RFM usage for georeferencing of high resolution satellite images

Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin koordinatlandırılmasında RFM kullanımı

Abstract

Georeferencing is a mandatory issue at many applications where the satellite images are used. Georeferencing is based on a transformation between images and objects coordinate systems, and parametric, semi parametric and non-parametric mathematical models are preferred for this issue. A semi-parametric model, i.e. sensorbased RFM (Rational Functional Model) suggested by the OGC (Open Geospatial Consortium) is subjected in this paper. Some theoretical background about the general equation, the estimation of coefficients, the distortions carried and their removing, the simplification of RFMs thanks to the special characteristics of coefficients and also the various adjustment models will be presented at first. Then, the georeferencing accuracies of a mono IKONOS panchromatic image covering Zonguldak test field having an undulating and mountainous topography will be presented using 22 GCPs via a computation package called GeoFigcon derived in Matlab environment by the author. If a bias compensation is applied, the accuracies are m pixel m pixel x = ±0.4 , y = ±0.5 when 1st degree RFM is preferred.

Özet

Uydu görüntülerinin kullanıldığı pek çok uygulamada koordinatlandırma işlemi gerekli ve önemli bir adımdır. Koordinatlandırma, temelde görüntü ve nesne koordinat sistemleri arasında bir dönüşümün sağlanması işlemidir ve bu işlem için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan matematik modeller kullanılır. Bu bildiride, OGC (Open Geospatial Consortium) tarafından önerilen, yüksek çözünürlüklü optik uydu görüntülerinin koordinatlandırılmasında yaygın olarak kullanılan ve yarı parametrik bir model olan algılayıcı bağımlı RFM (Rational Function Model Orantısal İşlev Modeli) dönüşüm modeli konu edilmiştir. Öncelikle RFMnin genel bağıntısı, katsayılarının nasıl elde edildiği, bu katsayıların ne tür hatalar içerdiği ve bunların nasıl giderildiği, katsayıların özelliklerine göre RFM modelinin nasıl basitleştirilebileceği ve farklı dengeleme modelleri üretilebileceği hakkında kuramsal bilgi verilmiştir. Sonra, engebeli ve dağlık bir topoğrafyaya sahip Zonguldak test alanını kapsayan mono bir IKONOS pankromatik görüntüsü üzerinde hem yatayda hem de düşeyde uygun dağılmış 22 yer kontrol noktası ile yazar tarafından Matlab ortamında derlenen GeoFigcon hesaplama paketinde elde edilen konum doğrulukları gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlara örnek olarak, öteleme düzeltmesi için benzerlik dönüşümü kullanıldığında birinci derece RFM için m piksel m piksel x = ±0.4 , y = ±0.5 konum doğruluğuna ulaşılmıştır.