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Immagine Ikonos : Geometria
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Specifiche tecniche dell’immagine Ikonos disponibile
Nominal Collection Azimuth

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Il Modello di Proiezione Centrale
y = c +λ R x

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x = (1/λ) RT (y-c)

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Le Equazioni di Collinearità
La relazione vettoriale x = (1/λ) RT (y-c) tra le coordinate di
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Si tratta di un modello proiettivo che assumendo costanti i
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Affine Transform

Si tratta di un modello basato sulle seguenti assunzioni

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Riconoscimento dei GCP
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Nel sito di test, avente un’ampiezza di circa 50
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La scomparsa del “monopolio” dell’alta risoluzione e la
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Aggiornamento di cartografia tecnica in scala 1:10000 mediante immagini satellitari pancromatiche ad alta risoluzione: un’applicazione al comune di Surbo nella penisola salentina, 6a conferenza asita, 5 novembre 2002, perugia

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  1. 1. 6a Conferenza Nazionale A.S.I.T.A., Perugia, 5 Novembre 2002 Aggiornamento di cartografia tecnica in scala 1:10000 mediante immagini satellitari pancromatiche ad alta risoluzione: un’applicazione al comune di Surbo nella penisola salentina Marco palazzo (*), Nicola Zaccarelli (**), Giovanni rizzo (**), Letizia Sabetta (*), Lorenzo Vasanelli (***) (*) I.S.U.F.I. – Area Materiali &Tecnologie Innovative – Università degli Studi di Lecce Email : marco.palazzo@unile.it; letizia.sabetta@isufi.unile.it (**) Università di Lecce – Dipartimento di Scienze e Tecnologie Biologiche ed Ambientali - Email : nicola.zaccarelli@unile.it; giorizzo@libero.it (***) Università degli studi di Lecce – Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione - Email : lorenzo.vasanelli@ime.le.cnr.it Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  2. 2. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati e Conclusioni   • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  3. 3. Obiettivi Generali • Verificare l’impiego dei dati telerilevati ad alta risoluzione ad integrazione / sostituzione dei dati tradizionali (aerofotogrammetria) • Stimolare l’impiego dei dati telerilevati ad alta risoluzione nei processi informativi delle Pubbliche Amministrazioni Locali (P.A.L.) - Vigilanza sull’attività urbanistico – edilizia - Ausilio alla redazione e gestione del PRG e delle sue varianti   - Tutela dell’ambiente e delle risorse del territorio Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  4. 4. Obiettivi Specifici • Verificare l’impiego delle immagini Ikonos-2 Pan per la restituzione cartografica in scala 1:10000 di aree urbane, di piccole dimensioni, localizzate su terreni orograficamente poco marcati e poco movimentati • Confrontare le prestazioni, in termini di accuratezza di posizionamento planimetrico, di due popolari modelli di ortocorrezione proposti in letteratura : - il modello DLT - il modello AFFINE • Valutare l’influenza sull’accuratezza di posizionamento planimetrico della distribuzione e della numerosità dei GCP usati per modellare la trasformazione tra spazio oggetto e spazio immagine Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  5. 5. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati e Conclusioni   • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  6. 6. Il Comune di Surbo nella Penisola Salentina L’area di studio copre la maggior parte del territorio del comune di Surbo, scelto come destinatario ottimale di questo lavoro in quanto rappresentativo per dimensioni e caratteristiche di molte P.A.L. della Penisola Salentina • Sup. 20,34 Kmq. • Altitudine del centro 40 m. • Dislivello max. tra le quote terreno 60 m. Sez. 512020, denominata “SURBO” , nella Cartografia Tecnica Provinciale Numerica della Provincia di Lecce Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  7. 7. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati e Conclusioni • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  8. 8. Cartografia & DTM Non disponendo di adeguata strumentazione GPS, per tutte le “misure a terra” necessarie si è fatto riferimento alla Sez. 512020 della Cartografia Tecnica Provinciale Numerica, in scala nominale 1:10000 (*) , realizzata nel 1997 mediante restituzione aerofotogrammetrica, su commissione delle Provincia di Lecce • Sistema di riferimento ED50 Gauss-Boaga Fuso Est Le quote terreno necessarie per l’ortorettifica sono state rilevate da un • DTM in formato ASCII (E,N,quota) realizzato con griglia regolare di 40 m • Sistema di riferimento ED50 Gauss-Boaga Fuso Est • Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  9. 9. Immagine Ikonos : Geometria • Dal punto di vista geometrico, l’immagine Ikonos è acquisita dallo scanner in prospettiva centrale Se l’acquisizione non è nadirale, le deformazioni dovute all’orografia portano a spostamenti dei pixel normalmente non accettabili, per le applicazioni di interesse su scala urbana.   • Fig. - Spostamento dei pixel, dovuto all’orografia, in un’immagine acquisita in prospettiva centrale Per essere fruibili dal punto di vista applicativo le immagini Ikonos devono essere ortorettificate Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  10. 10. Caratteristiche dei prodotti Ikonos Trade Name Geo V.A. mediante ortorettifica RMS 24 m Reference - 12 m Pro 5m Precision 2m Prec. Plus Geo Ortho Kit 1m + Prezzo Il prodotto Geo è “un prodotto geometricamente corretto che è stato rettificato rispetto ad un ellissoide e ad una proiezione di mappa pre - specificati” (SI, 2001) Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  11. 11. Specifiche tecniche dell’immagine Ikonos disponibile Nominal Collection Azimuth 30.85 Processing Level GEO Nominal Collection Elevation 76.55 Datum WGS84 Sun Elevation Angle 67.55 Map Projection UTM 33N Sensor Azimuth and Elevation (Dial & Grodecki,2001, http://www.imagingnotes.com/sepoct01/eoq.htm) Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  12. 12. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  13. 13. Il Modello di Proiezione Centrale y = c +λ R x [1] x = (1/λ) RT (y-c) [2] PC≡[X0(t) Y0(t) Z0(t)] centro di proiezione istantaneo λ fattore di scala Modello di Proiezione Centrale (Jones,2002, http://www.sli.unimelb.edu.au/nicole) Per una rigorosa ortocorrezione sono necessari i dati orbitali del satellite e i parametri della camera del sensore R=rij=fij(t) matrice ortogonale di rotazione istantanea relativa del sistema coordinate sensore rispetto al sistema di coordinate oggetto Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  14. 14. Le Equazioni di Collinearità La relazione vettoriale x = (1/λ) RT (y-c) tra le coordinate di mappa (X,Y,Z) di un punto dello spazio oggetto e le coordinate (x,y,-f) del corrispondente punto dello spazio immagine può essere facilmente ricondotta a due equazioni scalari, meglio note come Equazioni di Collinearità r11 ( X − X 0 ) + r21 (Y − Y0 ) + r31 ( Z − Z 0 ) x=−f r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) r12 ( X − X 0 ) + r22 (Y − Y0 ) + r32 ( Z − Z 0 ) y=−f r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) • Le relazioni di collinearità sono state il punto di partenza per lo sviluppo di numerosi modelli di ortorettifica che mostrano un buon livello di indipendenza dalle caratteristiche dell’orbita e del sensore Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  15. 15. Direct Linear Transform • Si tratta di un modello proiettivo che assumendo costanti i parametri orbitali durante la scansione della scena, riparametrizza l’orientamento del sensore r ( X − X 0 ) + r21 (Y − Y0 ) + r31 ( Z − Z 0 ) x = − f 11 r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) L1 X + L2Y + L3 Z + L4 x= L9 X + L10Y + L11 Z + 1 r ( X − X 0 ) + r22 (Y − Y0 ) + r32 ( Z − Z 0 ) y = − f 12 r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) L5 X + L6Y + L7 Z + L8 y= L9 X + L10Y + L11 Z + 1 • Le implicite assunzioni del modello ne limitano la sua applicabilita’ a scene di limitata estensione. Infatti, aumentando la dimensione della scena non può essere trascurata la tempo-varianza dei coefficienti Li Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  16. 16. Affine Transform Si tratta di un modello basato sulle seguenti assunzioni • a causa dello strettissimo Instantaneous Field of View (IFOV di 0.93°) di Ikonos l’immagine è acquisita con un sistema di proiezione parallela (invece che centrale) nella direzione di scansione (f=∞, Ono, 1999) • per scene di limitata estensione, il sensore si muove linearmente nello spazio ed i parametri di orientamento esterno sono tempo invarianti durante l’acquisizione dell’immagine Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  17. 17. Affine Transform x=−f y=−f r11 ( X − X 0 ) + r21 (Y − Y0 ) + r31 ( Z − Z 0 ) r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) r12 ( X − X 0 ) + r22 (Y − Y0 ) + r32 ( Z − Z 0 ) r13 ( X − X 0 ) + r23 (Y − Y0 ) + r33 ( Z − Z 0 ) Proiezione parallela 0 = r11 ( X − X 0i ) + r21 (Y − Y0i ) + r31 ( Z − Z 0i ) y = r12 ( X − X 0i ) + r22 (Y − Y0i ) + r32 ( Z − Z 0i ) x y i Movimento lineare del sensore X 0i = X 0 + ∆X i Y0i = Y0 + ∆Y i Z 0 i = Z 0 + ∆Z i x = L1 X + L2Y + L3 Z + L4 y = L5 X + L6Y + L7 Z + L8 Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  18. 18. Riconoscimento dei GCP • Nel sito di test, avente un’ampiezza di circa 50 Kmq, sono stati individuati 20 GCPs. • I GCPs sono stati scelti tra le intersezioni dei tipici “muretti di campagna a secco” molto diffusi nel paesaggio rurale salentino • Le intersezioni dei muretti sono chiaramente indicate nel layer 00504 della CTPN ed appaiono molto brillanti nell’immagine Ikonos Pan (processata con filtro passa-alto) su cui possono essere riconosciute con l’accuratezza del pixel Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  19. 19. Riconoscimento dei GCP Cartografia Tecnica Provinciale Ikonos Pan dopo filtraggio passa-alto Ikonos PAN Filtraggio passa-alto + Miglioramento contrasto Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  20. 20. Distribuzione dei GCPs sulla scena Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  21. 21. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati   • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  22. 22. Risultati : Relazione tra RMS e distribuzione di GCP • Allo scopo di valutare l’influenza della distribuzione dei GCPs sull’errore di localizzazione commesso sono state definite 5 diverse distribuzioni di punti D1 D3 Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  23. 23. Risultati : Relazione tra RMS e distribuzione di GCP • Il risultato dei test mostra chiaramente come la distribuzione dei GCPs usati per l’ortorettifica influenzi sensibilmente l’accuratezza. DLT D16/20 1.7 / 1.5 m. D26/20 2.4 / 3.7 m. D36/20 45.9 / 3.4 m. RMS [m] RMS DLT/AFF AFFINE 50 40 30 20 10 0 D1 D2 D3 D4 D5 Identificativo Distribuzione di GCP Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  24. 24. Risultati : Relazione tra RMS e n.ro di GCP • Il risultato della sperimentazione evidenzia come l’utilizzo nell’ortorettifica di un numero di GCPs superiore a 6, nell’ipotesi di una loro buona distribuzione, non incrementi significativamente l’accuratezza DLT AFFINE RMS [m] 1,9 1,7 1,5 1,3 4 6 8 10 12 14 Numero di GCP 16 18 20 Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  25. 25. Risultati : Errore di posizionamento planimetrico (6 GCPs)   DLT AFFINE RMS 1.715 m. 1.510 m. Dev. Standard 1.32 m. 0.95 m. Ep + Dp ≤ 0.4 mmg 0.4 x 10000= 40000 mm. = 4m. 1.715+1.00 ≤ 4 m. • L’accuratezza ottenuta rientra nelle tolleranze ammissibili per la restituzione cartografica in scala 1:10000 Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  26. 26. Risultati : Ortoimmagini Sovrapposizione della cartografia all’immagine ortocorretta con modello DLT Sovrapposizione della cartografia all’immagine ortocorretta con modello AFFINE Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  27. 27. Conclusioni • E’ possibile ottenere un’elevata accuratezza a partire dai prodotti di classe ‘Geo’; i più costosi prodotti di classe Reference, Pro, Precision e Precision Plus non sono necessari per molte applicazioni a scala urbana che richiedono un’accuratezza di posizionamento planimetrica (specialmente relativa) di 1- 3 m. • Cartografia tecnica di dettaglio in scala 1:10000 • Censimento del verde pubblico • • • Identificazione di siti degradati e contaminati Aggiornamento del grafo stradale Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  28. 28. Conclusioni • Accuratezza orizzontale sub-metrica può essere ottenuta utilizzando : - DTM con griglia di 20 m. - Strumentazione GPS in grado di acquisire la posizione dei Ground Control Point con precisione decimetrica • Localmente, cioè su aree orograficamente poco marcate e poco movimentate, il telerilevamento satellitare ad alta risoluzione può essere usato con successo ad integrazione/sostituzione del tradizionale telerilevamento da aereo Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  29. 29. Conclusioni • La scomparsa del “monopolio” dell’alta risoluzione e la politica commerciale estremamente “aggressiva” dei distributori ha determinato una progressiva riduzione del costo dei dati che rende sostenibile un piano di monitoraggio satellitare anche per le piccole P.A.L. • I metodi testati ed i risultati ottenuti possono essere estesi per la ortorettifica dei dati Quick Bird Standard Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  30. 30. Contenuti del documento • Obiettivi • Test Site • Dati Disponibili • Generazione dell’ortoimmagine • Risultati   • Sviluppi Futuri Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  31. 31. OrthoTool Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  32. 32. OrthoTool Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
  33. 33. OrthoTool Space Systems on Earth Observation – Applications of Remote Sensing From Space – I.S.U.F.I. UNILE
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