АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Трансформация (конвертация) и сшивка снимков

Читайте также:
  1. Аналитическое трансформирование снимков.
  2. Глава 12. ТРАНСФОРМАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ ПРИРОДЫ
  3. ДЕШИФРИРОВАНИЕ снимков для создания базовых карт земель: объекты дешифрирования, технология дешифрирования, контроль результатов
  4. Применение космических снимков
  5. Суть дешифрирования снимков. Виды дешифрирования.
  6. ТРАНСФОРМАЦИЯ
  7. Трансформация
  8. Трансформация
  9. ТРАНСФОРМАЦИЯ
  10. Трансформация мифа в пьесе «Прометей прикованный».
  11. Трансформация мужа, со слов его жены, после свадьбы: - баран, свинья, козёл: (конечная стадия).

 

Конвертация или пересчет снимка в другую проекцию производилась автоматически в программе ENVI методом триангуляции Делоне. При использовании этого способа по имеющимся опорным точкам строится нерегулярная сеть из треугольников, стремящихся к равносторонним. После чего значения интерполируются для получения регулярной сетки.

Для данного метода необходимо указать количество опорных точек для перепроецирования, а так же метод дискретизации, в данном случае это метод ближайшего соседства, то есть, в новом изображении пикселю присваивается значение, вычисленное от значений ближайших к нему пикселей.

Для создания мозаики из четырех исходных снимков был применен специальный инструмент программного комплекса ENVI для «сшивки» изображений с географической привязкой. Этот инструмент позволяет с помощью контекстного меню менять положение фрагментов в мозаики, задавая приоритет изображениям при построении мозаики. Можно поднять или опустить изображение на одну позицию, или переместить его на самый верх или низ. Есть возможность исключить из обработки пиксели, значение которых не имеет информационной нагрузки, то есть ту часть снимка, где нет изображения, обычно это значение ставится равным 0. Так же есть возможность произвести сглаживание, «размытие» границы соединения изображений или создания линии стыка изображений. Кроме того, существует функция цветового баланса или выравнивания фрагментов мозаики [8].

При решении задач количественной оценки состояния объекта или явления с помощью космических изображений необходимо исключить погрешности координат точек снимка, которые возникают в результате смещения точек из-за наклона носителя, рельефа местности, отклонения проектирующих лучей от нормали к земной поверхности и рефракции лучей в атмосфере. Указанные факторы вызывают разномасштабность центральной и угловых частей снимка, искажение направлений и площадей на изображении. Наиболее часто коррекцию исходных координат изображения проводят путем их пересчета в координаты топографической карты. Этот процесс называют трансформированием или географической привязкой снимков.

Геопривязка может осуществляться корректировкой изображений по расчетным элементам ориентации космического аппарата (орбитальным данным) в момент получения снимка или методом взаимной привязки по опорным точкам на эталонном и трансформируемом изображении в диалоговом режиме. Основная проблема географической привязки для решения большинства прикладных задач, особенно связанных с экологическим контролем, состоит в том, что требуется точность привязки не ниже точности разрешения космической системы. Данное условие не выполняется при трансформировании изображения с использованием только орбитальных параметров, поэтому чаще всего этот метод дополняется корректировкой координат по опорным точкам. В качестве эталона могут быть использованы как цифровые векторные топографические карты, так и растровые базовые изображения. Иногда эталонное изображение может отсутствовать. В этом случае точные координаты задаются непосредственно в выбранной географической системе координат. Трансформирование в проекцию карты проводится по формулам:

;

,

где , - координаты на исходном изображении; , - координаты узлов сетки в проекции Гаусса-Крюгера. Неизвестные коэффициенты находились методом наименьших квадратов. Точность геопривязки изображений оценивается по значениям разности координат объектов, достоверно распознаваемым на преобразованном космическом снимке, и в выбранной системе координат.

Данная технология использовалась при обработке сканерных изображений на территорию Локтевского района. Опорные точки на картографическом и исходных изображениях выбирались в интерактивном режиме в пакете ENVI 5.0. Опорные точки равномерно размещались по полю кадра, а их количество варьировалось от 15 до 35 в зависимости от величины зоны перекрытия базового и трансформируемого изображения. Контроль точности совмещения изображений проводился по изгибам крупных дорог или их пересечениям, долинам рек и разметке сельскохозяйственных полей. Ошибка совмещения не превышает одного пиксела [8].


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)