3d mapping (dsm) with hrsi_v

Bản đồ 3D với ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao

Giáo sư - Tiến sĩ Armin Gruen Viện Trắc địa và Đo đạc ảnh, ETH Zürich

[email protected], www.photogrammetry.ethz.ch

1. Giới thiệu bản đồ và mô hình 3D2. Chất lượng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao3. SAT-PP: Phần mềm xử lý tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao4. Định vị (Bộ cảm và mô hình quỹ đạo bay) 5. Tạo DSM/DTM bằng công nghệ đối sánh ảnh Ví dụ: SPOT-5, IKONOS, Quickbird,

ALOS-PRISM6. Triết tách đối tượng (nhà, đường)7. Kết luận

1

Kuala Lumpur nhìn trên Google Earth

2

ETH Zurich

3

ETH Zurich

Thành phố khoa họcHoenggerberg Campus

4

Mùa đông ở Thụy Sĩ (1)

5

Giới thiệu nhóm

+ 20 -23 cán bộ khoa học15-20 nghiên cứu sinh+ 75-85 % vốn tài trợ từ bên ngoài

+ Cán bộ nghiên cứu đến từ nhiều quốc gia và chuyên ngành khác nhau

+ Cộng tác với nhiều giáo sư, nghiên cứu viên, sinh viên nước ngoài

+ Nhiệm vụ: Giảng dạy, Nghiên cứu, Phát triển, Dịch vụ

+ Mới: chương trình Thạc sĩ ngành Địa tin học và Quy hoạch (tiếng Anh)

6

ETH Zurich, Hoenggerberg Campus nhìn trên Quickbird

8

Sự phát triển của các bộ cảm vệ tinh

1972 Landsat MSS 80 m GSD 1986 SPOT stereo 10 m 2001 Quickbird stereo 0.6 m

Within 30 years: > Factor 100 in resolution Since 10/2007: Worldview-1 0.50 m

Chu kỳ 1.7 ngàyFor 4/2008: GeoEye -1 0.45 m

9

Độ dàiTiêu cự

Độphân giảimặt đất

Độ rộngTuyến chụpSố lượng Số lượngBộ cảm Lập thể Kênh Nhà cung cấp ảnh

Máy chụpGóc

nghiêng (°) pixels/line (mm) (m) (km)

Along- PAN 0.6 Digitalglobe QUICKBIRD 1 8800 up to ±30 16 27000 track RGB, NIR 2.4 http://www.digitalglobe.com

Along- PAN 1 Spaceimaging IKONOS-2 1 10000 up to ±60 11 13500 track] RGB, NIR 4 http://www.spaceimaging.co

Along- PAN 1 Orbimage ORBVIEW-3 1 2820 up to ±45 8 8000 track RGB, NIR 4 http://www.orbimag

e.com Along/ ImageSat Int. EROS-A1 1 3500 Cross- up to ±45 PAN 1.8 14 7800 http://www.imagesatintl.com

track

0 70 28000 Along-ALOS-PRISM 3 2000 PAN 2.5 RESTEC track ±24 35 14000

PAN 5 (2.5) 24000 Cross- SpotImage SPOT-5/HRG 2 1082 up to ±27 60 track http://www.spotimage.com RGB, NIR 10 6000

Along- Spotimage SPOT-5/HRS 2 580 ±20 PAN 10 120 12000 track http://www.spotimage.com

Others: Cartosat-1, FORMOSAT-2, etc. 10

Độ phân giải và chất lượng hình ảnh

PRISM Quickbird 11

WorldView-1 (Digital Globe)

Ngày phóng: 18 tháng 9 năm 2007, lập thể toàn sắcĐộ cao: 450 km (Bremen-Stuttgart)

GSD: 45 (50) cm nadir

Bề rộng tuyến chụp: 16 km

750 000 sqkm mỗi ngày (> 2 x diện tích nước Đức)

Houston Yokohama

12

Tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao (HRSI)

• Độ phân giải mặt đất 0.61 m, và tương lai sẽ lên tới 0.5 m• Hầu hết tất cả đều có khả năng lập thể

• Độ chính xác hình học caoĐịnh vị: 1 pixel trong mặt bằng và độ cao, thậm chí còn tốt hơnDSM: 1-5 pixel trong độ cao (Các yếu tố ảnh hưởng: địa hình, sử dụng

đất, hoa văn ảnh, chất lượng ảnh) Tuy nhiên vẫn gặp phải 1 số vấn đề sau

• Chưa phổ biếnHi vọng những hệ thống ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao như vậy sẽ được ứng dụng phổ biến hơn• Giá cao. Hi vọng giá sẽ thấp đi khi có sự cạnh tranh (ALOS/PRISM, 2.5 m PAN) • Chất lượng ảnh thấp (những vấn đề về kiểm định, thời tiết, hiệu ứng khí quyển, mây) • Thiếu các gói phần mềm thương mại tốt và tường minh

13

Ưu điểm của ảnh vệ tinh

• Vệ tinh hoạt động liên tục 365 ngày trong 1 năm

• Chu kì lặp ngắn (~ 4 ngày)• Ảnh được xử lý tương đối nhanh• Không hạn chế khả năng điều khiển chuyển động của vệ tinh trong không gian• Diện tích trùm phủ lớn (VD 16.5 x 16.5 km2), có thể cắt 1 vùng nhỏ theo

nhu cầu hoặc tạo ra các ảnh ghép• Vệ tinh có thể dễ dàng quan trắc những khu vực địa hình phức tạp• Người sử dụng không cần phải trang bị máy bay, máy chụp ảnh hoặc các thiết bị đắt tiền

14

Nhược điểm …

• Góc chụp thẳng đứng không được vượt quá 25˚• Quá trình thu và truyền tín hiệu ảnh đôi khi gặp khó khăn• Độ phân giải ảnh vệ tinh phần lớn thấp hơn độ phân giải của ảnh hàng không• Chất lượng ảnh thường bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác• Giá ảnh hơi cao (so với ảnh hàng không)• Chịu nhiều ảnh hưởng của mây

15

Ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao mang lại lợi ích gìcho việc xây dựng bản đồ 3D?

+ Lợi ích về mặt hình học+ Lợi ích về mặt giải đoán (nội dung ảnh)Bản đồ 3D là gì?+ Bản đồ 3D là gì? - Google Earth đang thay đổi sự nhận thức bản đồ của chúng ta bằng cách nào?+ Thu thập tư liệu? – Mục đích của bản đồ?+ Mô hình? - Hướng, nội dung 3D?+ Trình diễn (Hiển thị)? - Phần cứng, phần mềm, những người làm bản đồ?

16

Những đối tượng dựng mô hình 3D?Bản đồ 3D – Mô hình 3D+ Bản đồ địa hình (địa hình, sử dụng đất, v.v…)+ Mô hình thành phố+ Mô hình rừng + Di sản văn hóa

Bản đồ 2D cùng với thông tin 2.5D > Hướng tới bản đồ 3D

17

Các loại bản đồ

Ảnh số Cách xử lý mới, sản phẩm mới

+ Bản đồ 2D, 2.5D - xử lý và hiển thị theo phương pháp thủ công, truyền thống

+ Bản đồ 2D, 2.5D - xử lý tự động, bán tự động+ Bản đồ 3D – mô hình hóa, quản lý, cập nhật + Trình diễn - Hiển thị và xây dựng bản đồ 3D theo nhu cầu

18

Nghiên cứu vềbản đồMục tiêu: Bản đồ địa hình (bản đồ nền)+ Định vị - Độ chính xác?+ Tạo DSM/DTM - Độ tin cậy?+ Triết tách đối tượng -Đối tượng nào vẽ lên bản đồ?Độ phân giải và chất lượng ảnh?

Thụy Sĩ: Bản đồ ảnh hàng không tỷ lệ 1:30 000 hoặc 1:25 000,phụ thuộc vào độ phân giải

Triết tách thủ công, tự động, bán tự động?+ Mô hình - 2D, 2.5D, 3D ???

Mô hình 3D rất có ý nghĩa trong việc xây dựng các đối tượng địa hình, tòa nhà, cầu, hang, v.v…

+ Trình diễn - bản đồ giấy, bản đồ số, tỷ lệ?19

DSM

DTM

DForMDLuM

20

DCityM2.5D

DCityM3D

21

Nghiên cứu vềbản đồ

+ Độ chính xác: Phụ thuộc vào loại đất, lớp phủ và sử dụng đất? Mặt bằng: sai số vị trí: 0.1-0.2 mm

tỷ lệ 1: 50 000: 5 -10 m

Digital domain: Better?Mallory quote

Độ cao: 2xSigma Z = 1/3 khoảng cao đều (CI)

CI = 20 m; SigmaZ = 1/6 CI = 3.3 m (từ loại bộ cảm vệ tinh nào?)+ Độ tin cậy: Tự động tạo DSM độ chính xác sẽ không cao

Từ DSM tạo DTM ?

22

Ký hiệu bản đồ địa hình (bản đồ địa hình Thụy Sĩ)

Scale 1: 25K 1:50K Terrain 10 10 contours 10/20 m 20 m intermediate 5/10 10/5

Roads, paths 22 20 Railways 17 17 Borders 5 5 Waters 14 14 Vegetation 10 8 Single objects 28 27 Trig. points, elev. 4 4 Total 110 105

Sheets 249 78 23 (1:100K) 23

Ký hiệu bản đồ địa hình Bản đồ địa hình Thụy Sĩ

24

Thành lập hệ thống bản đồ toàn quốc dựa trên mô hình cảnh quan địa hình (TLM)

29

Những cải tiến mới: Khả năng hiện chỉnh• Bản đồ địa hình 1:25‘000 (bản đồ giấy)

- Khoảng cách giữa thời gian chụp và xuất bản bản đồ là 2 năm (1.5 đến 3 năm)

- 6 năm hiện chỉnh một lần

- Chu kỳ hiện chỉnh các lớp chuyên đề là không giống nhau- Lớp chuyên đề cũ nhất hiện nay là năm: 1989

30

• VECTOR25 (bản đồ số)

Mô hình TLM

31

Những thay đổi mới• TLM là mô hình nền cho toàn quốc(không có mô hình bản đồ => không có sai số vị trí đối tượng, không có tổng quát hóa đối tượng)

• Dữ liệu TLM có tính thời sự cao hơn (liên tục cập nhật) • Dữ liệu TLM chính xác hơn (tốt hơn 1m !!). • Dữ liệu TLM 3 chiều (TLM và "DTM-TLM"). • Dữ liệu TLM dễ bổ sung thông tin (Mô hình dữ liệu)

Mô hình số- Cảnh quan - Bản đồ- Trình diễn

32

33 courtesy Prof. Hurni, IKA, ETH Zurich

http://www.karto.ethz.ch/~hm/methan a/


Nghiên cứu về bộ cảm

Các bộ cảm hiện có: ảnh vệ tinh, ảnh hàng không, máy quét LaserMáy quét Laser: chỉ thu được thông tin độ cao, nhưng độ cao dải quét bị giới hạn

Ảnh vệ tinh: + Độ trùm phủ lớn- Chất lượng ảnh (phụ thuộc vào thời gian, thời tiết, dị thường ảnh…) - Độ phân giải chưa đủ- Giá thành (?)

Ảnh hàng không: Máy chụp ảnh độ cao lớn, máy ảnh kỹ thuật số, máy chụp ảnh mảng tuyến tínhVí dụ ADS40: c = 63 mm, hg = 6 300 m, 1:100 000, GSD = 65 cm

bề rộng tuyến chụp là 7.8 km, có từ 3 kênh trở lên (lập thể, MS) Đo ảnh về bản chất chính là đo mô hình 3 chiều !!!

37

Độ phân giải và chất lượng ảnh (ETH Hoenggerberg)

PRISM Quickbird 38

Bad Berneck, Germany từ ảnh hàng không tỷ lệ 1:25 000

Flyover

40

ETH Zurich, Hoenggerberg Campus (dựng phim)

41

Ảnh vệ tinhChất lượng ảnhDị thường ảnh

ALOS - PRISM Saitama

Mây

42

Chất lượng bức xạDị thường ảnh

PRISM Piemont

Phản xạ/Độ bão hòa lớn43

Chất lượng bức xạ

+ Phản xạ/Độ bão hòa lớn+ Hiện tượng nhòe ảnh (tràn tín hiệu ảnh)

Hiện tượng nhòe ảnh khu vực Geneva. Ảnh trái và giữa là Ikonos, ảnh phải làQuickbird. Vết ảnh nhòe luôn luôn cùng hướng với dải quét (trên ảnh bên trái vết nhòe hướng lên trên, còn 2 ảnh kia là hướng ngược lại)

44

Chất lượng bức xạDị thường ảnh

PRISM Saitama

forward nadir backward

Striping (black reference calibration) and JPEG blocking

45

Dữ liệu ảnh ALOS / PRISM

Chất lượng ảnh

Tái chia mẫuảnh hàng không 2.5 m

Wallis filtered

46 forward nadir backward

Chất lượng phổ

Zurich aerial PRISM Zurich

47

SAT-PP (Xử lý chính xác ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao) + Tạo ra nhiều sản phẩm/Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao mới+ Các mô hình bộ cảm SPOT, IKONOS, QuickBird, ALOS/PRISM, Cartosat-1, v.v… + Công nghệ đối sánh ảnh được thiết kế đặc biệt cho loại ảnh mảng tuyến tính

Functions Products Input + Image Enhancement

+ DSM / DTM Imagery, add. data + Image Orientation + Ortho-Images + IKONOS + Image Matching + Pan-Sharpened + QuickBird + Feature Collection

Images + SPOT + 3D City Modeling + 3D Vector Data + ALOS/PRISM + Image Pan-

Sharpening + Digital Image Maps + Cartosat + DTM & Ortho-Image + 3D City Models GCPs

Generation

48

Định vị - Định hướng ảnh3 phương pháp, sử dụng trong đo ảnh vệ tinh: (a) Mô hình tham số, cảm biến vật lý („mô hình chính tắc “) (b) Mô hình phi tham số(c) Mô hình kết hợp (VD. Mô hình vật lý tự định chuẩn)

Công dụng của mỗi một mô hình phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như:+ Độ phân giải hình học (footprint) + Các loại bộ cảm (Mảng tuyến tính, Mảng ma trận, trường nhìn v.v…) + Yêu cầu về độ chính xác+ Có sẵn các thông tin bổ trợ (giá trị góc và tọa độ của các điểm định vị, chẳng

hạn như các điểm khống chế GCP, v.v...)

Mô hình vật lýMô hình các tính chất vật lý ảnh về mặt hình học của bộ cảm (chính tắc và phi chính tắc). Ưu tiên các tham số không phụ thuộc. Mô hình chính tắc: Theo kinh nghiệm thì những tham số đó là các yếu tố định hướng trong và ngoài 49

Mô hình phi tham sốĐây không phải là mô hình xử lý ảnh trực tiếp, nhưng mô hình này sử dụng các hàm toán học (thường là hàm đa thức), để diễn tả mối quan hệ giữa tọa độ ảnh và tọa độ địa lý. Những hàm này cũng bao gồm các tham số nhưng đó là những tham số phụ thuộc.

Các kiểu biến đổi quan trọng: Tịnh tiến, xoay, tỷ lệBiến đổi Affine (2D-2D, 2D-3D) Đồng tuyến tínhBiến đổi Projective (2D-2D, DLT) Biến đổi đa thức bậc cao (hàm bậc 3, hàm đa thức hữu tỷ)

Đánh giá: + Hay sử dụng, thuật toán đơn giản, dễ thực hiện, biến đổi hệ số đơn giản (thích hợp với những phần mềm chất lượng) - Tương đương với giá trị thực của các tham số hình học của bộ cảm, có thể không chính xác (xuất phát từ các điểm khống chế GCP hoặc định vị dữ liệu)

50

Mô hình cảm biến và định hướng trong SAT-PP + Điều chỉnh bộ cảm hình học riêng (Mảng tuyến tính CCDs) + Định hướng mô hình lập thể đơn và đo tam giác những đối tượng lớnĐo điểm nút: thủ công, bán tự động và hoàn toàn tự động

Mô hình bộ cảm biến: + Phối cảnh tuyến tính (1D) bằng mô hình quỹ đạo bay (“Mô hình vật lý”) + RFM (RPC), các hệ số được cung cấp hoặc tự xác định(+ DLT (Biến đổi tuyến tính trực tiếp))(+ Affine (phép chiếu song song: 2D-2D, 3D-2D))+ Kết hợp

- RFM & 2D affine (để loại trừ hệ số sau khử nhiễu trong ABSOR) - Mô hình vật lý tự định chuẩn (để khắc phục sự thiếu kinh nghiệm trong việc xác định các yếu tố định hướng trong và ngoài)

Mô hình cảm biến cho các loại máy ảnh mảng tuyến tính: 51 SPOT-5, IKONOS, QuickBird, ALOS PRISM, Cartosat-1, etc.

Ví dụ: Xử lý, Tăng cường (Thun, Switzerland trên IKONOS)

Shadow Area

Ảnh IKONOS gốc Ảnh IKONOS đã tăng cường

52

Tăng độ tương phản bằng lọc Wallis. Bên trái là ảnh trước khi lọc, bên phải là ảnh sau khi lọc (Pateraki, 2005)

53

Đo ảnh độ chính xác vị trí cao

Chọn điểm khống chế GCP:

• Đo điểm khống chế trên mặt đất và trên ảnh (chọn trên ảnh những điểmdễ xác định)

• Chọn điểm dựa trên ảnh vệ tinh !

Ảnh hàng không Ảnh vệ tinh (PRISM) 54

Bộ cảm ALOS PRISM

• AVNIR2 (JAXA) VAVNIR(4), 10m

• PRISM (JAXA) 2.5m(1), 3 telescopes • PALSAR (JAXA/METI) L-band, polarimetric, 10m

Phương pháp quét: Buồng quét tia đơn sắcNhiều con chip CCD trong mặt phẳng tiêu cựỐng kính quang học: Phản xạẢnh 8-bitNén ảnh: dạng JPEG

55

Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping

Mô hình cảnh quan 3D

Zurich nhìn trên AVNIR-2

56

Định hướng hình học trong của PRISM

Observation geometry of triplet mode (Tadono et al., 2004).

6 CCD chips in nadir camera

8 CCD chips in forward and backward CCD chip coverage is project-variant Overlapping area

(32 pixels) y

PP(xp, yp)

(x2,y2) (x4,y4) (x1,y1) (x3,y3) Right

Actual PRISM image Left dummy Image coordinate (14 496 x 16 000 pixels) dummy Actual PRISM linear array system image (14496 pixels)

x 57 (flight direction)

Hệ số RPF sau khử nhiễu

x = RPFx(X,Y,Z) + a + bx + cy y = RPFy(X,Y,Z) + d + ex + fy

Lý do sử dụng hệ số sau khử nhiễu: Định hướng bằng hệ số RPC tốt nhưng chưa hoàn toàn loại được hết nhiễu. Có thể sử dụng biến đổi Affine để hiệu chỉnh vấn đề này. 6 tham số cần số điểm khống chế > 3

Thông thường: tính lặp x và y (với 2 tham số a và d) thì chỉ cần 1 điểm khống chế là đủ.

Chú ý: RPCs có thể tính từ các điểm khống chế GCP hoặc dữ liệu định vị - cả hai cách sẽ mang lại những kết quả khác nhau

58

Định vị bằng hệ số sau khử nhiễu RPCs

SPOT-5 HRS Bavaria IKONOS Hobart Quickbird Yokosuka

Không dùng hệ số sau khử nhiễuRMSE X,Y (m) 24 2.4 9.5

Z (m) 76 2.0 2.6

RMSE X,Y (m) 4.5 0.42 0.6 Z (m) 2.3 0.90 0.5

SPOT-5, IKONOS: 2 shifts (1 GCP) Quickbird: 2 shifts + 2 scales (5 GCPs)

59

Có dùng hệ số sau khử nhiễu

Định vị ALOS/PRISM bằng hệ số sau khử nhiễu RPCs

Saitama (GCPs) Okazaki (GCPs) Haiphong (orient. data)

RMSE X,Y (m) 1.6 3.8 130

RMSE Z (m) 2.1 2.4 34

Sigma X,Y (m) 1.4 1.9 11

Z (m) 2.1 2.3 6

Bias X (m) 0.3 2.4 142

Y (m) -1.7 -4.1 -117

Z (m) -0.4 -0.8 -34

60


Summary of Haiphong RPC evaluation (JAXA RPCs)

X (m) Y (m) Z (m)

Bias (mean of residuals) 137.11 -116.46 -33.96 Std. dev.* 15.44 1.40 6.36

RMSE 137.93 116.46 34.52

* the standard deviation is computed from the mean

61


62


63

Sự phát triển của máy ảnh hàng không (ADS40, TLS):

Mô hình bộ cảm biến/quỹ đạo bay cho định hướng

Mô hình máy chụp: Buồng chụp

Mô hình quỹ đạo bay:

DGR… Adjustment with stochastic EO (9 orient. unknowns) PPM (n)... Mô hình đa thức n yếu tốLIM(n)… Nội suy Lagrange bằng n hệ số định hướng

Ảnh vệ tinh: quỹ đạo bay thật hơn, vì vậy DGR hiệu quả

64

ALOS-PRISM: Kết quả định vị/định hướngWith principal point info

Thun/Bern Piemont Saitama Okazaki DGR DGR DGR RPC DGR

APs 6 6 6 0 6 RMSE X,Y (m) 2.0 2.2 1.2 1.6 1.9

Z (m) 1.6 1.0 2.1 2.1 2.4 Sigma X,Y (m) 0.8 0.6 0.7 1.4 1.0

Z 2.0 1.6 2.0 2.1 2.6 Sigma0 (pixel) 0.37 0.29 0.38 0.5

Chú ý: tất cả đều tính bằng 9 điểm khống chế GCPMô hình Affine: scale (3) and CCD line bending (3) parameters Mô hình chặt chẽ (DGR): with high a priori attitude constraints RPCs Saitama: tính bằng các điểm khống chế GCP

Do chất lượng ảnh thấp nên độ chính xác chưa cao!

65

Thử nghiệm khu vực Zurich/Winterthur bằng ALOS-PRISMKết quả định vịWith principal point info

No. of GCPs/CPs 1/98 2/97 4/95 9/90 9/90 Trajectory model DGR DGR DGR DGR PPM-1 RMSE(XY) 3.2 1.6 1.4 1.3 1.3 RMSE(Z) 7.7 0.9 0.8 0.9 0.9 Sigma(XY) 2.4 0.7 0.6 0.6 0.6 Sigma(Z) 11.1 1.9 1.7 1.5 1.5 Sigma (0) = 0.3 pi

AP set: scale (3) and CCD line bending (3) parameters (4 significant) DGR and PPM with high a priori attitude constraints

66

Tự động tạo DSM

• Mô hình đối sánh ảnh tạo DSM có ở nhiều hệ thống viễn thám và đo ảnh thương mại. Phương pháp này dựa trên mối quan hệ đồng định vị tại những điểm đặc trưng hoặc lưới ảnh

• Các phòng thí nghiệm hiện đã nghiên cứu được nhiều phương pháp tốt hơn.

• Sử dụng phương pháp đối sánh viền ảnh kết hợp với các phương pháp khác sẽ cho kết quả mô hình hóa các đường đứt gãy đạt chất lượng tốt

• Ở các vùng nông thôn và miền núi sử dụng từ 2 ảnh trở lên sẽ cho kết quả chính xác, đáng tin cậy hơn (nhưng hiện nay chỉ yêu cầu tối đa là 3 ảnh)

67

Tự động tạo DSM

• Kết quả của kỹ thuật đối sánh ảnh, đặc biệt là trong các hệ thống thương mại, có thể phụ thuộc nhiều vào sự lựa chọn các tham số

• 3 mô hình DSMs dưới đây được chạy tự động bằng phần mềm DPW770, SocetSet. Ảnh trái và phải ATE, ảnh giữa Adaptive ATE

68

Tự động tạo DSM (SAT-PP)

69

Tự động tạo DSM bằng phương pháp đối sánh ảnh

• Đối sánh nhiều ảnh• Đối sánh ảnh từ không gian vật thể

• Đối sánh với nhiều loại đối tượng khác nhau - điểm + cạnh + lưới ảnh

• Đối sánh theo cấu trúc từ thô đến tinh (tháp ảnh và tháp mô hình số DSM)

• Áp dụng các điều kiện hình học(mặt phẳng ảnh ảo, giới hạn biến thiên độ cao)• Mô hình bề mặt hiệu quả+ Lưới TIN (từ tam giác ảnh Delauney có điều kiện)• Tham số đối sánh tự hiệu chỉnh

70

Tự động tạo DEM71 Points SPOT-5 HRS Edges

Digital Surface Model 72 Points Edges DMC

Thử nghiệm phương pháp đối sánh ảnh trong phần mềm SAT-PP

+ IKONOS: Hobard, Australia; Thun, Switzerland + Quickbird: Yokosuka, Japan; Rome, Italy + Cartosat-1: Castel Gandolfo, Rome, Italy + SPOT-5, CNES/ISPRS Test: Chiemsee, Germany + Aster: Northern Switzerland

+ ALOS/PRISM: Bern/Thun, Zurich/Winterthur, Okazaki, Saitama

In preparation: Sakurajima, South Africa,Turkey, et al.

73

Kết quả xử lý lập thể tư liệu viễn thám độ phân giải cao (1)

SPOT-5/HRS ISPRS Test Chiemsee

(a) Định hướng41 GCPsRMSEx RMSEy RMSEz

3.6 6.4 4.2 rigorous model 5.5 3.9 2.5 RCPs & affine

(b) Tạo mô hình DTM120 x 60 km (7 datasets, ref. accuracy 0.5-5.0 m)

with trees (5 datasets): 5.4 m no trees (5 datasets): 3.8 m, gain: 30%

3D analysis (4 datasets): 3.0 m, gain: 40%

74

Kết quả xử lý lập thể (2) IKONOS GEO (a) Định hướng

Hobart, Tasmania RMSE (x,y) RMSE (z) 0.3 - 0.8 m 0.8 - 1.4 m RPCs, DLT

Thun, Switzerland RMSE (x,y) RMSE (z)

0.4 m 0.7 m

(b) Tạo DSMHobart, Tasmania

RMSE (z) = 0.9 m (open)

Thun, Switzerland RMSE (z) = 1.2 - 4.8 m(open - trees/alpine)

75

Kiểm chứng mô hình DSM ALOS/PRISMTestfields Bern/Thun, Okazaki

Định vị DSM

76

Ảnh PRISM khu vực Bern/Thun

PRISM stereo area DSM testfields GCPs

77

ALOS/PRISM: Bern/Thun DSMs

TF No. of RMSEZ [m] Mean [m] Min [m] Max [m] <5m 5m-12.5m 12.5m-25m >25m points

Thun 3508099 5.5 1.2 -41.6 63.4 75.6% 20.4% 3.7% 0.3%

- O1 202704 4.7 1.1 -30.3 35.4 84.8% 12.2% 2.9% <0.1%

- A2 291284 7.2 2.6 -33.8 61.3 74.7% 17.1% 7.2% 1.0%

SW 2752822 6.6 0.55 -76.9 84.5 70.7% 23.6% 4.8% 0.9%

- A1 815265 6.7 2.2 -46.4 80.0 74.0% 20.9% 4.6% 0.5%

- F1 80033 12.8 -1.8 -74.5 64.2 45.8% 32.4% 15.4% 6.4%

Bern 4340836 5.7 -1.3 -60.0 50.0 70.8% 25.4% 3.5% 0.3%

- C1 123954 5.6 -3.1 -74.6 70.9 97.2% 2.4% 0.3% <0.1%

- C2 174464 5.0 -2.7 -28.5 27.8 98.0% 1.9% 0.1% ~0% (2)

- F2 126727 7.9 -2.9 --42.4 34.4 91.4% 7.4% 1.1% <0.1%

78

Dữ liệu ALOS/PRISM khu vực Bern/Thun Kết quả DSM

Bern SW

Thun

79

ALOS/PRISM: Thun/Bern DSMs

City of Bern

Reference DSM PRISM DSM - 5 m 80

Khu vực thử nghiệm Okazaki - kết quả tạo DSM từ PRISM

Reference DSM

81

Tạo DSM khu vực Bern/Thun, Okazaki

2.5D Analysis - PRISM - Reference

Testfield No. of points RMSEZ [m] Mean [m] Min [m] Max [m]

Thun 3 508 099 5.5 1.2 -41.6 63.4

SW 2 752 822 6.6 0.55 -76.9 84.5

Bern 4 340 836 5.7 -1.3 -60.0 50.0

Okazaki 388 710 6.3 2.4 -102.4 99.6

82

Tạo DSM – Phân tích độ chính xác

- So sánh kết quả với bề mặt DSM đối chứng- Theo 2 cách:

• Sử dụng độ cao địa hình (2.5D): độ lệch giữa độ cao tính từ DSM đối chứng với độ cao nội suy từ DSM tạo từ ảnh vệ tinh

•Khoảng cách Ơ-clit (3D): khoảng cách giữa 2 bề mặt

- Giới hạn của việc so sánh độ cao địa hình: cho dù giá trị điểm độ cao đo được là đúng, nhưng sai số mô hình hoá bề mặt vẫn có thể tạo ra độ chênh lệch lớn trong độ cao

Δh d

83

Tạo DSM – khu vực thử nghiệm Bern/Thun, Okazaki 3D Analysis - Template: Reference Search: PRISM (Interpolation)

Testfield No. of RMSEE MeanZ MinZ MaxZ

points [m]

Thun 15 695 102 4.8 0.05 -33.7 64.6

SW 12 564 800 5.7 0.06 -69.5 88.5

Bern 17 569 298 5.1 -0.01 -59.1 40.9

Okazaki 388 650 4.8 -0.03 -77.3 82.3

3D Analysis - Template: PRISM Search: Reference (Interpolation)

Testfield No. of RMSEE MeanZ MinZ MaxZ

points [m]

Thun 3 920 217 4.4 -0.16 -64.2 34.5

SW 3 132 086 5.1 -0.11 -71.3 90.5

Bern 4 394 428 4.4 -0.07 -48.6 37.8 Okazaki 1 544 952 4.2 0.00 -48.5 41.0

84

Tạo Mô hình 3D khu vực Thimpu, Bhutan từ ảnh Quickbird

Có tạo được Bản đồđịa hình 1:25 000?

3D SPOT/IKONOS

85

Mô hình 3D Nanga Parbat

(dựa trên tư liệu SRTM DTM)

86

Bản đồ các tỉnh phía Tây Trung Quốc

Vị trí:

Vĩ độ: 26°50´ - 49°10´ Altai Mountain Area

Kinh độ: 74°30´ - 104°30´

Gồm các tỉnh: Xinjiang、Qinghai、 Kala-Kunlun Gansu、Sichuan and Yunnan Mountain Area

Tarim Basin Diện tích:

2 tỷ km2, chiếm khoảng 20% diện tích Trung Quốc; gồm khoảng 5 032 mảnh bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50 000

Qing-Tibet Plateau

Heng-Duan Mountain Ranges

87

Kết quả xử lý: SPOT5-HRS (China) Loess highland and Qin-Ling fault block (data courtesy Zhang Li, CASM, Beijing)

Dải chụp lập thể 2 HRG độ phân giải 10×5m, diện tích trùm phủ khoảng 120,000 Km2Tạo ra lưới DEM 25m trong 22 giờ (đối sánh các điểm đặc trưng + đối sánh cạnh + GRM)

Strip 126469101/126470101 Strip 126463101/126478101

Region Longitude/Latitude Longitude/Latitude 92.24/30.96-95.02/36.42 91.97/33.45-94.05/36.42

Area 120 X 591 Km2 120 X 310 Km2

Time 2003-11-23 2003-11-28

Stereo About 45.0 About 46.0 Angle

88

Bóng địa hình lưới DEM 25 m, vùng núi Guan-Zhong Basin và Qin-Ling 89

90 Khoảng cao đều 20m （vùng núi gấp khúc）

Ảnh trực giao 5m + 20m khoảng cao đều91

Mô hình 3D thành phố nhìn trên Quickbird

Phoenix, Mỹ nhìn trên ảnh lập thể Quickbird - Chụp ngày 9/7/2004

- Ảnh lập thể dọc tuyến- Độ phân giải mặt đất GSD: 75cm (nhỏ nhất) - Góc nhìn: 29º, - 27º Detail in Quickbird images

®DigitalGlobe

92 forward backward

Mô hình thành phố 3D nhìn trên Quickbird (CyberCity AG)

Facade textures from library

93

Quy trình dựng mô hình 3D

Lập kế hoạch bay / Tự động Tham số đầu vào

Bay chụp / Tự động

Đo các điểm liên kết (CS,TLS) / bán tự động

Tạo ảnh trực giao (CS,TLS) / tự động

Triết tách đối tượng (CCM, LSB Snakes,ATOMI)/ thủ công, bán tự động

94 CS: Commercial Software, Others are in-house developed software packages

Bình sai chùm tia (CS + BUN) / tự động

Đo các điểm khống chế (TLS) / thủ công

Tạo DSM (SAT-PP) / tự động, bán tự động

Kết luận

Định vị

• Đối với IKONOS, Quickbird và SPOT-5 hệ số sau khử nhiễu RPCs & mô hình đồng tuyến tính có kết quả như nhau: mặt bằng: 0.3 pi độ cao: 0.5 pi• Đối với ALOS/PRISM:

Mặt bằng: 0.5 - 0.8 pi độ cao: 0.3 - 0.8 piThỏa mãn để làm bản đồ truyền thống 1: 10 000

Tạo DSM• Độ chính xác (dọc tuyến): 1-5 pi phụ thuộc vào độ dốc địa hình và lớp phủ• ALOS/PRISM: 2 - 3 pi • Nhưng vẫn có nhiều lỗi Chưa đủ để làm bản đồ 1: 50 000 ! • Từ DSM chuyển thành DTM vẫn chưa thực hiện được• 2.5D Phân tích 3D• Giới hạn trong đối sánh ảnh PRISM: chất lượng ảnh thấp

95

Kết luận:

Triết tách đối tượng:

+ Mô hình thành phố 3D (tư liệu vệ tinh độ phân giải thấp): Bán tự động bằng CC-Modeler hoặc bán tự động triết tách thông tin

+ Phương pháp bán tự động, tự động tách đường 3D (LBS-Snakes)

Bản đồ truyền thống:

+ Chuẩn bản đồ giữa các quốc gia chưa thống nhất+ Giảm bớt chuẩn khi sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao?

+ Ví dụ bản đồ Thụy Sĩ: ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao 50cm thích hợp cho việc thành lập bản đồ 1: 25 000, tuy nhiên: hãy nhìn mô hình cảnh quan địa hình mới !

Chúng ta có nên tập trung làm bản đồ truyền thống nữa không? Hay: Đã đến lúc sẵn sàng cho công nghệ mới dựng bản đồ 3D chưa ?

96

Bản đồ 3D+ Chúng ta có thể dựng nhiều loại mô hình 3 chiều+ Bao gồm cả hình khối, hoa văn cùng với những thông tin chồng phủ+ Cung cấp nhiều thông tin hơn bản đồ truyền thốngTuy nhiên:- Chi phí xử lý cao (?)

3D city model Oerlikon- Hiện chưa có chuẩn thống nhất- Công nghệ phức tạp hơn- Chưa có nhiều phần mềm thích hợp để xây dựng và hiển thị mô hình Vì vậy:+ Chúng ta nên tiếp tục nghiên cứu thêm về vấn đề này+ Cần nhiều R&D hơnCác cơ quan đo đạc bản đồ quốc gia:Đã sẵn sàng cho công nghệ mới này chưa?

3D forest model 97

Để biết thêm thông tin hãy liên hệ:Master G&P Giáo sư - Tiến sĩ Armin Gruen

Viện Đo đạc và Quang trắc ảnh, ETH ZurichTel: 0041 44 633 3038, [email protected]

98

3d mapping (dsm) with hrsi_v

Documents