Ортокоррекция данных OrbView-3 с помощью GDAL: различия между версиями
Komяpa (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Komяpa (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
1. Скачиваем нужные участки рельефа SRTM в геотиффах, для распрямления по ним снимков. Для этого: | 1. Скачиваем нужные участки рельефа SRTM в геотиффах, для распрямления по ним снимков. Для этого: | ||
* на странице http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp смотрим на картинку и выписываем куда-нибудь номера рядов и столбцов с интересующей нас местностью; | |||
* скачиваем с http://gis-lab.info/data/srtm-tif выбранные zip-файлы, складываем в один каталог; | |||
* распаковываем: | |||
for i in srtm*zip; do yes|unzip $i; done | for i in srtm*zip; do yes|unzip $i; done | ||
Версия от 17:44, 15 января 2012
Снимки Orbview-3 доступны в исходном виде, без орторектификации. Чтобы привести их в состояние, пригодное для работы, а не только для любования, нужно орторектификацию выполнить.
Быстрый мануал
Три простых шага для получения компактного восьмибитного растра из исходного:
1. Скачиваем нужные участки рельефа SRTM в геотиффах, для распрямления по ним снимков. Для этого:
- на странице http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp смотрим на картинку и выписываем куда-нибудь номера рядов и столбцов с интересующей нас местностью;
- скачиваем с http://gis-lab.info/data/srtm-tif выбранные zip-файлы, складываем в один каталог;
- распаковываем:
for i in srtm*zip; do yes|unzip $i; done
2. Для удобства объединяем все тиффы в виртуальный растр:
gdalbuildvrt srtm.vrt srtm*tif
3. Для получения компактного восьмибитного геотиффа из исходного сырого делаем следующее:
gdalwarp -co TILED=YES -co JPEG_QUALITY=85 -co COMPRESS=JPEG -multi -dstnodata 0 -srcnodata 0 -overwrite -ot byte -t_srs epsg:3857 -rpc -to 'RPC_DEM=/home/kom/Downloads/srtm.vrt' 3v050901p0000883761a520004300642m_001631911.tif 3v050901p0000883761a520004300642m_001631911.rec.tif
TODO:
- Узнать, как в том же шаге сделать internal nodata mask, для более аккратных краёв изображения;
Развёрнутое описание
На этой странице рассказано про варианты преобразований. Если вы видите, что автор — дилетант и пропустил какие-то очевидные для специалиста вещи (а автор на самом деле дилетант) — не стесняйте себя, исправьте.
Для тех, кто не хочет читать длинные рассуждения с примерами — краткие выводы:
- gdalwarp без DEM — очень грубая привязка.
- gdalwarp с DEM — получше, но всё равно неточно.
- ENVI EX с DEM — практически идеально, только дорого.
Для начала, заглянем в содержимое ZIP-архива с одной сценой, скачанного с сайта USGS:
$ ls -1 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680* 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.dbf 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.prj 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shp 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shx 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.att 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.dbf 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.eph 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jgw 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jpg 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.prj 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.pvl 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_rpc.txt 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shp 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shx 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.dbf 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.prj 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shp 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shx 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif
Имеем: шейп-файлы с покрытием, jpg с "превьюшкой" (привязанный!), собственно TIFF с данными, файл с параметрами RPC преобразований (scene_rpc.txt), файл scene.pvl, содержащий некое описание данных и их параметров.
Если загрузить, например, в qgis, TIFF-файл с данными, то никакой привязкой там пахнуть и не будет. Попробуем разобраться:
$ gdalinfo 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif
Warning 1: TIFFReadDirectory:Unknown field with tag 34000 (0x84d0) encountered
Driver: GTiff/GeoTIFF
Files: 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_rpc.txt
Size is 8016, 25600
Coordinate System is `'
Metadata:
TIFFTAG_MINSAMPLEVALUE=0
TIFFTAG_MAXSAMPLEVALUE=2047
Image Structure Metadata:
INTERLEAVE=BAND
RPC Metadata:
LINE_OFF= +012800.00 pixels
SAMP_OFF= +004008.00 pixels
LAT_OFF= +55.02030000 degrees
LONG_OFF= +027.04780000 degrees
HEIGHT_OFF= +0179.000 meters
LINE_SCALE= +012800.00 pixels
SAMP_SCALE= +004008.00 pixels
LAT_SCALE= +00.12380000 degrees
LONG_SCALE= +000.06850000 degrees
HEIGHT_SCALE= +0300.000 meters
LINE_NUM_COEFF= -2.104832000000000E-03 -1.642616000000000E-02 -1.027459000000000E+00 +4.182002500000000E-03 -1.902795200000000E-03 +1.614313300000000E-05 +4.786355800000000E-04 -2.127866900000000E-04 +6.958830700000000E-03 -2.260572200000000E-06 -2.225955200000000E-07 -3.746937200000000E-07 +4.648645700000000E-04 -1.801288800000000E-08 +5.140758300000000E-06 +7.566147900000000E-04 -5.452440900000000E-07 +1.394079900000000E-07 -1.828159600000000E-05 +2.421558100000000E-09
LINE_DEN_COEFF= +1.000000000000000E+00 -5.006651300000000E-04 -1.457830900000000E-03 +6.037474400000000E-04 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00
SAMP_NUM_COEFF= +3.145351000000000E-04 +1.023427000000000E+00 -3.439455200000000E-03 +1.730013100000000E-02 +5.102439600000000E-03 +1.245288300000000E-03 -1.578704500000000E-03 -2.939111200000000E-03 -2.317010900000000E-04 +2.847267800000000E-05 +2.422610700000000E-05 +6.633964600000000E-06 -1.694999000000000E-03 +6.913555700000000E-07 +1.531221300000000E-04 +1.486522300000000E-05 +1.555096200000000E-07 -5.617327200000000E-06 -2.950330800000000E-05 +1.262439900000000E-08
SAMP_DEN_COEFF= +1.000000000000000E+00 -6.035266200000000E-04 +6.161647000000000E-03 +6.386015900000000E-04 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00 +0.000000000000000E+00
Corner Coordinates:
Upper Left ( 0.0, 0.0)
Lower Left ( 0.0,25600.0)
Upper Right ( 8016.0, 0.0)
Lower Right ( 8016.0,25600.0)
Center ( 4008.0,12800.0)
Band 1 Block=8016x1 Type=UInt16, ColorInterp=Gray
Как и ожидалось, в файле не содержится данных о привязке. Зато GDAL прочитал данные RPC (rational polynomial coefficients), нужные для корректной привязки и трансформации. Подробнее про орторектификацию с использованием RPC можно прочитать по ссылкам из темы форума: http://gis-lab.info/forum/viewtopic.php?p=27889#p27889. Если команда gdalinfo у вас не вывела метаданные RPC, проверьте версию --- нужен GDAL не менее 1.8.1.
Для корректной орторектификации требуются параметры RPC и информация о высоте над геоидом. Что-то там про высоту в выводе gdalinfo есть (интересующиеся могут разобраться с этим самостоятельно). Попробуем в лоб:
$ gdalwarp -rpc 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif test.tif
Warning 1: TIFFReadDirectory:Unknown field with tag 34000 (0x84d0) encountered
Creating output file that is 12925P x 23537L.
Warning 1: TIFFReadDirectory:Unknown field with tag 34000 (0x84d0) encountered
Processing input file 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif.
0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.
$ gdalinfo test.tif
Driver: GTiff/GeoTIFF
Files: test.tif
test_rpc.txt
Size is 12925, 23537
Coordinate System is:
GEOGCS["WGS 84",
DATUM["WGS_1984",
SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,
AUTHORITY["EPSG","7030"]],
AUTHORITY["EPSG","6326"]],
PRIMEM["Greenwich",0],
UNIT["degree",0.0174532925199433],
AUTHORITY["EPSG","4326"]]
Origin = (26.981501010426538,55.143013345911761)
Pixel Size = (0.000010399352347,-0.000010399352347)
Metadata:
AREA_OR_POINT=Area
Image Structure Metadata:
INTERLEAVE=BAND
Corner Coordinates:
Upper Left ( 26.9815010, 55.1430133) ( 26d58'53.40"E, 55d 8'34.85"N)
Lower Left ( 26.9815010, 54.8982438) ( 26d58'53.40"E, 54d53'53.68"N)
Upper Right ( 27.1159126, 55.1430133) ( 27d 6'57.29"E, 55d 8'34.85"N)
Lower Right ( 27.1159126, 54.8982438) ( 27d 6'57.29"E, 54d53'53.68"N)
Center ( 27.0487068, 55.0206286) ( 27d 2'55.34"E, 55d 1'14.26"N)
Band 1 Block=12925x1 Type=UInt16, ColorInterp=Gray
Ага, появились вполне правдоподобные данные привязки (в географической СК, правда). Загружаем полученный файл в QGIS... Гм, в выбранный район, конечно, попали. Но привязка получилась плюс-минус лапоть. Причём лапоть семидесятиметровый.
Гугл рассказал, что для точной привязки нужно использовать данные рельефа DEM (digital elevation model). ОК. Идём на сайт Aster GDEM (http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/index.jsp), регистрируемся, заходим в раздел Search. Выбираем "Select tiles by shapefile", скармливаем файл покрытия scene.shp, скачиваем найденное, распаковываем. Получаем несколько (в данном случае — 4) файлов с данными DEM с именами вида ASTGTM2_N55E026_dem.tif (один тайл соответствует "квадрату" градусной сетки). К сожалению, ни GDAL, ни ENVI EX не умеет работать с несколькими файлами DEM для одной сцены. Поэтому склеиваем их с помощью gdal_merge.py в один GeoTIFF:
$ gdal_merge.py -o DEM_merged.tif ASTGTM2_N5[45]E02[67]/*_dem.tif 0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.
Документация на gdalwarp говорит, что для орторектификации можно указать DEM-файл с помощью параметра -to 'RPC_DEM=DEM_merged.tif'. Пробуем:
$ gdalwarp -rpc -to 'RPC_DEM=/home/ftp/maps/GDEM/DEM_merged.tif' 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif test.tif Warning 1: TIFFReadDirectory:Unknown field with tag 34000 (0x84d0) encountered Processing input file 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif. 0...10...20...30...40...50...60...70...80...90...100 - done.
Загружаем в QGIS — совсем другой коленкор! Хотя всё равно получили погрешность порядка 10 метров. Причины слёту не выяснены, да и иметь растр, "перекрученный" в географическую СК, как-то не очень хочется. Как трансформировать с использованием RPC напрямую в, например, UTM zone 35, понять пока не удалось.
Зато, если скормить исходный растр и DEM программе (увы, платной и под Windows) ENVI EX, она после длительного пережёвывания на выходе даст практически идеально привязанный файл в проекции UTM нужной зоны. Пример можно увидеть здесь: http://latlon.org/~jek/osm/ov3-sample.jpg . Если вы знаете, как достичь таких же результатов с помощью GDAL — поделитесь.
