ortorectificación de imágenes. tópico especial sig haciendo mapas hacer mapas requiere de datos...

Ortorectificaciónde

Imágenes

Tópico Especial SIG

Haciendo MapasHaciendo Mapas• Hacer mapas requiere de datos precisos

Mapas escaneadosFotografía aéreaImágenes multiespectralesCoberturas vectoriales

ORTORECTIFICACION se usa para crear datos planimétrica y geométricamente corregidos

Todos necesitamos representar de manera precisa los elementos sobre la superficie de la tierra y su localización geográfica exacta.


¿Por qué Ortorrectificar?¿Por qué Ortorrectificar?

Mosaicos

Recolectar coordenadas de las imágenes

Integrar las imágenesa proyectos más grandes


¿Por qué Ortorectificar?¿Por qué Ortorectificar?• Hay errores geométricos

asociados con las imágenes satelares y las fotografías aéreas

• Errores son causados por: Variaciones en escala Posición del Sensor/Orientación Errores Internos del Sensor

• Ortorectificación remueve los errores


Variación de EscalaVariación de Escala• Escala varía a lo largo de la imágen

El ancho de las casas es constante (8m), el ancho en la fotografía varía, y por lo tanto la escala varía

Variación EscalaPosición SensorErrores Internos


Posición Posición Sensor/Orientación Sensor/Orientación

Oblícua

Más oblicua

Vertical


2

3

11


Errores Internos del Errores Internos del SensorSensor

Distorsión y errores en las lentes causa que los rayos de luz se desvien

Plano de Imagen o Plano de Exposición



Planimetricamente Planimetricamente CorrectoCorrecto

Original Ortorect.

Vista 3D

Ortorrectificación crea imágenes planimétricamente correctas que no presentan desplazamiento del relieve


Información RequeridaInformación Requerida• Información requerida para

ortorrectificar:• Información de la cámara

Distancia Focal de la Cámara Marcas Fiduciales Punto Principal

• Control Terrestre• Datos de Elevación (MED)


Datos ElevaciónContro TierraInfo Cámara

Distancia FocalDistancia Focal

Secc.Transv.

Eje óptico

Dist. Focal

Imagen/Plano Focal

Dist. Focal P.PFiduciales


Marcas FiducialesMarcas Fiduciales• Necesario cuando se usa el Modelo de Cámara

#1

Desde el cuerpo de la cámara las marcas se transfieren a la película

Marcas medidas por el usuario

Imagen X (Pixels) Imagen Y (Pixels)1 124.554 -2200.6412 2191.293 -101.2933 103.467 -122.5984 2203.250 -2180.098

Datos ElevaciónControl TierraInfo. Cámara Dist. Focal P.PFiduciales


Punto PrincipalPunto Principal

Medición fiducial

Intersección de puntos fiduciales opuestos define aproximadamente el PP

Algunas veces el PP está desplazado



Proveyendo Control Proveyendo Control TerrestreTerrestre

• Como con todas las correcciones geométricas se necesitan puntos de control de tierra para ser ortorrectificadas

116 28 55.20 W, 33 00 22.43 N

116 47 27.20 W, 33 50 50.09 N

116 45 14.54 W, 33 43 05.65 N

116 28 07.20 W, 33 55 43.98 N

• Los PCT deben tener coordenadas X, Y y Z

MétodoRemuestreo



MEDs y Ortorrectificación MEDs y Ortorrectificación

1

2

4

31. Pixel en el MED (Elevación)

2. Parametros de Orientación Externa

3. En la imagen, el valor de brillo se determina en base al remuestreo de los pixeles que lo rodean

4. La elevación, orientación exterior y valores de brillo se utilizan para calcular la localización equivalente en la ortoimagen.

La imágen ortográfica se construye por el remuestreo de los pixeles de la imagen original a sus nuevas posiciones ortorrectificadas

Proyección ortográfica



Métodos de RemuestreoMétodos de Remuestreo• La ortorectificación en IMAGINE

debe interpolar los pixeles de la imagen original utilizando uno de los tres Métodos de Remuestreo siguientes:

Vecino más CercanoInterpolación BilinealConvolución Cúbica

Ej…


Remuestreo de imágenesRemuestreo de imágenes

Proceso de ajustar un grid a un nuevo grid ortorectificado

2. Grid de salida con GCPs

3. Grid fuente sobre el grid con los GCPs alineados

1. Grid fuente con GCP

GCP

GCP

4. Los valores de los pixeles de la fuente se asignan a los pixeles de la salida utilizando un método de remuestreo


Vecino más cercanoVecino más cercano

Grid Corregido

Pixeles originales

Distancia

Mínima

• Ventajas: Se mantiene el valor original del pixel; más rápido

• USOS: Areas urbanas; datos para ser clasificados; datos temáticos


Interpolación bilinearInterpolación bilinear

Grid Corregido

Pixeles originales

Distancia

Mínima

• Ventajas: Espacialmente más preciso; transiciones suaves

• USOS: Ambientes y paisajes naturales

ValorPromedio

Los pixeles de salida son el promedio de los 4 pixeles originales más cercanos

FunciónBilinear


Convolución CúbicaConvolución Cúbica

Grid Corregido

Pixeles originales

Distancia

Mínima

ValorPromedio

Los pixeles resultantes son el promedio de los 16 pixeloes originales más cercanos

FunciónCúbica

• Ventajas: Imágenes más nítidas y ruido suavizado• USOS: Remuestreo de diferencias grandes en

tamaño de celda (TM/Foto)

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