Registro de Carta Topográfica - Correção geométrica de carta

Registro – Correção Geométrica Registro é uma das etapas da Correção Geométrica O que vem a ser Correção Geométrica? Primeiro pensar no processo de formação das imagens – distorções geométricas Erros sistemáticos nas imagens – removidos no processo de correção geométrica

Requerimentos para boa Correção Geométrica: conhecimento das distorções existentes Sistemáticas – fabricação do sensor e aquisição dos dados Muitas são removidas na fase pré-processamento (curvatura e rotação da Terra, p. ex) Não Sistemáticas – variações na altitude e atitude do satélite escolha do modelo matemático adequado avaliação e validação de resultados

Requerimentos para boa Correção Geométrica: Conhecimento das distorções existentes Sistemáticas – fabricação do sensor e aquisição dos dados Muitas são removidas na fase pré-processamento (curvatura e rotação da Terra, p. ex) Não Sistemáticas – variações na altitude e atitude do satélite

Correção Geométrica - Efeitos das Distorções Geométricas rotação da Terra (skew), distorções panorâmicas (compressão), curvatura da Terra (compressão), arrastamento da imagem durante uma varredura, variações de altitude, atitude e velocidade do satélite.

Correção Geométrica - Efeitos das Distorções Geométricas

Correção geométrica – Transformação Geométrica 2. Definir a Técnica para tratar ou eliminar as distorções. Estabelecer uma regra – modelo matemático que relaciona o endereço dos pontos da imagem (linhaxcoluna) com as respectivas posições no terreno (corrdenadas geográficas, p. ex). Definir a Transformação Geométrica que será adotada. Em geral estas funções ou transformações geométricas são desconhecidas e uso mais recomendado e eficaz são os polinômios.

Correção geométrica Para estabelcer qualquer relação matemática, no caso os polinomios – observações comuns entre os dois espaços (imagem e terreno): Pontos de Controle (PCs) Um polinômio de primeiro grau possibilita tratar 6 distorções - 3 PCs, resolve-se o sistema X = a1 * col + b1 * lin + c1 Y = a2 *col + b2 * lin + c2

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________ OBS: Nota-se que ainda mantém-se o paralelismo entre os lados opostos.

RESPONDA : Quantas transformações e quais são necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ? __ tranformações _____________ OBS: Quebra do paralelismo entre os lados opostos.

Transformações geométricas Ortogonal - 3 parâmetros 1 rotação, 2 translações Similaridade - 4 parâmetros 1 rotação, 1 escala, 2 translações Afim ortogonal - 5 parâmetros 1 rotação, 2 escalas, 2 translações Afinidade - 6 parâmetros (Polinômio 1o grau) 1 rotação, 1 rotação residual, 2 escalas, 2 translações Polinomiais -  6 parâmetros SPRING

Correção Geométrica Envolve 3 grandes etapas que envolvem as considerações anteriores: Transformação Geométrica (T) Mapeamento Inverso (T-1) Reamostragem

Registro de Imagens O que é Registro (geo-referenciamento)? Transformação T (Lin x Col)Imagem  (X, Y) sistema referência Identificar a transformação espacial T que modela a distorção entre os dados 11

Registro Passo 1: Definir qual a projeção cartográfica será usada para representar a superfície da Terra Lin xCol Lat x Long Y X

Importância dos Pontos de Controle Referência (0,0) X Y   ¤   ¤ T (2,2) (2,0) X = a1 * col + b1 * lin + c1 Y = a2 *col + b2 * lin + c2 T = 40 = a1 *0 + b1 * 0 + c1 100 = a2 *0 + b2 * 0 + c2 20 = a1 * 0 + b1 * 2 + c1 45 = a2 * 0 + b2 * 2 + c2 80 = a1 * 2 + b1 * 2 + c1 30 = a2 * 2 + b2 * 2 + c2 Determina-se os coeficientes - 1 rotação, 1 rotação residual, 2 escalas, 2 translações

Registro – De onde surgem os pontos ?  = (40,100) = (20,45) ¤ = (80,30) Coleta em campo (GPS) – modo teclado Dados de carta topográfica – modo mesa Base de dados já corrida – PI’s no projeto do SPRING – modo tela Ajuste   ¤ ¤ (80,30)  (40,100)  (20,45) ¤ (80,30) X Y  (40,100)  (20,45)

Registro - Análise do Erro associado aos pontos de controle e aos pontos de teste… 4- Bom registro… Erro Ptos Controle <= 0.5 pixel e Erros Ptos Teste <= 0.5 pixel Xc = a1 * col + b1 * lin + c1 Yc = a2 *col + b2 * lin + c2 T = 1- Para os Pontos de Controle e de Teste: (lin,col) são conhecidos…além de (Xr,Yr) 2- Coeficientes foram calculados a1,b1,c1 e a2,b2,c2 X Y   ¤ 3-Análise do erro dos Ptos Feito p/ avaliar o Polinômio de transformação: Xr – Xc = ErroX Yr – Yc = ErroY

Mapeamento inverso (T-1) Qual o valor do nível de cinza a ser importado ? T-1 : (x,y)  (col,lin)

Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)

Mapeamento inverso (T-1) Reamostragem (interpolação) VPM - pega o NC mais próximo ao resultado do mapeamento inverso Efeito de blocos Processamento rápido Não cria novos valores de NC (mantém estatísticas da imagem)

Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)

Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)

Mapeamento inverso (T-1) Reamostragem (interpolação) Bilinear O valor obtido pela média ponderada dos NCs dos pontos E e F é transferido para a posição X Efeito de suavização devido a operação de média Altera a estatística da imagem

Reamostragem (Bilinear)

Reamostragem (Bilinear)

Reamostragem (Bilinear)

Registro – Procedimentos Gerais Selecionar/Carregar Imagem Se projeto não ativo ==> Definir Projeção Criar/Adquirir Pontos de Controle (mesa - tela - teclado) Selecionar pontos e a equação de mapeamento – grau do polinômio - Testar Salvar Pontos com menor erro. Importar SPG - Registra a imagem por reamostragem (Interpolação) Vizinho mais próximo Bilinear (*) Convolução cúbica (não disponível no SPRING)

Que formatos de imagens o SPRING 5.1.x trabalha ? SPRING : todo dado matricial é armazenado no formato *.SPG (formato RAW com descritor - *.dsc) Formatos de imagens a serem convertidos (Impima) ou importados para um projeto (Spring) BSQ - nome arquivo (vold*.dat) BIL - nome arquivo (vold*.dat) Fat Format – Header.dat Tiff - nome arquivo, resolução (m) Raw - nome arquivo, resolução (m), LinXCol SITIM - nome arquivo (*.d) GRIB - nome de arquivo das versões anteriores a 5 GeoTiff - nome do arquivo georeferenciado SPG – arquivo raw do SPRING + descritor (*.dsc) JPEG – imagem com *.jgw ASCII-SPRING – arquivo texto com sintaxe 32

Como criar um arquivo no formato SPG (imagem) para ser corrigido ? - IMPIMA é um o aplicativo do SPRING utilizado para leitura de imagens em diversos formatos que serão armazenadas no formato SPG+DSC (com ou sem recorte) para posterior correção geométrica (registro). Parâmetros de Entrada Parâmetros de Saída (Cursor) * Amostragem 33 10

Como calcular a resolução (em metros) de um mapa ou imagem digitalizada ? 34 10

Exercício 2 (continuação) Procedimentos iniciais - criar uma base de referência. PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em scanner em um PI no SPRING. Converter a imagem da carta de TIFF para SPG Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA Registrar e importar a imagem SPG Modo teclado Detalhes

Exercício 2 Exemplo para criar uma base de referência. PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em scanner em um PI no SPRING. Converter a imagem da carta de TIFF para SPG Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA Mapa-Brasilia_25mil.spg Mapa-Brasilia_25mil.dsc Mapa-Brasilia_25mil.tif Detalhes

Exercício 2 Exemplo para criar uma base de referência. PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em scanner em um PI no SPRING. Converter a imagem da carta de TIFF para SPG Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA NOTA: a resolução utilizada no scanner foi 300 dpi e os valores de coluna e linha são 3495 e 2536 respectivamente. A escala do mapa impresso é 1:25.000. Aplicando os valores acima nas relações da figura acima temos: 1- L(cm) = 3495 x 2,54 / 300 = 29,591 cm H (cm) = 2536 x 2,54 / 300 = 21,4715 cm   2- Lt(m) = 29,591 x 25000 / 100 = 7397,75 m Ht(m) = 21, 4715 x 25000 / 100 = 5367,875 m 3- ResX (m) = 7397,75 / 3495 = 2,11 m ResY (m) = 5367,875 / 2536 = 2,11 m Arredondando o valor da resolução, será utilizado 2 metros para ResX e RexY.

Exercício 2 Exemplo para criar uma base de referência. PARTE B – Conversão da Imagem e registro da imagem Registrar e importar a imagem SPG Modo teclado (adquirir os 4 pontos marcados na imagem) Selecionar os 4 pontos com erro menor que 3 pixels Importar imagem SPG e criar imagem sintética das três bandas Detalhes

Exercício 2 Exemplo para criar uma base de referência. PARTE B – Conversão da Imagem e registro da imagem Registrar e importar a imagem SPG Modo teclado (adquirir os 4 pontos marcados na imagem) Selecionar os 4 pontos com erro menor que 3 pixels Importar imagem SPG e criar imagem sintética das três bandas

Resumo - Correção geométrica Importância eliminação de distorções sistemáticas estudos multi-temporais integração de dados em SIG Requerimentos conhecimento das distorções existentes escolha do modelo matemático adequado avaliação e validação de resultados

Exercício 2 (RESUMINDO – Parte A e B) Banco de Dados “Curso” “Carta_Imagem ” (Modelo Imagem) Categorias Projeto “Base_Plano_Piloto” PI “CartaB1-r” Categoria “Carta_Imagem” PI “CartaB2-g” Categoria “Carta_Imagem” PI “CartaB3-b” Categoria “Carta_Imagem” PI “Carta_ImagemDF ” Categoria “Carta_Imagem” 41