Ортокоррекция космических снимков с использованием RPC

Материал из GIS-Lab
Версия от 22:28, 28 февраля 2012; Максим Дубинин (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Эта страница опубликована в основном списке статей сайта
по адресу http://gis-lab.info/qa/ortho-rpc.html


Теоретические основы процесса ортокоррекции данных дистанционного зондирования

Содержание

Введение

Эта статья излагает основы теории ортокоррекции космических снимков видимого диапазона электромагнитных волн полученных с космических аппаратов (КА) высокого (2 - 1 м) и сверхвысокого (лучше 1 м) разрешения на местности. Наиболее известными представителями этого класса КА являются: Ikonos, QuickBird, GeoEye-1, WorldView-1, WorldView-2.

Определение

Начнем с определения, что же такое ортокоррекция.
Ортотрансформирование (ортокоррекция) изображения (снимка) – математически строгое преобразование исходного изображения (снимка) в ортогональную проекцию и устранение искажений, вызванных рельефом, условиями съемки и типом камеры.[1]

Иногда употребляют термин орторектификация, который по сути является англоизмом термина orthorectification.
На самом деле orthorectification — ОИ ортотрансформирование, ортоисправление ортокоррекция (orthocorrection) с трансформированием изображения в заданную проекцию[2]

Существует еще и такое определение. Ортотрансформирование, орторектификация (orthorectification, ortho-transformation, orthofototransformation) — устранение на изображении геометрических искажений, вызванных рельефом, для создания ортофото-снимков, ортофотокарт, ортофотопланов и др. ортотрансформированных (орторектифицированных) изображений и продуктов[3].

Что такое ортотрансформация? Это процесс геометрической коррекции изображений, при котором устраняются перспективные искажения, развороты, искажения вызванные дисторсией объектива и другие. Изображение при этом приводится к плановой проекции, то есть такой, при которой каждая точка местности наблюдается строго вертикально, в надир. Чтобы выполнить такое преобразование необходимо устранить искажения, вызванные рельефом. Следовательно, для трансформации нужна модель рельефа, нужно знать высоту местности для каждой точки снимка.[4]

Перераспределение пикселов на изображении в результате ортокоррекции

Почему нужно выполнять ортокоррекцию космических снимков, ведь КА осуществляют съемку с очень большой высоты (сотни километров) и искажения минимальны? Дело в том, что КА не может все время снимать в надир, иначе пришлось бы ждать очень большое время когда он пройдет над заданной точкой, ведь захват аппаратуры наблюдения не превышает 20 км, а продолжительность полного покрытия межвиткового интервала полосами захвата более 100 дней. Для устранения этого недостатка КА "доворачивают" и большинство кадров получаются перспективными. Следует заметить, что углы съемки могут достигать 45 градусов, и при такой высоте это приводит к значительным искажениям.

Зачем проводить ортокоррекцию космических снимков, если все и так на изображении можно различить, а в результате дополнительных операций качество ухудшится? Если целью стоит только выявление фактов по изображению и никаких требований к точности позиционирования, измерению длин и площадей не предъявляется, то проводить ортокоррекцию вовсе не обязательно. Но если нужны измерительные и позиционные свойства изображения, а также если необходимо точное совмещение разновременных изображений (или даже стыковка перекрывающихся включений), то ортокоррекция крайне рекомендуется.

Необходимые данные

Для проведения ортокоррекции космического снимка необходимо:

  • Космический снимок в одном из форматов поставки (обычно GeoTIFF)
  • Данные RPC к снимку
  • Информация о рельефе в виде DEM (Digital Elevation Model)

Космические снимки

Рассмотрим подробнее комплекты поставки основных компаний рынка детальной космической съемки: GeoEye и DigitalGlobe (образы продукции собраны на отдельной странице).

GeoEye

Продуктовая линейка GeoEye включает в себя[5]:

  • Geo
  • GeoProfessional
  • GeoStereo

Подробнее о продуктах компании можно почитать скачав брошюру Product Guide (требует регистрацию, но потом дает прямую ссылку).

Нас в первую очередь интересует продукт Geo - который представляет набор данных подготовленный к ортокоррекции (он же самый дешевый).

Комплект поставки продукции GeoEye включает в себя (на примере Transportation GeoEye-1 Sample):

GeoEye_logo.tif
po_344780_aoi.dbf
po_344780_aoi.prj
po_344780_aoi.shp
po_344780_aoi.shx
po_344780_component.dbf
po_344780_component.prj
po_344780_component.shp
po_344780_component.shx
po_344780_image.dbf
po_344780_image.prj
po_344780_image.shp
po_344780_image.shx
po_344780_metadata.txt
po_344780_rgb_0000000.hdr
po_344780_rgb_0000000.tfw
po_344780_rgb_0000000.tif
po_344780_rgb_0000000_ovr.jgw
po_344780_rgb_0000000_ovr.jpg
po_344780_rgb_0000000_rpc.txt
SingleOrganization_license.txt

Как можно заметить все файлы начинаются на po_344780 - это номер заказа по которому подготовлен это рабочий набор.

В комплекте поставки имеются три shape-файла (район заказа, проекции изображений), текстовый файл метаданных, собственно изображение в формате GeoTIFF, уменьшенное изображение в формате JPEG с привязкой и файл с RPC данными. Следует отметить, что программное обеспечение воспринимает изображение не как один файл в формате GeoTIFF, а как набор из файлов, в который входят, для нашего случая, еще и файлы с расширением hdr, tfw, _rpc.txt.

Аналогичный состав имеет комплект поставки материалов съемки с КА Ikonos.

А вот комплект поставки с третьего КА компании - OrbView-3, который стал свободно доступен (подробнее можно почитать на странице описания каталога данных OrbView-3), имеет ряд нюансов.

Комплект поставки продукции GeoEye с КА OrbView-3 включает в себя (на примере территории в Белоруссии):

3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.att
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.eph
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jgw
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.jpg
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.pvl
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.shx
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680.tif
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_aoi.shx
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_rpc.txt
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.dbf
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.prj
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shp
3v050909p0000897861a520004700712m_001631680_src.shx
unrestricted_license.txt

Как видим названия файлов также имеют общую часть 3v050909p0000897861a520004700712m_001631680 - здесь мы видим дату съемки 050909 (2005-09-09T09:32:38.745600Z), номер в каталоге и уровень обработки 897861a (89786 и 1А), номер заказа 001631680 (OPS001631680). А вот состав файлов отличается. Но главное отличие, что поставляемые TIFF файлы не имеют географической привязки и описания СК, внедренные в файл.

Для ортокоррекции таких файлов необходима предварительная подготовка (см. например, Ортокоррекция космических снимков в wxGIS и Ортокоррекция данных OrbView-3 с помощью GDAL)

DigitalGlobe

Продуктовая линейка DigitalGlobe включает в себя[6]:

В продуктовой линейке нас интересует продукты Basic Imagery и Standard Imagery. Рассмотрим продукт Standard Imagery. Комплект поставки продукции DigitalGlobe включает в себя (на примере QuickBird: Ortho ready standard Bundle 16bit):

|-005554608030_01
| |-005554608030_01_P001_MUL
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001-BROWSE.JPG
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.IMD
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.RPB
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.TIF
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.TIL
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001.XML
| | |-05JUL04180116-M2AS-005554608030_01_P001_README.TXT
| | |-DEMONSTRATION.TXT
| |-005554608030_01_P001_PAN
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001-BROWSE.JPG
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.IMD
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.RPB
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.TIF
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.TIL
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001.XML
| | |-05JUL04180116-P2AS-005554608030_01_P001_README.TXT
| | |-DEMONSTRATION.TXT
| |-GIS_FILES
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_ORDER_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_PRODUCT_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_STRIP_SHAPE.shx
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.dbf
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.shp
| | |-005554608030_01_TILE_SHAPE.shx
| |-005554608030_01_LAYOUT.JPG
| |-005554608030_01_README.TXT
| |-005554608030_01_README.XML
|-005554608030_01.MAN
|-005554608030_01_EOT.TXT

Как можно видеть структура папок и файлов в поставке с КА QuickBird отличаются от продуктов компании GeoEye.

В данном продукте имеются как панхроматический, так и мультиспектральный снимок. Панхроматический имеет размер пиксела 0,6 метра, а мультиспектральный - 2,4 метра. Каждый из снимков лежит в соответствующей папке 005554608030_01_P001_PAN и 005554608030_01_P001_MUL.

Посмотрим, какие данные составляют снимок:

  • файл, который оканчивается на -BROWSE.JPG, представляет собой уменьшенную копию изображения
  • файлы с расширениями IMD (image metadata), XML, _README.TXT содержат метаданные изображения
  • файл с расширением RPB содержит RPC данные
  • файл с расширением TIF - это само изображение
  • файл с расширением TIL содержит в себе схему нарезки на тайлы.

Следует обратить внимание, что если изображение разделено на тайлы, то файл RPC данных будет один для всех растровых файлов. Например, рассмотрим такой набор данных.

08JUL17070604-M2AS_R1C1-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS_R1C2-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS_R2C1-052053322020_01_P001.TIF
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.IMD
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.RPB
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.TIL
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001.XML
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001_README.TXT
08JUL17070604-M2AS-052053322020_01_P001-BROWSE.JPG
BASE.TXT

Здесь мы видим три растра и один TIL и RPB файл. Рассмотрим, что из себя представляет TIL файл.

bandId = "Multi";
numTiles = 3;
tileSizeX = 4096;
tileSizeY = 4096;
tileUnits = "Pixels";
tileOverlap = 0;
BEGIN_GROUP = TILE_1
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R1C1-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 0;
	ULRowOffset = 0;
	URColOffset = 4095;
	URRowOffset = 0;
	LRColOffset = 4095;
	LRRowOffset = 4095;
	LLColOffset = 0;
	LLRowOffset = 4095;
	ULLon =     63.71122049;
	ULLat =     56.27582320;
	URLon =     63.86991680;
	URLat =     56.27480990;
	LRLon =     63.86791836;
	LRLat =     56.18651934;
	LLLon =     63.70958654;
	LLLat =     56.18752929;
	ULX = 544040.40000002;
	ULY = 6237005.99999958;
	URX = 553868.40000006;
	URY = 6237005.99999954;
	LRX = 553868.40000006;
	LRY = 6227177.99999955;
	LLX = 544040.40000002;
	LLY = 6227177.99999959;
END_GROUP = TILE_1
BEGIN_GROUP = TILE_2
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R1C2-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 4096;
	ULRowOffset = 0;
	URColOffset = 6907;
	URRowOffset = 0;
	LRColOffset = 6907;
	LRRowOffset = 4095;
	LLColOffset = 4096;
	LLRowOffset = 4095;
	ULLon =     63.86995555;
	ULLat =     56.27480962;
	URLon =     63.97888572;
	URLat =     56.27399629;
	LRLon =     63.97663705;
	LRLat =     56.18570843;
	LLLon =     63.86795703;
	LLLat =     56.18651907;
	ULX = 553870.80000006;
	ULY = 6237005.99999954;
	URX = 560617.20000015;
	URY = 6237005.99999951;
	LRX = 560617.20000014;
	LRY = 6227177.99999952;
	LLX = 553870.80000006;
	LLY = 6227177.99999955;
END_GROUP = TILE_2
BEGIN_GROUP = TILE_3
	filename = "08JUL17070604-M2AS_R2C1-052053322020_01_P001.TIF";
	ULColOffset = 0;
	ULRowOffset = 4096;
	URColOffset = 4095;
	URRowOffset = 4096;
	LRColOffset = 4095;
	LRRowOffset = 5325;
	LLColOffset = 0;
	LLRowOffset = 5325;
	ULLon =     63.70958614;
	ULLat =     56.18750773;
	URLon =     63.86791788;
	URLat =     56.18649778;
	LRLon =     63.86732029;
	LRLat =     56.15999958;
	LLLon =     63.70909755;
	LLLat =     56.16100852;
	ULX = 544040.40000002;
	ULY = 6227175.59999959;
	URX = 553868.40000006;
	URY = 6227175.59999955;
	LRX = 553868.40000006;
	LRY = 6224225.99999956;
	LLX = 544040.40000002;
	LLY = 6224225.99999959;
END_GROUP = TILE_3
END;

Как можно заметить, TIL файл содержит в себе перечень названий растров и их углы в географической, проекционной и пиксельной СК (некоторый аналог VRT формата из библиотеки GDAL). Программное обеспечение работает с таким файлом, как с целым изображением.

Большинство программного обеспечения при работе с TIL выставляет СК WGS84 и использует градусные координаты, что приводит к тому, что растр "сплющивается" с потерей разрешения на местности, а значит и качества. В таком случае, чтобы корректно выполнить ортокоррекцию такого набора, необходимо выполнить мозаику тайлов в единое изображение с тем же именем, как и RPB файл.

Данные RPC

Самый правильный способ обработки данных для ортокоррекции требует реконструкции геометрии датчика в момент регистрации для каждой строки изображения. Классический фотограмметрический способ основан на извлечении цифровой модели местности (ЦМР) с помощью обработки стереопары снимков и сопровождается ортотрансформированием одного из двух изображений; также возможно использовать существующие ранее ЦМР, качество которых соответствует масштабу конечного продукта, и использовать наземные точки привязки - (Ground Control Points – GCP). Это последнее звено обработки обычно следует за обработкой спутниковых данных, т.к. не все спутниковые датчики способны получать стерео пары, и в большинстве случаев требуется обработка единичных сцен.

Наиболее часто применяемые методы для трансформирования основаны на использовании модели датчика, которая может иметь два типа: физический или типовой. Главное их различие состоит в том, что физические модели являются строгими и требуют знания параметров определенного датчика, для которого они были разработаны; каждый используемый параметр имеет физическое значение. Типовые модели датчика, со своей стороны, независимы от датчика, они являются общей информацией о датчике и не требуют точных физических значений параметров процесса получения изображения.

Строгая модель позволяет получить точное трехмерное описание и ортотрансформирование изображений. Типовая модель датчика обеспечивает только отношения, существующие между трехмерными координатами объекта и соответствующими координатами изображения в типовой математической форме.

Модель камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов) можно считать одной из обобщающих моделей, используемых вместо строгих моделей уже более десяти лет (Greve и др. 1992 г .). Она выражает отношения между объектом и координатами изображения с помощью коэффициентов многочленов. Эти коэффициенты называются коэффициентами рационального многочлена (RPC – Rational Polynomial Coefficients).

Надо полагать, что для получения неизвестных коэффициентов модели лучше ввести в вычисление строгие параметры датчика, даже в том случае, если обобщенная модель позволяет применять фотограмметрические процедуры без знания строгой физической модели датчика, типа датчика и процедуры получения изображения. Точность этих параметров влияет на точность конечных продуктов, даже если коэффициенты также могут быть вычислены, только начинаясь с соответствующего количества GCP, опознанных на изображении и измеренных по картам ( Tao и др. 2001 г .).[7]

Метод, основанный на RPC, был принят для обработки спутниковых данных в компаниях DigitalGlobe и GeoEye. Некоторые поставщики спутниковых данных, предоставляя коэффициенты рациональной функции, одновременно с этим частично скрывают информацию о датчике ради сохранения технологического «ноу-хау» . Для конечного же пользователя доступность RPC и программного обеспечения, основанного на них, облегчает точную геометрическую обработку изображений и позволяет обрабатывать данные, полученные от разнообразных датчиков, без необходимости добавлять новые модули к своему программному обеспечению.

Для проведения ортокоррекции материалов космической съемки необходимы файлы с данными RPC, вычисленными с применением строгой модели сенсора. При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении, как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты.[7]:

Перечень данных RPC приведен в таблице[7].

Наименование параметра Описание
HEIGHT_OFF сдвиг высоты в метрах
HEIGHT_SCALE нормализующий коэффициент для высоты
LAT_OFF сдвиг широты в градусах в десятичном формате
LAT_SCALE нормализующий коэффициент для широты
LINE_DEN_COEFF список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя строки
LINE_NUM_COEFF список 20 коэффициентов для многочлена числителя строки
LINE_OFF сдвиг строки в пикселах
LINE_SCALE нормализующий коэффициент для строки
LONG_OFF сдвиг долготы в градусах в десятичном формате
LONG_SCALE нормализующий коэффициент для долготы
LONG_OFF сдвиг долготы в градусах в десятичном формате
LONG_SCALE нормализующий коэффициент для долготы
SAMP_DEN_COEFF список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя колонки
SAMP_NUM_COEFF список 20 коэффициентов для многочлена числителя колонки
SAMP_OFF сдвиг колонки в пикселах
SAMP_SCALE нормализующий коэффициент для колонки

Каждый многочлен используется до третьего порядка по P, L, H. Поэтому для каждой комбинации широты, долготы и высоты можно вычислить, какой пиксел (выборку, строку) следует рассматривать.

Для того чтобы использовать модель камеры спутника в виде обобщенных аппроксимирующих функций (рациональных полиномов), обязательно надо иметь DEM, иначе обработка должна выполняться с постоянным значением превышения, например для полностью плоских областей. Результаты могут быть улучшены, если использовать одну или более наземных точек привязки - GCP ( Ground Control Points )[7].

При использовании файла RPC можно вычислить нормализованную колонку и строку в изображении как коэффициенты многочленов нормализованной геодезической широты, долготы и высоты, Для этих вычислений применяются следующие выражения:

~r_n = \frac{\sum^{20}_{i=1} LineNumCoef_i * \rho_i(P,L,H)}{\sum^{20}_{i=1} LineDenCoef_i * p_i(P,L,H)}

~c_n = \frac{\sum^{20}_{i=1} SamNumCoef_i * \rho_i(P,L,H)}{\sum^{20}_{i=1} SamDenCoef_i * p_i(P,L,H)}

где ~r_n, c_n, P, L, H - нормализованные значения, выраженные как :

~P = \frac{(Latitude - LatOff)}{LatScale}

~L = \frac{(Longitude - LonOff)}{LonScale}

~H = \frac{(Height - HgtOff)}{HgtScale}

~r_n = \frac{(Row - LinOff)}{LinScale}

~c_n = \frac{(Column - SamOff)}{SamScale}

и:

LineNumCoef - список 20 коэффициентов для многочлена числителя строки;

LineDenCoef - список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя строки;

SamNumCoef - список 20 коэффициентов для многочлена числителя колонки;

SamDenCoef - список 20 коэффициентов для многочлена знаменателя колонки;

LatOff - сдвиг широты в градусах в десятичном формате;

LonOff - сдвиг долготы в градусах в десятичном формате;

LinOff - сдвиг строки в пикселах;

SamOff - сдвиг колонки в пикселах;

HgtOff - сдвиг высоты в метрах;

LinScale - нормализующий коэффициент для строки;

SamScale - нормализующий коэффициент для колонки;

LatScale - нормализующий коэффициент для широты;

LonScale - нормализующий коэффициент для долготы;

HgtScale - нормализующий коэффициент для высоты.

Числитель и знаменатель рациональной функции полиномиального уравнения представляет собой сумму 20-ти кубических полиномиальных функций и могут быть представлены в следующем виде: ~\sum^{20}_{i=1} C_i * \rho_i(P,L,H) = C_1 + C_6*L*H + C_{11}*P*L*H + C_{16}*P^3

~+ C_2*L + C_7*P*H + C_{12}*L^3 + C_{17}*P*H^2

~+ C_3*P + C_8*L^2 + C_{13}*L*P^2 + C_{18}*L^2*H

~+ C_4*H + C_9*P^2 + C_{14}*L*H^2 + C_{19}*P^2*H

~+ C_5*L*P + C_{10}*H^2 * C_{15}*L^2*P + C_{20}*H^3[8]

Каждый многочлен используется до третьего порядка по P, L, H. Поэтому для каждой комбинации широты, долготы и высоты можно вычислить, какой пиксел (выборку, строку) следует рассматривать.[7]

Информация о рельефе

Для выполнения ортокоррекции необходим файл рельефа в растровом виде (DEM, Digital elevation model). Высотные данные могут быть получены в результате наземных измерений, при помощи горизонталей с топографической карты, с помощью стереосъемки, по радарным данным или из общедоступных грубых ЦМР: SRTM (разрешение 30-90 м) и ASTER GDEM (разрешение (15-90 м).

Наиболее удобным представляется использование данных ASTER GDEM, которые можно получить с этого ресурса (требуется предварительная регистрация). Для поиска необходимых участков ЦМР, очень удобно подставлять в качестве условий поиска шейп-файлы из поставки снимков.

Интерфейс поиска каталога ASTER GDEM

Литература

  1. Словарь терминов. Журнал Геоматика, 2009, №2. С. 119
  2. Англо-русский толковый словарь по геоинформатике. Андрианов В. Ю. - М.: ДАТА+, 2001. - 122 с.
  3. Словарь терминов по геоинформатике. Геоинформатика. Тикунов В. С. - М.: Академия, 2005. — 480 с
  4. Google maps и другие. Использование картографических веб-сервисов в Digitals. Бондарец А., НПП "Геосистема", Винница
  5. Satellite Imagery Products, Copyright © 2012 GeoEye, Inc.
  6. Products, © 2012 DIGITALGLOBE, INC.
  7. 7,0 7,1 7,2 7,3 7,4 Геометрическая обработка данных со спутника QuickBird
  8. RPCs in GeoTIFF. Mathematical Model

Ссылки

  1. Как провести ортотрансформирование изображений IKONOS Ortho-Kit в программном комплексе ENVI
  2. Ортотрансформирование снимков, полученных со спутника EROS-A
  3. Ортотрансформирование данных со спутника OrbView-3 в программной среде PCI Geomatica
  4. Использование программного комплекса ENVI для ортотрансформирования аэрофотоснимков и изображений со спутника SPOT
  5. Использование коэффициентов рационального многочлена (RPCs) для ортотрансформирования спутниковых изображений IKONOS/QuickBird
  6. Возможности данных Ikonos и QuickBird для точного трехмерного позиционирования, получения ортоисправленных изображений и создания цифровых моделей поверхности (DSM)
  7. Продукты с КА IKONOS
  8. Оценка геометрической точности данных дистанционного зондирования, полученных со спутника IKONOS
  9. Точность стереосъемки со спутника IKONOS без наземной привязки
  10. Определение точностных характеристик снимков QuickBird
Персональные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Статьи
Спецпроекты
Инструменты