- •Оновлення географічної інформації на основі даних дзз високої роздільної здатності
- •Цілі дослідження:
- •Первинна обробка
- •Корекція напівпрозорої хмарності
- •Корекція кута Сонця
- •Корекція освітленості від сонця
- •Геометрична корекція
- •Розширення меж контрастності
- •Синтез кольорових зображень
- •Выбор каналов для синтеза цветного изображения
- •Другий етап обробки зображення і його класифікації
- •Поліпшення характеристик знімка
- •Использование фильтров
- •Классификация
- •Подбор эталонных образцов
- •Формирование атрибутивной картографической информации
- •Определение набора эталонных значений
- •Выбор алгоритма классификации
- •Осуществление классификации
- •Применение других методов обработки изображения
- •Арифметический алгоритм
- •Слияние изображений
- •Анализ основных компонентов
- •Причины отказа от автоматического распознавания классов объектов
- •Интеграция векторных данных с растровым изображением и обновление
- •Заключение
Корекція кута Сонця
У зв'язку з тим, що в даному дослідженні використовується один і той же знімок, одержаний в певний період часу, ми використовуватимемо «абсолютний», а не порівняльний аналіз. Використовуючи «абсолютний» аналіз, корекція кута сонця визначається як початкове значення DN ділене на синус кута стояння Сонця (цей кут відомий з початкових даних, що поставляються із знімком дистриб'ютором). Таким чином, DN’= DN / sin (L), тобто Кількість пікселів на виході = кількості початковій кількості пікселів / Sin (кута стояння Сонця) (Формула 3), Наступні початкові дані поставляються із знімком для корекції кута сонця:
Знімок |
Кут стояння Сонця |
Значення |
1-й спектральний канал |
41.34205 |
0.66055 |
Всі знімки, що пройшли корекцію напівпрозорої хмарності, піддаються корекції кута сонця за формулою 3.
Корекція освітленості від сонця
Випромінювання, що надходять від відповідного пікселя (елементу) на поверхні землі в оптоелектронну систему, встановлену на супутнику, залежить від двох чинників:
1. Взаємний вплив сусідніх елементів поверхні землі (відповідно сусідніх пікселів на зображенні). Воно дуже сильне виявляється у випадку використовування даних низької і середньої роздільної здатності, проте у випадку з даними високої роздільної здатності такий вплив неістотний, і їм нехтують. Таким чином, для нашого знімка ми не проводимо ніякої корекції з цієї точки зору.
2. Вплив, який виявляється елементами і частинками, що містяться в атмосфері (дим, пил, зважені частинки, слабка хмарність у вигляді серпанку). У зв'язку з тим, що в нашому розпорядженні знімок з нульовою хмарністю і не дивлячись на те, що можливо, вплив частинок в атмосфері має місце, ми нехтуємо їм за незначністю.
Геометрична корекція
З двох існуючих методів геометричної корекції в даній роботі ми застосували метод з використанням наземних контрольних точок. Чисельні значення (наземні координати) були обчислені для наземних контрольних точок на знімку. Була досягнута точність 0,73 пікселя при просторовому дозволі 1 м (у випадку з панхроматичним зображенням з супутника IKONOS). Після геоприв‘язки була здійснена повторна вибірка зображення, в процесі якої кожне чисельне значення (відповідні координати точок) початкового зображення перераховувалося і зміщувалися в нове положення на виправленому знімку. У даній роботі використовувався метод білінійної інтерполяції (інтерполяції геометричної поверхні за допомогою двох лінійних функцій), як що дає кращий ефект в порівнянні з методом найближчого сусіда ( метод дискретизації зображень, при якому елемент вихідного зображення формується на основі параметрів його найближчих пікселів ) і який має менше спотворень в порівнянні з методом кубічної конволюції — дискретизація з кубічною згорткою ( метод інтерполяції, заснований на обчисленні зваженого середнього по 16 найближчим елементам зображення на ділянці 4 х 4 пікселя навколо оброблюваної точки початкового зображення ).
