Фотограмметрическая обработка снимков высокого разрешения

Методы фотограмметрической обработки

Для получения высокоточных выходных продуктов (фотопланов) недостаточно выполнения географической привязки снимка по опорным точкам; необходимо ортотрансформирование с учетом геометрической модели сенсора и цифровой модели рельефа. При этом применяют различные методы моделирования процесса съёмки.

• 1) с использованием строгой модели сенсорной съёмки;
• 2) с использованием модели камеры в виде коэффициентов рационашльного полинома (RPC);
• 3) с использованием аффинно-проективной модели (DLT).

Рассмотрим особенности каждого метода, их преимущества и недостатки.

Наиболее строгим подходом к фотограмметрической обработке сканерных снимков является моделирование процесса съемки, в результате которого восстанавливается пространственное положение совокупности лучей, сформировавших снимок. Этот метод подразумевает определение траектории носителя (точнее, сенсора; это аналог линейных элементов внешнего ориентирования в традиционной фотограмметрии снимков в центральной проекции), ориентации сенсора (аналог угловых элементов внешнего ориентирования), а также использование аналога элементов внутреннего ориентирования — геометрической модели сенсора. Эта модель определяет для каждого детектора линейки ПЗС единичный направляющий вектор (в некоторой системе координат, связанной с сенсором) луча, регистрируемого данным детектором. Динамический характер сканерной съемки существенно затрудняет уточнение параметров этой модели по опорным точкам в процессе ориентирования снимка, особенно для сенсоров высокого разрешения, когда обеспечение точности выходных продуктов, адекватной разрешению исходного снимка, требует применения сложных моделей.

Для IKONOS и QuickBird геометрическая модель сенсора не является общедоступной; в обоих случаях возможно предоставление этой модели компаниям-разработчикам программного обеспечения при заключении специального соглашения, однако широкого распространения такая практика не получила, по крайней мере, в настоящее время.

В качестве альтернативы строгому подходу к обработке рассматривается метод рациональных функций, который заключается в применении соотношений вида:

. (1).

где в числителях и знаменателях — полиномы третьей степени.

(2).

которые связывают нормированные координаты j_N, l_N, h_N точки местности с нормированными координатами xN, yN ее изображения на снимке.

Нормированные величины, получаемые из исходных значений с помощью линейного преобразования, по абсолютной величине не превосходят единицы, что повышает надежность вычислений по формулам (1), (2).

Коэффициенты, входящие в соотношения (2), обозначают общепринятой аббревиатурой RPC, для которой тем не менее существуют различные расшифровки: Rational Polynomial Coefficients и Rapid Positioning Capability; первый вариант чаще применяется к IKONOS, второй — характерен для QuickBird. Соотношения (1), (2) имеют аппроксимационный, а не моделирующий характер; в общем виде им сложно дать физическую интерпретацию. Вычисление входящих в них коэффициентов на основании только набора опорных точек, во-первых, потребует очень большого их числа (минимальный набор, без избыточных измерений, состоит из 39 точек!), и, во-вторых, справедливость полученных соотношений на участках, не обеспеченных точками полевой подготовки, будет весьма сомнительна.

Поэтому корректным путем вычисления этих коэффициентов является построение строгой модели и создание на ее основе большого набора точек с известными координатами на местности (точнее, в пространстве объекта) и на снимке; этот набор в свою очередь используется для определения RPC. В комплект поставки некоторых типов снимков (точнее, продуктов ДЗЗ) с IKONOS и QuickBird входят предвычисленные значения коэффициентов RPC. Эти значения определяются по имеющимся у Space Imaging и Digital Globe геометрическим моделям сенсоров, результатам бортовых и телеметрических траекторных измерений, а также для продуктов высокой точности, опорных точек (которые могут быть предоставлены заказчиком данного продукта). В случае, если опорные точки не использовались при вычислении RPC, возможно применение точек полевой подготовки для получения поправок к соотношениям (1). Отсутствие четкой интерпретации этих соотношений затрудняет их уточнение; обычно ограничиваются аффинными поправками. Применение в этом качестве более сложных, например, полиномиальных поправок второй степени и выше может привести к снижению достоверности результатов.

Как утверждают представители Space Imaging, Digital Globe и их дистрибьюторов, применение RPC обеспечивает получение продуктов почти такой же точности, как и при использовании строгой модели.

В меньшей степени для обработки сканерных снимков высокого разрешения пригодны известный метод DLT (Direct Linear Transformation), использование соотношений аффинного соответствия между точками местности и снимка и другие подходы подобного характера, суть которых заключается в упрощенном моделировании процесса съемки: жесткие требования к точности выходного продукта делают недопустимо грубыми те приближенные предположения, на которых основаны соотношения, применяемые в данных методах. То есть разрабатывается реальная модель сенсора, которая не зависит от параметров камеры и её ориентации. Тем не менее, как показывает практика, в некоторых случаях при съемке равнинной местности или построении ортоизображений по снимкам, сделанным в надир, точность выходного продукта может быть такой же, как при использовании RPC.

Помимо необходимости иметь в наличии геометрическую модель оптической системы спутника, сам спутник также должен собирать информацию о собственном местоположении и ориентации в пространстве, а также об условиях съемки.