Download - samplowane 2x w dół
04/17/2008 1
TechnologieprzetwarzaniaiudostępnianiarastrowychobrazówgeoprzestrzennychAnalizawymagań,problemówirozwiązańsoftwareowych
©2007AdamStrzelecki,DigitechInternationalS.A.,ERMapperFrance
www.digit‑int.com
04/17/2008 2
Pozyskiwanieobrazu RektyfikacjaiorientacjageograficznaPrzygotowaniedanychdoudostępniania
PublikacjawInternecie/IntranecieSerweryWWW,serwisyTCP/IP
PrzeglądaniewInternecie/IntraneciePrzeglądarkiWWW,klienciTCP/IP
Urządzeniapozyskująceobraz(satelita,samolot
(bez)załogowy)
Serwery/nośnikiobrazówźródłowych(taśmy,DVD)
Serweryioprogramowanierektyfikującemozaiki(ERMapperProfessional,
GeoTIFF)
Serweryioprogramowaniekompresujące
(ERMapperProfessional,ECW,JPEG2000)
SerweryWWWwrazzrozszerzeniamistreamingu
obrazów(IIS+ImageWebServer)
Aplikacjeklienckie:
DHTMLActiveX
Schematprzetwarzaniainformacji
DanenieprzetworzoneDevicerawdata
Danewuniwersalnychformatach:TIFF,BIL…
+Parametrypozyskaniaobrazu(pozycja,kąt,wybranesensory,czas)
Transferdanychzurządzeniazdalnego(digitalizacja)
Danezrektyfikowanewuniwersalnychformatach
+Danerektyfikacji(projekcja,systemwspółrzędnych)
Rektyfikacja
DaneskompresowanedoformatuECWlubJPEG2000wrazz
informacjągeolokacyjną(projekcja,systemwspółrzędnych)
Kompresja
DaneskompresowanedoformatuECWlubJPEG2000wrazz
informacjągeolokacyjną(projekcja,systemwspółrzędnych)
KafelkiJPEG
Częścipliku
(chunks)
04/17/2008 3
Zastosowaniegeo‑obrazów• Mapyiplanycywilneiwojskowe,planygeodezyjne,
wydawnictwakartograficzne(IGNFrance,EPF,Crige‑Paca)Najczęściejspotykanezastosowaniegeo‑obrazów.
• Badanianadglobalnymiprocesaminaziemi,takimijak:zanieczyszczenie,wegetacjaroślin,zbiornikiwodne,złożamineralneGłówniecywilnejednostkibadawczeprzyuniwersytetachbądź
agencjachrządowych.
• Przewidywaniepogody• Przeciwdziałaniekatastrofomnaturalnymtakimjak
pożary,powodzie,tsunami(UNOSAT–programUN)Jednostkireagowaniaprzyagencjachmiędzynarodowych.
04/17/2008 4SPOT4PreandPost‑DisasterofEastofOkanda‑Helawearea,SouthEastCoastofSriLanka
04/17/2008 5IRSPreandPost‑Disasterspatio‑mapofSouthEastofMullaiBivutown,EastCoastofSriLanka
04/17/2008 6AustralianNationalMap
04/17/2008 6AustralianNationalMap
04/17/2008 6AustralianNationalMap
04/17/2008 7Australianminesite
04/17/2008 8GeologyMapWest
04/17/2008 9
Źródłageo‑obrazów• Satelitycywilne,satelitymeteorologiczne,satelitykorporacyjne
(LANDSAT,ENVISAT,SPOTImage)– Częstomożliwyjestpublicznydostępdosatelitówcywilnych.– Najczęściejposiadającecyfroweprzetwornikiobrazu– Dostępprzezodbiornikinaziemnekontrolowaneprzezróżnegotypu
organizacje
• Satelitywojskowe– Urządzeniaolepszychparametrachniżcywilneodpowiedniki– Brakdostępudlajednostekcywilnych
• Samolotyzałogowe– Kiedyśbardzopopularne– Mogąlataćpodchmurami.– Nadalczęstoposiadającenapokładzieaparaturęanalogową.
• Dronyihelikopterybezzałogowe– Corazbardziejpopularnerozwiązaniakontrolowanezziemi– Małerozmiaryiniskiekosztyeksploatacji
04/17/2008 10NASAandEarthSatLandsat741EuropeCover
04/17/2008 10NASAandEarthSatLandsat741EuropeCover
04/17/2008 10NASAandEarthSatLandsat741EuropeCover
04/17/2008 10NASAandEarthSatLandsat741EuropeCover
04/17/2008 11BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 11BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 11BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 11BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 12NASAandEarthSatLandsat741SouthAmericaCover
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 13BDOrthoDept.35Ille‑et‑Vilaine
04/17/2008 14
Rodzaje(pasma)geo‑obrazów• Cotojestpasmo(band)
Pasmojestklasąwartościreprezentującychenergięfalielektromagnetycznejzwybranegozakresuczęstotliwościbadanąprzezpikselsensorawurządzeniuskanującymobraz(CCD,lubkliszawprzypadkuurządzeńanalogowych)
• Rodzajepasm– RGB(pasmaświatławidzialnego)– IR(podczerwień)– UV(ultrafiolet)– Wegetacja(kombinacjaIR,RGB,UV)– Radar(specjalnyrodzajpasma,badaniejestwtymprzypadkuaktywne,
wymagawysłaniawiązkiradaruisprawdzeniaczasuodbiciaisiłypowracającegosygnału)
• Kodowaniepasm– 8‑bit‑64‑bitinteger–wąskizakreswartości,dużadokładność,małaobjętość– 16‑bit–64‑bitfloatingpoint–szerokizakreswartości,średniadokładność,duża
objętośćzazwyczajkodowanewstandardachIEEE
04/17/2008 15
Rektyfikacja• Obrazyźródłoweskładająsięztysięcyzdjęćzarejestrowanychprzez
aparaturęsatelitybądźsamolotu• Obrazyźródłowenieposiadająwspólnegosystemuwspółrzędnych(prócz
globalnegowprzestrzeni3D/4D?)• Obrazyźródłowesąwycinkiemrzutuobrazuprzestrzeninapłaszczyznę,
opisywanegozbioremparametrówodpowiadającychpozycjisatelity/samolotuwprzestrzenitrójwymiarowej
04/17/2008 16
Efektobrotuziemipodczasskanowania(satelitynie‑geostacjonarne)
04/17/2008 17
ZniekształceniepanoramiczneSzerokikątwidzenia
04/17/2008 18
Zniekształceniezwiązanezkrzywiznąziemi
04/17/2008 19
Filtrowaniebiliniowe
04/17/2008 20
Filtrowaniekubiczne
04/17/2008 21
Rektyfikacjapikseli
04/17/2008 22
Kompresjageo‑obrazów• Skądwziąłsięwymógkompresjiobrazówwysokiejrozdzielczości
– Zrektyfikowanegeo‑obrazychoć(teoretycznie)czytelnedlaludzizajmująogromnąprzestrzeńdyskowąwpostaciwieluplikówcowykluczawydajnydostępswobodny
– Zrektyfikowanegeo‑obrazyniemogąbyćwyświetlonewcałości(anizazwyczajwydrukowane)zpowoduswoichrozmiarów,przykładowodanerastrowe(RGB,zdjęcialotnicze)„BDOrtho”Francjiwrozdzielczości0.5mnapikseltoobrazorozmiarachok.2mlnx2mlnpikselicodajeponad16TBnieskompresowanychdanych!
• Założeniaiwymaganiakompresjiobrazówwysokiejrozdzielczości– Swobodnydostępdowycinkówobrazów(snapshotów)wrozdzielczości
urządzeniawyświetlającegoużytkownika(monitora,drukarki)– Wysokawydajnośćprzyrównoczesnymdostępiewieluużytkowników– Relatywniemałewymaganiaprzestrzenidyskowej(dużakompresja)
przymałejstraciejakości(lubkompresjabezstratna)
04/17/2008 23
FormatyECW/JPEG2000EnhancedCompressedWavelet(stworzonyprzezStuarta
NixonazfirmyERMapperokołoroku1995)iJPEG2000(następcaformatuJPEGstworzonyw1999przezkonsorcjumJPEG)sąformatamikompresjifalkowejbazującejnadyskretnejtransformaciefalkowejDWT(podobnejdotransformatyFouriera)orazdekompozycjipiramidalnej– Kompresjafalkowa(waveletcompression)jestwydajną(niektórzy
mówiądoskonałą)metodąkompresjiobrazuzapewniającądoskonałerezultatybezstratybądźzmałąstratąjakości(przekłamaniami).
– Dekompozycjapiramidalnajestmetodąkodowaniaobrazuowysokiejrozdzielczościzapewniającąwydajnyswobodnydostępdowycinkówobrazu.
04/17/2008 24
Kompresjafalkowa• Twórca:
– ZostaławymyślonaprzezfrancuskiegogeofizykaJeanaMorletaw1980roku– BazujenapomyśleznanejjużoddłuższegoczasutransformatyFouriera– MorletszukałsposobunapokonanieniedoskonałościtransformatyFouriera
przybadaniachizapisiesygnałówsejsmicznych
• Zastosowanie:– Aktualniekompresjafalkowajeststosowanezpowodzeniemprzezwielefirmi
instytucjizajmującychsięprzetwarzaniemdźwiękuiobrazu– FBIużywakompresjifalkowejdoprzechowywania200milionów(zdjęć)
odciskówpalców– Myużywamyjejdoprzechowywaniabardzodużejrozdzielczościobrazów
geoprzestrzennych– Możebyćstosowanazpowodzeniemtakżedokompresjidźwięku(muzyki),
jakoalternatywadlaformatump3bazującegonadyskretnejtransformacieFouriera
04/17/2008 25
Kompresjafalkowac.d.Transformatafalkowa
• a–współczynnikskali• b–współczynnikprzesunięcia• s(t)–zależnyodczasu(t)sygnałbadany• –współczynnikfalkowy(delta)zależnyodparametrówaib
• –funkcjafalkowa• –jądroprzekształcenia
04/17/2008 26
Kompresjafalkowac.d.
04/17/2008 27
Kompresjafalkowac.d.Ortonormalnabazafunkcjifalkowych
• Istniejewielerodzinfunkcjifalkowych(falek)
• Wprzeciwieństwiedofunkcjisin/cosużywanychwtransformacieFouriera,falkiposiadająwartościniezerowetylkowskończonymprzedziale
• RodzinafunkcjifalkowychtworzybazęortonormalnąHilbertanadprzestrzeniąHilberta
• Wtransformaciefalkowejreprezentujemywybranąfunkcjęjakoliniowąkombinacjęfalek:
• JednązczęściejużywanychjestrodzinaDaubechies(odnazwiskapomysłodawczyniIngridDaubechieszUniwersytetuPrinceton)
04/17/2008 28
Kompresjafalkowac.d.Cechytransformatyfalkowej
• Transformatafalkowabardzodobrzenadajesiędoreprezentowaniafunkcjiposiadającychcechylokalne
• Funkcje,któremająpodobnącharakterystykędofalek,możnaczęstoreprezentowaćzapomocąskończonejilościwektorów(falek)bazowych.Bardzoczęstojestto1falka!
• Stratnośćkompresjifalkowejpoleganawybraniutylkoograniczonejilościfalekbazowych,którenajlepiej„aproksymują”kompresowanąfunkcję(najmniejszadelta/współczynnik)
• Podobniejakwprzypadkukompresjimp3,kompresowanysygnałmożnadzielićnaramki
04/17/2008 29
Kompresjafalkowac.d.Transformatafalkowadlaobrazów
• Wprzypadkuobrazówstosujesięfalki2D(R2→Rdlajednegokanału),przykładowonarysunkumamyfalkęDaubechies20
• Możnateżstosowaćprostszefalki,naprzykładHaar(odAlfredaHaara1901)
• Dlaobrazówcyfrowychstosujesiędyskretnątransformatęfalkową(DWT‑discretewavelettransform)wrazzdekompozycjąpiramidalną
• Każdykanałjestkompresowanyosobno
• WprzypadkuformatuJPEG2000możliwejestkompresowaniekanałówzapisywanychwpostaciliczbzmiennoprzecinkowychoraz
04/17/2008 30
Kompresjafalkowac.d.Dekompozycjaobrazów
• Dekompozycjaobrazujestrekursywnymalgorytmemwykorzystującymfiltry,orazkompresjęfalkową.
• Przykażdejiteracjiobrazjestdzielonyna2pasma,wysokieiniskie.
• Wysokiejestsamplowane2xwdół,aróżnicajestkompresowanaizapisywana.
• Niskiejestsamplowane2xwdółiwykorzystywanedonastępnejiteracji.
(Lepszaaproksymacja)
• Przydekompresjiobrazuiterujemywodwrotnąstronę.
• Przykażdejiteracjidekompresjiuzyskujemyobrazo2xwiększejrozdzielczości.
• WprzypadkuECW/JPEG2000
04/17/2008 30
Kompresjafalkowac.d.Dekompozycjaobrazów
• Dekompozycjaobrazujestrekursywnymalgorytmemwykorzystującymfiltry,orazkompresjęfalkową.
• Przykażdejiteracjiobrazjestdzielonyna2pasma,wysokieiniskie.
• Wysokiejestsamplowane2xwdół,aróżnicajestkompresowanaizapisywana.
• Niskiejestsamplowane2xwdółiwykorzystywanedonastępnejiteracji.
(Lepszaaproksymacja)
• Przydekompresjiobrazuiterujemywodwrotnąstronę.
• Przykażdejiteracjidekompresjiuzyskujemyobrazo2xwiększejrozdzielczości.
• WprzypadkuECW/JPEG2000
04/17/2008 30
Kompresjafalkowac.d.Dekompozycjaobrazów
• Dekompozycjaobrazujestrekursywnymalgorytmemwykorzystującymfiltry,orazkompresjęfalkową.
• Przykażdejiteracjiobrazjestdzielonyna2pasma,wysokieiniskie.
• Wysokiejestsamplowane2xwdół,aróżnicajestkompresowanaizapisywana.
• Niskiejestsamplowane2xwdółiwykorzystywanedonastępnejiteracji.
(Lepszaaproksymacja)
• Przydekompresjiobrazuiterujemywodwrotnąstronę.
• Przykażdejiteracjidekompresjiuzyskujemyobrazo2xwiększejrozdzielczości.
• WprzypadkuECW/JPEG2000
04/17/2008 30
Kompresjafalkowac.d.Dekompozycjaobrazów
• Dekompozycjaobrazujestrekursywnymalgorytmemwykorzystującymfiltry,orazkompresjęfalkową.
• Przykażdejiteracjiobrazjestdzielonyna2pasma,wysokieiniskie.
• Wysokiejestsamplowane2xwdół,aróżnicajestkompresowanaizapisywana.
• Niskiejestsamplowane2xwdółiwykorzystywanedonastępnejiteracji.
(Lepszaaproksymacja)
• Przydekompresjiobrazuiterujemywodwrotnąstronę.
• Przykażdejiteracjidekompresjiuzyskujemyobrazo2xwiększejrozdzielczości.
• WprzypadkuECW/JPEG2000
04/17/2008 31
Kodowaniepiramidalne
• Kodowaniepiramidalnepoleganarozbiciuobrazunapoziomyszczegółowościzawierającevw.kafleostałymrozmiarze(np.256x256)
• Każdykolejnyniższypoziomprzechowuje4razywięcejkaflio2razywiększejrozdzielczości
• Poziomnajniższyzawierakafleorozdzielczościnatywnejobrazu
• Poziomnajwyższyzawieratylkojedenkafel
04/17/2008 32
FormatyECW/JPEG2000c.d.• Wydajnośćkompresji
– Od1/10przykompresjibezstratnej– Donawet1/30,1/40przykompresjistratnejjednakniegenerującej
dużychprzekłamań(niewidocznychdlazwykłegoużytkownika)
• Wydajnośćdostępu– 30‑40obrazów/sek.wrozdzielczościVGAwlosowymdostępie
swobodnymprzywykorzystaniuserweradwuprocesorowegoz2GBpamięciRAMwprzypadkudanychźródłowychdo1TB
– Niskieobciążeniedyskowychpamięcimasowych;przygenerowaniuobrazualgorytmdekompresjipotrzebujeprzeczytaćmaksymalnieokoło3xwięcejdanychniżrozmiarobrazuwyjściowego,azazwyczajniewięcejniż1,2x.
– Niskiewymaganiapamięci(wprzypadkuformatuECW)
• Dodatkowemożliwości– ProstydostępprzezserweryHTTP(indeksowanydostępdopliku)– Ogólnodostępnebibliotekidokompresjiidekompresji
04/17/2008 33
Udostępnianieobrazówgeoprzestrzennych
• Skompresowanedanemogąbyćudostępnianieszerokiejpubliczności
• Sposobyudostępnianiadanych:– Grubyklient:najczęściejwtyczkaActiveXrozumiejącaformatECW/JPEG2000,
Cienkiserwer:służącywyłączniejakoproxyoperacjiczytaniablokówplikuleżącegopostronieserwera.
RozwiązanietoświetniesprawdzasięwIntranecie,zapewniadoskonałąwydajność.WadąjestkoniecznośćinstalacjidodatkowegorozszerzeniaprzeglądarkiWWW.
– Cienkiklient:poprostuprzeglądarkaWWWorazzestawodpowiednichskryptówżądającychkafli(kodowaniepiramidalne)odserwerawformatachJPEG,GIF,PNG.
Grubyserwer:zajmującysiędekompresjądanychzformatówECW/JPEG2000iprzygotowaniemkafli.(Alternatywniepostronieserwerakaflemogąbyćjużprzygotowanedowysłania)
Rozwiązanietojeststosowanem.in.przezGoogleMapsczyteżIGNGeoportail.fr.Niewymagainstalacjidodatkowegooprogramowania.
• Oprogramowanie:– ERMapperImageWebServer:rozszerzenieMSInternetInformationServerbądźApacheWebServerudostępniająceaplikacjomwebowymAPIpozwalającenaprogramowalnydostępdoplikówECW/JPEG2000znajdującychsiępostronieserwera,t.j.wyświetlanie(rendering)zadanychobszarów,funkcjezwiązaneztransformacjąwspółrzędnych,dodatkowerozszerzeniagrafikiwektorowej
04/17/2008 34
RasterTankPrzykładowaaplikacjaWebGISrozwijanaprzezDigitechInternational,ERMapperFrance
• Kompleksowegotowerozwiązaniedoudostępnianiageo‑obrazówwsieciWeb
• BazujenajądrzetechnologiiERMapper
• Pozwalaprzygotowywać,udostępniaćorazprzetwarzaćmapyzpoziomudowolnejprzeglądarkiWWW
• Udostępniamożliwośćoffline’owegoprzetwarzaniaobrazówdoróżnychzadanychformatówwyjściowych
04/17/2008 35
Podsumowanie• GISjeststosunkowonowądziedzinązpogranicza
informatykiigeodezji• SzybkirozwójGISwostatnichlatachbyłmocno
spowodowanygwałtownymwzrostemmocyobliczeniowejwspółczesnychkomputeróworaztaniejącymizdnianadzieńpamięciamimasowymi
• GISaktualniedążycorazbardziejdowykorzystaniatechnologii3Dprezentacjiobrazu
Dziękujęzaudziałwmojejprelekcji