Transcript Correção Geométrica

Registro de Carta Topográfica
- Correção geométrica de carta
Registro – Correção Geométrica

Registro é uma das etapas da Correção
Geométrica

O que vem a ser Correção Geométrica?
–
Primeiro pensar no processo de formação das
imagens – distorções geométricas

2
Erros sistemáticos nas imagens – removidos no processo
de correção geométrica
Correção Geométrica

Requerimentos para boa Correção Geométrica:
–
–
–
3
conhecimento das distorções existentes

Sistemáticas – fabricação do sensor e aquisição dos dados
– Muitas são removidas na fase pré-processamento
(curvatura e rotação da Terra, p. ex)

Não Sistemáticas – variações na altitude e atitude do satélite
escolha do modelo matemático adequado
avaliação e validação de resultados
Correção Geométrica

Requerimentos para boa Correção Geométrica:
1.
4
Conhecimento das distorções existentes

Sistemáticas – fabricação do sensor e aquisição dos dados
– Muitas são removidas na fase pré-processamento
(curvatura e rotação da Terra, p. ex)

Não Sistemáticas – variações na altitude e atitude do satélite
Correção Geométrica - Efeitos das Distorções
Geométricas
5

rotação da Terra (skew),

distorções panorâmicas (compressão),

curvatura da Terra (compressão),

arrastamento da imagem durante uma varredura,

variações de altitude, atitude e velocidade do
satélite.
Correção Geométrica - Efeitos das Distorções Geométricas
6
Correção geométrica – Transformação Geométrica
2. Definir a Técnica para tratar ou eliminar as
distorções.
7

Estabelecer uma regra – modelo matemático que
relaciona o endereço dos pontos da imagem
(linhaxcoluna) com as respectivas posições no
terreno (corrdenadas geográficas, p. ex). Definir a
Transformação Geométrica que será adotada.

Em geral estas funções ou transformações
geométricas são desconhecidas e uso mais
recomendado e eficaz são os polinômios.
Correção geométrica
•
Para estabelcer qualquer relação matemática,
no caso os polinomios – observações comuns
entre os dois espaços (imagem e terreno):
•

Pontos de Controle (PCs)
Um polinômio de primeiro grau possibilita tratar
6 distorções - 3 PCs, resolve-se o sistema
X = a1 * col + b1 * lin + c1
Y = a2 *col + b2 * lin + c2
8
RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__

2


Eixo Y
Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X



9
tranformações
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_____________
_____________
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RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__


Eixo Y
2

Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X



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tranformações
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RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__

Eixo Y
2


Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X



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tranformações
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RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__

Eixo Y
2


Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X



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tranformações
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RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__

Eixo Y
2


Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X
OBS: Nota-se que ainda mantém-se o
paralelismo entre os lados opostos.
13



tranformações
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RESPONDA : Quantas transformações e quais são
necessárias para corrigir o mapa da posição 1 para 2 ?
__
2

Eixo Y


Eixo Y



(500.000, 10.000.000)
Proj. UTM / Sad 69
Eixo X


1

(0, 0)
Eixo X
OBS: Quebra do paralelismo entre os
lados opostos.
14



tranformações
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_____________
_____________
_____________
_____________
_____________
Transformações geométricas

Ortogonal - 3 parâmetros


Similaridade - 4 parâmetros


1 rotação, 1 rotação residual, 2 escalas, 2 translações
Polinomiais -  6 parâmetros
SPRING
15
1 rotação, 2 escalas, 2 translações
Afinidade - 6 parâmetros (Polinômio 1o grau)


1 rotação, 1 escala, 2 translações
Afim ortogonal - 5 parâmetros


1 rotação, 2 translações
Correção Geométrica

Envolve 3 grandes etapas que envolvem as
considerações anteriores:
–
Transformação Geométrica (T)
Mapeamento Inverso (T-1)
–
Reamostragem
–
16
Registro de Imagens

O que é Registro (geo-referenciamento)?
Transformação T
(Lin x Col)Imagem

(X, Y) sistema referência
Identificar a transformação espacial T que modela a distorção entre os dados
Registro

Passo 1: Definir qual a projeção cartográfica será
usada para representar a superfície da Terra
Lin xCol
Y
X
18
Lat x Long
Importância dos Pontos de Controle
Referência
(0,0)
Y


T
¤
(2,2)
(2,0)
X = a1 * col + b1 * lin + c1
T=
X
Y = a2 *col + b2 * lin + c2
40 = a1 *0 + b1 * 0 + c1
20 = a1 * 0 + b1 * 2 + c1
80 = a1 * 2 + b1 * 2 + c1
100 = a2 *0 + b2 * 0 + c2
45 = a2 * 0 + b2 * 2 + c2
30 = a2 * 2 + b2 * 2 + c2
Determina-se os coeficientes - 1 rotação, 1 rotação residual, 2 escalas, 2 translações
19
Registro – De onde surgem os pontos ?
 = (40,100)
• Coleta em campo
(GPS) – modo teclado
 = (20,45)
Ajuste
¤ = (80,30)


 (40,100)
 (20,45)
¤
Y
• Base de dados já
corrida – PI’s no
projeto do SPRING –
 (40,100)

(20,45)
20
¤ (80,30)
• Dados de carta
topográfica – modo
mesa
¤ (80,30)
X
modo tela
Registro - Análise do Erro associado aos pontos de controle
e aos pontos de teste…
4- Bom registro…
Xc = a1 * col + b1 * lin + c1
T=
Yc = a2 *col + b2 * lin + c2
Erro Ptos Controle <= 0.5 pixel e
Erros Ptos Teste
<= 0.5 pixel
1- Para os Pontos de Controle e de Teste: (lin,col)
são conhecidos…além de (Xr,Yr)
2- Coeficientes foram calculados
a1,b1,c1 e a2,b2,c2
Y
3-Análise do erro dos Ptos
Feito p/ avaliar o Polinômio de
transformação:
Xr – Xc = ErroX
Yr – Yc = ErroY
21
X
Mapeamento inverso (T-1)
Qual o valor do nível de cinza a ser importado ?
T-1 : (x,y)  (col,lin)
Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)
Mapeamento inverso (T-1)
Reamostragem (interpolação)
VPM - pega o NC mais próximo ao resultado do
mapeamento inverso
•Efeito de blocos
• Processamento rápido
• Não cria novos valores de
NC (mantém estatísticas da
imagem)
24
Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)
Reamostragem (Vizinho Mais Próximo)
Mapeamento inverso (T-1)
Reamostragem (interpolação)
Bilinear
•O valor obtido pela média
ponderada dos NCs dos
pontos E e F é transferido
para a posição X
• Efeito de suavização
devido a operação de
média
•Altera a estatística da
imagem
27
Reamostragem (Bilinear)
Reamostragem (Bilinear)
Reamostragem (Bilinear)
Registro – Procedimentos Gerais
1)
Selecionar/Carregar Imagem
2)
Se projeto não ativo ==> Definir Projeção
3)
Criar/Adquirir Pontos de Controle (mesa - tela - teclado)
4)
Selecionar pontos e a equação de mapeamento – grau do
polinômio - Testar
5)
Salvar Pontos com menor erro.
6)
Importar SPG - Registra a imagem por reamostragem (Interpolação)
1)
2)
3)
31
Vizinho mais próximo
Bilinear (*)
Convolução cúbica (não disponível no SPRING)
Que formatos de imagens o SPRING 5.1.x trabalha ?
32

SPRING : todo dado matricial é armazenado no formato
*.SPG (formato RAW com descritor - *.dsc)

Formatos de imagens a serem convertidos (Impima) ou importados
para um projeto (Spring)

BSQ
- nome arquivo (vold*.dat)

BIL
- nome arquivo (vold*.dat)

Fat Format – Header.dat

Tiff - nome arquivo, resolução (m)

Raw - nome arquivo, resolução (m), LinXCol

SITIM - nome arquivo (*.d)

GRIB - nome de arquivo das versões anteriores a 5

GeoTiff - nome do arquivo georeferenciado

SPG – arquivo raw do SPRING + descritor (*.dsc)

JPEG – imagem com *.jgw

ASCII-SPRING – arquivo texto com sintaxe
Como criar um arquivo no formato SPG (imagem) para ser
corrigido ?
- IMPIMA é um o aplicativo do SPRING utilizado para leitura de imagens em
diversos formatos que serão armazenadas no formato SPG+DSC (com ou sem
recorte) para posterior correção geométrica (registro).
Parâmetros
de Entrada
Parâmetros de
Saída (Cursor)
* Amostragem
33
Como calcular a resolução (em metros) de um mapa ou imagem digitalizada ?
H
(cm)
MAPA ou FOTO
Lin
(n)
Escala 1/K
Digitalização
Imagem TIFF do
MAPA ou FOTO
Resolução: D
(dpi)
L (cm)
Col (n)
1- Cálculo das dimensões do H e L (cm) do mapa digitalizado.
- Identifique o número de Col e Lin (n) do arquivo TIFF no IMPIMA ou
outro programa disponível e use a relação.
L (cm) = Col(n) x 2,54cm / D
H (cm) = Lin(n) x 2,54cm / D
2- Cálculo das dimensões do Ht e Lt no terreno (em metros)
Lt (m) = L(cm) x K / 100
Ht (m) = H(cm) x K / 100
3- Cálculo da resolução espacial ResX e ResY (em metros)
ResX (m) = Lt(m) / Col(n)
ResY (m) = Ht(m) / Lin(n)
34
NOTA: Valores de ResX (m) e ResY (m) devem ser iguais para scanners
com resoluções iguais na horizontal e vertical.
Exercício 2 (continuação)

Procedimentos iniciais - criar uma base de
referência.
–
PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em
scanner em um PI no SPRING.
2.
Converter a imagem da carta de TIFF para SPG

3.
Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA
Registrar e importar a imagem SPG

Modo teclado
Detalhes
35
Exercício 2

Exemplo para criar uma base de referência.
–
PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em scanner em um PI
no SPRING.
2.
Converter a imagem da carta de TIFF para SPG

Mapa-Brasilia_25mil.tif
Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA
Mapa-Brasilia_25mil.spg
Mapa-Brasilia_25mil.dsc
Detalhes
36
Exercício 2

Exemplo para criar uma base de referência.
PARTE B – Converter uma carta topográfica digitalizada em scanner em um PI
–
no SPRING.
2.
Converter a imagem da carta de TIFF para SPG

Cálculo do valor da resolução (metros) p/ o IMPIMA
NOTA: a resolução utilizada no scanner foi 300 dpi e os valores de coluna e linha são 3495 e
2536 respectivamente. A escala do mapa impresso é 1:25.000.
Aplicando os valores acima nas relações da figura acima temos:
1- L(cm) = 3495 x 2,54 / 300 = 29,591 cm
H (cm) = 2536 x 2,54 / 300 = 21,4715 cm
2-
Lt(m) = 29,591 x 25000 / 100 = 7397,75 m
Ht(m) = 21, 4715 x 25000 / 100 = 5367,875 m
3-
ResX (m) = 7397,75 / 3495 = 2,11 m
ResY (m) = 5367,875 / 2536 = 2,11 m
Arredondando o valor da resolução, será utilizado 2 metros para ResX e RexY.
37
Exercício 2

Exemplo para criar uma base de referência.
–
PARTE B – Conversão da Imagem e registro da imagem
3.
Registrar e importar a imagem SPG

Modo teclado (adquirir os 4 pontos marcados na imagem)

Selecionar os 4 pontos com erro menor que 3 pixels

Importar imagem SPG e criar imagem sintética das três bandas
Detalhes
38
Exercício 2

Exemplo para criar uma base de referência.
–
PARTE B – Conversão da Imagem e registro da imagem
3.
39
Registrar e importar a imagem SPG

Modo teclado (adquirir os 4 pontos marcados na imagem)

Selecionar os 4 pontos com erro menor que 3 pixels

Importar imagem SPG e criar imagem sintética das três bandas
Resumo - Correção geométrica

Importância
–
–
–

Requerimentos
–
–
–
40
eliminação de distorções sistemáticas
estudos multi-temporais
integração de dados em SIG
conhecimento das distorções existentes
escolha do modelo matemático adequado
avaliação e validação de resultados
Exercício 2 (RESUMINDO – Parte A e B)
Banco de Dados
“Curso”
Categorias
“Carta_Imagem ”
(Modelo Imagem)
Projeto
“Base_Plano_Piloto”
41
PI
“CartaB1-r”
PI
“CartaB2-g”
PI
“CartaB3-b”
PI
“Carta_ImagemDF ”
Categoria
“Carta_Imagem”
Categoria
Categoria
“Carta_Imagem”
“Carta_Imagem”
Categoria
“Carta_Imagem”