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:     | 1 ||

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

-- [ Страница 2 ] --

Для минимизации объема перебора при поиске решения предложено использовать последовательный алгоритм оценки близости - sequential similarity detection algorithm (SSDA), который только оценивает ошибку для каждого вектора диспаратности. Для оценки найденного решения используется функция нормализованной кросс-корреляции, позволяющая по значению коэффициента корреляции судить о достоверности решения. При этом значение функции вычисляется только для небольшого окна оценки, что уменьшает вычислительные затраты. В зависимости от размеров окна оценки вычисляется пороговый коэффициент корреляции.

Для данной задачи требуется субпиксельная точность отождествления одноименных точек. Рассмотрены три способа субпиксельного уточнения: аппроксимация параболоидом, адаптивная субпиксельная кросс-корреляция (adaptive subpixel cross-correlation), адаптивная корреляция методом наименьших квадратов (adaptive least squares correlation). В синтезированном алгоритме используется аппроксимация параболоидом, обладающая по сравнению с остальными методами наименьшей вычислительной сложностью и точностью порядка 1/8 пиксела.

Для разрабатываемой технологии построения ЦМР синтезированный алгоритм позволяет получить следующие результаты:

1.Использование последовательного алгоритма оценки близости значительно увеличивает скорость обработки (до 10 раз по сравнению с рассмотренными методами), однако приводит к увеличению числа ошибочных определений.

2.Использование функции оценки позволяет отбрасывать ошибочные определения.

3.Метод субпиксельного уточнения найденного решения позволяет получить точность порядка 1/8 пиксела.

4.Введение геометрических ограничений значительно уменьшает область поиска.

В третьей главе "Разработка метода и алгоритма построения ЦМР по космическим снимкам" поставлена задача по нерегулярному набору точек получить регулярную сетку точек и обеспечить достаточную гладкость полученной ЦМР. Для решения этой задачи рассмотрены существующие алгоритмы интерполяции и триангуляции. Разработан алгоритм триангуляции набора нерегулярно расположенных точек на основе выпуклых оболочек, алгоритм обладает большей устойчивостью, чем рассмотренные алгоритмы. Алгоритм предполагает построение списка вложенных выпуклых оболочек для набора входных точек и последующую триангуляцию двух соседних выпуклых оболочек.

При построении ЦМР по данным космических съемок (как и аэрофотосъемки) можно учесть особенности получения и представления исходных данных для алгоритма триангуляции (рис. 1).

 Построение выпуклых оболочек и триангуляция замкнутого полигона с учетом-1

Рис. 1. Построение выпуклых оболочек и триангуляция замкнутого полигона с учетом структуры данных

Информация о высотах точек местности получается в результате корреляции взаимных точек на эпиполярной (развернутой вдоль базиса) стереопаре, в результате полученные точки образуют почти правильную регулярную сетку с пропусками точек из-за невозможности их отождествления примененным алгоритмом корреляции. Для представления таких данных (с учетом их дальнейшей обработки) удобно использовать списки точек по строкам.

Запись алгоритма на псевдокоде представлена на рисунке 2.

В реальных фотограмметрических и картографических цифровых системах, где организация исходных данных приближается к регулярной сетке точек высотных отметок, наиболее целесообразным представляется использование улучшенного алгоритма триангуляции с помощью выпуклых оболочек с общей оценкой O(n*log(n)) по наибольшей оценке первого шага, где n - число точек

Начало алгоритма

//Шаг 1

Цикл пока входной список точек не пуст

Выбрать самую левую точку s в первой строке

Исключить s из списка точек строки

Выбрать при обходе по ходу часовой стрелки крайнюю точку s1 другой строки

Исключить s1 из списка точек строки

Создать ребро оболочки

Цикл по всем крайним точкам всех строк

Если крайняя точка строки s[i] левее ребра, То

Удалить текущее ребро

Добавить ребро е1 : начало - точка s, конец- новая крайняя точка строки

Исключить s[i] из списка точек строки

Текущее ребро := е1

Иначе

Текущее ребро := следующее ребро

Конец Цикла

Конец цикла

//Шаг 2

Цикл по всем выпуклым оболочкам

Образовать замкнутый полигон из оболочки_i и оболочки_i+1

Триангуляция замкнутого полигона

Конец цикла

Конец алгоритма

Рис. 2. Алгоритм триангуляции с помощью выпуклых оболочек

Алгоритм регуляризации нерегулярной сети высотных точек

Большой объем данных, получаемый по снимкам космических систем, требует использовать максимально быстрые локальные алгоритмы, с минимальной оценкой времени работы.

Были рассмотрены следующие алгоритмы регуляризации:

1. аппроксимация ЦМР набором плоскостей, проходящих через узлы триангуляции;

2. полиномиальная функция, проходящая через вершины текущего треугольника и смежных с ним треугольников;

3. метод взвешенной интерполяции по ближайшему соседу, аналогичный методу интерполяции Гаусса (при p=2 формулы совпадают).

Недостатки:

  1. все методы не обеспечивают гладкого перехода на ребре между смежными треугольниками, и ЦМР даже визуально не выглядит гладкой, что во многих случаях неприемлемо

2. для определения коэффициентов полиномиальной функции необходимо решить систему линейных уравнений, что ведет к значительным вычислительным затратам;

Для обеспечения гладкости на ребрах треугольника предложен следующий алгоритм, состоящий из двух шагов:

1. Для ребра треугольника методом взвешенной интерполяция по ближайшему соседу строится гладкая граница. При этом в качестве опорных точек для интерполяции выбираются вершины ребра и вершины треугольников, прилежащих к заданному ребру (обеспечиваются четыре опорные точки). Гладкая граница строится для всех трех ребер заданного треугольника.

2. Для заданной точки текущего треугольника определяются три точки, лежащие на ребрах треугольника, их высоты выбираются из построенной гладкой границы для каждого ребра. Вместе с вершинами текущего треугольника по полученным шести точкам вычисляется высота заданной точки.

Данный алгоритм позволяет построить гладкую поверхность локально, при этом обеспечивается учет смежных локальных поверхностей и общая результирующая поверхность является гладкой и за счет локальности данного алгоритма обеспечивается линейное время работы алгоритма с оценкой O(n) в худшем случае. Что позволяет использовать его в системе получения ЦМР по космическим снимкам.

В четвертой главе "Экспериментальные исследования" приведены результаты экспериментальных исследований методов и алгоритмов, применение которых обосновано в предыдущих главах и разработанных для решения поставленных задач.

Для процесса внутреннего ориентирования экспериментально исследовались следующие закономерности:

  • распределение искажений снимков по разным видам искажений;
  • точность процесса внутреннего ориентирования в зависимости от учитываемых искажений.

Для проведения экспериментальных исследований были подготовлены два тестовых примера. Каждый тестовый пример представляет из себя стереопару, составленную из фрагментов снимков ТК-350 размером 16х26см. Размер фрагментов обусловлен используемым сканером (UltraScan 5000), размер окна сканирования которого 25.2x24.6см при сканировании с высоким разрешением (полный размер снимка ТК-350 больше окна сканирования). Для тестов использовались снимки на территорию Саудовской Аравии. В первом тесте использовались снимки на район города Aseer полученные 18.10.2000 года (20 запуск). Во втором тесте использовались снимки на район города Jeddah, полученные 29.03.1991 года (13 запуск).

Полный учет искажений снимков позволяет получить следующие точности параметров внутреннего ориентирования:

  1. проект Aseer: левый снимок - СКО=2.842 мкм; правый снимок – СКО=3.217 мкм;
  2. проект Jeddah: левый снимок - СКО=3.318 мкм; правый снимок -СКО=3.065 мкм.

Результаты экспериментов говорят о возможности получить точность внутреннего ориентирования до 3-4 мкм при учете особенностей камеры ТК-350.

Для использования в процедурах повышения точности разработанной модели панорамного снимка было проведено исследование геометрической точности данной модели для снимков камеры КВР-1000. При исследования предельной точности геометрической модели были использованы опорные точки, полученные методом дифференциальной GPS.

Анализ результатов показывает, что для разработанной геометрической модели панорамного снимка максимальное среднеквадратическое отклонение находится в интервале 2.072-3.386 м что эквивалентно 1.036-1.693 пиксела, а минимальное СКО находится в интервале 0.090-0.783 м, что для снимков КВР-1000 с разрешением на местности 2 м эквивалентно 0.045-0.3915 пиксела, что позволяет сделать вывод о хорошей геометрической точности разработанной модели панорамного снимка.

Для использования в процедуре повышения точности снимков высокого разрешения космической системы Ikonos проводилось исследование геометрической точности разработанной модели для этих снимков. Результирующая точность внешнего ориентирования снимков Ikonos составляет 0.492 м (приблизительно 0.5 пиксела) и обусловлена, в основном, ошибками опознания опорных точек при их определении. После ортотрансформирования были измерены ошибки на опорных точках - СКО= 0.476402 м. Для контрольных точек, которые не были использованы при ориентировании снимка результирующая ошибка СКО= 0.551588 м.

Результаты, полученные при исследовании точности геометрической модели панорамного снимка позволяют утверждать, что для повышения точности ориентирования стереопары снимков ТК-350 можно применять как снимки камеры КВР-1000, так и снимки, обладающие другой геометрией, но имеющие лучшее разрешение, например снимки систем Ikonos и QuickBird.

Результаты применения процедур повышения точности внешнего ориентирования.

Для тестовых проектов использовались опорные точки, полученные методом дифференциальной GPS. Точность данных опорных точек не хуже 0.1-0.5 метра. Производилось внешнее ориентирование стереомодели для данных опорных точек. Использовалась первая методика повышения точности, описанная во второй главе.

Получены следующие результаты для тестового района Aseer (Саудовская Аравия, стеропара 14001.bmp, 14023.bmp):

-точность внешнего ориентирования (СКОXYZ): 10.369783 м;
-точность ориентирования в плане (СКОXY): 10.7710 м;
- точность ориентирования по высоте (СКОZ): 9.5167 м.

Для снимка высокого разрешения КВР-1000 на район Aseer точность внешнего ориентирования (СКО) равна 3.022093 м.

После применения первой методики повышения точности внешнего ориентирования точность ориентирования СКОxy= 8.52 м. В результате применения методики, точность повысилась на 20.8%.

Для тестового района Jeddah (Саудовская Аравия, стереопара 1172.bmp, 1194.bmp) получены следующие результаты:

-точность внешнего ориентирования (СКОXYZ): 12.336599 м;
-точность ориентирования в плане (СКОXY): 13.7537 м;
-точность ориентирования по высоте (СКОZ): 8.8456 м.

Для снимка высокого разрешения КВР-1000 на район Jeddah точность ориентирования (СКО): 4.962 м. После применения методики повышения точности внешнего ориентирования, точность ориентирования (СКОxy) составила 10.65 м. В результате применения методики, точность повысилась на 22.5%. Полученные результаты говорят о том, что применение методики повышения точности внешнего ориентирования позволяет получить увеличение точности внешнего ориентирования до 20%, относительно исходной точности ориентирования. Увеличение точности зависит от количества точек, использованных в процессе уточнения по снимку высокого разрешения.

Результаты исследований алгоритмов триангуляции

Были исследованы следующие алгоритмы триангуляции: алгоритм "Divide&Conquer", инкрементный алгоритм, алгоритм "Sweepline" и алгоритм триангуляции с помощью выпуклых оболочек. Полученные результаты позволяют рекомендовать использование разработанного алгоритма триангуляции с использованием выпуклых оболочек для построения триангуляции в разрабатываемой технологии.

Проведено исследование построения гладкой ЦМР по нерегулярному триангулированному набору точек с помощью различных методов построения регулярной ЦМР, описанных в третьей главе. Сравнение полученных данных говорит о том, что предложенный метод получения гладкой регулярной ЦМР обеспечивает получение результата путем применения локальной процедуры.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  1. Разработана методика и алгоритм внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающий повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения. На основе разработанного алгоритма повышения точности внешнего ориентирования разработана программа, реализующая данный алгоритм.
  2. Разработана модель панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков. Дана программная реализация этой модели.
  3. Разработан алгоритм и программный модуль поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющие увеличить скорость обработки данных большого объема на основе алгоритма SSDA. Оценка времени работы алгоритма не превышает О (n2), что позволяет эффективно обрабатывать данные большого объема. Алгоритм обеспечивает субпиксельную точность отождествления.
  4. Разработана эффективная программа построения нерегулярной сети высотных точек на основе алгоритма триангуляции, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350.
  5. Разработанные алгоритмы и программы реализованы в виде программных модулей и технологий обработки снимков, полученных космической съемочной системой «Комета».
  6. Подтверждена эффективность применения снимков различного разрешения при выполнении фотограмметрических работ с использованием разработанных алгоритмов и программ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

(по перечню ВАК 3 статьи)

1. Некрасов В.В. Повышение точности внешнего ориентирования стереомодели // Геодезия и картография. - 2001. - №11. - с.32-34

2. Некрасов В.В. Совместное использование снимков различного разрешения для повышения точности внешнего ориентирования стереомодели // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. Московский государственный университет геодезии и картографии. - 2001. - №4. - с.98-102.

3. Журкин И.Г., Некрасов В.В. Алгоритмы получения ЦМР по материалам космических съемок // Геодезия и картография. - 2002. - №7. - с.43-48.

4. Victor V. Nekrasov Ortho/Z-Space Software and it's use for solving of actual tasks of modern Cartography Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography (Пакет программ Ortho/Z-Space и его использование для решения актуальных задач современной картографии) march, 3-9, 2001, Seoul, Korea pp 31-58.

5. Nekrassov Victor V., Chekalin Vladimir F., Moltchachkine Nikolai M. ORTHO/Z-SPACE SOFTWARE: HIGHLY ACCURATE ORTHORECTIFICATION OF VERY HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGES (Пакет программ Ortho/z-space: высокоточное ортотрансформирование спутниковых снимков очень высокого разрешения) / ISPRS Technical commission VII Symposium on Resource and Environmental Monitoring and ISRS annual Convention. - Hyderabad, India, 2002. - Vol.34. - Part 7. - pp.22-25.

6. Victor V. Nekrassov, Nikolai M. Moltchachkine INCREASING OF ACCURACY OF EXTERIOR ORIENTATION OF TK-350 SATELLITE IMAGES (Увеличение точности внешнего ориентирования космических снимков ТК-350) / ISPRS Technical commission VII Symposium on Resource and Environmental Monitoring and ISRS annual Convention december, 3-6, 2002 Hyderabad, India, 2002. – vol.34. - part 8.- pp. 24-26.

7. Некрасов В.В. Orthospace - новое программное обеспечение для обработки материалов дистанционного зондирования (Тезисы доклада на 4 Международной конференции «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды» МИИГАиК, г. Москва, 21-23 декабря 1998 г.)

8. Некрасов В.В. Синтез алгоритма стереоотождествления для обработки космических изображений // Четвертая научно-практической конференции Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования: Тез. докладов. - М.: 2003. - с.28-29.

9. Чекалин В.Ф., Некрасов В.В., Головин Ю.В. Orthospace 1.1 - новое программное обеспечение для обработки материалов дистанционного зондирования // Третья учебно-практическая конференция Проблемы ввода и обновления пространственной информации: Тез. докладов. - М., 1998. - с. 139-141.



Pages:     | 1 ||
 





 
© 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.