1.2 Основные характеристики космических снимков 13
1.3 Космические съемочные системы сверхвысокого разрешения... 17
1.4 Предварительная обработка космических снимков 20
1.4.1 Геометрические искажения космических снимков 20
1.4.2 Уровни обработки данных дистанционного зондирования Земли высокого и сверхвысокого разрешения 22
2 Исследование измерительных свойств космических снимков высокого разрешения 32
2.1 Технологическая схема исследования измерительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения... 32
2.2 Анализ математических моделей, используемых для обработки космических снимков высокого разрешения 37
2.2.1 Общие принципы формирования космических сканерных изображений 37
2.2.2 Строгая модель сенсора 42
2.2.3 Модель рациональных функций 44
2.2.4 Аппроксимационные модели 47
2.3 Анализ возможностей продуктов, используемых для обработки космических снимков высокого разрешения 50
2.4 Выбор исходных данных для получения различной топографической продукции 54
2.4.1 Критерий эффективности применения космических снимков для создания топографической продукции
2.4.2 Выбор технологических схем обработки космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения для
получения различной топографической продукции 58
3 Экспериментальные исследования 64
3.1 Описание района исследований и исходные материалы 64
3.2 Исследование влияния количества опорных точек на точность определения координат точек местности по космическим снимкам высокого разрешения 66
3.2.1 Исследование точности обработки космических снимков с использованием аппроксимационных методов 66
3.2.2 Исследование точности обработки космических снимков с использованием метода рациональных функций 73
3.2.3 Исследование влияния грубых ошибок на точность обработки космических снимков 77
3.3 Исследование влияния рельефа местности на точность ортотрансформирования космических снимков высокого разрешения 79
3.4 Исследование точности визирования на точки космических снимков высокого разрешения 83
3.5 Разработка практических рекомендаций по обработке космических снимков высокого разрешения для крупномасштабного картографирования 88
3.6 Расчет критерия эффективности обработки космических снимков с целью создания фотопланов масштабов 1 : 5 000 и 1 : 10000 93
3.7 Исследование методики обновления топографических планов с использованием фрагментов космических снимков 96 Заключение 99
Список использованных источников 100
- Предварительная обработка космических снимков
- Уровни обработки данных дистанционного зондирования Земли высокого и сверхвысокого разрешения
- Общие принципы формирования космических сканерных изображений
- Исследование точности обработки космических снимков с использованием аппроксимационных методов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В последние годы отчетливо обозначились основные тенденции в области данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса, особенно высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, а именно: появление на орбите новых спутников, значительное увеличение архива космических снимков на территорию многих стран, разработка и совершенствование программных продуктов для обработки космических снимков, снижение стоимости космических снимков.
Космические снимки сверхвысокого пространственного разрешения заменяют или дополняют традиционные фотоснимки, а во многих случаях являются единственно возможным, безальтернативным источником исходных геопространственных данных.
Данные дистанционного зондирования, получаемые космическими съемочными системами и сверхвысокого разрешения, нашли применение в самых разных областях деятельности человека. Запуск новых космических систем производится регулярно и характеристики систем совершенствуются довольно стремительно. Ежегодно на орбиту выводятся 10-20 спутников ДЗЗ. Только в 2011 году осуществлены запуски 19 гражданских, коммерческих и военных спутников для съемки Земли.
Большое разнообразие космических съемочных систем требует учета особенностей если не каждой из них, то, по крайней мере, принадлежащих одному разработчику, поскольку они могут значительно отличаться. Необходимость геометрической обработки космических снимков для получения высокоточной продукции обусловлена наличием достаточно большого числа искажений, возникающих в процессе формирования изображения под влиянием различных факторов, исследование которых является важной задачей.
Отсутствие стандартизованного и систематизированного свода правил по выбору программных продуктов для обработки космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения, равно как и законодательно утвержденных требований к технологии выполнения этих процессов, требует разработки методики проведения исследований оценки точности данных ДЗЗ, а также методик выбора космических снимков для решения различных практических задач.
Учет особенностей космических снимков, полученных различными сенсорами, обеспечение соответствия исходных материалов поставленным задачам, выбор оптимальных параметров обработки служат залогом успеха получения на их основе необходимых конечных продуктов требуемой точности.
Степень разработанности проблемы. Исследования измерительных свойств космических снимков выполняются различными организациями многих стран мира. Этой тематике посвящены работы известных ученых: Гук А. П., Журкин И. Г., Погорелов В. В., Злобин В. К., Еремеев В. В., Книжников Ю. Ф., Кравцова В. И., Jacobsen K., Dial G., Grodeeki J., Toutin T., Fraser C. и др.
Проводимые в настоящее время работы посвящены, главным образом, исследованию точности, достигаемой при обработке космических снимков с использованием различных алгоритмов. Однако отсутствуют конкретные систематизированные рекомендации по выбору тех или иных снимков, программного продукта, метода обработки, минимального набора опорных точек.
В связи с этим требуется выполнить анализ существующих алгоритмов, средств и методов обработки космических снимков высокого разрешения для того, чтобы разработать единый подход к выбору исходных данных, средств и методов решения конкретной задачи в зависимости от поставленной цели.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в разработке методики исследования измерительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения и разработке методики выбора технологических схем их обработки для получения топографической продукции с заданными метрическими характеристиками.
Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи: - провести анализ математических моделей, алгоритмов и программного обеспечения, используемых для обработки космических снимков высокого разрешения;
выполнить исследования измерительных свойств космических снимков высокого разрешения (оценить внутреннюю метрическую точность измерений) в зависимости от различных вариантов исходных данных;
разработать методику исследования измерительных свойств космических снимков высокого разрешения;
выбрать оптимальные технологические схемы получения различных продуктов на основе обработки космических снимков различного типа.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования служат космические снимки высокого и сверхвысокого разрешения. Предметом исследования являются математическая модель спутниковых изображений, параметры обработки космических снимков, влияющие на измерительные свойства космических снимков, такие как количество и взаимное расположение опорных точек и др.
Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования. В работе использованы методы цифровой обработки изображений, аналитической и цифровой фотограмметрии.
Базой для исследования являются выполненные ранее эксперименты в области обработки космических снимков высокого разрешения для создания топографической продукции различного назначения. При проведении экспериментальных работ использованы космические снимки сверхвысокого разрешения IKONOS, QuickBird, WorldView-1, WorldView-2, GeoEye-1, геодезические координаты опорных точек.
Для выполнения исследований использовались программные комплексы PHOTOMOD 4.4, PHOTOMOD 5, Geomatica 10.3, ERDAS 9.1, ENVI 4.5, INPHO.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
методика исследования измерительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения;
технологические схемы получения различной топографической продукции на основе обработки космических снимков различного типа.
Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:
разработана методика исследования измерительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения, отличающаяся использованием комплексных материалов, включающих как наземные опорные данные, так и материалы съемок, выполненных другими съемочными системами;
разработаны технологические схемы выбора программных продуктов и методов обработки космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения для получения топографической продукции.
Практическая значимость работы. Практическая ценность работы заключается в следующем:
выполнен сравнительный анализ математических моделей, алгоритмов и программного обеспечения, используемых для обработки космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения и предложены рекомендации по применению тех или иных моделей;
выполненные практические исследования измерительных и изобразительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения позволяют сформулировать общие требования к исходным данным для решения определенных задач;
на основе теоретических и практических исследований предложены практические рекомендации по выбору математических моделей и опорных точек для обработки космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения;
применение комплексного критерия для оценки измерительных свойств космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения позволяет автоматизировать процесс проектирования, сократить трудозатраты, повысить точность обработки.
Практическая значимость работы состоит в том, что рекомендации по обработке космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения для целей крупномасштабного картографирования использованы при создании ортофото- планов по космическим снимкам QuickBird, WorldView-1, WorldView-2 и GeoEye-1 на территорию 27 населенных пунктов Болотнинского района Новосибирской области.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертация соответствует п. 3 «Теория, технология и технические средства сгущения по аэрокосмическим снимкам геодезических сетей, создания и обновления топографических, землеустроительных, экологических, кадастровых и иных карт и планов» паспорта научной специальности 25.00.34 - «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия», разработанного экспертным советом ВАК Минобрнауки РФ.
Апробация и реализация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение: на VI Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2010», 19-23 апреля 2010 г., г. Новосибирск; на Международном студенческом форуме «ГЕОМИР - 3S 2010», 21-25 сентября, 2010 г., г. Новосибирск; на VII Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2011», 27-29 апреля 2011 г., г. Новосибирск; на VIII Международном научном конгрессе «Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012», 10-20 апреля 2012 г., г. Новосибирск.
Разработанные методики и рекомендации использованы при выполнении научно-исследовательских работ по теме: «Разработка технологии и методов создания реалистичных трехмерных моделей техногенных и природных объектов на основе комплексного использования данных дистанционного зондирования Земли». Номер государственной регистрации НИР: 5.5834.2011.
Основные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс СГГА и используются при изучении специальных дисциплин студентами специальностей «Аэрофотогеодезия» и «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами».
Публикации по теме диссертации. Основное содержание работы отражено в 9 опубликованных статьях, две из которых - в рецензируемых журналах, входящих в Перечень изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.
Структура диссертации. Общий объем диссертации составляет 130 страниц печатного текста. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников и приложений. Работа содержит 12 рисунков, 15 таблиц, 6 приложений и список использованных источников из 107 наименований.
Диссертация и автореферат диссертации оформлены в соответствии с СТО СГГА 012-2011.
Предварительная обработка космических снимков
Материалы ДЗЗ имеют десятки разновидностей, несут разнообразную информацию об объектах и явлениях, об их взаимосвязях и пространственном распределении, состоянии, изменении во времени. Для результативного использования снимков исследователь должен знать их информативные свойства и владеть специальными способами и приемами эффективного извлечения из снимков требуемой информации [30, 36].
Материалы дистанционного зондирования (ДЗ) принято характеризовать пространственным (геометрическим), спектральным, радиометрическим разрешением и периодичностью съемки одного участка. Пространственное разрешение характеризует размер наименьших объектов, различимых на изображении, и зависит от размера детекторов, фокусного расстояния оптической системы и высоты орбиты носителя. В качестве характеристики пространственного разрешения материалов ДЗ принято мгновенное поле зрения детектора, спроектированное на земную поверхность [67].
Радиометрическое разрешение определяет диапазон различимых на снимке яркостей, или число градаций сигнала в каждой спектральной зоне. Большинство радиометров обладает радиометрическим разрешением 6 или 8 бит, что достаточно близко к динамическому диапазону зрения человека. Имеются радиометры и с более высоким разрешением (10-11 бит/пиксел), позволяющим различать больше деталей в очень ярких и темных областях снимках. Это важно при съемке объектов, находящихся в тени [67, 77].
Спектральное разрешение характеризует количество регистрируемых спектральных зон, их ширину и размещение по электромагнитному спектру. Чем шире спектральная зона, тем ниже спектральное разрешение, тем меньше вероятность обнаружения интересующего объекта.
Временное разрешение определяет, с какой периодичностью один и тот же сенсор может снимать некоторый участок земной поверхности, что очень важно для мониторинга чрезвычайных ситуаций и других быстроразвивающихся явлений. Временное разрешение зависит от ширины полосы обзора, параметров орбиты носителя и конструктивных особенностей сенсора, связанных с изменением направления обзора [19].
Таким образом, при обработке космических снимков необходимо знать некоторые элементы орбиты носителя съемочной аппаратуры, поскольку они существенно влияют на свойства снимков.
По сравнению с самолетом, КА имеет весьма ограниченные возможности маневрирования, так как возможности изменения параметров орбиты в процессе полета невелики. Скорость движения аппарата, параметры орбиты всегда известны до запуска КА, поэтому пространственное положение в заданный момент времени может быть найдено достаточно надежно [67]. Параметры орбиты: а) форма орбиты: круговая, эллиптическая, параболическая, гиперболическая. Незамкнутые параболическая и гиперболическая орбиты используются для запуска КА к другим планетам. Для исследования поверхности Земли применяются замкнутые орбиты. Так при съемке земной поверхности из космоса наиболее оптимальными являются круговые или (околокруговые) орбиты. Эти орбиты обеспечивают одинаковую высоту съемки, следовательно, одинаковый охват, масштаб и пространственное разрешение снимков; б) наклонение орбиты і определяется углом между плоскостью орбиты и плоскостью экватора.
Разделение наклонных орбит зависит от направления запуска КА относительно направления вращения Земли. В силу нестабильности гравитационного поля Земли строго полярных, экваториальных и круговых орбит не существует. Под ними обычно понимают околополярные, околоэкваториальные и околокруговые орбиты; в) высота орбиты вместе с параметрами съемочной системы определяет масштаб получаемого изображения, его метрические характеристики и ширину полосы обзора. Можно выделить несколько диапазонов высот, наиболее часто используемых для ДЗ [31]: - от 200 до 600 км - околоземные орбиты пилотируемых кораблей, орбитальных станций и космических систем, обеспечивающие возможность детальной съемки в течение относительно короткого времени; - от 600 до 2 000 км - орбиты искусственных спутников Земли, используемые для ресурсных и метеорологических съемок с помощью электронной аппаратуры; - от 36 000 до 40 000 км - орбиты геостационарных спутников, необходимые для постоянного наблюдения за определенным районом; г) период обращения Т - время между двумя последовательными прохождениями одной и той же точки орбиты [30]. От периода обращения зависит число витков в сутки и межвитковое расстояние.
Для большинства видов аппаратуры полоса обзора существенно уже (примерно 200 км), при этом съемка без разрывов соседних витков в одни сутки невозможна. Квазипериодические орбиты обладают суточным сдвигом трассы на ширину зоны охвата съемки с учетом необходимого перекрытия полос; д) положение орбиты по отношению к Солнцу.
При космической съемке важно, чтобы плоскость орбиты сохраняла свое положение относительно солнечных лучей для обеспечения условий естественной освещенности. Существуют солнечно-синхронные орбиты -орбиты, угол между плоскостью которых и направлением на Солнце остается постоянным. Достоинство этих орбит в том, что они обеспечивают одинаковую освещенность поверхности Земли вдоль трассы съемки.
Из-за нецентральности гравитационного поля Земли плоскость любой орбиты разворачивается (явление прецессии). Величина прецессии зависит от высоты полета, наклонения орбиты и радиуса Земли [47]. Рассчитав определенные значения высоты и наклонения, можно добиться, чтобы суточная прецессия по знаку и величине равнялась угловому перемещению Земли относительно Солнца (в сутки примерно 1). Тем самым обеспечится одинаковая высота Солнца в момент прохождения спутника над определенной точкой Земли. Освещенность будет незначительно меняться только в зависимости от времени года.
Уровни обработки данных дистанционного зондирования Земли высокого и сверхвысокого разрешения
Геометрия сканерного снимка, полученного оптико-электронным сканером с линейкой ПЗС, более проста, чем снимка, полученного оптико-механическим сканером. Его проекция вдоль полета также ортогональна, а вдоль строки, как и у кадрового снимка, является центральной. Изображения создаются путем объединения смежных строк, каждая из которых формируется из собственного центра, в соответствии с законами центрального проектирования. Это подтверждает рисунок 3, где представлены векторы смещений точек изображения, вызванных влиянием рельефа местности: все они параллельны и направлены в сторону элементов строк изображения, соответствующих главным детекторам ПЗС-линейки, положение которых показано штриховой линией.
Таким образом, масштаб вдоль строки идеального ПЗС-снимка, как и у кадрового, не зависит от угла визирования и одинаков в центре и на краю снимка. Поскольку формирование любого сканерного изображения происходит не мгновенно, а в течение некоторого времени, на геометрию сканерного снимка влияет больше факторов, чем на геометрию кадрового снимка. К ним относятся неизбежные углы тангажа, крена и рыскания самолета, летящего по аэросъемочному маршруту, а при космической съемке — вращение Земли, вследствие которого прямоугольный участок земной поверхности (одна сторона которого параллельна линии полета) изобразится на сканерном снимке «деформированным» параллелограммом [97].
Направление смещения точек сканерного снимка вследствие влияния рельефа местности В большинстве сканерных съемочных систем используются одиночные ПЗС-линейки, расположенные в фокальной плоскости, в отличие от ПЗС-матриц, применяемых в кадровых системах (рисунок 4). Одна линейка покрывает узкую полосу в пространстве объектов. Сложение отдельных строк достигается за счет движения спутника во время экспонирования. В этом отношении следует разграничить понятие «сцены» и «изображения». Изображение получается посредством одиночного экспонирования светочувствительного приемника в фокальной плоскости. Сцена покрывает площадной участок в пространстве объектов и может быть составлена из одного или многих изображений в зависимости от особенностей применяемой камеры.
Современные оптико-электронные съемочные системы оборудованы устройствами прямого ориентирования сенсора, включающими системы позиционирования, такие как GPS, гироскопы и звездные датчики. Процесс ориентирования изображений, полученных линейными ПЗС-сканерами, отличается от ориентирования снимков центральной проекции. Ограниченное число светочувствительных элементов (пикселей) в фокальной плоскости цифровых кадровых камер препятствовало их использованию в крупномасштабном картографировании обширных территорий. В результате стали популярными изображения, полученные линейными сканерными системами. Большинство операций с кадровыми изображениями основаны на строгом моделировании процесса съемки, описываемом уравнениями коллинеарности. Сложная геометрия космических систем, отсутствие характеристик внутреннего и внешнего ориентирования сенсора, плохая геометрическая устойчивость (линейные сканеры с узким полем зрения) приводит к тому, что строгая модель не является предпочтительным выбором. Поэтому, в последние десятилетия было разработано большое число различных аппроксимирующих моделей сенсора. Широкий выбор этих моделей ставит пользователей перед выбором определенной модели [106].
Описание процесса формирования изображения привело к тому, что термины «строгая модель» и «физическая модель сенсора» используются как единый термин. В качестве альтернативы используются, аппроксимирующие модели, которые включают модель рациональных функций, прямое линейное преобразование (DLT), параллельное проектирование и др. Выбор между строгой и аппроксимирующей моделью сенсора должен быть основан на точности, достигаемой при использовании данной модели сенсора, доступным числом опорных точек, наличием информации о съемочной системе, обоснованностью допущений, принятых при аппроксимации модели сенсора [107].
Моделирование сенсора направлено на установление математической взаимосвязи между координатами точек снимка и координатами объекта на местности. Строгое моделирование базируется на уравнении коллинеарности, которые явно содержат внутренние и внешние элементы ориентирования системы. Аппроксимационные модели могут быть разделены на две группы. К первой относятся модели, основанные на строгой, которая упрощается введением некоторых допущений, касающихся траектории движения спутника и/или пространства объекта. Эта группа включает модели DLT, параллельное проектирование и модификации этих моделей. Вторая группа базируется на выводе связи координат точек изображения и одноименных объектов местности (модель рациональных функций).
Следует отметить, что уравнение коллинеарности включает координаты точек изображения (х, ,), которые, в случае кадровой съемки, соответствуют координатам точек снимка (xs,ys). При сканерной значение xs служит для указания момента формирования соответствующей строки изображения. Значение ys напрямую связано с координатой строки изображения у, (рисунок 5). Направление съемки
Другое отличие уравнений коллинеарности для кадровых и сканерных изображений состоит в том, что центр фотографирования не является одной точкой. Следовательно, элементы внешнего ориентирования изображения будут зависеть от времени формирования строк и изменяться в пределах сцены. В связи с тем, что элементы внешнего ориентирования сенсора изменяются постоянно и монотонно в процессе формирования изображения, элементы внешнего ориентирования, изменяющиеся во времени, могут быть смоделированы полиномиальной функцией. Если изменение достаточно равномерное, можно использовать полиномы первого порядка. В общем случае достаточно использовать полиномы не выше второго порядка:
Общие принципы формирования космических сканерных изображений
В настоящее время для получения стереопары космических снимков на заданную территорию необходимо предварительно сделать заказ на проведение стереосъемки. Поэтому на практике с целью обеспечения оперативности работ для ортотрансформирования в основном используются одиночные снимки и готовые ЦМР.
Возможность создания ЦМР по архивным аэрофотоснимкам ограничена из-за сложного доступа к таким материалам. Несколько проще получить топографические планы и карты крупного и среднего масштаба.
Создание ЦМР по данным воздушного лазерного сканирования на практике ограничивается стоимостью выполнения л ид арной съемки.
Благодаря появлению общедоступных ЦМР Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), построенных по результатам радарной съемки, может быть решена проблема получения ЦМР для обработки космических снимков. Точность матрицы высот SRTM варьируется в зависимости от территории и для Евразии характеризуется максимальной ошибкой определения высот 6,2 м [47].
Таким образом, выбор метода сбора исходной информации о рельефе для построения ЦМР с целью ортотрансформирования космических снимков сверхвысокого разрешения определяется главным образом требуемой точностью создания ортофотопланов и доступностью материалов.
В ходе исследований в программном продукте ENVI выполнена обработка двух космических снимков IKONOS и двух снимков WorldView-І с пространственным разрешением 0,8 и 0,5 м на территорию населенных пунктов сельского типа с применением разных данных для построения ЦМР. Характеристика используемых материалов приведена в таблице 11. Таблица 11 - СКО определения планового положения контрольных точек по ортотрансформированным космическим снимкам
Снимок Перепад высот впределах снимка, м Уголотклоненияоптическойоси отнадира, Д пред) М СКО планового положения контрольных точек ГПАЬ на фотоплане, м Необходимость выполнения ортотрансформирования снимков IKONOS и WorldView-І обусловлена тем, что перепад высот в пределах снимков превышает рассчитанные по формуле (14) величины Акпред. Обработка снимков производилась в следующих режимах: с использованием координат опорных точек без ЦМР, на основе координат опорных точек и ЦМР SRTM, по координатам опорных точек и ЦМР, полученной по результатам векторизации горизонталей с топографической карты (/гсеч = їм). В последнем случае использовались две ЦМР, построенные по горизонталям, векторизованным через 1 и 5 м.
Точность привязки снимков с использованием RPC модели и 4 опорных точек, координаты которых определены спутниковыми геодезическими методами с максимальной ошибкой 0,15 м, составила 0,3-0,7 пикселя.
По результатам обработки снимков определены СКО положения т 4 контрольных точек на ортотрансформированных снимках, полученных с использованием разных ЦМР (см. таблицу 11).
Ошибки определения планового положения точек местности по снимкам, трансформированным без использования ЦМР, достигали 8 м. Применение ЦМР SRTM позволило добиться приблизительно одинаковой точности ортотрансформирования всех снимков {тЛі не превысила 1,2 м, а максимальная ошибка AL составила 1,5 м). При использовании ЦМР, построенной по горизонталям с топографической карты с сечением рельефа 1 м, точность ортотрансформирования соответствует требованиям, предъявляемым к планам масштаба 1: 2 000 (mALaon= 1 м). При этом не наблюдается существенной разницы между результатами ортотрансформирования на основе ЦМР, созданных по горизонталям, векторизованным через 1 и 5 м.
Таким образом, результаты проведенных исследований показали, что для высокоточного ортотрансформирования космических снимков сверхвысокого разрешения, полученных при больших углах отклонения оптической оси от надира, необходимо применение ЦМР, точность которой обеспечивает определение высот точек местности с погрешностями, не превышающими величину А пред- Наиболее оптимальным способом сбора данных для построения ЦМР является картографический, целесообразность применения общедоступных ЦМР для ортотрансформирования космических снимков может быть оправдана при отсутствии других исходных данных о рельефе.
3.4 Исследование точности визирования на точки космических снимков высокого разрешения
На точность привязки космических снимков в значительной степени влияют ошибки измерения координат точек на цифровых изображениях. Ошибка визирования зависит от таких факторов, как разрешение космического снимка, тип наблюдаемого контура, масштаб изображения, опыт наблюдателя. При обработке стереопар космических снимков с целью создания карт, ортофотопланов, ЦМР необходимо учитывать точность визирования на точки модели как в плане, так и по высоте.
Для практической оценки ошибок визирования на точки стереомодели космических снимков сверхвысокого разрешения GeoEye-І в 1111PHOTOMOD 4 было проведено следующее исследование [76].
Исследование точности обработки космических снимков с использованием аппроксимационных методов
Выполненные экспериментальные исследования также показали, что немаловажное значение при обработке космических снимков имеет выбор расположения опорных точек в пределах обрабатываемого изображения. Особенно это относится к аппроксимационным методам, для каждого из которых предпочтительно различное размещение точек, в то время как строгие методы и метод RPC менее чувствительны к расположению опорных точек [31, 70, 76].
Анализ результатов обработки космических снимков при различном расположении опорных точек позволил выявить следующее: при использовании полиномов первой степени, метода DLT и параллельно-перспективного преобразования предпочтительным является равномерное распределение опорных точек по всей площади снимка (рисунок 12 г); полиномы второй степени обеспечивают более высокую точность обработки при наличии опорных точек в центральной части и по углам снимка; при использовании метода RPC геометрия расположения опорных точек не оказывает существенного влияния на точность обработки, однако предпочтительнее иметь не менее 1 точки в центральной части снимка; расположение опорных точек только по периметру снимка приводит к ухудшению точности определения координат точек местности (по сравнению с остальными вариантами размещения точек) всеми аппр оксимационными методами обработки за исключением DLT.
Практическая оценка ошибок визирования на точки снимков GeoEye-І в 1111 PHOTOMOD 4.4 показала, что для привязки космических снимков в качестве опорных точек следует выбирать: элементы дорожной разметки, основания деревьев, углы малоэтажных зданий, так как при наблюдении этих объектов достигается наиболее высокая точность визирования (СКО визирования составляет 1-1,5 размера пикселя изображения). Кроме того, они отличаются большей стабильностью положения на местности. Эти же типы объектов следует принимать за опорные точки для обработки стереопары космических снимков, поскольку они обеспечивают наиболее высокую точность стереоскопического визирования. Контурные точки береговой линии не рекомендуется использовать в качестве опорных из-за недостаточно точного распознавания их на снимках и изменения положения со временем. Результаты производственных работ по созданию ортофотопланов масштаба 1 : 2 000 по космическим снимкам IKONOS, QuickBird, WorldView-1, WorldView-2 и GeoEye-1 [73], выполненных на основе приведенных рекомендаций, подтвердили правильность выводов, сделанных в ходе исследований.
Использование обобщенных рекомендаций по выбору программных продуктов, методов обработки космических снимков, сформулированных на основе информации, приведенной в литературных источниках, и проведенных практических исследований, позволит повысить эффективность работы пользователей данных дистанционного зондирования. Правильный выбор программных продуктов, алгоритмов, количества, размещения и типа опорных точек позволит повысить точность, скорость и экономичность обработки космических снимков сверхвысокого разрешения с целью создания топографической продукции крупного масштаба (фотопланов, цифровых моделей рельефа и местности).
Расчет критерия эффективности обработки космических снимков с целью создания фотопланов масштабов 1 : 5 000 и 1 : 10 000
Методика выбора исходных данных, средств и методов обработки основывается на предварительном расчете вариантов наборов исходных данных и определении наиболее оптимального набора в зависимости от установленного приоритета (время, стоимость работ, точность, детальность и др.).
При расчете комплексного критерия по формуле (13), приведенной в 2.4, изначально определяется соответствие исходных данных основным параметрам критерия Xj. Степень соответствия каждому критерию оценивается по балльной шкале в диапазоне от 0 до 10 в соответствии с таблицей 15. Весовое значение каждого критерия выбирается в зависимости от приоритетной важности того или иного фактора - стоимости, времени, необходимого для создания продукта, и т. д.
Расчет первичного критерия производится путем умножения весового коэффициента на одну из балльных оценок. На основе оценок по первичным критериям рассчитывается оценка по комплексному критерию Q. Расчет производится путем суммирования оценок по основным параметрам, входящим в состав комплексного.
В качестве примера для расчета критерия эффективности был выбран участок, расположенный на территории Болотнинского района Новосибирской области площадью 100 км и выполнен подбор материалов для создания карт масштаба 1 : 10 000 и 1 : 5 000.
На первом этапе выполнен анализ материалов, удовлетворяющих условиям поставленной задачи по пространственному разрешению. В данном случае могут использоваться архивные космические снимки с разрешением 0,5 м-2,5 м, полученные не позднее чем за 3 года до выполнения работ.
Такое разрешение обеспечивают съемочные системы сверхвысокого разрешения World View-1, WorldView-2, GeoEye-1 и высокого разрешения ALOS, SPOT-5, Formosat-2.
Для обработки снимка по методу RPC требуется как минимум одна опорная точка, уверенно распознаваемая на изображении. Для оценки точности требуется дополнительно определить координаты 3-4 точек. Координаты опорных точек могут быть получены в результате полевых геодезических работ, либо по имеющимся топографическим планам. Время, затрачиваемое на получение архивных материалов высокого и сверхвысокого разрешения, сопоставимо и может быть приравнено. Стоимость космического снимка GeoEye-І необходимой площади 100 км составит 1 400 $, в то время как стоимость снимка ALOS размером 35 х 35 км составит 700 $.
