Bài giảng truy xuất thông tin 3d từ ảnh vệ tinh đơn và hệ thống vẽ ảnh đơn

Bài giảng Truy xuất thông tin 3D từ ảnh vệ tinh đơn và hệ thống vẽ ảnh đơn trình bày yêu cầu về vẽ ảnh đơn, quy trình vẽ ảnh đơn, lý do phát triển hệ thống truy xuất thông tin đo đạc từ ảnh vệ tinh trong phần mềm Barista, giới thiệu các chức năng của Barista, tìm phần mềm Barista trên web.

Truy xuất thông tin 3D từ ảnh vệ tinh đơn

và hệ thống vẽ ảnh đơn

Prof Clive Fraser Department of Geomatics The University of Melbourne

ISPRS Caravan Seminar on New Technologies in Digital

Photogrammetry and Remote Sensing

Hanoi, 11-12 January 2008

Vẽ ảnh đơn: Tổng quan

Tọa độ ảnh 2D đo trong không gian ảnh (pixel)

Vấn đề: các điểm trên ảnh số xác định bằng

chùm tịa, không phải là các điểm ảnh đơn,

vị trí 3 chiều của các tấm ảnh chưa xác định

Giải pháp: dùng giao hội giữa các chùm tia

trên ảnh đơn và mô hình số độ cao DEM

Kết quả thông tin đạt được?

Tọa độ 3D trong không gian vật của các địa vật

Yêu cầu: Một, cần một ảnh vệ tinh đơn với một mô hình định hướng (ví dụ

các điểm định hướng mặt đất)

Yêu cầu: Hai, Một mô hình số độ cao của khu vực chụp ảnh

Cho kết quả: Một mô hình không gian 3 chiều của khu vực chụp ảnh

cho các điểm ảnh bất kỳ

Quy trình thực hiện

Mô hình hệ thống cảm ứng

Tìm vị trí điểm trên ảnh trong không gian 3 chiều

Xác định các điểm địa vật dạng đường

Vẽ các ngôi nhà

Đo các điểm đặc trưng và điểm góc

nhà

Đo điểm trên mái, suy luận ra các

điểm tương ứng phía dưới

Áp chiều cao cho các tòa nhà, tìm

các điểm chân tường bằng cách giữ

nguyên vị trí XY và nội suy độ cao từ

DEM

⇒ Tái tạo ngôi nhà trong hệ 3

chiều

Vẽ lại các ngôi nhà từ một tấm ảnh đơn IKONOS

Truy xuất thông tin thành dữ liệu VRML

Thu nhận thông tin bằng Barista

Vẽ hình thể ngôi nhà

z Xác định kết cấu hình thể tường và mái nhà

– Thay thế vẽ các điểm phía dưới bằng cách nội suy từ mái

– Đòi hỏi các loại dữ liệu phải thích hợp với sử lý

⇒ Đại diện đường bao

z Nâng cao chất lượng thông tin xuất ra DXF và VRML

Mô hình độ thị 3 chiều tại Tây ban nha do Infoterra của France xây dựng

Ví dụ về mô hình đô thị 3 chiều dựng bằng Barista

Dữ liệu vùng Vigo & Alcantarilla xem trên Google Earth

Ví dụ về một sản phẩm thông tin được cung cấp bởi

Lớp thông tin Map/GIS

Các lớp thông tin nền bao gồm DEM

và ảnh

Các yếu tố quan trọng nhất

Lý do phát triển hệ thống truy xuất thông tin đo đạc từ

ảnh vệ tinh trong phần mềm BARISTA

Ảnh vệ tinh phân giải cao để thành lập DEM & tạo

ảnh trực giao

Các hệ thống thu ảnh viễn thám hiện có dữ liệu tại Việt nam:

• Độ phân giải 0.5-1m : IKONOS, QuickBird, WorldView1

• Độ phân giải 2.5m : SPOT5, CartoSat, ALOS

Ảnh QuickBird 60cm tại Bhutan, 2002

Ảnh QuickBird 60cm tại Bhutan, 2002

Ảnh IKONOS 1m tại Paro, 2006

Ảnh SPOT5 2.5m tại Thimphu, 2007

Ảnh ALOS PRISM 2.5m tại Thimphu, 2007

Mô hình số độ cao DEM thành lập từ ảnh lập thể QuickBird

Tổng quan về các chức năng của Barista I

Tổng quan về các chức năng của Barista II

Nhập dữ liệu và kiểu dữ liệu

z Ảnh:

– Các loại ảnh 1 bit, 8 bit, 16 bit với 1,3, hay 4 kênh, Ảnh dạng

(Geo-) Tiff, JPEG, ECW, BMP, hoặc dạng thô – Nhập nhiều ảnh với các hệ thống thu ảnh khác nhau

– Mô hình hiệu chỉnh đa thức có loại bỏ sai số (RPCs)

– Loại thiết bị quét dọc, máy ảnh chụp theo khuôn

Định vị ảnh phân giải cao: Tổng quan

Định vị ảnh: thiết lập quan hệ tính chuyển

từ không gian ảnh về không gian vật

Ảnh vệ tinh phân giải cao (HRSI): Máy

quét ảnh theo phương dọc

– Mỗi dòng có một tâm ảnh riêng

– Giá trị các yếu tố định hướng ngoài

thay đổi theo thời gian

Các mô hình bộ cảm cho ảnh phân giải

cao trong Barista:

Định vị ảnh phân giải cao HRSI: 2D Affine

x pix = a 0 + a 1 X geo + a 2 Y geo

y pix = b 0 + b 1 X geo + b 2 Y geo

• Yêu cầu 3 điểm khống chế mặt đất

• Là mô hình độ phân giải thấp cho ảnh gốc nhưng thích hợp cho

từng khu vực

• Cho phép đạt được ảnh trực giao chính xác (hiệu chỉnh những

loại sai số gây ra do bề mặt địa hình)

• Không thể sử dụng để đo được các điểm 3D từ cặp ảnh lập thể

• Tọa độ (X , Y ) có thể có dạng Grid hoặc tọa độ địa lý

X geo = X 0 + Δ X x pix

Y geo = Y 0 - Δ Y y pix

Định vị ảnh phân giải cao HRSI: 2D Affine

x pix = a 0 + a 1 X geo + a 2 Y geo + a 3 Z geo

y pix = b 0 + b 1 X geo + b 2 Y geo + b 3 Z geo

• Xác định gần đúng phép chiếu xuyên tâm bằng phép chiếu

song song

• Yêu cầu 4 điểm khống chế mặt đất

• Có thể sử dụng để xác định các điểm 3D từ cặp ảnh lập thể

• Có thể ứng dụng cho mọi loại ảnh từ tất cả các vệ tinh

• Có thể cho phép tính gần đúng trong trường hợp trường nhìn

của máy ảnh nhỏ (ảnh phân giải cao)

• Tọa độ (Xgeo, Ygeo, Zgeo) có thể có dạng grid (thích hợp hơn

cả), tọa độ địa lý, tọa độ địa tâm

Thiết lập hàm đa thức tính chuyển ảnh phân giải cao

l s

l s

Tính chuyển không gian vật sang không gian ảnh sử dụng hàm đa thức

từ kinh, vĩ độ và độ cao sang tọa độ hàng và cột theo các điểm ảnh

Hàm đa thức: Hàm đa thức cho phép xác định tọa độ không gian 3

chiều từ các cặp ảnh vệ tinh lập thể cho mức độ chính xác nhất định mà

không cần có các thông số về kiểu máy ảnh.

Sử dụng hệ số hàm đa thức hiệu chỉnh sai số

Hệ số hàm đa thức có hiệu chỉnh sai số rất thích hợp cho các trạm đo ảnh,

ví dụ có thể đạt được ảnh IKONOS định vị chính xác cao Precision-Level từ

các ảnh Geo thông thường

Định vị ảnh độ chính xác cao: Xác định các yếu tố hình

học cho loại bộ thu kiểu Pushbroom

Các bộ cảm kiểu Pushbroom:

z Mỗi hàng là một phép chiếu với các thông số

định hướng ngoài riêng biệt

z Các yếu tố định hướng ngoài có thể mô

phỏng bằng hàm số theo biến số thời gian

z Ảnh vệ tinh được tạo bởi các hàng điểm ảnh

riêng biệt

z Tọa độ ypix là hàm số theo biến số thời gian:

t = t0 + Δ t · ypix

z Tọa độ điểm địa vật P = (Xgeo, Ygeo, Zgeo)T

được xác định trong hệ tọa độ địa tâm

ZO

YO

z Hệ tọa độ đối tượng ảnh [X ECS ]

– Là hệ tọa độ Đề các địa tâm

z Hệ tọa độ quỹ đạo [X O ]

– Gốc là vị trí vệ tinh S(t)

– XO gần như theo phương

song song của vận tốc v(tc)

– YO song song với S(tc) x v(tc)

– ZO song song với S(tc)

z Hệ tọa độ trạm thu [X P ]

– Gắn chặt với vệ tinh

– Xoay theo biến số thời gian roll(t), pitch(t), yaw(t)

Chuyển đổi hệ tọa độ /

z Hệ tọa độ máy ảnh [X C ]

– Coi máy ảnh trong hệ thống thu

– Gốc tọa độ là tâm C

– XC song song với ma trận CCD,

YC song song với mặt phẳng tiêu cự

z Hệ tọa độ trên mặt phẳng ảnh [X F ]

– Gốc là điểm ngoài cùng bên trái của CCD

– Dịch chuyển theo định hướng trong (XF0, YF0, f)

z Hệ thống tọa độ trong file ảnh [X I ]

Mô hình chung định hướng bộ cảm

“Real” orbit

Approximated orbit

ΔSi

ΔSj

ΔSk

z Tính chuyển giữa hai hệ thống tọa độ mặt phẳng ảnh và ECS

z Hiệu chỉnh sai số hệ thống giữa quỹ đạo S(t) và cao độ RP(t)

– S(t) và cao độ ΘP(t) với RP(ΘP(t)) được mô hình hóa theo

– Các số hiệu chỉnh cần tìm ΔS là mô phỏng dịch chuyển và

hàm của thời gian (số hiệu chỉnh đường bay và độ cao)

z Hiệu chỉnh chùm tịa sử dụng điểm khống chế mặt đất và các số

liệu do nhà cung cấp dịch vụ cho phép xác định các số hiệu chỉnh

P ECS = S(t) + R O ·R P (t) · [C M + λ·R M ·(p F – c F + δx )]

Mô hình bộ cảm ảnh phân giải cao

• Theo lý thuyết, các thông số của đường bay và độ cao quỹ đạo

vệ tinh có thể xác định thông qua các điểm khống chế mặt đất

• Tuy nhiên, có mối tương quan giữa các thông số

⇒ có thể sử dụng dữ liệu về đường bay và độ cao quỹ đạo từ

(trễ thời gian trong xác định đường bay và độ cao quỹ đạo)

• Hiệu chỉnh các ảnh hưởng hệ thống, có thể đạt được độ

chính xác dưới một pixel

Định vị ảnh phân giải cao trong phần mềmBarista: Tóm tắt

Satellite 3D Affine RPC Pushbroom

-* Có thể dùng cho bộ thu kiểu Pushbroom

Kết quả định vị thông qua mô hình chung

Kết quả định vị thông qua mô hình chung

SPOT 5 -Độ phân giải 2.5 m

- 7 GCPs (±0.2,±0.4)

- 57 điểm kiểm tra

- chủ yếu là các điểm đường cắt nhau

- độ cao từ 1200 – 3800 m

Kết quả định vị thông qua mô hình chung

z Khác biệt về RMS: các điểm chiếu ngược so với các điểm đo

QuickBird [pixel] SPOT 5 [pixel]

Định vị chính xác ảnh ALOS PRISM,

Định vị chính xác với ảnh ALOS PRISM, Bhutan

(apriori sigmas of 0.5 pixels on xy, 25m & 10-3 on additional parameters

and 0.2, 0.2 & 0.4 for GCPs); Bình phương độ lệch 0.42- 0.45 pixel

Số lượng GCPs / Checkpoints

Xử lý DEM trong BARISTA

• Kết nối các DEMs: Tạo các DEM

từ các mảnh khác nhau

• So sánh DEMs:

– Công cụ phân tích

– Kiểm tra chất lượng

• Có thể phát triển tùy thuộc vào

yêu cầu và mức độ cần thiết

Tạo ảnh trực giao trong BARISTA

Ảnh gốc với các thông số bộ thu (trong trường hợp: chiếu xuyên tâm)

Mô hình số độ cao (DEM): có thể xác định trong các hệ tọa độ tham chiếu khác ngoài việc dùng thông số bộ thu (chẳng hạn tọa độ UTM grid so với tọa độ địa tâm)

Kích thước của các mắt lưới DEM Ảnh trực giao với các cạnh chuẩn (GSD)

Tạo ảnh trực giao từ BARISTA

Tạo ảnh trực giao từ BARISTA

Ảnh gốc

Ảnh trực giao

+ TFW information

Kết hợp ảnh phổ và ảnh Pan trong BARISTA

• Các ảnh vệ tinh phân giải cao hoặc ảnh chụp bằng máy ảnh khuôn cho ảnh Toàn sắc (Pan) và ảnh đa phổ (MS)

• Ảnh toàn sắc có độ phân giải cao hơn

• Tỷ lệ thông thường: pan : MS = 1:4

– QuickBird: 0.7 m (pan) vs 2.8 m (MS)

– Ikonos: 1.0 m (pan) vs 4.0 m (MS)

• Kết hợp ảnh phổ và ảnh toàn sắc: Tạo ra ảnh đa phổ với

độ phân giải không gian của ảnh toàn sắc bằng cách kết hợp được thông tin từ ảnh toàn sắc và ảnh phổ

Các hàm xử lý khác trong Barista

Barista cho phép thực hiện các xử lý như sau:

Mainly for research

• Chia kênh: Ví dụ một ảnh 4 kênh RGBI ⇒ R + G + B + I

Tìm phần mềm Barista trên web

www.baristasoftware.com.au

Product information

Downloads:

Trial Version (30 days)

Dongle protected version

Flyer

Manual

Sample data

Ví dụ chạy thử Barista