Georefenciação de imagens

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Controle de Processos por Computador
Advertisements

MÉTODOS QUANTITATIVOS
Reconhecimento de Padrões Métodos, Técnicas e Ferramentas para Aprendizado e Classificação de Dados Módulo II Introdução ao Processamento de Imagens.
Teoria das deformações
Luiz Marcos Curvas paramétricas Luiz Marcos
Fotografias aéreas e foto-interpretação são
FOTOGRAMETRIA.
Algumas estruturas de dados em SIGs
Sistemas de Detecção Remota
Sistemas de Referenciação Geográfica
Sistemas de Detecção Remota
Transformações espaciais geométricas
Fundamentos de Geoprocessamento
O COEFICIENTE DE HURST E O COEFICIENTE DE VARIAÇÃO ESPACIAL NA SEGMENTAÇÃO DE TEXTURAS MULTIESPECTRAIS Dra Aura Conci Éldman Oliveira Nunes.
Estrutura e movimento a partir de imagens
Alinhamento de nuvens de pontos
FLG Análise Espacial e Geoprocessamento
Mosaico e Registro de Imagens
Relação Escala Resolução Geométrica da Imagem
Fundamentação Teórica
3.º Ciclo 8.º ano de escolaridade
Filtragem Espacial É baseado na aplicação de máscaras na imagem.
Filtros I: o domínio espacial. FILTROS I: o domínio espacial.
Filtro Linear-Máscaras
UMA ABORDAGEM PARA A OBTENÇÃO DE INFORMAÇÃO 3D A PARTIR DE MOVIMENTO DE CÂMARA João Manuel R. S. Tavares.
UNIFESO – CURSO DE MATEMÁTICA
FOTOGRAMETRIA E FOTOINTERPRETAÇÃO
DEFINIÇÃO DE FOTOGRAMETRIA OBJETIVO DA FOTOGRAMETRIA
Interpolação de imagem
Deslocamentos e deformações
DISCIPLINA: SR, Geoprocessamento I e II e Cartografia Introdução aos conceitos da Cartografia 12/3/ Aula 5.
GEOPROCESSAMENTO Aula 5: Processamento de imagens e fotointerpretação
SENSORIAMENTO REMOTO MOSAR FARIA BOTELHO.
FOTOGRAMETRIA E FOTOINTERPRETAÇÃO
Computação Gráfica Aula 3 Transformações Geométricas
TOPOGRAFIA E ORIENTAÇÃO
Princípios de Cinemática
Fusos Horários Cartografia.
Translações 8o ano.
Revisão Geral Técnicas de Realce Histogramas
Capítulo III – Processamento de Imagem
Pré-processamento de imagens 1.Correcções geométricas 2.Correcções radiométricas.
Forma e movimentos da Terra
Interpolação e Ajuste de Curvas
Marcelo B. Nogueira Bruno Xavier da Costa Adelardo A. D. Medeiros
Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto
Parte 2. Operações Topológicas
Digital Image Processing, 2nd ed. © 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods 3 Representação da Imagem Digital O espectro eletromagnético.
Figura 5 - O plano mostrando detalhes da projeção em perspectiva.
Algumas estruturas de dados em SIGs Tabela Vectorial Matricial.
REPRESENTAÇÃO NUMÉRICA DO TERRENO
Detecção remota: fundamentos
Sensores de microondas (imagens de radar)
Introdução à Detecção Remota. Algumas referências John R. Jensen, Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective (Prentice Hall).
Pré-processamento de imagens 1. Correcções geométricas 2. Correcções radiométricas.
Sistemas de Referenciação Geográfica
Visão Computacional Calibração de Câmeras
Estruturas de dados Tabela Vectorial Matricial Rede triangular irregular.
Processamento de dados multiespectrais
Disciplina Vias de Comunicação II
Tópicos Avançados em Processamento de Imagens e
ESCALA.
Análise Digital de Imagens
Processamento de Imagens e Computação Gráfica
Análise de Componentes Principais
Fundamentos de Cartografia para Geoinformática Julio C L Dalge
Interpolação PROF. HERON JR.. Objetivo  Interpolar uma função f(x) consiste em aproximar essa função por uma outra função g(x), escolhida entre uma classe.
Produtos Notáveis.
Física I Aula02 – Movimento Unidimensional 2009/2010.
Movimento em Duas e Três Dimensões
Transcrição da apresentação:

Georefenciação de imagens

Factores de distorção geométrica das imagens (excluíndo relevo) 1. A rotação da terra de poente para nascente, combinada com a deslocação do satélite sobre a região correspondente a uma imagem, durante a captação desta, provoca um desvio das posições dos pixels ao longo da imagem. [RJ99, p 50]

2. A distorção panorâmica para sensores de varrimento (exemplo: sensor do Landsat) provoca uma alteração da dimensão e forma das parcelas de terreno que correspondem aos pixels da imagem. [RJ99]

Resolução espacial Nadir Ângulo obs.= 50.5º Largura de imagem SPOT VGT 3. A curvatura da terra pode afectar a geometria de imagens de sensores como o NOAA/AVHRR ou o SPOT Vegetation, de elevada largura de imagem.. O factor de distorção nos pixels na margem da imagem, devido à curvatura da terra, cresce de 2.89 para 4.94 para o sensor AVHRR. Resolução espacial Nadir Ângulo obs.= 50.5º Largura de imagem SPOT VGT 1 Km 1.7 Km 2200 Km NOAA AVHRR 1.1 Km 2.3 x 4.2 Km 2700 Km

4. O varrimento da cena combinado com o movimento da plataforma provoca um desvio da posição dos pixels no sentido do movimento da plataforma. 5. As variações na altitude, velocidade e posição da plataforma podem causar distorções acentuadas, especialmente se as imagens são obtidas por avião. [RJ99 p. 55]

6. A sobreposição de linhas da imagem pode causar uma distorção da razão entre a escala horizontal e vertical da imagem. 7. Erros instrumentais, principalmente em sistemas com varrimento por espelhos. Nota: os sensores de matriz linear (SPOT, IKONOS, Quickbird, ...) sofrem efeitos atenuados ou nulos dos seguintes factores: Erros instrumentais; Variações de altitude da plataforma; Variações da atitude da plataforma (balanços transversal e longitudinal, guinada) Enviezamento na direcção do varrimento; Efeito de rotação da terra.

Correcções geométricas: duas abordagens Modelar os factores de distorção e deduzir as correcções a efectuar. Fazer uma transformação polinomial para corrigir a imagem, e usar pontos de controle para estimar os parâmetros dessa transformação.

Transformações polinomiais 1. Definir uma nova grelha para a imagem corrigida [RJ99 p. 58] A nova grelha é definida pelas coordenadas dos vértices e pelo número de linhas e colunas

2. Escolher pontos de controle na imagem: pontos com coordenadas conhecidas na imagem original e na grelha de referência [RJ99 p. 57]

Nota: os pontos de controle devem estar bem distribuidos na imagem Nota: os pontos de controle devem estar bem distribuidos na imagem. Caso contrário, a transformação de coordenadas só se aplicará à zona da imagem com pontos de controle, não se podendo avaliar a qualidade do resultado nas outras zonas. [RJ99 p.68]

3. Escolher o polinómio para a transformação. Número de parâmetros: f(x,y)=a+bx+cy: 3 parâmetros f(x,y)=a+bx+cy+dxy+ex2+fy2: 6 parâmetros f(x,y) de 3º grau: 10 parâmetros Transformação produzida: Grau 1: rotação, translação e mudança de escala Grau 2 e 3: como acima, mas também torção e encurvamento Quanto maior o número de parâmetros a estimar, maior o número de pontos de controle necessários. Para controlar flutuações aleatórias, é considerado conveniente usar duas três vezes mais pontos do que o número de parâmetros.

4. Estimar os coeficientes dos polinómios por um método de mínimos quadrados. Sejam (x,y) as coordenadas na referência e (u,v) as coordenadas na imagem original. Seja S a soma, para todos os pontos de controle, dos quadrados dos desvios entre ui e f(xi,yi) e entre vi e g(xi,yi). Determinam-se os parâmetros de f e g tal que S seja mínimo. 5. Determinar o desvio padrão dos erros (RMS). Se o desvio padrão for suficientemente pequeno (menor do que o lado do pixel ou, preferencialmente, metade do lado do pixel) a transformação é considerada aceitável. Caso contrário, as coordenadas dos pontos de controle devem ser revistas e/ou novos pontos de controle devem ser incluídos no procedimento.

6. Re-amostragem Como em geral não existe uma concordância perfeita entre (f(x,y),g(x,y)) e o centro do pixel na imagem original, é atribuido ao pixel (x,y) um valor segundo um dos critérios: critério do vizinho mais próximo: o valor do pixel da imagem original com coordenadas mais próximas de (f(x,y),g(x,y)). critério de interpolação: uma combinação dos valores dos pixels com coordenadas mais proximas de (f(x,y),g(x,y)).

Exemplo: 5 pontos de controle Exemplo: 5 pontos de controle. Referência: fotografia aérea; Imagem a corrigir geometricamente: imagem SPOT Representa (x,y) do ponto de controle na foto aérea e f -1 (u,v) do ponto na imagem de satélite

Exemplo: coordenadas dos pontos de controle na imagem de satélite original e na imagem de referência (fotografia aérea). A resolução espacial da imagem a corrigir é de 20 metros.

Exemplo: para regiões maiores as deformações da imagem podem ser muito pronunciadas. Imagem original Imagem corrigida

Ortorrectificação da imagem Para obter uma carta com melhores propriedades cartográficas (que não é possível obter com transformações polinomiais de coordenadas, para polinómios de baixo grau), é necessário proceder a uma ortorectificação da imagem. Para tal é necessário conhecer a altimetria do terreno, a altitude da plataforma e a localização do nadir na imagem. A transformação consiste em projectar um ponto na imagem para a posição real, calculando o deslocamento radial desse ponto na imagem. Por exemplo, um ponto no terreno na Serra da Estrela, a uma altitude de 1600 metros e a uma distância de 39 kms do nadir sofre um deslocamento radial de 88,5 metros numa imagem Landsat, i.e., é deslocado aproximadamente 3 pixels na imagem.

ortorrectificação da imagem [FF04]