Автоматическая высокоточная орторектификация и

Автоматическая высокоточная орторектификация и мозаикирование
данных PALSAR без использования опорных точек
Представьте полностью автоматизированную и сверхнадежную систему,
создающую на базе радиолокационных снимков высокоточные ортоснимки и мозаики
любых уголков Земного шара. В этом случае службы, ведущие мониторинг разливов
нефтепродуктов или наводнений, для которых важна каждая минута, смогут получать
высокоточные радиолокационные ортоснимки в кратчайшие сроки. И сегодня благодаря
успешной работе спутника ALOS такая возможность есть.
Филип Ченг
Рисунок 1. Орто откорректированный
снимок PALSAR L1.5 SGF.
Спутник ALOS был успешно выведен на орбиту 26 января 2006 года. На его борту
размещаются три прибора получения данных дистанционного зондирования:
картографическая стерео камера PRISM (Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo
Mapping) для получения цифровых изображений земной поверхности, радиометр AVNIR2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2) для точных наблюдений за всей
поверхностью Земли и радар L-диапазона PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic
Aperture Radar) для круглосуточного и всепогодного наблюдения за Землей. Чтобы
максимально полно использовать данные ALOS, система создавалась с использованием
двух новейших технологий: 1) высокоскоростная обработка больших массивов данных, 2)
точное определение координат спутника и его пространственного положения. В
следующем десятилетии эти технологии будут неотъемлемой частью спутников
дистанционного зондирования, поставляющих снимки высокого разрешения. Данная
статья посвящена датчику PALSAR.
Режимы съемки PALSAR
По рабочим характеристикам PALSAR превосходит своих предшественником,
таких как JERS-1. В обычном режиме спутник ведет съемку в высоком разрешении.
Максимальное разрешение на местности 7м, это - один из самых высоких показателей
среди датчиков SAR (Synthetic Aperture Radar).
Кроме традиционной съемки в высоком разрешении PALSAR ведет съемку в
режиме ScanSAR, при котором углы отклонения от надира увеличиваются в 3-5 раз (при
ширине полосы сканирования 70км), расширяя тем самым зону охвата от 250км (70x3) до
350км (70x5). Для сравнения, угол отклонения от надира датчика SAR на борту JERS-1
был зафиксирован на отметке 35 градусов, а ширина полосы обзора составляла 75км.
Однако разрешение в режиме Scan SAR ниже, чем в режиме высокого разрешения.
Ещё одним преимуществом PALSAR является наличие поляриметрического
режима. Датчик SAR на борту JERS-1 выполнял только передачу/прием горизонтальной
поляризации, тогда как PALSAR выполняет и горизонтальную, и вертикальную
поляризацию. Кроме того, при определенном импульсе передачи (модулирующем
импульсе) происходит переключение с горизонтальной на вертикальную поляризацию и
обратно, таким образом, возможны четыре поляризации при двойной одновременной
поляризации – эта функция называется полной поляриметрией.
Применение данных PALSAR
Области
применения
данных
PALSAR
многочисленны,
например,
картографирование земной поверхности, картографирование прибрежных территорий,
мониторинг состояния окружающей среды, отслеживание экологических бедствий, таких
как разливы нефти. Один из недавних и известных примеров – мониторинг в августе 2006
года разлива нефти с танкера, затонувшего недалеко от Филиппинского острова Негрос.
На снимке PALSAR, сделанном через две недели после разлива, можно было наблюдать
увеличение нефтяного пятна. Следовал вывод, что спустя две недели после катастрофы
сырая нефть по-прежнему выливалась из танкера.
Поляриметрические данные также могут использоваться при мониторинге лесных
пожаров, классификации растительности (урожайность и высота), исследовании
растительного покрова и влажности почвы, мониторинге снежного покрова, состояния
льдов, наводнений. Ещё один недавний пример – экстренный запрос на мониторинг
наводнения в Индонезии. 2 февраля 2007 года Джакарта, столица Индонезии, пострадала
от сильного наводнения вследствие проливных дождей, длившихся несколько недель. В
новостях сообщалось о серьезных затруднениях в движении транспорта и о том, что в
некоторых районах вода поднялась на три метра. Получив запрос из «Sentinel Asia»,
Японское агентство аэрокосмических исследований JAXA (Japanese Aerospace Exploration
Agency) активировало режим быстрого наблюдения датчика ALOS/PALSAR. 5 февраля
2007 года нужная территория была отснята, и с помощью PALSAR измерена яркость
земной поверхности и окружающего её океана. На полученных цветных композитных
изображениях с данными HH-поляриметрии подробно отображались изменения земной
поверхности, вызванные наводнением.
Рисунок 2. Орто откорректированный
снимок PALSAR L4.1 SGP.
Орторектификация снимков PALSAR
Пригодными к использованию данные SAR становятся после их перевода в
картографическую проекцию. Такая корректировка называется орторектификацией или
геометрической коррекцией. Она выполняется с помощью точной геометрической модели,
опорных точек (GCP) и цифровой модели местности (DEM). При этом серьезную
проблему представляет сбор опорных точек (GCP). Сама процедура сбора точек очень
дорогая, в частности для труднодоступных районов. Иногда взять опорные точки (GCP)
просто невозможно в силу конкретных обстоятельств, например, наводнений или разлива
нефти. Во-вторых, на снимках SAR, в отличие от снимков с оптических спутников, очень
трудно распознать опорные точки (GCP), а в районах с гористым рельефом это становится
ещё сложнее по причине эффекта близорукости (foreshortening) и наложения (layover).
Именно из-за трудностей, связанных со сбором опорных точек, раньше было невозможно
автоматически создавать высокоточные радиолокационные ортоснимки.
Поскольку в ALOS применяются новейшие технологии точного определения
координат и пространственного положения спутника, то эту информацию можно
использовать для точного ортотрансформирования снимков PALSAR в любую
картографическую проекцию без опорных точек (GCP). От этого выиграли бы многие
пользователи, нуждающиеся в оперативном получении точных скорректированных
ортоснимков. В статье рассматриваются результаты тестов и исследований точности
орторектификации без опорных точек (GCP) различных снимков PALSAR.
Рисунок 3. Орто откорректированный
снимок PALSAR L4.2 SCN.
Тестовые данные PALSAR
В настоящее время снимки PALSAR доступны в двух форматах: JAXA PALSAR и
ERSDAC PALSAR CEOS. В тестах использовались снимки формата ERSDAC CEOS,
поскольку этот формат близок к формату RADARSAR CEOS, в котором, как показали
результаты предыдущих тестов, поддержка данных менее трудоемка. Снимки были
разделены на пять групп по уровням обработки и режимам съемки. Подробную
информацию
об
этих
группах
можно
найти
на
сайте:
www.palsar.ersdac.or.jp/e/products/p_product.html. Любой снимок можно заказать в режиме
он-лайн за 20000¥.
Четыре высокоточных снимка были получены в ERSDAC: один снимок L1.5, один
снимок L4.1 и два снимка L4.2. Снимок L1.5 покрывал территорию Калифорнии, США;
территория охвата снимков L4.2 была значительно больше и включала Калифорнию,
Неваду и Аризону. Приблизительный разброс высотных отметок составил 100м - 4400м. В
каждую группу вошло два вида изображений: geo-reference (географически привязанное)
и geo-code (географически кодированное). Выбор изображения geo-reference объяснялся
тем, что оно сохраняет геометрию спутника, без которой невозможно точно
смоделировать геометрические параметры.
Снимок L1.5 SGF (SAR Georeference Fine Beam) является динамическим
мультивыборочным (multi-look) изображением высокого разрешения
с одной
поляризацией и получен путем восстановления до уровня 1.0. Данные равномерно
распределены по горизонтальной дальности (The data is equally spaced on the ground
range). В зависимости от режима съемки разрешение пикселя составляло 5, 6.25, 12.5 и
25м. Для тестов был выбран снимок L1.5 с разрешением 6.25м. Снимок L4.1 SGP (SAR
Georeference Polarization) представляет поляриметрическое (две или четыре поляризации)
изображение SAR, восстановленное до уровня 1.0.
Программное обеспечение тестов
Данные тестировались с помощью программного обеспечения PCI OrthoEngine
V10.1. Эта программа является одним из продуктов Geomatica, и поддерживает
считывание данных, ручной или автоматический сбор опорных (GCP) и связующих (TP)
точек, моделирование геометрических параметров различных спутников с
использованием строгой модели Toutin и метода RPC-корректировки, построение
специальной радиолокационной модели, автоматическое создание цифровых моделей
местности (DEM), редактирование, орторектификацию, ручное/автоматическое
мозаикирование с применением различных методов цветового выравнивания. Для
тестирования данных PALSAR использовался метод специального радиолокационного
моделирования (radar-specific modeling). С его помощью геометрическую модель можно
рассчитать по опорным точкам (GCP) или без них.
Результаты теста
Для проверки точности орторектификации без опорных точек (GCP) с карт и
векторов USGS масштаба 1:24000 для каждого изображения были взяты независимые
контрольные точки (ICP). Высотные отметки всех контрольных точек были взяты с
цифровой модели местности (DEM) USGS NED с разрешением 1 арк секунда (~ 30м).
Полученные результаты представлены в таблице 1.
Снимок
Количество Погрешность Максимальная
ICP
RMSE (м)
погрешность (м)
X
Y
X
Y
L1.5 SGF
11
13.8
12.5
22.8
21.0
L4.1 SGP
8
9.6
12.6
16.0
21.3
L4.2 SCN
12
55.2
37.4
93.4
76.4
Таблица 1: Результаты проверки точности орторектификации трех разных снимков
PALSAR с использованием независимых контрольных точек (ICP). Отметки высот взяты
с цифровой модели местности (DEM) USGS NED.
Как видно из таблицы, среднеквадратические погрешности (RMSE) всех снимков
находятся в пределах двух пикселей (или одного разрешения датчика). На рисунках 1, 2 и
3 показаны откорректированные снимки L1.5, L4.1 и L4.2 максимального разрешения с
наложением векторов USGS масштаба 1:24000 (выделены красным). Во всех тестах
базисные векторы почти идеально совпали с ортоснимками.
Автоматическое мозаикирование
Успешное создание высокоточных ортоснимков PALSAR свидетельствует о
возможности бесшовного мозаикирования снимков PALSAR без опорных точек. Но
мозаикирование и цветовое выравнивание являются очень трудоёмкими процессами.
Полностью автоматизировать эти процессы можно с помощью программных средств PCI
OrthoEngine для автоматического создания линии сшивки, мозаикирования и цветового
выравнивания. При этом вмешательство человека не требуется. Для тестирования
автоматического мозаикирования использовали два снимка L4.2 ScanSAR: один снят по
нисходящей орбите, второй – по восходящей. Вообще, для минимизации
радиометрических невязок предпочтительнее использовать снимки, снятые в одном
направлении. Зона охвата каждого снимка составила примерно 350км по оси X и 350км по
оси Y, область перекрытия - около 50км по оси Y. Поскольку снимки были получены с
разных
орбитальных
направлений,
перед
мозаикированием
снимки
были
откорректированы с помощью локального адаптивного фильтра сглаживания контраста
(contrast stretch). На рисунке 4 представлен общий вид мозаикированного изображения, а
на рисунке 5 - вариант мозаикированного изображения максимального разрешения с
наложением линии сшивки (выделена красным). На рисунке 5 видно, что по линии
сшивки дороги на двух снимках совместились друг с другом идеально.
Рисунок 4. Автоматическое мозаикирование
двух снимков PALSAR L4.2SCN.
Рисунок 5. Мозаика двух снимков PALSAR SCN
максимального разрешения с наложением линии
сшивки.
Автоматическая пакетная обработка данных
Так как тесты подтвердили возможность автоматического создания высокоточных
ортоснимков и мозаик PALSAR без опорных точек, все процедуры можно объединить в
одну полностью автоматизированную пакетную систему (batch system). PCI Geomatics
располагает всеми программами для выполнения необходимых действий по сценарию
Python или PCI EASI. К преимуществам автоматической обработки относятся: 1)
максимизация продуктивности, 2) получение непротиворечивых результатов за счет
автоматизации повторяющихся трудоёмких процедур, 3) повышение эффективности
эксплуатации, 4) снижение трудозатрат и 5) сокращение общего времени цикла поставки.
С помощью такой автоматизированной системы можно легко создавать большое
количество высокоточных ортоснимков и мозаик, как, например, мозаикированный
снимок всей территории какой-либо страны. Поскольку система расширяема, то для
ускорения обработки можно использовать несколько компьютеров. Наличие полностью
автоматизированной системы облегчит создание ортоснимков/мозаик PALSAR для тех
областей применения, где необходимы быстрые результаты, например, мониторинг
стихийных бедствий.
Выводы
Создание высокоточных ортоснимков и мозаик PALSAR без опорных точек
возможно. Согласно результатам тестов среднеквадратические погрешности (RMSE)
составляют не более одного пикселя в разрешении снимка. Поскольку для
орторектификации снимков PALSAR опорные точки (GCP) не нужны, существенно
сокращаются затраты и экономится время пользователя. Кроме того, автоматическую
пакетную обработку данных для создания большого количества ортоснимков и мозаик
PALSAR можно выполнять как на одиночных компьютерах, так и с помощью
мультипроцессорной системы.
Доктор Филип Ченг (cheng@pcigeomatics.com) – старший научный сотрудник компании
PCI Geomatics.
Автор выражает благодарность Центру анализа данных дистанционного зондирования
(ERS-DAC) за предоставление тестовых данных. Информацию об использовании данных
PALSAR можно найти на сайтах:
www.eorc.jaxa.jp/en/index.html и www.palsar.ersdac.or.jp/e/index.shtml.