ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Модуль картографической привязки аэроизображений для комплексов дистанционного мониторинга

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2000 год.[ 22.09.2000 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Грызлова Т.П. () - , , , Сухарева И.В. () - , , , Шаров В.Г. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 8738
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.53Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Аэроизображения поверхности земли в инфракрасном и оптическом диапазоне, сделанные кадровыми и строчными камерами, позволяют получить информацию о характеристиках снимаемой местности и об объектах естественного и искусственного происхождения. Качество и полезность этой информации существенно зависят от точности картографической привязки изображений. Под термином картографическая привязка (Georeferencing) понимают методы, процесс и результат восстановления условий съемки, знание которых необходимо для однозначного определения картографических координат каждой точки изображения на этапе дешифрации [1]. Разработанный программный модуль предназначен для определения картографических координат объектов по аэроизображениям в комплексах дистанционного мониторинга. Программный модуль картографической привязки реализован на языках С++ и Pascal и может быть использован на платформах семейства Windows и Unix.

 Преобразование координат изображение – снимаемая плоскость

Подпись: Рис.1. Диаграмма потоков данных первого уровняМодуль картографической привязки изображений является составной частью программно-аппаратного комплекса дистанционного мониторинга, где он входит в состав программного обеспечения автоматизированного рабочего места дешифровщика изображений. Входными данными для него являются измеренные или априорные значения элементов внешнего ориентирования кадрового изображения или строк строчного изображения и вектор координат опорных точек в картографической системе и системе координат изображения. В случае когда учитывается рельеф земной поверхности, цифровая модель рельефа должна входить в состав входных параметров. Результатом работы модуля являются оценки элементов внешнего ориентирования кадрового изображения или каждой строки строчного изображения. По ним рассчитываются картографические координаты любой указанной оператором точки изображения и формируется протокол дешифрации.

На диаграмме потоков данных (рис.1) для модуля картографической привязки выделяются три основных процесса. Первый из них, преобразование координат снимок-снимаемая плоскость, производится по формулам, предлагаемым фотограмметрией [2]. Преобразование координат снимаемая плоскость-рельеф (процесс 1.2) заключается в поиске точки пересечения луча проектирования и цифровой модели поверхности земли.

Наибольший интерес представляет процесс оптимальной оценки элементов внешнего ориентирования изображения. Этот процесс собственно и является картографической привязкой изображений. Исходные данные для него – элементы ориентирования, измеренные датчиками или известные априорно, и информация о произвольном числе опорных точек. Для кадровых и строчных изображений алгоритмы оценки отличаются.

Традиционно используются два метода картографической привязки кадровых изображений. Первый основан на использовании информации об опорных точках (ОТ), то есть точках на изображении с известными картографическими координатами, например, мостов, перекрестков дорог, строений. Точность привязки кадровых изображений по ОТ сопоставима с точностью карты, но для привязки необходимо не менее трех точек, не лежащих на одной прямой, что чаще всего не выполняется. Второй метод предполагает, что элементы внешнего ориентирования изображения, то есть трехмерные координаты и углы ориентации камеры, измеряются навигационными датчиками. Достоинство метода привязки по навигационным данным заключается в возможности полной автоматизации процесса привязки. Однако его точность зависит от точности датчиков, что не всегда достаточно.

Предлагается комплексный метод картографической привязки кадровых изображений по навигационным данным и произвольному числу опорных точек, основанный на применении теории оптимального оценивания.

Картографические координаты X каждой точки изображения оцениваются по следующей информации: координатам x=(x,y) точки в системе координат изображения; элементам внешнего ориентирования изображения aД, измеренными датчиками, то есть по навигационным данным; априорно известным элементам внешнего ориентирования aла; по информации о координатах N опорных точек OT=(XOT1, xOT1, …, XOTN, xOTN), где XOT = (XOT, YOT) – координаты ОТ в картографической системе, а xOT=(xOT, yOT) – в системе координат изображения.

Ищется оценка X, оптимальная в смысле максимума функции правдоподобия . Информация о координатах ОТ используется как обучающая. Так как картографические координаты точек изображения связаны однозначной детерминированной зависимостью с элементами внешнего ориентирования, то оценка картографических координат каждой точки изображения сводится к оценке элементов ориентирования a по формуле, которая в предположении нормальности всех распределений может быть представлена в виде

Подпись: (1)где VД, Vла,  – матрицы дисперсий измерений элементов ориентирования, априорной информации о них и суммарной ошибки оценки картографических координат опорных точек соответственно; F – функция, преобразующая координаты точки из системы координат изображения в картографическую систему при известных элементах внешнего ориентирования [2].

Пренебрегая априорной информацией об элементах внешнего ориентирования aла, приведем формулу (1) к виду:

Таким образом, метод картографической привязки кадровых изображений по навигационным данным и опорным точкам сводится к оценке элементов внешнего ориентирования по (1) или (2). Картографические координаты каждой точки изображения рассчитываются по оценкам элементов ориентирования с помощью известного преобразования F.

Из известных методов картографической привязки строчных изображений более распространен метод привязки по навигационным данным, однако его точность может быть недостаточной. Привязка строчных изображений только по ОТ невозможна, так как в общем случае совокупность строк не является единой центральной проекцией и нельзя определить координаты точки съемки, общей для всего изображения.

Предлагаемый метод картографической привязки строчных изображений по навигационным данным и произвольному числу ОТ основан на применении метода оптимальной интерполяции [3]. Для решения задачи картографической привязки оцениваются элементы внешнего ориентирования всех строк изображения.

Подпись: (2)Для оценки элементов ориентирования строится оптимальный линейный нестационарный фильтр-интерполятор. На первом шаге работы фильтра-интерполятора, фильтрации в направлении оси времени, алгоритмы оценки переключаются в зависимости от наличия в строке ОТ. Для всех строк оценка производится по обычной схеме фильтрации [3]. Для строк, содержащих ОТ, полученная оценка уточняется по информации об ОТ с помощью метода, аналогичного разработанному для кадрового изображения. Структурная схема дискретного нестационарного фильтра для оценки элементов внешнего ориентирования приведена на рисунке 2. При этом для строк, содержащих ОТ, наблюдается скачкообразное уменьшение дисперсии ошибки оценки, что видно на примере (рис. 3). Эти скачки сглаживаются на втором шаге работы фильтра-интерполятора.

Требуемая точность оценки элементов ориентирования достигается при достаточно простых моделях динамики летательного аппарата и ошибок датчиков. Предположим, что каждый элемент ориентирования является суммой детерминированной и случайной компонент ai(j)=aci(j)+ +aдетi(j). Детерминированная компонента aдетi(j)=A×j+B описывается линейной функцией номера строки и оценивается по навигационным данным. Случайные компоненты элементов ориентирования и ошибки датчиков предполагаются взаимно некоррелированными случайными процессами и описываются моделями вида aci(j+1)=ADaiaci(j)+ +BDaieai(j), hi(j+1)=ADhihi(j)+ BDhiehi(j), где eai(j), ehi(j) – некоррелированные шумы. Параметры моделей ADai, BDai, ADhi, BDhi оцениваются путем обработки данных имитационных и натурных экспериментов. Случайные компоненты оценивается нестационарным фильтром-интерполятором.

Для элементов ориентирования, измеряемых и не измеряемых датчиками, алгоритмы фильтрации различаются. Фильтрация элементов ориентирования, не измеряемых датчиками, происходит в режиме памяти. В случае когда элемент ориентирования измеряется датчиком, при синтезе фильтра ошибка датчика включается в вектор оцениваемых параметров, поскольку она не является белым шумом.

Описанный алгоритм интерполяции позволяет оценить элементы внешнего ориентирования каждой строки изображения. Картографические координаты каждой точки строки рассчитываются по оцененным элементам ориентирования с помощью того же преобразования F, что и для кадрового изображения.

Подпись: Рис. 3. Пример оценки координаты БЛА нестационар-ным фильтром-интерполяторомПодпись: Рис. 2. Структурная схема дискретного нестационарного фильтра для оценки элементов внешнего ориентированияДля исследования разработанных комплексных методов картографической привязки построена имитационная модель комплекса дистанционного мониторинга, в котором координаты носителя измеряются спутниковой радионавигационной системой без использования дифференциального режима, высота – баровысотомером, непосредственные измерения углов отсутствуют. Результаты моделирования показывают, что применение комплексного метода картографической привязки кадрового изображения по навигационным данным и опорным точкам даже при наличии одной ОТ дает ошибку картографической привязки не более 30 м, тогда как ошибка при привязке только по навигационным данным превосходит 120 м. При наличии трех и более ОТ ошибка привязки разработанным методом не превосходит ошибку привязки только по ОТ и соответствует точности карты. Комплексный метод картографической привязки строчного изображения по навигационным данным и ОТ позволяет определять картографические координаты точек изображения с ошибкой не более 40 м при наличии хотя бы одной ОТ на изображении длиной до 15 км, что тоже намного меньше ошибки, равной 120 м, при использовании только навигационных данных. Таким образом, точность предлагаемых методов привязки кадрового и строчного изображений при наличии даже одной опорной точки удовлетворяет типичным требованиям, тогда как использование традиционных методов в рассматриваемом комплексе позволяет достигнуть требуемой точности только для кадрового изображения и при наличии не менее трех ОТ.

Разработанное программное обеспечение картографической привязки кадровых и строчных изображений с использованием предлагаемых комплексных методов привязки обеспечивает более высокую точность определения картографических координат точек изображения по сравнению с традиционными методами привязки. Программный модуль может быть использован в комплексах дистанционного мониторинга.

Список литературы

1.                    Proceedings of Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. -1997.-v.1.-751 p., v.2.-825 p.

2.                    Лобанов А.Н. Фотограмметрия. - М.: Недра, 1984. - 520 с.

3.                    Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. - М.: Связь, 1976. - 496 с .


Постоянный адрес статьи:
http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=892&lang=
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.53Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2000 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: