Метод двойного обзора и метод раздельного окна.

Методы атмосферной коррекции

1. Метод раздельного окна. Яркостные температуры Тв1 и Тв2 измеряются в двух разных по близко расположенных спектрах (к примеру 11 и 12 мкм).

Коэффициенты а измеряются эмпирически, они различны для дневной и ночной съемки. Данный метод характеризуется достаточно высокой точностью. Однако если поверхность имеет какую-то постоянную излучательную способность, то метод работать не будет. (для океана не работает точно)

2. Метод двойного обзора.

Здесь каждая точка обзора измеряется дважды и под двумя разными углами. В результате сравнения полученных двух яркостных температур можно установить величину поправки атмосферы и сделать это поправку уже ко всему изображению.

Тв0 излучение на исследуемой поверхности, отражение атмосферы незначительное. Яркостные температуры Тв1 и Тв2 достигают наш датчик в положении 1 и 2 соответственно с Тв0 они связаны уравнением переноса энергии излучений. Если упростим то получим ф.л.5.

- оптическая толщина атмосферы.

– никогда не равен 90

- Температура поверхности материала

 

Иногда на изображение появляются пропущенные пиксели(всплески яркости) устраняют их методами интерполяции яркости

Периодический и полосовой шумы и способы их устранения.

3. Периодические шумы - глобальный периодический шум (((когерентный) проявляется в виде повторяющихся структурах… различия в калибровке пзс элементов. При преобразовании Фурье это будет приводить к появлению хорошо выделенных пиков на опр. пространственных частотах. Если эти пики находятся на достаточном расстоянии от основного спектра, то этот шум можно удалить, просто приравняв соответствия спектральные значения нулю и выполнить обратное преобразование. Если наш шум будет лежать в области основного спектра, то обнулении шумовых компонент приведет и к удалению полезного сигнала. На практике эту проблему решают так: вместо полного удаления проводят интерполяцию с соседними значениями, получают усредненное значение.

Локальный апериодический шум. Для удаления такого шума нужно использовать локальные оценки для каждого пикселя.

 

4. Полосовой шум - возникает в строках снимков полученных поперечными пзс сканерами возникает он из-за различий в характеристиках различий в характеристиках детекторных элементов иль из-за других факторов связанных с электроникой. Если причина шума является различие в калибровке детекторов, то наш шум будет обладать периодичностью равной количеству детекторов в сканере. При съемке продольным сканером такая периодичность никогда не возникает, потому что все столбца формируются одновременно всей линейкой детекторов. Полосовой шум всегда нужно устранять до выполнения геом. коррекции, пока строки массива наших данных совмещены с направлением сканирования. Для устранения таких шумов используются модели съемочных систем.

Алгоритм кластеризации методом к-средних.

Геометрическая коррекция причины, по которым она необходима. Систематические и случайные геометрические искажения.

Геометрическая коррекция.

 

На всех космических и аэроснимках присутствуют геометрические искажения.

 

Их причины, факторы:

1. Ракурс съемки.

2. Движение сканирующей аппаратуры.

3. Движение спутника.

4. Вариация высоты, скорость и ориентация спутника (круговая солнечная система, но высота будет различной, т.к. земной шар это не совсем шар, в каждой точке своя гравитационная постоянная).

5. Рельеф поверхности земли.

6. Вращение земли (происходит смаз и геометрическое искажение).

 

Цель геометрической коррекции – устранить искажение так, чтобы характеристики объектов на снимке как можно точнее соответствовали их фактическим характеристикам.

Часть искажений относится к разряду систематических, эти искажения можно учесть, смоделировав движение сенсора и спутника относительно земли. Существуют и случайные искажения, для их исправления необходима геометрическая привязка снимка к известной и заданной системе координат и уже последующее геометрическое преобразование.

 

Типы геометрических искажений:

1. Перекос полосы съемки. Причина – перемещение спутника за время необходимое для поворота зеркала сканирующей системы. В результате полоса съемки под некоторым углом к трассе спутника, должен быть 90.

2. Вариация скорости вращения зеркал (разное расстояние между строками снимка).

3. Панорамные искажения. Площадь сканирующей плоскости пропорциональна не углу съемки, а тангенсу этого угла и поскольку данные регистрируются с каким-то шагом - это проводит к искажению вдоль снимка (разное расстояние между столбцами снимка).

4. Вариации скорости платформы. В результате вариации скорости платформы последовательные проходы зеркала сканирующей системы соответствуют участкам разной длины.

5. Вращение земли. Приводит к сдвигу полосы съемки и как следствие к искажению вдоль строк снимка.

6. Проекционные искажения. В некоторых случаях требуется, чтобы снимок представлял собой проекцию точек земной поверхности на тангенциальную плоскость. Причем линии проецирования должны быть ортогональны этой плоскости, соответственно, это будет приводит к искажению вдоль строк снимка.

 

Случайные искажения:

1. Вариация высоты орбиты. Изменение масштаба и пространственного разрешения снимка.

2. Ориентация. У ландсата одна из осей сканирующей системы всегда направлена перпендикулярна к поверхности земли и это приводит к случайным искажениям.

59. Линейное и нелинейное согласование детекторов.

Глобальное линейное согласование детекторов - данные поступают от разных детекторов, должны иметь одинаковые значения пикселей и стандартные отклонения. На этом правиле основан очень простой алгоритм подавления полосового дума. Берется 1 из детекторов в качестве эталона, для него рассчитывается среднее значение пикселей и стандартное отклонение. Соответствующие характеристики всех остальных детекторов мы будем выравнивать по этим значениям. Преобразование для i детектора:

В результате этого преобразования все детекторы будут иметь те же отклонения что и эталонный детектор

 

Нелинейное согласование детекторов - применяется, когда линейная коррекция не является достаточной. Необходимо: нужно выбрать 1 из детекторов в качестве эталона, построить кумулятивные гистограммы для эталона и для того набора данных, который будем обрабатывать и сделать преобразование:

В результате кумулятивная гистограмма каждого детектора будет соответствовать гистограмме эталона, и все нелинейные эффекты будут учтены нашей формулой.