odstranění jevů vzniklých kolísáním výškya rychlostí pohybu nosiče, i zakřivení Země
atmosférické refrakce, zdánlivé změny v poloze objektů v důsledku kolísání nadmořské výšky terénu a nelinearity v průběhu snímání senzoru
nemá měřítko !!!
cíle geometrických korekcí
odstranit významné vlivy tak, aby obraz získal požadovaný souřadnicový systém zvoleného kartografického zobrazení a aby bylo možné použít ho jako mapy
propojení obrazových dat s prostorovou vektorovou databází v GIS
kartografická projekce = systém vztahů, kterými je část sféroidu transformována do roviny
každá projekce používá souřadnicový systém k vyjádření polohy objektů
rektifikace
transformace polohy pixelu z jednoho souřadnicového systému do druhého
registrace
úprava souřadnicové soustavy jednoho obrazového záznamu do souřadnicové soustavy druhého obrazového záznamu
nemusí jít o souřadnicovou soustavu mapového zobrazení, jde mi jenom o porovnání dvou obrazových záznamů
georeferencování
je to to samé co registrace, až na to, že je k registrovaným datům dodána informace o absolutní poloze alespoň jednoho obrazového prvku
proces, při kterém jé známá absolutně poloha alespoň jednoho pixelu
tímhle se mění jenom informace o poloze obrazových prvků, nemění se samotné DN hodnoty!
geokódování
transformace do určité kartografické projekce
poloha každého pixelu je vyjádřena v systému mapových souřadnic
ortrektifikace
odranění nepřesností v relativní změně v poloze objektů
hlavně pro družicová data nad hodně členitým terénem a mapy velkých měřítek
potřebuju k tomu DMR
převzorkování
transformace DN hodnoty každého pxelu z původní souřadnicové soustavy do nové, až po rektifikaci
hlavním výsledkem rektifikace a převzorkování je to, že dva obrazové záznamy jsou porovnatelné (stejná souřadnicová soustava a stejné prostorové rozlišení)
Transformace digitálního obrazu
algoritmy: polynomická transformacee, splinová fce, transformace po částech, ortorektifikace
polynomická tranformace
vstupní snímek → volba metody korekce → výpočet parametrů → kontrola přesnosti → transformace a převzorkování → výstupní snímek
sběr identických (vlícovacíh) bodů
dvojice souřadnic (zdrojové a cílové)
rovnoměrné rozmístnění identických bodů
nejlépe hrany budov a tak, je blbost vybírat třeba něco v okolí říčního toku, protože to se mění v čase
volba stupně transformace
polynom prvního řádu
podobnostní -2
posunutí, otočení
afinní -3
už i zkosení
kolineární -4
2.řádu(6), 3. řádu (10), 4.řádu (15), 5. řádu (21)
koeficienty rovnic vytvářejí matici → inverze této matice → pro každý identický bod můžu vypočítat jeho polohu ve zdrojové soustavě
jak moc velký rozdíl polohy bodu mezi zdrojovou a novou soustavou určuje RSME
RSME - střední kvadratická chyba
přípustná hodnota < poloviční velikost jednoho pixelu
RMSE=(X-XOR)2 + (Y-YOR)2
X je nová souřadnice, XOR původní souřadnic
počítám to jak pro jednotlivé dvojice, tak jako jednotlivou chybu. Když je u některé dvojice moc velká chyba, tak ten bod vyhodím a dělám to tak dlouho, dokud mi chyba neklesne pod jeden pixel
převzorkování obrazu
každém pixlu přiřadím hodnotu vypočítanou z původního obrazu
nejbližší soused
metoda je geometricky nejméně přesná. Výsledný snímek může obsahovat nespojitosti, protože sousední pixely objektů mohou být ve výsledném obraze posunuty až o polovinu šířky pixelu
zachovává původní hodnoty pixelů
pokud budu pak obraz klasifikovat, musím použít tenhle algoritmus
bilinerání interpolace
hodnota pixelu v novém obraze vypočtena jako vážený průměr 4 nejbližších pixelů z původního obrazu
shlazuje výsledný obraz → ten pak ztrácí rozlišení
kubická konvoluce
vážený průměr 16 nejbližších sousedů
bikubický spline
modelový přístup
výškově členitá území a snímky z družic s vysokým rozlišením vyžadují modelový přístup
fyzikální model obsahující tři části:
model senzoru, model orbity, model snímaného území
Permalink geometricke_korekce.txt · Last modified: 2016/05/18 12:45 by efox