Картографирование

Космические снимки часто применяются как уникальный источник данных для создания новых топографических карт. Снимки с высоким разрешением могут быть использованы также для определения изменений объектов на карте с течением времени, в том числе и с использованием программного обеспечения по выявлению и классификации объектов.

На основе космических снимков создаются различные картографические приложения для планировки городских и сельских населённых пунктов.

Сельское и лесное хозяйство

Анализ мультиспектрального и панхроматического изображения позволяет проводить картографирование сельскохозяйственных угодий, дает точную информацию о состоянии растений и заражении их паразитами. Анализ растительности, показатели урожайности и создание карт сельскохозяйственных районов, а также специальные сельскохозяйственные приложения. Широко распространено применение космических снимков в лесном хозяйстве для определения видов деревьев, вековых изменений и лесного картографирования.

Планирование и управление

Фотокарты, созданные из трансформированных снимков, векторных данных и трехмерных моделей рельефа, используются в проектах по планированию и управлению муниципальными мощностями (электричество, газ, вода), по планированию и управлению транспортными сетями (автодороги, железные дороги и мосты), по планированию и управлению налогообложением.

Окружающая среда и устранение последствий катастроф.

Космические снимки предоставляют оперативную и детальную информацию, на территорию всей поверхности Земли, что обеспечивает: мониторинг окружающей среды, мониторинг качества воды, оценку изменений окружающей среды, оценку ущерба от стихийных бедствий, катастроф, планирование и осуществление восстановительных действий.

Основными преимуществами спутника QUICKBIRD являются широкая полоса охвата (размер сцены 16,5х16,5 км) и высокая метрическая точность. Спутник совершает 15 витков вокруг Земли за сутки и способен получать данные с производительностью около 57 сцен за виток (около 70 млн кв км за год).

На рис.1.21 демонстрируется информации на снимках, получаемых со спутников: EROS A (разрешение 1,8 м), IKONOS (разрешение 1 м) и QUICKBIRD (разрешение 61 см).

Рис.1.21

Ширина полосы захвата изобра­жений QUICKBIRD, снятых под углом в диапазоне 0 –15, при­близительно равна 16,5 –18 км. Поэтому площадь территории каждого кадра составляет от 270 до более чем 300 кв км (рис. 1.22).

Компания «Совзонд» официальный дистрибьюто­р компаний, которые являются мировыми лидерами в области поставки данных дистанцион­ного зондирования. Это следую­щие компании: Space Imaging, DigitalGlobe, OrbImage, SpotImage, ImageSat International, которые предлагают российским заказчикам цифровые данные дистанционного зондирования, полученные со спутников IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW, SPOT, EROS, IRS, Resourcesat, RADARSAT, ERS, ASTER и др. ЗАО «Совзонд» также является бизнес-партнером Геологической Службы США по распространению дан­ных, п

Рис. 1. 22

олученных со спутника Landsat-7.

Наиболее оптимальным периодом для выполнения новой космической съемки с точки условий освещенности, отсутствия снежного покрова и растительности, чистоты атмосферы и безоблачности для большинства районов Российской Федерации является период с 1 мая по 15 июня.

Компания «Совзонд» принимает заявки на осуществление новой съемки со спутников QuickBird, IKONOS, OrbView, EROS.

11. Геометрическая обработка данных со спутника QUICKBIRD

1. Введение

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. Потенциально снимки этих спутников могут покрыть практически любую точку на Земле с разрешением от 1 до 0.61 метров в панхроматическом и от 4 до 2.44 метров в мультиспектральном режимах. Такие значения геометрического разрешения вместе с надлежащей геометрической обработкой позволяют производить продукты, которые можно сравнивать с традиционными картографическими продуктами, даже в масштабе 1:10.000 . Новые области применения спутниковых данных могут быть, например, следующими:

 Обновление топографических и городских карт (анализ и мониторинг до масштаба 1:10000; обновление до масштаба 1:5.000);

 Системное планирование (исследование возможностей, проектирование и мониторинг линий электропередач, линий магистральной связи, нефте- и газопроводов, транспортных магистралей, и т.д.);

 Планирование строительства жилых зон и инфраструктуры;

 Обновление карт для городского и земельного кадастра;

 Обнаружение строительства в природоохранных зонах, нецелевое использование земель;

 Мониторинг дорожной сети;

 Экологический мониторинг и оценка, управление экологическими рисками;

 Оценка лесных фондов и управление ими;

 Решение других задач.

2. Сокращения и терминология

RMSE – Root Mean Square Error – среднеквадратическая ошибка (СКО);

GCP–GroundControlPoints– наземные точки привязки;

CP – Control Points – контрольные точки;

CE90 - CE (Circular Error) - это величина, которую с заданной вероятностью (обычно 90% либо 95%; соответствующие показатели обозначаются CE90 и CE95) не превзойдет отклонение характеризуемой оценки планового положения точки от её истинного планового положения. Иначе говоря, с заданной вероятностью точка окажется в круге радиусом CE, центр которого совпадает с истинным положением точки.

LE90 - LE (Linear Error) - это величина, которую с заданной вероятностью (обычно 90% либо 95%; соответствующие показатели обозначаются LE90 и LE95) не превзойдет отклонение характеризуемой оценки высоты точки от истинного значения её высоты.

RPC – Rational Polynomial Coefficients - коэффициенты рациональных полиномов (многочленов) – поправки для обработки изображений на основе математической модели камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов);

DEM – Digital Elevation Model – цифровая модель местности (рельефа) (ЦММ);

DSM - Digital Surface Model - цифровая модель поверхности;

DTM – Digital Terrain Model - цифровая модель рельефа (ЦМР);

Использование этих категорий можно прокомментировать следующим образом. Обработка множества геопространственных данных начинается с построения общей модели местности - DEM. Последующие стадии обработки по существу являются процессом выделения различных моделей поверхностей, представляющих те или иные значимые компоненты — здания, окружающая растительность, водоемы и др. Одна из важнейших стадий такой обработки — построение цифровой модели рельефа, которую получают из DEM путем удаления компонентов, не имеющих отношения к рельефу.

3. Геометрическая обработка

Ключевой проблемой для нанесения на карту информации из космоса является геометрическая обработка спутниковых данных, которая являются обязательной, если требуется использование всех возможностей таких данных

Линейка продуктов QUICKBIRD

Одна и та же сцена QuickBird может быть приобретена в четырех различных форматах:

 Basic Product («Базовый продукт»);

 Standard Product («Стандартный продукт»);

 Standard Ortho Ready Product («Стандартный продукт, подготовленный к ортотрансформированию»);

 Ortho Produc t («Ортотрансформированный продукт»).

Первые три продукта могут быть предложены для геометрической обработки пользователям, в то время как для последнего типа ортотрансформирование производится компанией DigitalGlobe.

Продукт Basic

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 (учтены: внутренняя геометрия датчика, оптическое искажение, искажение сканирования, изменения нормы сканирования), но нет геометрической коррекции и изображение не приведено к картографической проекции. Basic изображения поставляют вместе с так называемым файлом ISD (Imagery Support Data - «данные поддержки изображения»), который содержит:

 основные метаданные изображения: информация, связанная с приобретением и обработкой, качество изображения, процент облачности, координаты угла, угол наклона оптической оси, размер пикселя и т.д.;

 пространственные параметры: дискретные средние и ковариационные оценки ориентации космического аппарата, вычисляемые с частотой каждые 0.020 секунды, начиная не менее чем за четыре секунды до регистрации изображения и заканчивая не менее чем через четыре секунды после регистрации изображения;

 эфемериды: дискретные средние и ковариационные оценки положения космического корабля, вычисляемые с частотой каждые 0.020 секунды, начиная не менее чем за четыре секунды до регистрации изображения и заканчивая не менее чем через четыре секунды после регистрации изображения;

 информацию о модели камеры: стандартные фотограмметрические параметры виртуальной камеры, моделирующей оптическую систему отображения. Эта камера моделирует систему как перемещающуюся камеру с единственным непрерывным множеством линейных датчиков в фокальной плоскости для каждого спектрального диапазона.

Используя эти файлы, можно провести ортотрансформирование изображения с применением строгой модели датчика. Также возможно, 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, которые имеют такие же радиометрические коррекции и исправления искажений датчика, как и в продукте Basic , а также были подвергнуты геометрической обработке и приведены к картографической проекции. Геометрическая обработка полностью основана на параметрах космического аппарата и использует грубую ЦМР (DEM) для учета топографического рельефа. Заявленная точность геопозиционирования этого продукта CE90% равна 23-м метрам, исключая любые топографические смещения и угол отклонения от надира. Изображения QuickBird 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 очень точного геометрического позиционирования, так как изображение было необратимо искажено использованием грубой DEM. Поэтому этот тип продукта не является подходящим для целей точного ортотрансформирования. Продукт Standard предназначен для пользователей, которые не очень интересуются высокой точностью геопозиционирования, не хотят иметь дело с геометрической обработкой, но нуждаются в plug & play данных для своих приложений.

Продукт Standard Ortho Readyможно рассматривать как промежуточный продукт между продуктами Basic и Standard. В исходные данные были внесены те же самые типы исправлений, что и в продукт Standard. Но геометрическая обработка была выполнена без топографических исправлений, и в процессе обработки не использовалась DEM. 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 DEM. Продукт Standard Ortho Ready доступен для приобретения в рамках целой сцены или части сцены.

Геометрическая обработка данных QuickBird может быть выполнена с применением различных методов на основе любого из этих трех основных продуктов QuickBird . Точности, которые могут быть получены в результате такой обработки, строго зависят от вида исходного продукта, от морфологии области съемки и от качества вспомогательных данных (наземных опорных точек и цифровой модели рельефа), которые используются при обработке.Ниже приводятся результаты тестирования процессов ортотрансформирования, выполненных с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) – метод RPC- для различных областей, с различными наборами данных и с использованием различных исходных продуктов.Исследования проводились с целью оценки ожидаемой геометрической точности конечного продукта в различных действующих условияхпри использовании простого метода обработки, который могут применять почти все пользователи данных ДЗЗ.Здесь 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 (GCP) и цифровых моделей рельефа (DTM) с различными точностями.

4. Ортотрансформирование с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) – метод RPC

Самый правильный способ обработки данных для цифрового трансформирования – ортотрансформирование - требует реконструкции геометрии датчика в момент регистрации для каждой строки изображения. Классический фотограмметрический способ основан на извлечении DTM из обработки стереопары снимков и сопровождается ортотрансформированием одного из двух изображений; также возможно использовать существующие ранее DTM , 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.). Недавно метод, основанный на RPC, поднял свой рейтинг среди специалистов, занимающихся фотограмметрией и обработкой данных ДЗЗ, благодаря тому, что был принят для обработки спутниковых данных в компаниях Digital Globe и Space Imaging. 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. Изображения QuickBird снабжены файлом RPC, вычисленным с применением строгой модели датчика. При использовании файла RPC можно 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 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 ).

Алгоритм RPC поддерживается несколькими программными пакетами. В рассматриваемом примере 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 (GCP) и цифровых моделей рельефа (DTM) с различными точностями.

5. Тестирование данных

Исходные данные

Тесты заключались в обработке отдельных полных сцен продукта QuickBird 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 DEM). Все изображения, принятые в обработку, были получены с углом отклонения от надира менее 15°.

Были применены две различные конфигурации вспомогательных данных:

 топографические карты масштаба 1:5.000 в растровом виде, отсканированные с размером пиксела 0.3175 м, и DEM в растровом формате, полученная на основе тех же самых карт с шагом 10 м и с точностью LE90%< 5 метров.

 Наземные точки привязки с среднеквадратической ошибкой - СКО (RMSE) < 1 метр в плане и СКО ( RMSE ) < 2 метра по высоте.

Первая группа вспомогательных данных была применена для четырех изображений. В таблице 1.4 указан угол съемки (в продольном и поперечном направлениях), максимальная разница превышений между рассматриваемыми точками и количество измеренных точек.

Код Тестовой Области	Углы съемки (в продольном и поперечном направлениях – alongtrack&acrosstrack)	Разброс высот (м)	Количество измеренных точек
Area11	7.62; 5.96	580	88
Area12	5.05; 5.06	840	55
Area13	11.26; -6.84	150	88
Area 14	-11.52; -5.14	240	88

Таблица 1.4 Основная информация по четырем тестовым областям первой группы.

Тестовая область Area 12 была покрыта данными на 60 % своей площади из-за отсутствия карт.

Вторая группа вспомогательных данных применялась к трем изображениям. Для тестовой области Area22 только 40 % территории были покрыты измеренными пунктами из-за отсутствия наземных измерений. В таблице 1.5 для этой группы содержится та же самая информация, что и в таблице 1.4 для первой группы.

Код Тестовой области	Углы съемки (в продольном и поперечном направлениях – along track & across track )	Разброс высот (м)	Количество измеренных точек
Area21	-0.79; 4.75	106	12
Area22	13.91; -2.29	125	17
Area23	-1.61; 2.44	13	17

Таблица 1.5 Основная информация по трем тестовым областям второй группы.

Методология

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.

З

Рисунок 1.23. Пример распределения GCP (черные) и контрольных точек (серые) для кадра QuickBird .

атем рассмотрели фиксированное количество наземных точек привязки - GCP , эти GCP отбирали из первичного набора, стараясь сохранить равномерное распределение по всему кадру. Оставшиеся пункты из первичного набора рассматривали как контрольные точки (CP). Затем проводилось ортотрансформирование с применением моделей камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) и, наконец, вычислялись СКО (RMSE) по контрольным точкам. Метод RPC применялся с многочленом нулевого порядка для менее чем пяти GCP и с многочленом первого порядка для пяти или более GCP.

Для каждого фиксированного количества GCP рассмотрели несколько (от 2 до 12) комбинаций различных пунктов, и для каждой комбинации была вычислена среднеквадратическая ошибка - RMSE. Затем была вычислена общая СКО (RMSE) для данного числа GCP как средняя СКО (RMSE), вычисленная для всех рассмотренных комбинаций пунктов. Пример распределения пунктов и различия между GCP и CP в пределах кадра приведен на рисунке 1.23.

Результаты и выводы

П

Рисунок 1.24. RMSE, вычисленная по CP, как функция количества GCP, используемых в модели, для семи тестовых областей.

олученные результаты основаны на использовании модели камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) для трансформирования снимков QuickBird. Трансформирование выполнялось с использованием многочленов (нулевой или первой степени в зависимости от количества использованных GCP). На рисунке показана зависимость результирующей геометрической точности от качества вспомогательных данных, используемых для ортотрансформирования, и от числа GCP, использованных при анализе. Нет необходимости рассматривать очень большое количество GCP, так как точность не изменяется заметно при использовании больше 10-15 опорных точек (GCP). На рисунке 1.24 эти зависимости ясно видны. Ортотрансформирование, основанное на более точных вспомогательных данных (пунктирные линии), показывает лучшую точность с увеличением количества GCP, RMSE для этих случаев приближается к 1 метру для всех трех обработанных областей. Та же самая тенденция наблюдается для четырех изображений, обработанных с менее точными GCP и DEM (сплошные линии), но для этих случаев RMSE приближается к 2 метрам.

Результаты показывают, что космические снимки Основного продукта QuickBird, обработанные по методу RPC, можно использовать для точного картографирования в масштабе 1:10000.

Важно отметить, что проанализированный способ - только один из возможных к применению для решения проблемы геометрической обработки данных QuickBird.

6. Другие методы ортотрансформирования

В представленных тестах метод RPC был применен к продуктам QuickBird Basic . Это только один способ выполнения ортотрансформирования данных QuickBird. Могут применяться и другие методы:

 Ортотрансформирование продукта Basic с использованием строгой модели датчика;

 Ортотрансформирование продукта Standard Ortho Ready по методу RPC;

 Ортотрансформирование продукта 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 готовой 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 (Cheng, 2002 г.). Здесь не рассматривались тесты, выполненные на оборудовании Eurimage и показавшие интересные результаты на этом программном обеспечении, особенно в случае доступности точных вспомогательных данных, в модели могут использоваться по крайней мере 10-12 GCP, даже если теоретическое минимальное количество GCP для модели равно шести. Второе место 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 16.5 x 16.5 км . Также к изображениям могут быть применены два других возможных способа, которые можно применять к части целого кадра, т.к. продукты Standard и Standard Ortho Ready доступны для приобретения в пределах части исходного полного кадра.

Третье место в гипотетическом ранжировании занимает обработка по методу RPC продукта Standard Ortho Ready. Для него геометрическая обработка была частично выполнена в процессе его создания, но без использования DEM. 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 место в ранжировании занимает обработка продукта Standard. Так как в этом случае изображения были обработаны с грубой DEM, введенные искажения не могут быть удалены даже дальнейшей геометрической обработкой по методу RPC. Достижимая геометрическая точность зависит от морфологии области и быстро ухудшается, когда рельеф становились более сложным.

Выбор метода обработки зависит от желаемой точности, от доступного программного обеспечения для обработки, от морфологии и размеров обрабатываемой области, и от качества доступных вспомогательных данных. Например, когда никакие вспомогательные данные не доступны, лучшее решение может состоять в том, чтобы полностью пропустить геометрическую обработку и использовать уже обработанные изображения Standard .

В приложении № 3, №4 и № 5 соответственно содержатся пошаговые инструкции по проведению ортотрансформирования изображений со спутников OrbView– 3,IKONOS,SPOT: