1 / 81

Maa-57.351 Kaukokartoituksen yleiskurssi

Maa-57.351 Kaukokartoituksen yleiskurssi. Luento 4: kuvakorjaukset Kuvan virhelähteet Erilaisia kuvatuotteita Geometrian korjaus Radiometrian korjaus. DIGITAALINEN KUVANKÄSITTELY. Manipuloidaan kuvaa tietokoneen avulla Kuva  matemaattinen operaatio  uusi kuva

baakir
Télécharger la présentation

Maa-57.351 Kaukokartoituksen yleiskurssi

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Maa-57.351 Kaukokartoituksen yleiskurssi Luento 4: kuvakorjaukset Kuvan virhelähteet Erilaisia kuvatuotteita Geometrian korjaus Radiometrian korjaus

  2. DIGITAALINEN KUVANKÄSITTELY • Manipuloidaan kuvaa tietokoneen avulla • Kuva  matemaattinen operaatio  uusi kuva • Sovellusalueita: • Kuvan entistäminen • Kuvan ehostaminen

  3. ENTISTÄMINEN • Poistetaan kuvauksessa syntyneet virheet • Geometriset virheet • Radiometriset virheet • Eli muodostetaan "virheetön" kuva kohteesta

  4. EHOSTAMINEN • Parannetaan kuvaa tulkintaa varten • Eri kohteet erottuvat paremmin  kontrastin ja värien parantaminen • Eri piirteet (esim. viivamaiset kohteet) erottuvat paremmin  erilaiset suodatukset • Monikanavakuvat (värit, suhdekuvat, muunnokset) • Korostetaan tarpeellista informaatiota, poistetaan tarpeeton

  5. KUVAN VIRHELÄHTEET Kuvausalustan liike • Korkeus- ja nopeusvaihtelut • Kallistukset ja kierrot Kuvan toimittajan pitäisi korjata Instrumentti • Kuvaus- tai mittaustapa • Ilmaisimen toimintahäiriöt • Instrumentin valmistusmenetelmä tai tarkkuus Kalibroidaan ilmaisin

  6. KUVAN VIRHELÄHTEET Väliaine • Säteilyn vaimeneminen ja kontrastin heikkeneminen • Kuvan terävyyden heikkeneminen Hankala korjata Kohde • Maanpinnan kaarevuus • Maan pyöriminen • Topografia Aika hyvin hallinnassa

  7. Kuvatuotteet: LANDSAT 7 Level 0R • Raakadata jolle täytyy tehdä radiometrinen ja geometrinen korjaus • Kuvadata: 9 kanavaa (lämpökanava 6 kaksilla asetuksilla) • Internal calibrator data (kalibrointilamppujen mittaukset), Mirror Scan Correction Data (kuinka tasaisesti keilaimen peili pyörii), Payload Correction Data (satelliitin ratatiedot, asento ja huojunta), Scan line offsets (keilaislinjojen aloitus- ja lopetuspaikat) • Lisäksi metadatatiedostoja kuvista (päiväys, pilvisyys), geolocation index (nurkkapisteiden koordinaatit), kalibrointiparametreja

  8. Kuvatuotteet: LANDSAT 7 Level 1R • Radiometrinen korjaus • Kuvavirheet kuten raidoitus ja keilausjärjestelmästä aiheutuva pikselin siirtymä poistetaan ennen varsinaista radiometrista korjausta • Kuvapikselien arvot muutetaan instrumentin mittaamiksi absoluuttisiksi radiansseiksi käyttäen kalibrointitietoja ja talletetaan 32-bit reaaliluvuiksi • Reaaliluvut kerrotaan 100:lla ja talletetaan 16-bit kokonaisluvuiksi • 16-bit kokonaisluvut skaalataan 8-bit kokonaisluvuiksi ja skaalauksen kertoimet talletetaan jotta skaalatuista luvuista päästään takaisin radiansseihin

  9. Kuvatuotteet: LANDSAT 7 Level 1G • Radiometrinen ja geometrinen korjaus • Geometria: poistetaan instrumentin (keilaustapa, katselukulma), satelliitin (asennon ja korkeuden vaihtelut) ja kohteen (maan kaarevuus ja pyöriminen) aiheuttamia geometrisia vääristymiä • Karttaprojektiot: Universal Transverse Mercator, Lambert Conformal Conic, Transverse Mercator, Polyconic, Oblique Mercator, Polar Stereographic, Space Oblique Mercator • Paikannus perustuu rataparametrien käyttöön

  10. Kuvatuotteet: LANDSAT 7 • Level 0R ja 1G

  11. Kuvatuotteet: SPOT SPOT Scene 1A • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu SPOT Scene 1B • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu • Systemaattisten geometristen vääristymien poisto panoraaman vaikutus, maanpinnan kaarevuus ja pyöriminen

  12. Kuvatuotteet: SPOT SPOT Scene 2A • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu • Kuvan geometria karttaprojektioon rataparametrien avulla yleensä UTM WGS84 oikaisuun ei käytetä maastopisteitä joten geometrinen tarkkuus voi olla huono

  13. Kuvatuotteet: SPOT SPOTView 2B • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu • Kuvan geometria karttaprojektioon maastopisteiden (mitattu GPS:llä tai kartoista) ja kuva-alueen keskimääräisen korkeuden avulla SPOTView 3 • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu • Ortokuva eli kuvan maastovirhe (korkeusvaihtelusta johtuva sijaintivirhe) poistettu maastomallin avulla

  14. Kuvatuotteet: IRS Radiometrisesti korjattu • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu Systeemikorjattu • Instrumentin ilmaisimien välisen radiometriset erot poistettu • Systemaattisten geometristen vääristymien korjaus maapallon pyöriminen, kuvan eri kanavat kohdalleen, lentokorkeuden ja asennon vaihtelut

  15. Geometrinen korjaus • Korjataan • instrumentin, • kuvausalustan liikkeen ja • kohteen virheitä • Tunnettuja virheitä geometriassa: • maan kaarevuus ja pyöriminen • maaston topografia (maastomalli) • kuvausgeometria • Oikaisu karttaprojektioon • 1. geometrinen muunnos • 2. harmaasävyjen interpolointi

  16. OIKAISU • Satelliitin havaitsema kuva muunnetaan karttaprojektioon • Joskus instrumentin datan mukana saadaan rataparametrit, jotka on havaittu satelliitin ylilennon aikana • Vaihtoehtoja: • Rataparametrit • Tukipisteet • Orto-oikaisu • Tarkin lopputulos yhdistämällä nämä kaikki

  17. Raakakuva vs oikaistu • Satelliitin raakakuvalta on usein vaikea tunnistaa maastokohteita, koska ne eivät ole samanmuotoisia ja näköisiä kuin luonnossa. • Oikaisu karttaprojektioon auttaa kohteiden tunnistamisessa

  18. OIKAISU: Rataparametri Tarvitaan tiedot • satelliitin paikasta (x,y,z-koordinaatit), • asennosta (kierrot eri koordinaattiakselien suhteen), • instrumentin keilaustavasta, • kohteen liikkeestä ja • kohteen muodosta (maastomalli)

  19. OIKAISU: Rataparametri • Saavutettava paikannustarkkuus riippuu em. tietojen laadusta • NOAA AVHRR: 5 km - 1.5 km • Spot 1-4: 350 m • Spot 5: 50 m • Tukipisteillä oikaisutarkkuus parempi kuin 1 pikseli • Orto-oikaisu tukipistein kaikkein tarkin

  20. Oikaisu karttaprojektioon • Manuaalinen oikaisu: käytetään tukipisteitä, jotka osoitetaan kuvalta piste kerrallaan

  21. Oikaisu karttaprojektioon • Tukipisteinä käytetään tunnettuja ja selkeästi erottuvia maastokohteita • rantaviiva, risteykset, pienet lammet, rakennukset • Tukipisteitä näytetään riittävä määrä, jotta geometrinen muunnos onnistuu • Polynomioikaisu: 1. aste: vähintään 3 pistettä 2. aste: vähintään 6 pistettä

  22. Oikaisu • Monissa kuvankäsittelyohjelmissa on omat oikaisupalikat, jotka poikkeavat tekniikaltaan hieman toisistaan • Usein kuitenkin tarvitaan referenssikuva, joka on halutussa koordinaatistossa, esim ykj:ssä • Tukipisteet (Ground Control Point (GCP)) näytetään molemmilta kuvilta ja lasketaan geometrinen muunnos

  23. Oikaisu • Muunnetaan kuvakoordinaatit karttakoordinaateiksi käyttämällä • lineaarista 1.asteen polynomimuunnosta • epälineaarista 2. tai korkeamman asteen polynomimuunnosta • Mikäli muunnoksen virhe on riittävän pieni, oikaisu voidaan hyväksyä • Yleensä noin 1/2 pikselin tarkkuus on hyvä

  24. Root Mean Square Error (RMS): • Virhetermi, jolla kuvataan oikaisutuloksen (koordinaattimuunnoksen) tarkkuutta • Lasketaan: • Neliöity erotus kuvalta mitatun tukipisteen ja maastohavainnon välille kaikille oikaisupisteille • Keskiarvo josta otetaan neliöjuuri

  25. Esimerkki • Erdas Imagine • Oikaistaan vanha Landsat TM-kuva uuteen Landsat ETM-kuvaan

  26. Esimerkki • 2. asteen polynomi • 15 tukipistettä

  27. Automaattinen oikaisu • Käyttäjä ei itse näytä tukipisteitä piste kerrallaan, vaan ohjelma etsii samankaltaisia kohteita sekä oikaistavalta kuvalta että referenssikuvalta, joka on jo halutussa koordinaatistossa • Niiden avulla määritetään kuvien välinen geometrinen muunnos • Samankaltaisten kohteiden etsintä voi perustua esimerkiksi • piirteidenetsintäalgoritmiin • osakuvien väliseen korrelaatioon • Automatiikkaa tarvitaan, jos kuvia on paljon tai oikaisua pitää tehdä esim. päivittäin.

  28. ORTO-OIKAISU • Maastovirheen poistamiseen käytetään orto-oikaisua • Kuvan perspektiivi muunnetaan keskusprojektiosta ortogonaaliprojektioon • Tarvitaan tarkka maastomalli Maastovirhe: Perspektiivisen kuvautumisen ominaisuus jossa maaston korkeuseroista johtuen kohteet näyttävät kuvautuvan väärään paikkaan

  29. ORTO-OIKAISU • Keskus-projektio vs. ortogonaali-projektio

  30. 2. harmaasävyjen interpolointi • Uuden, oikaistun kuvan pikseleiden harmaasävyt on interpoloitava oikaisemattomasta kuvasta • Harvoin käy niin, että alkuperäisen kuvan pikseli osuisi keskelle uudessa koordinaatistossa olevaa pikseliä • Uusi harmaasävyarvo pikselille määritetään alkuperäisen kuvan pikseleiden arvojen mukaan, • Menetelmiä: • lähimmän naapurin interpolointi • bilineaarinen interpolointi • kuutiokonvoluutio

  31. Lähimmän naapurin interpolointi (NN) • Otetaan lähimmän pikselin arvo • Laskenta on helppo, eivätkä kuvan harmaasävyarvot muutu • Tulos on epätarkka korjattu kuva alkuperäinen kuva

  32. Lähimmän naapurin interpolointi • Osa pikseiden harmaasävyistä saadaan kahteen kertaan, osa harmaasävyistä katoaa • Paloittainen kuva • Lineaariset kohteet saattavat hävitä korjattu kuva alkuperäinen kuva

  33. Bilineaarinen interpolointi • Otetaan neljän lähimmän pikselin keskiarvo • Painotettuna etäisyydellä • Harmaasävyarvot muuttuvat korjattu kuva alkuperäinen kuva

  34. Bilineaarinen interpolointi • Koska muuttaa sävyarvoja, vaikuttaa myös myöhempien työvaiheiden tuloksiin • Kuvan arvot pehmenee, ts. vastaa keskiarvosuodatusta korjattu kuva alkuperäinen kuva

  35. Kuutiokonvoluutio • Harmaasävyarvo määritetään 4x4 naapurustosta • Pienempi virhe kuin edellä mainituilla menetelmillä korjattu kuva alkuperäinen kuva

  36. Alkuperäinen kuva lähin naapuri bilineaarinen kuutio

  37. KUVANMUODOSTUS • Otettu kuva g(x) • Kuvauksessa kohteen f(x) näkyvyyttä heikentää ilmakehä ja instrumentti • Toimivat eräänlaisina suodattimina

  38. KUVANMUODOSTUS • Tapahtumaa voidaan mallintaa: f(x) * h(x) + n(x) = g(x) g(x): otettu kuva h(x): ilmakehän ja instrumentin suodattava vaikutus n(x): instrumentissa ja siirrossa syntyneet satunnaiset häiriöt f(x): kohde

  39. KÄÄNTEISSUODATUS • Kohteen virheetön kuva f(x) saadaan periaatteessa suorittamalla käänteinen prosessi • Huononnusmalli taajuustasossa: G(u)=F(u)H(u)+N(u) • Ideaalinen käänteissuodatus Fe(u) = G(u)/H(u) - N(u)/H(u) • Käytännössä vaikea ratkaista, yleensä radiometrian korjaus suoritetaan tekijöittäin

  40. Raakadata • Instrumentin havaitsema signaali muunnettuna digitaaliseksi numeroarvoksi (DN) • Signaali kalibroidaan/korjataan instrumentin kalibrointikertoimilla

  41. Radiometrinen korjaus • Tehdään, jotta eri aikojen havainnot olisivat keskenään vertailukelpoisia radiansseja tai reflektansseja • Korjataan instrumentin sensorin tunnettuja virheitä

  42. Radianssi • Fysikaalinen termi, joka kuvaa säteilyn voimakkuutta • Yksikköalueelta tiettyyn suuntaan säteilevän sähkömagneettisen energian kokonaismäärä • Yksikkö: wattia per neliömetri per avaruuskulma (W/m2/sr) • Kun havainto on muutettu fysikaalisiksi radiansseiksi se on (periaatteessa) vertailukelpoinen • muiden instrumenttien havaintojen kanssa • eri aikoina tehtyjen havaintojen kanssa • Vielä parempi on käyttää reflektanssia koska silloin kohteen valaistuserojen ja muutosten vaikutus minimoituu

  43. Instrumentin kalibrointi • Instrumentit kalibroidaan ennen satelliitin laukaisua, usein myös kalibrointia päivitetään ajan mittaan • Määritetään kullekin kanavalle kalibrointikertoimet: • vaste (gain) • offset

  44. Instrumentin vaste ja offset • Vaste on kunkin instrumentin kanavalletyypillinen kerroin • Suurimman (Lmax) ja pienimmän (Lmin) havainnon välinen ero • Instrumentin havaitsemaa digitaalista lukua kerrotaan vasteella • Offset on instrumentin havaitsema ”taustakohina” • Eli havainto silloin, kun itse kohteesta ei tule mitään havaintoa (Lmin)

  45. Radiometrinen korjaus Yhtälö: R = (Lmax-Lmin)/255*DN + Lmin tai R=Gain*DN + offset

  46. Kalibrointi • Instrumentin vaste laskee usein ajan mittaan • Sama kohde näkyy myöhemmin harmaasävyarvoltaan tummempana samoissa olosuhteissa • -> ennen laukaisua määritetyt korjauskertoimet eivät (välttämättä) päde myöhemmin havaitulle datalle.

  47. Muita korjauksia: • Auringon korkeuskulman korjaus DN’=DN / SIN(sunq) • Poistetaan eri vuodenaikoina vaihtelevan auringon korkeuskulman aiheuttamat erot

  48. Muita korjauksia: • Auringon ja maan välinen etäisyys • Poistetaan maan ja auringon välisen etäisyyden muutoksista johtuvat radianssin muutokset • Kun auringon korkeuskulman vaikutus otetaan mukaan, maanpinnalle saapuva irradianssi:

  49. Ilmakehän vaikutusten korjausta • Absorptio ja sironta • Hajavalon poisto • hajavaloa aiheutuu ilmakehän sironnasta • suurinta sinisen valon aallonpituuksilla • pienentää kuvan kontrastia

  50. Ilmakehäkorjaus: yleinen malli • REF: pikselin reflektanssi • Lsat: satelliitin mittaama radianssi • Lhaze: ilmakehän sirottaman säteilyn radianssi (hajavalo) • TAUv: ilmakehän läpäisy maanpinnalta instrumenttiin • E0: auringon spektrinen irradianssi ilmakehän ulkopuolella, sisältäen maan ja auringon välisen etäisyyden vaikutuksen, : E0 = E / d2, jossa E on auringon spektrinen irradianssi ilmakehän ulkopuolella ja d on maan ja auringon välinen etäisyys astronomisina yksikköinä • sz: auringon zeniittikulma • TAUz: ilmakehän läpäisy auringosta maanpinnalle • Edown: maanpinnalle tullut ilmakehän sironnan vaikutus

More Related