Geokorrektur
vorgestellt von: Julia Rost & Adrian Pfahlsberger




            WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II
 ...
Geokorrektur
Inhalt

1. Was ist Geokorrektur?

2. Ursachen geometrischer Fehler

3. Verfahren der Georeferenzierung
      ...
1. Was ist Geokorrektur?
Ziele

1. geometrisch richtige Darstellung der abgebildeten
   Objekte an sich und ihrer Lage zue...
2. Ursachen geometrischer Fehler
                   sensorbedingt




                                                    ...
2. Ursachen geometrischer Fehler
                   plattformbedingt




             Quelle: LILLESAND et al (2004)




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2. Ursachen geometrischer Fehler
              objektbedingt
   Erdrotation ( Earth rotation skew )




                 ...
2. Ursachen geometrischer Fehler
              objektbedingt
   Erdkrümmung  ähnlich dem Panoramaeffekt




            ...
2. Ursachen geometrischer Fehler
                     objektbedingt
        Pixelauflösung abhängig von Relief und Flughö...
3. Verfahren der Georeferenzierung
             3.1. parametrische Verfahren

Vorraussetzung:

   Sensorinformation über
...
3. Verfahren der Georeferenzierung
            3.1. nicht - parametrische Verfahren

   Entzerrung anhand einer geometris...
3. Verfahren der Georeferenzierung
       3.1. nicht - parametrische Verfahren


a) Image – to – Map                      ...
3. Verfahren der Georeferenzierung
         3.1. nicht - parametrische Verfahren

Theoretisches Konzept

   Transformatio...
3. Verfahren der Georeferenzierung
         3.1. nicht - parametrische Verfahren




                                     ...
3. Verfahren der Georeferenzierung
        3.1. nicht - parametrische Verfahren

n = 2  nicht-lineare Transformation
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3. Verfahren der Georeferenzierung
         3.1. nicht - parametrische Verfahren

n = 3  nicht-lineare Transformation
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4. Resampling
Zuordnung der Grauwerte einzelner Bildelemente zu
           neu entstehender Bildmatrix




               ...
4. Resampling
 Zuordnung der Grauwerte einzelner Bildelemente zu
            neu entstehender Bildmatrix

1. Möglichkeit:
...
4. Resampling
                1. Nearest Neighbour Interpolation
Grauwert des Pixels,
welches den berechneten
Koordinaten ...
4. Resampling
                          2. Bilinear Interpolation
Grauwert des Pixels durch
lineare Interpolation
zwischen...
4. Resampling
                             3. Cubic Convolution
verwendet die Werte von
4 x 4 umliegenden Pixeln,
um eine ...
5. Anwendung mit ENVI IDL
  Beispiel Landsat-Szene von Bonn




IMAGE – TO – IMAGE - REGISTRATION




         WS 2005/06 ...
5. Anwendung mit ENVI IDL




     WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II
                                             ...
5. Anwendung mit ENVI IDL




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                                             ...
RMSE ( root mean square error )
       Güteabschätzung der Georeferenzierung




 kann als die Distanz zwischen den einge...
5. Anwendung mit ENVI IDL




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                                             ...
5. Anwendung mit ENVI IDL




     WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II
                                             ...
Ergebnis der Geokorrektur mit ENVI IDL




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Geokorrektur in der Fernerkundung

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Geokorrektur in der Fernerkundung

  1. 1. Geokorrektur vorgestellt von: Julia Rost & Adrian Pfahlsberger WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  2. 2. Geokorrektur Inhalt 1. Was ist Geokorrektur? 2. Ursachen geometrischer Fehler 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. parametrische Entzerrungsverfahren 3.2. nicht-parametrische Entzerrungsverfahren (Passpunktmethode) a) Image-to-Map Rectification b) Image-to-Image Registration 4. Resampling 5. Anwendung mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  3. 3. 1. Was ist Geokorrektur? Ziele 1. geometrisch richtige Darstellung der abgebildeten Objekte an sich und ihrer Lage zueinander 2. Anpassung des Bildes an ein geometrisches Referenzsystem weitere Begrifflichkeiten: geometrische Korrektur / Entzerrung / Transformation Georeferenzierung Rektifizierung WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  4. 4. 2. Ursachen geometrischer Fehler sensorbedingt Quelle: LILLESAND et al (2004)  Panoramaeffekt abhängig von:  Öffnungswinkel  variablem Abtastwinkel des Sensors WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  5. 5. 2. Ursachen geometrischer Fehler plattformbedingt Quelle: LILLESAND et al (2004) Quelle: LILLESAND et al (2004)  Instabilität der Sensorplattform ( roll, pitch, crab ) WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  6. 6. 2. Ursachen geometrischer Fehler objektbedingt  Erdrotation ( Earth rotation skew ) Quelle: ITC WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  7. 7. 2. Ursachen geometrischer Fehler objektbedingt  Erdkrümmung  ähnlich dem Panoramaeffekt Quelle: ITC WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  8. 8. 2. Ursachen geometrischer Fehler objektbedingt  Pixelauflösung abhängig von Relief und Flughöhe Quelle: LÖFFLER (1986) Quelle: LILLESAND et al (2004)  Unterschied von orthographischer und perspektivischer Projektion WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  9. 9. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. parametrische Verfahren Vorraussetzung:  Sensorinformation über innere und äußere Geometrie  Orthobild  Digitales Höhenmodell (DHM)  Korrektur der Lagefehler durch Reliefeinfluss WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  10. 10. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren  Entzerrung anhand einer geometrischen Referenz  Passpunkte Ground Control Points (GCPs) = Punkte auf der Erdoberfläche, die eindeutig, sowohl auf einem zu entzerrenden Bild, als auch auf einer Referenzkarte / einem Referenzbild identifiziert werden können. Beispiele: Straßenkreuzungen, Flussmündungen, Berggipfel  temporale und spektrale Erkennbarkeit WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  11. 11. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren a) Image – to – Map b) Image – to – Image • Messung von Entfernungen • Für Vergleiche über die Zeit und Flächen • Geometrien zweier Bilder werden • Geometrie des Bildes wird an aneinander angeglichen die einer Karte angepasst meist durch Rotation • geometrische Fehler des Eingabebildes bleiben erhalten WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  12. 12. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren Theoretisches Konzept  Transformationsgleichungen aus Polynomen n - ten Grades  je höher der Grad, desto stärker die Entzerrung und desto mehr Passpunkte werden benötigt Anzahl der Passpunkte = (n+1)(n+2) / 2 Wahl des Grades abhängig von Aufnahmehöhe und Bildausschnitt WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  13. 13. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren Quelle: ERDAS field guide n = 1  lineare Transformation z.B. Satellitenbilder, die bereits in eine Ebene projiziert wurden WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  14. 14. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren n = 2  nicht-lineare Transformation (quadratische Gleichung)  Berücksichtigung der Erdkrümmung Quelle: ERDAS field guide Bsp.: 2-ten Grades y' = a0+ a1x + a2y + a3xy + a4x² + a5y² x' = b0+ b1x + b2y + b3xy + b4x² + b5y² WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  15. 15. 3. Verfahren der Georeferenzierung 3.1. nicht - parametrische Verfahren n = 3  nicht-lineare Transformation (kubische Gleichung) Quelle: ERDAS field guide  bei stark verzerrten Luftbilder durch optische Verzerrung der Kameralinse WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  16. 16. 4. Resampling Zuordnung der Grauwerte einzelner Bildelemente zu neu entstehender Bildmatrix WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  17. 17. 4. Resampling Zuordnung der Grauwerte einzelner Bildelemente zu neu entstehender Bildmatrix 1. Möglichkeit: direkte Transformation d.h. vom Eingabebild zum Ausgabebild 2. Möglichkeit: indirekte Transformation d.h. vom Ausgabebild zum Eingabebild  inverse Transformationsfunktion  hat sich durchgesetzt WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  18. 18. 4. Resampling 1. Nearest Neighbour Interpolation Grauwert des Pixels, welches den berechneten Koordinaten x´/y´ am nächsten liegt wird übernommen Vorteile: • radiometrische Originalwerte werden beibehalten • geringer Rechenaufwand Nachteile: Original Image Output Image • Stufigkeit • geringe räuml. Genauigkeit WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  19. 19. 4. Resampling 2. Bilinear Interpolation Grauwert des Pixels durch lineare Interpolation zwischen den 4 benachbarten Grauwerten Vorteile: • geringere Stufigkeit • Grauwerte werden geglättet Nachteile: • Kontrastverluste durch Original Image Output Image Glättung • Verlust der Originalwerte WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  20. 20. 4. Resampling 3. Cubic Convolution verwendet die Werte von 4 x 4 umliegenden Pixeln, um eine Interpolation höherer Ordnung durchzuführen Vorteile: • geringere Kontrastverluste • stark reduzierte Stufigkeit Nachteile: • veränderte Originalwerte Original Image Output Image • Rechenaufwand WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  21. 21. 5. Anwendung mit ENVI IDL Beispiel Landsat-Szene von Bonn IMAGE – TO – IMAGE - REGISTRATION WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  22. 22. 5. Anwendung mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  23. 23. 5. Anwendung mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  24. 24. RMSE ( root mean square error ) Güteabschätzung der Georeferenzierung  kann als die Distanz zwischen den eingegebenen Koordinaten von Passpunkten (xi/yi)und den Koordinaten der transformierten GCPs (xr/yr) verstanden werden  sollte kleiner als 1 sein (Einheit: Pixel) WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  25. 25. 5. Anwendung mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  26. 26. 5. Anwendung mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006
  27. 27. Ergebnis der Geokorrektur mit ENVI IDL WS 2005/06 : Digitale Bildverarbeitung II 19.01.2006

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