Геопривязка изображений в программном комплексе Envi

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Отчет по лабораторной работе №1

на тему: «Геопривязка изображений в программном комплексе ENVI»

2017

1. Цель работы: выполнить географическую привязку изображений.

2. Исходные данные, материалы и используемые программные продукты: геопривязанный панхроматический космический снимок SPOT bldr_sp, многоспектральный космический снимок LANDSAT bldr_tm, программный комплекс ENVI 4.7.

3. Задачи практической работы:

Выполнить поиск и измерение координат соответственных точек на снимках.

Проанализировать и выбрать наилучший метод дискретизации из представленных в ENVI.

Выполнить трансформирование снимка с использованием различных методов (RST, Polinomial, Triangulation), реализованных в ENVI.

Сравнить полученные результаты (средние квадратические ошибки).

Защита отчета.

1. Поиск и измерение координат соответственных точек на снимках.

Для выполнения привязки космического снимка необходимо в главном меню программного комплекса ENVI выбрать Map - Registration - Select GCPs: Image to Image.

Рис. 1

В открывшемся окне Image to Image Registration необходимо указать, в каком окне загружено геопривязанное изображение, а в каком обрабатываемое.

Рис. 2

Появится таблица Ground Control Points Selection

Рис. 3

Затем необходимо выполнить найти хорошо опознаваемые объекты на обоих снимках и выполнить измерение соответственных точек в количестве 30, стараясь располагать их оравномерно по всей площади снимка. 10 точек выбираются в качестве контрольных (рисунок 1). Необходимо, чтобы средняя квадратическая ошибка (RMS Error) привязки были меньше 1 пикселя.

Рис. 4 - Схема расположения опорных и контрольных точек

интерполяция точка снимок свертка

2. Сначала выбирается метод дискретизации изображения (Resampling) из реализованных в ПК ENVI:

Nearest Neighboor - метод «ближайшего соседа»

Bilinear - билинейной интерполяции

Cubic Convolution - кубической свертки.

Рис. 5 - Сравнение методов дискретизации: а) Nearest Neighboor, б) Bilinear; в) Cubic Convolution

В результате в качестве методы для дальнейшей работы выбран метод Bilinear - билинейной интерполяции.

3. Трансформирование снимка выполняется с использованием методов, реализованных в ENVI (Warp Method):

RST - поворот, масштабирование, сдвиг.

Polinomial - полином n-й степени.

Triangulation - триангуляция Делоне.

Рис. 6 - Результаты трансформирования снимков: а) Polynomial 1-й; б) RST; в) Polynomial 3-й степени; г) Polynomial 2-й степени; д) Triangulation

4. Для выбора наиболее точного метода трансформирования необходимо сравнить значения средних квадратических ошибок RMS, полученных для разных методов (таблица 1).

Таблица 1

Вывод: Сравнив значения СКО, полученных при разных методах трансформирования, наименьшее значение СКО было получено в методе Polynomial_2.

5. К зачету по лабораторной работе представить:

Отчет, оформленный в соответствии с стандартом СТО СГГА-011-2016.

Контрольные вопросы по лабораторной работе

1.Методы привязки изображений.

2.Методы дискретизации.

Ответы на контрольные вопросы:

1. Методы привязки изображений:

- Сдвиг, поворот и масштабирование;

- Аффинное преобразование (полином первой степени);

- Проективное преобразование;

- Преобразование полиномами второй степени;

- Преобразование полиномами третьей степени.

2. Дискретизация - это преобразование непрерывного сигнала в последовательность чисел (отсчетов), то есть представление этого сигнала по какому-либо конечномерному базису. Это представление состоит в проектировании сигнала на данный базис.

Методы дискретизации сигналов делятся на несколько групп в зависимости от принятых признаков классификации:

1. регулярность отсчёта

- равномерные;

- неравномерные;

- случайные;

- адаптивные;

- программируемые;

- с кратными интервалами;

- с некратными интервалами.

2) критерий оценки точности дискретизации и восстановления

- максимальный;

- средне-квадратичный;

- интегральный;

- вероятностный;

- по статическим характеристикам.

3) базисные функции

- ряд Фурье;

- ряд Котельникова;

- полиномы Чебышева;

- полиномы Лежандра;

- функция Уолша;

- степенные полиномы.

Размещено на Allbest.ru