Ортокоррекция данных OrbView-3 с помощью GDAL
Введение
В данной статье рассматривается способ ортокоррекции космических снимков с КА OrbView-3 при помощи библиотеки GDAL.
Сами космические снимки с КА OrbView-3 свободно распространяются и могут быть получены через каталог данных OrbView-3. Однако, в исходном виде снимки не имеют географической привязки - в формат распространения TIFF не внедрены специальные теги для описания привязки, т.е. формат не представляет из себя классического GeoTIFF. В комплекте поставки имеются все необходимые метаданные для осуществления привязки и ортокоррекции снимков. Как это осуществить будет рассказано далее.
Программное обеспечение и данные
Для выполнения ортокоррекции космического снимка необходимы следующие файлы:
- Свободно распространяемое программное обеспечение gdalwarp, gdalbuildvrt из состава библиотеки GDAL.
- Космический снимок с КА OrbView-3
- Рельеф на территорию съемки в формате DEM (Digital elevation model)
Для получения программного обеспечения можно перейти по ссылке, где перечислены варианты загрузки.
Снимки на необходимую территорию ищем в каталоге.
В качестве рельефа могут быть использованы: SRTM, ASTER GDEM v.1 и v.2 и др. Рельеф загружаем от сюда:
Для примера получения необходимых данных о рельефе рассмотрим способ с данными SRTM. Для получения файла рельефа необходимо:
- На странице SRTM Data Selection Options выписываем номера рядов и столбцов с территорией съемки.
- Скачиваем с http://gis-lab.info/data/srtm-tif выбранные zip-файлы и складываем в один каталог.
- Распаковываем (команда для операционной системы UNIX) for i in srtm*zip; do yes|unzip $i; done
- Объединяем все файлы SRTM в формате GeoTIFF в единый виртуальный растр Команда для операционной системы UNIX: gdalbuildvrt srtm.vrt srtm*tif Команда для операционной системы UNIX: gdalbuildvrt.exe srtm.vrt srtm*tif
Для демонстрации операций по ортокоррекци можно воспользоваться подготовленными наборами данных (снимки и рельеф) по Курской области и Республике Беларусь.
Набор данных по Курской области включает в себя:
3V050401P0000692211A520018202082M_001639429.ZIP - космический снимок с КА OrbView-3 (архив) 3v050401p0000692211a520018202082m_001639429_ortho.img - результат ортокоррекции снимка в формате ERDAS Imagine, выполненный в GDAL 3v050401p0000692211a520018202082m_001639429_ortho.img.aux.xml - " - 3v050401p0000692211a520018202082m_001639429_ortho.rrd - " - dem.tfw - файл рельефа на территорию съемки dem.tif - " - dem.tif.aux.xml - " - dem.tif.ovr - " - dem.tif.xml - " - kursk_ortho.7z - результат ортокоррекции снимка в формате TIFF, выполненный в GDAL (архив) kursk_ortho_envi_orbview.7z - результат ортокоррекции снимка в формате TIFF, выполненный в ENVI (архив)
Набор данных по Республике Беларусь включает в себя:
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.zip - космический снимок с КА OrbView-3 (архив) aster_gdem.tif - файл рельефа на территорию съемки ov3-check.7z - наземные точки снятые с помощью GPS result_envi.tif - результат ортокоррекции снимка, выполненный в ENVI EX result_gdal.7z - результат ортокоррекции снимка, выполненный в GDAL (архив) result_gdal_geoid_corrected.7z - результат ортокоррекции снимка с использованием коррекции геоида, выполненный в GDAL (архив) tracks.7z - наземные точки снятые с помощью GPS
Подготовка к ортокорреции
В данной статье все примеры будут демонстрироваться на наборе данных по Республике Беларусь.
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:
Bishop проверить с параметром -wo "INIT_DEST=NO_DATA" или -wo "INIT_DEST=0" (для случая -dstnodata 0)
подробнее о параметрах
- Узнать, как в том же шаге сделать internal nodata mask, для более аккуратных краёв изображения;
Развёрнутое руководство
Здесь рассказывается про разные варианты преобразований. Если вы видите, что автор пропустил какие-то очевидные для специалиста вещи — пожалуйста, исправьте.
Использованный пример
Здесь используются иллюстрации из сцены Orbview-3 на территорию Республики Беларусь. Вы можете использовать этот же пример для своих экспериментов.
- Оригинальный снимок 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680, скачанный через EarthSat (скачать)
- Фрагмент ASTER GDEM использованный для орторектификации (скачать)
- Треки (GPX) для проверки результата (скачать)
- Результат орторектификации в ENVI EX (скачать)
Процесс
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.
Bishop Проверено опытным путем. Автор при ортокоррекции с использованием ENVI EX применял поправку геоида (22.016 м)
Bishop В GDAL чтобы получить аналогичные результаты нужно добавить:
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' -to 'RPC_HEIGHT=22.016' 3v050901p0000883761a520004300642m_001631911.tif 3v050901p0000883761a520004300642m_001631911.rec.tif
Bishop Расчет может быть сделан онлайн на этом ресурсе. Я взял среднюю точку снимка.
Bishop Кроме того, для устранения потери разрешения необходимо в исходном файле добавить контрольные точки в WGS84/UTM соответствующей зоны (в нашем случае 35N). Для этого в файле номер_сцены.pvl ищем координаты углов в СК WGS84, пересчитываем их в WGS84/UTM и добавляем их к файлу. Ну и выходной файл создавать в той же СК WGS84/UTM.
Сравнение результатов ENVI EX + ASTER GDEM, GDAL + ASTER GDEM и GDAL + SRTM
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.
Bishop Так делать не рекомендую - есть подозрение, что точки привязки неверно берутся - лучше самостоятельно прописать в СК WGS84/UTM.
Теперь посмотрим еще раз, прописалась ли информация в результирующий файл:
$ 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'.
Bishop И не забываем про геоид -to 'RPC_HEIGHT=22.016'
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.
Для трансформации в другую систему координат просто добавьте -t_srs proj_definition. Если при этом gdalwarp отказывается трансформировать что-либо, скачайте соседние тайлы GDEM — скорее всего, "поля" в трансформированном растре "выскакивают" к соседям.
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 результата:
Если вы знаете, как достичь таких же результатов с помощью GDAL — поделитесь.
Bishop Поделился