авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

НЕКРАСОВ Виктор Владимирович

Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок

Специальность 25.00.34

«Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва 2008

Работа выполнена в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии (МИИГАиК) на кафедре Вычислительной техники и автоматизированной обработки аэрокосмической информации.

Научный руководитель – д.т.н., профессор Журкин Игорь Георгиевич

Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор Воронков Владимир Николаевич;

к.т.н. Гречищев Александр Владимирович.

Ведущая организация: Федеральное Государственное Унитарное Предприятие УРПЦГ «Уралгеоинформ», г. Екатеринбург.

Защита состоится "21" февраля 2008 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д212.143.01 в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии по адресу:

105064, Москва, К-64, Гороховский пер. 4, МИИГАиК, ауд. 101, корп.4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского Государственного Университета Геодезии и Картографии.

Автореферат разослан "18" января 2008 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Краснопевцев Б.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

В настоящее время при моделировании местности, выполнении картографических работ, в различных геоинформационных приложениях широко используются цифровые модели рельефа (ЦМР). Для получения ЦМР на большие территории наиболее эффективным решением является обработка космических снимков. Объектом данного исследования является технология использования снимков высокого пространственного разрешения при построении ЦМР по материалам космических съемок на примере обработки данных космической системы «Комета».

Актуальность постановки и решения научно-технической проблемы подтверждается следующими факторами:

1.Отсутствием на настоящий момент эффективной и производительной технологии построения ЦМР с использованием совместной обработки космических снимков различного пространственного разрешения.

2. Наличием большого архива космических снимков, в том числе и снимков системы «Комета», который может быть использован для построения ЦМР.

3. Совершенствованием методов и средств, в том числе технических, построения цифровых моделей рельефа.

4. Наличием большого спроса на цифровые модели рельефа для целей картографии, связи, экологии, ГИС-приложений.

Цель и основные задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка и исследование компьютерной технологии, позволяющей эффективно создавать ЦМР на большие территории при совместной обработке космических снимков различного пространственного разрешения на примере данных системы «Комета».

Для достижения цели исследования решались следующие задачи:

1. Исследование искажений снимков, построение эффективных процедур автоматизации процесса внутреннего ориентирования.

2. Разработка методик и алгоритмов внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающих повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения.

3. Разработка алгоритмов поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющих увеличить скорость обработки данных большого объема. Для эффективной обработки больших объемов данных оценка времени работы алгоритма (верхняя оценка) не должна превышать О (n2). Алгоритмы поиска одноименных точек должны обеспечивать субпиксельную точность отождествления и критерии для определения успешности отождествления.

4. Разработка методов получения регулярной ЦМР по нерегулярному набору точек.

Научная новизна работы

  • Разработаны метод и алгоритм повышения точности внешнего ориентирования на основе использования совместной обработки снимков различного разрешения, отличающиеся от существующих большей точностью.
  • Разработана геометрическая модель панорамного снимка, используемая в алгоритме повышения точности внешнего ориентирования, и при ортотрансформировании снимков с панорамной и сканерной геометрией, отличающаяся от существующих простотой реализации без потери точности модели.
  • Разработан новый алгоритм триангуляции нерегулярной сети высотных точек на основе выпуклых оболочек, отличающийся от существующих большей устойчивостью за счет учета особенностей исходных данных, получаемых в процессе стереоотождествления.

Положения, выносимые на защиту

    1. Методы и алгоритмы повышения точности внешнего ориентирования с использованием совместной обработки снимков различного разрешения.
    2. Геометрическая модель панорамного снимка, используемая в алгоритме повышения точности внешнего ориентирования и при ортотрансформировании снимков с панорамной и сканерной геометрией.
    3. Критерии синтеза алгоритма поиска одноименных точек и алгоритм, синтезированный по данным критериям.
    4. Разработанный алгоритм триангуляции нерегулярной сети высотных точек.
    5. Разработанный алгоритм регуляризации нерегулярной сети высотных точек.
    6. Доказана высокая эффективность совместного использования снимков с различной геометрией и пространственным разрешением при выполнении фотограмметрических работ.

Вклад автора в проведенное исследование

Автором разработаны все алгоритмы и методы, выносимые на защиту и разработан программный пакет, реализующий технологию использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок включающий перечисленные алгоритмы.

Практическая значимость работы

  1. Разработана программа геометрической привязки космических снимков «Комета», использующая алгоритм повышения точности внешнего ориентирования.
  2. Разработана программная реализация модели панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков.
  3. Разработана программная реализация алгоритма поиска одноименных точек.
  4. Разработана программа построения нерегулярной сети высотных точек, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350.
  5. Разработана программа регуляризации нерегулярной сети высотных точек.
  6. Доказана высокая эффективность совместного использования снимков с различной геометрией и пространственным разрешением при выполнении фотограмметрических работ.

Апробация работы и публикации по теме

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на:

4-ой Международной конференции «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды». МИИГАиК, Москва, 21-23 декабря 1998 г;

4-ой научно-практической конференции «Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования». Москва, 28-29 октября 2003 г.

Третьей учебно-практической конференции "Проблемы ввода и обновления пространственной информации" Москва, 23-27 февраля 1998 г.;

Научно-технической конференции “Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography” г. Сеул, Южная Корея, 3 марта 2001г;

Международном симпозиуме ISPRS «International Symposium on Resource and Environmental Monitoring» г. Хайдарабад, Индия, 3-6 декабря 2002г.

Материалы диссертационных исследований опубликованы в 6 статьях в периодических научных изданиях, 3 публикациях в виде тезисов докладов. Отдельные результаты теоретических и экспериментальных исследований отражены в отчетах по научно-исследовательским работам и материалах опытно-конструкторских работ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 213 наименований и одном приложении. Общий объем работы составляет 174 страниц машинописного текста, 62 рисунка, 37 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель, поставлены задачи и описаны граничные условия для разработки алгоритмов обработки. Кратко рассмотрен круг вопросов, рассматриваемых в данной диссертационной работе. Далее, в каждой главе диссертации рассматривается одна из задач исследования, делается обзор публикаций по рассматриваемой теме, производится обоснование выбора метода решения задачи, подробно рассматриваются разработанные методы и алгоритмы, и в заключении кратко перечисляются основные результаты главы. Все разработанные методы проиллюстрированы на примерах обработки реальных космических изображений.

В первой главе "Анализ космических съемочных систем, предназначенных для получения геопространственных данных" рассмотрены наиболее известные космические системы дистанционного зондирования Земли, произведено сравнение их характеристик, обоснован выбор данных космической системы «Комета» как информационной основы для разработки технологии построения ЦМР при совместной обработке космических снимков различного пространственного разрешения.

Для рассмотренных систем сравнение производилось по геометрии сенсора, разрешению снимков, покрытию единичным снимком, геометрическому качеству (отношение базиса стереопары к высоте фотографирования B/H).

Топографическая камера ТК-350 и панорамная камера высокого разрешения КВР-1000, вместе с датчиками для определения элементов внешнего ориентирования снимков в полете, образуют космическую картографическую систему «Комета», предназначенную для создания топографических и цифровых карт. Камера ТК-350 позволяет получать высокоточные стереопары с геометрией центральной проекции, пригодные для создания моделей рельефа, а фотокамера КВР-1000 предназначена для получения снимков высокого разрешения, необходимых для дешифрирования объектов местности.

При высоте съёмки 220 км панорамная камера КВР-1000 обеспечивает разрешение на местности 2м, ширину кадра 40 км и полосу захвата 160 км. Таким образом, площадь, покрываемую одним кадром ТК-350 (200х300 км), покрывают 7 кадров КВР-1000 при совместном включении обеих камер.

Рассмотренные особенности системы «Комета» позволяют использовать данные этой космической системы для отработки эффективной технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок.

Во второй главе "Разработка технологической схемы процесса создания ЦМР и ее обоснование" поставлена задача на основе обобщенной блок-схемы процесса создания ЦМР выделить блоки обработки, специфические для решения задачи построения ЦМР высокой точности и разработать методы и алгоритмы обработки данных, позволяющие учесть особенности исходных данных для создания ЦМР с максимальной точностью. На основе анализа совокупности данных выделены следующие блоки, максимально влияющие на точность и производительность обработки данных в процессе создания ЦМР:

  1. блок ориентирования;
  2. блок автоматической корреляции;
  3. блок построения и регуляризации ЦМР.

В главе 2 рассмотрены результаты разработки блоков 1-2. Разработка блока построения и регуляризации ЦМР рассмотрена в главе 3.

Блок ориентирования

Процедура взаимного ориентирования для стереопары, составленной из снимков, имеющих область перекрытия, но взятых с разных запусков КА доработана с учетом того, что параметры камеры для левого и правого снимков стереопары могут различаться. Для учета данного факта алгоритм взаимного ориентирования доработан для использования снимков камер с различными параметрами внутреннего ориентирования.

Методика повышения точности внешнего ориентирования

Для получения максимальной точности внешнего ориентирования стереомодели совместно используются снимки различного разрешения. Таким образом точность ЦМР определяется точностью опорных точек и разрешением снимка (для камеры ТК-350 10-12 м). Использование методов субпиксельной корреляции позволяет получить точность вычисления высот ЦМР (свободная модель) - до 0.5-5 м. Таким образом, главным ограничением точности ЦМР является точность опорных точек. В настоящее время источником наиболее точной опорной информации являются GPS точки - их точность может достигать 0,01-1 м при использовании дифференциальных методов измерения. Однако использовать GPS-точки для непосредственного ориентирования снимков среднего разрешения без потери точности невозможно, так как точность опознания GPS-точки, например, на снимке ТК-350, обладающего разрешением на местности 10-12 метров, не может быть существенно выше тех же самых 10-12 метров.

Для повышения точности внешнего ориентирования предлагается следующая методика. На первом этапе GPS-точки опознаются на снимке высокого разрешения, далее точка переносится на стереопару из снимков среднего разрешения и производится внешнее ориентирование и построение ЦМР по стереопаре. В качестве снимков высокого разрешения могут быть использованы снимки КВР-1000 с характерным разрешением 2 метра на местности, снимки КА Ikonos с разрешением 1 метр, КА QuickBird с разрешением до 0.6 метра.

Перенос опорных точек со снимка высокого разрешения на снимки среднего разрешения осуществляется с помощью разработанной панорамной модели снимка, учитывающей высоты местности (что не позволяют сделать методы, использующие полиномиальные зависимости) и таким образом значительно улучшить точность переноса точек со снимка высокого разрешения на снимок среднего разрешения

По стереопаре строится свободная модель местности. В полученной свободной системе координат производится внешнее ориентирование снимка высокого разрешения, для используемой модели панорамного снимка находится не менее 7 одноименных точек - на левом, правом снимках стереопары и та же точка на снимке высокого разрешения (для используемой модели панорамного снимка необходимо не менее 7 точек).

Соответственно для опорной точки i, опознанной на снимке высокого разрешения можно вычислить ее координаты в свободной системе координат стереомодели - Xi, Yi. Для этого строится локальная ЦМР (в окрестности опорной точки) и ищется точка пересечения луча, проходящего через опорную точку на снимке и поверхности, образованной локальной ЦМР. Все три координаты опорной точки находятся либо прямым вычислением, либо итеративным путем. Определив координаты Xi, Yi, Zi в свободной системе координат по элементам взаимного ориентирования стереопары легко восстанавливаем положение опорной точки на снимках стереопары. Полученные координаты опорных точек используются в процессе внешнего ориентирования.

Решение проблемы повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, построенной по снимкам ТК-350 обеспечивается заменой прямого внешнего ориентирования стереомодели по опорным точкам на два этапа - взаимное ориентирование снимков стереомодели и внешнее ориентирование снимка высокого разрешения в свободной системе координат. На практике установлено, что точность взаимного ориентирования значительно выше точности внешнего ориентирования и остаточный вертикальный параллакс может составлять 0.01 пиксела, то есть при размере пиксела, соответствующего 10 метрам на местности точность ориентирования составит 0.1 метра. Для внешнего ориентирования снимка высокого разрешения точность может составить 0.5-1.5 пиксела, что для снимков КВР-1000 разрешения 2 метра на местности составит 1-3 метра, а для снимков Ikonos с разрешением 1 метр, соответственно 0.5-1.5 метра.

Геометрическая модель панорамного снимка

Геометрическая модель панорамного снимка позволяет учитывать смещение точки фотографирования, изменение углов ориентирования камеры в процессе съемки и выглядеть следующим образом:

x-x0= -f X*

Z*

y-y0= -f Y*

Z*,

где

x,y - координаты на снимке,

x0,y0 - координаты главной точки фотоснимка,

X* = a1(X-(Xs1+Vx*( AX+BY)) )+b1(Y-(Ys1+Vy*( AX+BY)) )+c1(Z-(Zs1+Vz*( AX+BY)) )

Y*= a2(X-(Xs1+Vx*( AX+BY)) )+b2(Y-(Ys1+Vy*( AX+BY)) )+c2(Z-(Zs1+Vz*( AX+BY)) )

Z* = a3(X-(Xs1+Vx*( AX+BY)) )+b3(Y-(Ys1+Vy*( AX+BY)) )+c3(Z-(Zs1+Vz*( AX+BY)) )

A = cos() B = -sin(),

- поворот оси X` относительно исходной системы координат XY

X,Y,Z - координаты на местности,

Xs,Ys,Zs - координаты точки фотографирования,

a1 = cos(')*cos(') -sin(')*sin(')*sin(') a2 = -cos(')*sin(') - sin(')*sin(')*cos(')

a3 = -sin(')*cos(')

b1 = cos(')*sin(') b2 = cos(')*cos(') b3 = -sin(')

c1 = sin(')*cos(') + cos(')*sin(')*sin(') c2 = -sin(')*sin(') + cos(')*sin(')*cos(')

c3 = cos(')*cos('),

'=+V( AX+BY) '=+V( AX+BY) '=+V( AX+BY ),

Для определения параметров ориентирования по опорным точкам необходимо представить систему нелинейных уравнений в линейном виде относительно определяемых переменных [ Xs, Ys, Zs, , , , Vx, Vy, Vz, V, V, V, A, B ]. Система уравнений решается методом наименьших квадратов. Результаты исследования данной модели приведены в главе 4.

Блок автоматической корреляции

Задача поиска идентичных точек на изображениях, составляющих стереопару имеет большое практическое значение для использования в системе построения ЦМР по космическим снимкам. Космические снимки обладают рядом особенностей: большой размер, невысокое значение отношения сигнал/шум. Размерность задачи накладывает особые требования на вычислительную сложность алгоритма. Для процедуры автоматической корреляции были сформулированы критерии синтеза алгоритма поиска одноименных точек снимка, позволяющие минимизировать вычислительную сложность. К ним относятся:

  • Минимальная сложность функции, задающей меру близости двух изображений;
  • Объем перебора при поиске наилучшего соответствия двух изображений;
  • Стратегия поиска (полный перебор - O(M2N2), пирамидальные слои, градиентный поиск в среднем O(M2N), где NхN – размеры изображения, MxM- размеры области поиска.

В соответствии с этими критериями был разработан алгоритм поиска одноименных точек.

В качестве стандартных мер близости двух областей изображений размера R, заданных функциями F(p+h) и G(p) соответственно, где h-вектор смещения, p-вектор положения, используют различные нормы:

норма L1 = pR|F(p+h)-G(p)|

норма L2 = (pR[F(x+h)-G(p)]2)1/2

нормализованная кросс-корреляция

K= xRF(p+h)*G(p)).

(pRF(p+h)2)1/2 (pRG(p)2)1/2

Минимальной вычислительной сложностью обладает норма L1.



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.