GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Ортокоррекция космических снимков с использованием RPC

Обсудить в форуме Комментариев — 6Редактировать в вики

Эта страница опубликована в основном списке статей сайта
по адресу http://gis-lab.info/qa/ortho-rpc.html

Теоретические основы процесса ортокоррекции данных дистанционного зондирования

[править] Введение

Эта статья излагает основы теории ортокоррекции космических снимков видимого диапазона электромагнитных волн полученных с космических аппаратов (КА) высокого (2 - 1 м) и сверхвысокого (лучше 1 м) разрешения на местности. Наиболее известными представителями этого класса КА являются: Ikonos, QuickBird, GeoEye-1, WorldView-1, WorldView-2.

[править] Определение

Начнем с определения, что же такое ортокоррекция.
Ортотрансформирование (ортокоррекция) изображения (снимка) – математически строгое преобразование исходного изображения (снимка) в ортогональную проекцию и устранение искажений, вызванных рельефом, условиями съемки и типом камеры.^[1]

Иногда употребляют термин орторектификация, который по сути является англоизмом термина orthorectification.
На самом деле orthorectification — ОИ ортотрансформирование, ортоисправление ортокоррекция (orthocorrection) с трансформированием изображения в заданную проекцию^[2]

Существует еще и такое определение. Ортотрансформирование, орторектификация (orthorectification, ortho-transformation, orthofototransformation) — устранение на изображении геометрических искажений, вызванных рельефом, для создания ортофото-снимков, ортофотокарт, ортофотопланов и др. ортотрансформированных (орторектифицированных) изображений и продуктов^[3].

Что такое ортотрансформация? Это процесс геометрической коррекции изображений, при котором устраняются перспективные искажения, развороты, искажения вызванные дисторсией объектива и другие. Изображение при этом приводится к плановой проекции, то есть такой, при которой каждая точка местности наблюдается строго вертикально, в надир. Чтобы выполнить такое преобразование необходимо устранить искажения, вызванные рельефом. Следовательно, для трансформации нужна модель рельефа, нужно знать высоту местности для каждой точки снимка.^[4]

Перераспределение пикселов на изображении в результате ортокоррекции

Почему нужно выполнять ортокоррекцию космических снимков, ведь КА осуществляют съемку с очень большой высоты (сотни километров) и искажения минимальны? Дело в том, что КА не может все время снимать в надир, иначе пришлось бы ждать очень большое время когда он пройдет над заданной точкой, ведь захват аппаратуры наблюдения не превышает 20 км, а продолжительность полного покрытия межвиткового интервала полосами захвата более 100 дней. Для устранения этого недостатка КА "доворачивают" и большинство кадров получаются перспективными. Следует заметить, что углы съемки могут достигать 45 градусов, и при такой высоте это приводит к значительным искажениям.

Зачем проводить ортокоррекцию космических снимков, если все и так на изображении можно различить, а в результате дополнительных операций качество ухудшится? Если целью стоит только выявление фактов по изображению и никаких требований к точности позиционирования, измерению длин и площадей не предъявляется, то проводить ортокоррекцию вовсе не обязательно. Но если нужны измерительные и позиционные свойства изображения, а также если необходимо точное совмещение разновременных изображений (или даже стыковка перекрывающихся включений), то ортокоррекция крайне рекомендуется.

[править] Необходимые данные

Для проведения ортокоррекции космического снимка необходимо:

Космический снимок в одном из форматов поставки (обычно GeoTIFF)
Данные RPC к снимку
Информация о рельефе в виде DEM (Digital Elevation Model)

[править] Космические снимки

Рассмотрим подробнее комплекты поставки основных компаний рынка детальной космической съемки: GeoEye и DigitalGlobe (образы продукции собраны на отдельной странице).

[править] GeoEye

Продуктовая линейка GeoEye включает в себя^[5]:

Geo
GeoProfessional
GeoStereo

Подробнее о продуктах компании можно почитать скачав брошюру Product Guide (требует регистрацию, но потом дает прямую ссылку).

Нас в первую очередь интересует продукт Geo - который представляет набор данных подготовленный к ортокоррекции (он же самый дешевый).

Комплект поставки продукции GeoEye включает в себя (на примере Transportation GeoEye-1 Sample):

GeoEye_logo.tif
po_344780_aoi.dbf
po_344780_aoi.prj
po_344780_aoi.shp
po_344780_aoi.shx
po_344780_component.dbf
po_344780_component.prj
po_344780_component.shp
po_344780_component.shx
po_344780_image.dbf
po_344780_image.prj
po_344780_image.shp
po_344780_image.shx
po_344780_metadata.txt
po_344780_rgb_0000000.hdr
po_344780_rgb_0000000.tfw
po_344780_rgb_0000000.tif
po_344780_rgb_0000000_ovr.jgw
po_344780_rgb_0000000_ovr.jpg
po_344780_rgb_0000000_rpc.txt
SingleOrganization_license.txt

Как можно заметить все файлы начинаются на po_344780 - это номер заказа по которому подготовлен это рабочий набор.

В комплекте поставки имеются три shape-файла (район заказа, проекции изображений), текстовый файл метаданных, собственно изображение в формате GeoTIFF, уменьшенное изображение в формате JPEG с привязкой и файл с RPC данными. Следует отметить, что программное обеспечение воспринимает изображение не как один файл в формате GeoTIFF, а как набор из файлов, в который входят, для нашего случая, еще и файлы с расширением hdr, tfw, _rpc.txt.

Аналогичный состав имеет комплект поставки материалов съемки с КА Ikonos.

А вот комплект поставки с третьего КА компании - OrbView-3, который стал свободно доступен (подробнее можно почитать на странице описания каталога данных OrbView-3), имеет ряд нюансов.

Комплект поставки продукции GeoEye с КА OrbView-3 включает в себя (на примере территории в Белоруссии):

3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.att
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.eph
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jgw
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jpg
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.pvl
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shx
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shx
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_rpc.txt
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shx
unrestricted_license.txt

Как видим названия файлов также имеют общую часть 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680 - здесь мы видим дату съемки 050909 (2005-09-09T09:32:38.745600Z), номер в каталоге и уровень обработки 897861a (89786 и 1А), номер заказа 001631680 (OPS001631680). А вот состав файлов отличается. Но главное отличие, что поставляемые TIFF файлы не имеют географической привязки и описания СК, внедренные в файл.

Для ортокоррекции таких файлов необходима предварительная подготовка (см. например, Ортокоррекция космических снимков в wxGIS и Ортокоррекция данных OrbView-3 с помощью GDAL)

[править] DigitalGlobe

Продуктовая линейка DigitalGlobe включает в себя^[6]:

В продуктовой линейке нас интересует продукты Basic Imagery и Standard Imagery. Рассмотрим продукт Standard Imagery. Комплект поставки продукции DigitalGlobe включает в себя (на примере QuickBird: Ortho ready standard Bundle 16bit):

|-005554608030_01
| |-005554608030_01_P001_MUL
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001-BROWSE.JPG
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.IMD
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.RPB
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.TIF
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.TIL
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.XML
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001_README.TXT
| | |-DEMONSTRATION.TXT
| |-005554608030_01_P001_PAN
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001-BROWSE.JPG
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.IMD
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.RPB
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.TIF
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.TIL
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.XML
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001_README.TXT
| | |-DEMONSTRATION.TXT
| |-GIS_FILES
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.shx
| |-005554608030_01_LAYOUT.JPG
| |-005554608030_01_README.TXT
| |-005554608030_01_README.XML
|-005554608030_01.MAN
|-005554608030_01_EOT.TXT

Как можно видеть структура папок и файлов в поставке с КА QuickBird отличаются от продуктов компании GeoEye.

В данном продукте имеются как панхроматический, так и мультиспектральный снимок. Панхроматический имеет размер пиксела 0,6 метра, а мультиспектральный - 2,4 метра. Каждый из снимков лежит в соответствующей папке 005554608030_01_P001_PAN и 005554608030_01_P001_MUL.

Посмотрим, какие данные составляют снимок:

файл, который оканчивается на -BROWSE.JPG, представляет собой уменьшенную копию изображения
файлы с расширениями IMD (image metadata), XML, _README.TXT содержат метаданные изображения
файл с расширением RPB содержит RPC данные
файл с расширением TIF - это само изображение
файл с расширением TIL содержит в себе схему нарезки на тайлы.

Следует обратить внимание, что если изображение разделено на тайлы, то файл RPC данных будет один для всех растровых файлов. Например, рассмотрим такой набор данных.

08JUL17070604-M2AS_R1C1-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS_R1C2-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS_R2C1-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.IMD
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.RPB
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.TIL
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.XML
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001_README.TXT
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001-BROWSE.JPG
BASE.TXT

Здесь мы видим три растра и один TIL и RPB файл. Рассмотрим, что из себя представляет TIL файл.

bandId = "Multi";
numTiles = 3;
tileSizeX = 4096;
tileSizeY = 4096;
tileUnits = "Pixels";
tileOverlap = 0;
BEGIN_GROUP = TILE_1
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R1C1-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 0;
	ULRowOffset = 0;
	URColOffset = 4095;
	URRowOffset = 0;
	LRColOffset = 4095;
	LRRowOffset = 4095;
	LLColOffset = 0;
	LLRowOffset = 4095;
	ULLon =     63.71122049;
	ULLat =     56.27582320;
	URLon =     63.86991680;
	URLat =     56.27480990;
	LRLon =     63.86791836;
	LRLat =     56.18651934;
	LLLon =     63.70958654;
	LLLat =     56.18752929;
	ULX = 544040.40000002;
	ULY = 6237005.99999958;
	URX = 553868.40000006;
	URY = 6237005.99999954;
	LRX = 553868.40000006;
	LRY = 6227177.99999955;
	LLX = 544040.40000002;
	LLY = 6227177.99999959;
END_GROUP = TILE_1
BEGIN_GROUP = TILE_2
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R1C2-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 4096;
	ULRowOffset = 0;
	URColOffset = 6907;
	URRowOffset = 0;
	LRColOffset = 6907;
	LRRowOffset = 4095;
	LLColOffset = 4096;
	LLRowOffset = 4095;
	ULLon =     63.86995555;
	ULLat =     56.27480962;
	URLon =     63.97888572;
	URLat =     56.27399629;
	LRLon =     63.97663705;
	LRLat =     56.18570843;
	LLLon =     63.86795703;
	LLLat =     56.18651907;
	ULX = 553870.80000006;
	ULY = 6237005.99999954;
	URX = 560617.20000015;
	URY = 6237005.99999951;
	LRX = 560617.20000014;
	LRY = 6227177.99999952;
	LLX = 553870.80000006;
	LLY = 6227177.99999955;
END_GROUP = TILE_2
BEGIN_GROUP = TILE_3
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R2C1-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 0;
	ULRowOffset = 4096;
	URColOffset = 4095;
	URRowOffset = 4096;
	LRColOffset = 4095;
	LRRowOffset = 5325;
	LLColOffset = 0;
	LLRowOffset = 5325;
	ULLon =     63.70958614;
	ULLat =     56.18750773;
	URLon =     63.86791788;
	URLat =     56.18649778;
	LRLon =     63.86732029;
	LRLat =     56.15999958;
	LLLon =     63.70909755;
	LLLat =     56.16100852;
	ULX = 544040.40000002;
	ULY = 6227175.59999959;
	URX = 553868.40000006;
	URY = 6227175.59999955;
	LRX = 553868.40000006;
	LRY = 6224225.99999956;
	LLX = 544040.40000002;
	LLY = 6224225.99999959;
END_GROUP = TILE_3
END;

Как можно заметить, TIL файл содержит в себе перечень названий растров и их углы в географической, проекционной и пиксельной СК (некоторый аналог VRT формата из библиотеки GDAL). Программное обеспечение работает с таким файлом, как с целым изображением.

Большинство программного обеспечения при работе с TIL выставляет СК WGS84 и использует градусные координаты, что приводит к тому, что растр "сплющивается" с потерей разрешения на местности, а значит и качества. В таком случае, чтобы корректно выполнить ортокоррекцию такого набора, необходимо выполнить мозаику тайлов в единое изображение с тем же именем, как и RPB файл.

[править] Данные RPC

Самый правильный способ обработки данных для ортокоррекции требует реконструкции геометрии датчика в момент регистрации для каждой строки изображения. Классический фотограмметрический способ основан на извлечении цифровой модели местности (ЦМР) с помощью обработки стереопары снимков и сопровождается ортотрансформированием одного из двух изображений; также возможно использовать существующие 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, т.к. не все спутниковые датчики способны получать стерео пары, и в большинстве случаев требуется обработка единичных сцен.

Наиболее часто применяемые методы для трансформирования основаны на использовании модели датчика, которая может иметь два типа: 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 датчика, со своей стороны, независимы от датчика, они являются общей информацией о датчике и не требуют точных физических значений параметров процесса получения изображения.

Строгая модель позволяет получить точное трехмерное описание и 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 (Greve и др. 1992 г .). 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, даже если коэффициенты также могут быть вычислены, только начинаясь с соответствующего количества GCP, опознанных на изображении и измеренных по картам ( Tao и др. 2001 г .).^[7]

Метод, основанный на RPC, был принят для обработки спутниковых данных в компаниях DigitalGlobe и GeoEye. Некоторые поставщики спутниковых данных, предоставляя коэффициенты рациональной функции, одновременно с этим частично скрывают информацию о датчике ради сохранения технологического «ноу-хау» . Для конечного же 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 своему программному обеспечению.

Для проведения ортокоррекции материалов космической съемки необходимы файлы с данными RPC, вычисленными с применением строгой модели сенсора. При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении, как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты.^[7]:

Перечень данных RPC приведен в таблице^[7].

Наименование параметра	Описание
HEIGHT_OFF	сдвиг высоты в метрах
HEIGHT_SCALE	нормализующий коэффициент для высоты
LAT_OFF	сдвиг широты в градусах в десятичном формате
LAT_SCALE	нормализующий коэффициент для широты
LINE_DEN_COEFF	список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя строки
LINE_NUM_COEFF	список 20 коэффициентов для многочлена числителя строки
LINE_OFF	сдвиг строки в пикселах
LINE_SCALE	нормализующий коэффициент для строки
LONG_OFF	сдвиг долготы в градусах в десятичном формате
LONG_SCALE	нормализующий коэффициент для долготы
LONG_OFF	сдвиг долготы в градусах в десятичном формате
LONG_SCALE	нормализующий коэффициент для долготы
SAMP_DEN_COEFF	список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя колонки
SAMP_NUM_COEFF	список 20 коэффициентов для многочлена числителя колонки
SAMP_OFF	сдвиг колонки в пикселах
SAMP_SCALE	нормализующий коэффициент для колонки

Каждый многочлен используется до третьего порядка по P, L, H. Поэтому для каждой комбинации широты, долготы и высоты можно вычислить, какой пиксел (выборку, строку) следует рассматривать.

Для того чтобы использовать модель камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов), обязательно надо иметь DEM, 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 - GCP ( Ground Control Points )^[7].

При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты, Для этих вычислений применяются следующие выражения:

$~r_n = \frac{\sum^{20}_{i=1} LineNumCoef_i * \rho_i(P,L,H)}{\sum^{20}_{i=1} LineDenCoef_i * p_i(P,L,H)}$

$~c_n = \frac{\sum^{20}_{i=1} SamNumCoef_i * \rho_i(P,L,H)}{\sum^{20}_{i=1} SamDenCoef_i * p_i(P,L,H)}$

где $~r_n, c_n, P, L, H$ - нормализованные значения, выраженные как :

$~P = \frac{(Latitude - LatOff)}{LatScale}$

$~L = \frac{(Longitude - LonOff)}{LonScale}$

$~H = \frac{(Height - HgtOff)}{HgtScale}$

$~r_n = \frac{(Row - LinOff)}{LinScale}$

$~c_n = \frac{(Column - SamOff)}{SamScale}$

и:

LineNumCoef - список 20 коэффициентов для многочлена числителя строки;

LineDenCoef - список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя строки;

SamNumCoef - список 20 коэффициентов для многочлена числителя колонки;

SamDenCoef - список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя колонки;

LatOff - сдвиг широты в градусах в десятичном формате;

LonOff - сдвиг долготы в градусах в десятичном формате;

LinOff - сдвиг строки в пикселах;

SamOff - сдвиг колонки в пикселах;

HgtOff - сдвиг высоты в метрах;

LinScale - нормализующий коэффициент для строки;

SamScale - нормализующий коэффициент для колонки;

LatScale - нормализующий коэффициент для широты;

LonScale - нормализующий коэффициент для долготы;

HgtScale - нормализующий коэффициент для высоты.

Числитель и знаменатель рациональной функции полиномиального уравнения представляет собой сумму 20-ти кубических полиномиальных функций и могут быть представлены в следующем виде: $~\sum^{20}_{i=1} C_i * \rho_i(P,L,H) = C_1 + C_6*L*H + C_{11}*P*L*H + C_{16}*P^3$

$~+ C_2*L + C_7*P*H + C_{12}*L^3 + C_{17}*P*H^2$

$~+ C_3*P + C_8*L^2 + C_{13}*L*P^2 + C_{18}*L^2*H$

$~+ C_4*H + C_9*P^2 + C_{14}*L*H^2 + C_{19}*P^2*H$

$~+ C_5*L*P + C_{10}*H^2 * C_{15}*L^2*P + C_{20}*H^3$ ^[8]

[править] Информация о рельефе

Для выполнения ортокоррекции необходим файл рельефа в растровом виде (DEM, Digital elevation model). Высотные данные могут быть получены в результате наземных измерений, при помощи горизонталей с топографической карты, с помощью стереосъемки, по радарным данным или из общедоступных грубых ЦМР: SRTM (разрешение 30-90 м) и ASTER GDEM (разрешение (15-90 м).

Наиболее удобным представляется использование данных ASTER GDEM, которые можно получить с этого ресурса (требуется предварительная регистрация). Для поиска необходимых участков ЦМР, очень удобно подставлять в качестве условий поиска шейп-файлы из поставки снимков.