利用生成正射影像評估DEM之研究課件

利用生成正射影像評估DEM之研究

指導教授：趙鍵哲學生：彭念豪利用生成正射影像評估DEM之研究1報告流程前言實驗方法實驗成果與分析結論參考文獻報告流程前言2前言DEM的生成是藉著影像匹配，找出在共軛影像中的共軛點，利用前方交會的方式算出地面的坐標。但在複雜的真實世界裡，影像匹配總無法達到所預期的成效，而會得到不正確的高程資訊。自動化的DEM生成，常伴隨著人工的檢驗，使得生產(chǎn)的效能大大的減弱。前言DEM的生成是藉著影像匹配，找出在共軛影像中的共軛點，利3前言(續(xù))本實驗的目的便是在於找出DEM中，含有錯誤的點位，或是確認出那些區(qū)域的DEM都是正確無誤的，如此在之後人工檢驗時便能減少其工作量，進而提昇效率。為了達成上述之目的，本實驗所採用的方法為物空間匹配。前言(續(xù))本實驗的目的便是在於找出DEM中，含有錯誤的點位，4實驗方法物空間匹配，即是利用正射影像間之匹配，概念在於將匹配執(zhí)行空間由像空間轉換至物空間。由於轉換至物空間所憑藉的就是DEM及方位參數(shù)，若DEM的有錯誤，將會直接影響所產(chǎn)生出來的正射影像，而正射影像間的匹配也會受到牽連。本實驗便是基於此原理，由正射影像間的匹配來評估DEM的正確性。實驗方法物空間匹配，即是利用正射影像間之匹配，概念在於將匹配5正射影像之生成DEM為一規(guī)則網(wǎng)格資料，每一網(wǎng)格都有其(X,Y,Z)，代入共線式，反算像片坐標，將DEM坐標配合方位參數(shù)，可算出像片坐標，再經(jīng)仿射轉換算出影像坐標。

正射影像之生成DEM為一規(guī)則網(wǎng)格資料，每一網(wǎng)格都有其(X,Y6正射影像之生成(續(xù))由上述之步驟，可由DEM之坐標推回影像坐標，並萃取該點灰階，將DEM上每一點都找出其對該灰階，並填入對應之網(wǎng)格，便可得一正射影像。而理論上，若DEM正確無誤，且方位參數(shù)精確，則所得之正射影像對應該只會有一幅射的平移量，除了被遮蔽的資訊左右像應不相同，其餘資訊在正射影像對上應該都會相似。正射影像之生成(續(xù))由上述之步驟，可由DEM之坐標推回影像坐7正射影像之生成示意圖正射影像之生成示意圖8標準化互相關法(NormalizedCrossCorrelation，NCC)標準化互相關法(NormalizedCrossCorre9正射影像對之匹配若DEM正確其正射影像對應該相似，所以匹配出之共軛點，在其共軛影像上的坐標應該相同，因為是從同一個DEM網(wǎng)格點去反推出來的。所以便可利用正射影像對之匹配來判斷DEM是否正確。正射影像對之匹配若DEM正確其正射影像對應該相似，所以匹配出10實驗成果與分析-實驗資料本實驗所使用之DEM為PCI所生成的，並經(jīng)過人工使用立體鏡檢驗其正確性，標記出自動生成的DEM中所含之錯誤高程，來做為實驗資料，DEM資料為5公尺一格點。實驗成果與分析-實驗資料本實驗所使用之DEM為PCI所生成的11DEM及原始影像的對照DEM及原始影像的對照12正射影像灰階極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)左像222.73&22.06129.6543.722.96550.932右像238.91&35.84132.8344.932.9563正射影像灰階極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)左像222.7313正射影像之分析在DEM有錯誤之點位，其所對應在影像上灰階應該是不同地物所擁有的，而造成兩正射影像灰階不規(guī)則的差異，產(chǎn)生匹配的失敗，我們便可利用此一現(xiàn)象來找出DEM錯誤之處。正射影像之分析在DEM有錯誤之點位，其所對應在影像上灰階應該14DEM錯誤量與灰階差異比較極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)DEM錯誤量9.88&00.3951.3160.3000.249灰階差異量106.3&0.0511.01412.5640.877DEM錯誤量與灰階差異比較極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)DE15正確DEM取樣出差異很大的灰階

正確DEM取樣出差異很大的灰階16錯誤DEM取樣到相似灰階

錯誤DEM取樣到相似灰階17實驗成果實驗成果18實驗成果-第2組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，藍色的十字表相關係數(shù)高於門檻值之錯誤匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第2組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表19實驗成果-第4組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第4組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表20實驗成果-第7組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第7組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表21成果分析由以上圖形所透露資訊，可知有些匹配錯誤的點雖沒有落在DEM錯誤之處，但也出現(xiàn)在附近，而我們實驗的目的便在於找出DEM有問題的區(qū)域，所以這樣的資訊是足夠的。所以在重新整理實驗成果如下，其中附近的定義為中心點周圍8格。成果分析由以上圖形所透露資訊，可知有些匹配錯誤的點雖沒有落在22實驗成果二實驗成果二23實驗成果-第3組實驗成果-第3組24成果分析(續(xù))由1、4、7組來看，目標視窗越大其可靠度越好，而相同大小的目標視窗，相關係數(shù)門檻值越低可靠度越高，而提高相關係數(shù)門檻值，則可增加偵錯的能力。對正確DEM卻有灰階差異，只要灰階差異不是差的很多，似乎可用較大的目標視窗來解決此問題，但錯誤之DEM格點取樣出相似的灰階的問題，仍無法偵測出。成果分析(續(xù))由1、4、7組來看，目標視窗越大其可靠度越好，25特例之探討

特例之探討26特例之探討(續(xù))高程錯誤量達6公尺，但其左右像灰階差異量只有不到20，將該點做為一目標視窗的中心點，匹配相對應的位置，其相關係數(shù)約0.978，而將正確的灰階放入該點，計算後的相關係數(shù)為0.976，差異相當小，像這樣的例子，實在很難發(fā)現(xiàn)錯誤量的存在。特例之探討(續(xù))高程錯誤量達6公尺，但其左右像灰階差異量只有27結論在本實驗中可靠度方面，都有7成以上的可靠度，但隨著為了增加偵錯能力而提高相關係數(shù)門檻值，其可靠度也會減低，如何在維持可靠度的前提下，增加偵錯能力則將是之後很大的問題。結論在本實驗中可靠度方面，都有7成以上的可靠度，但隨著為了增28結論(續(xù))基於本實驗的理論，錯誤的高程應該會取到有差異的灰階，而在實際例子中發(fā)現(xiàn)有許多特例的存在，而這些特例對實驗的結果有很大的影響，以本實驗改變目標視窗及相關係數(shù)的門檻值，雖可降低其影響，但還無法完全解決，這個問題是現(xiàn)在的瓶頸，要如何克服，還需要更多的測試。結論(續(xù))基於本實驗的理論，錯誤的高程應該會取到有差異的灰階29參考文獻[1]Schenk,T.,1999.DigitalPhotogrammetry.VolumeI,TerraScience,pp.248-251.[2]Norvelle,F.RAYE“UsingIterativeOrthophotoRefinementstoGenerateandCorrectDigitalElevationModels(DEM’s)”[3]何維信，1996，航空攝影測量學，大中國圖書公司[4]吳華泰，2003，整合特徵資訊的區(qū)域匹配法研究，國立臺灣大學土木工程研究所論文[5]邱文欽，2003，引入輔助資料於衛(wèi)載SAR地塊影像匹配之研究，國立中央大學土木工程研究所論文參考文獻[1]Schenk,T.,1999.Digit30利用生成正射影像評估DEM之研究

指導教授：趙鍵哲學生：彭念豪利用生成正射影像評估DEM之研究31報告流程前言實驗方法實驗成果與分析結論參考文獻報告流程前言32前言DEM的生成是藉著影像匹配，找出在共軛影像中的共軛點，利用前方交會的方式算出地面的坐標。但在複雜的真實世界裡，影像匹配總無法達到所預期的成效，而會得到不正確的高程資訊。自動化的DEM生成，常伴隨著人工的檢驗，使得生產(chǎn)的效能大大的減弱。前言DEM的生成是藉著影像匹配，找出在共軛影像中的共軛點，利33前言(續(xù))本實驗的目的便是在於找出DEM中，含有錯誤的點位，或是確認出那些區(qū)域的DEM都是正確無誤的，如此在之後人工檢驗時便能減少其工作量，進而提昇效率。為了達成上述之目的，本實驗所採用的方法為物空間匹配。前言(續(xù))本實驗的目的便是在於找出DEM中，含有錯誤的點位，34實驗方法物空間匹配，即是利用正射影像間之匹配，概念在於將匹配執(zhí)行空間由像空間轉換至物空間。由於轉換至物空間所憑藉的就是DEM及方位參數(shù)，若DEM的有錯誤，將會直接影響所產(chǎn)生出來的正射影像，而正射影像間的匹配也會受到牽連。本實驗便是基於此原理，由正射影像間的匹配來評估DEM的正確性。實驗方法物空間匹配，即是利用正射影像間之匹配，概念在於將匹配35正射影像之生成DEM為一規(guī)則網(wǎng)格資料，每一網(wǎng)格都有其(X,Y,Z)，代入共線式，反算像片坐標，將DEM坐標配合方位參數(shù)，可算出像片坐標，再經(jīng)仿射轉換算出影像坐標。

正射影像之生成DEM為一規(guī)則網(wǎng)格資料，每一網(wǎng)格都有其(X,Y36正射影像之生成(續(xù))由上述之步驟，可由DEM之坐標推回影像坐標，並萃取該點灰階，將DEM上每一點都找出其對該灰階，並填入對應之網(wǎng)格，便可得一正射影像。而理論上，若DEM正確無誤，且方位參數(shù)精確，則所得之正射影像對應該只會有一幅射的平移量，除了被遮蔽的資訊左右像應不相同，其餘資訊在正射影像對上應該都會相似。正射影像之生成(續(xù))由上述之步驟，可由DEM之坐標推回影像坐37正射影像之生成示意圖正射影像之生成示意圖38標準化互相關法(NormalizedCrossCorrelation，NCC)標準化互相關法(NormalizedCrossCorre39正射影像對之匹配若DEM正確其正射影像對應該相似，所以匹配出之共軛點，在其共軛影像上的坐標應該相同，因為是從同一個DEM網(wǎng)格點去反推出來的。所以便可利用正射影像對之匹配來判斷DEM是否正確。正射影像對之匹配若DEM正確其正射影像對應該相似，所以匹配出40實驗成果與分析-實驗資料本實驗所使用之DEM為PCI所生成的，並經(jīng)過人工使用立體鏡檢驗其正確性，標記出自動生成的DEM中所含之錯誤高程，來做為實驗資料，DEM資料為5公尺一格點。實驗成果與分析-實驗資料本實驗所使用之DEM為PCI所生成的41DEM及原始影像的對照DEM及原始影像的對照42正射影像灰階極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)左像222.73&22.06129.6543.722.96550.932右像238.91&35.84132.8344.932.9563正射影像灰階極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)左像222.7343正射影像之分析在DEM有錯誤之點位，其所對應在影像上灰階應該是不同地物所擁有的，而造成兩正射影像灰階不規(guī)則的差異，產(chǎn)生匹配的失敗，我們便可利用此一現(xiàn)象來找出DEM錯誤之處。正射影像之分析在DEM有錯誤之點位，其所對應在影像上灰階應該44DEM錯誤量與灰階差異比較極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)DEM錯誤量9.88&00.3951.3160.3000.249灰階差異量106.3&0.0511.01412.5640.877DEM錯誤量與灰階差異比較極值平均數(shù)標準差訊雜比相關係數(shù)DE45正確DEM取樣出差異很大的灰階

正確DEM取樣出差異很大的灰階46錯誤DEM取樣到相似灰階

錯誤DEM取樣到相似灰階47實驗成果實驗成果48實驗成果-第2組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，藍色的十字表相關係數(shù)高於門檻值之錯誤匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第2組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表49實驗成果-第4組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第4組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表50實驗成果-第7組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表錯誤的DEM點，黃色的星號表相關係數(shù)低於門檻值之匹配點，綠色的外框表示有檢查的區(qū)域。實驗成果-第7組其背景為兩正射影像灰階的差異，而紅色的方框表51成果分析由以上圖形所透露資訊，可知有些匹配錯誤的點雖沒有落在DEM錯誤之處，但也出現(xiàn)在附近，而我們實驗的目的便在於找出DEM有問題的區(qū)域，所以這樣的資訊是足夠的。所以在重新整理實驗成果如下，其中附近的定義為中心點周圍8格。成果分析由以上圖形所透露資訊，可知有些匹配錯誤的點雖沒有落在52實驗成果二實驗成果二53實驗成果-第3組實驗成果-第3組54成果分析(續(xù))由1、4、7組來看，目標視窗越大其可靠度越好，而相同大小的目標視窗，相關係數(shù)門檻值越低可靠度越高，而提高相關係數(shù)門檻值，則可增加偵錯的能力。對正確DEM卻有灰階差異，只要灰階差異不是差的很多，似乎可用較大的目標視窗來解決此問題，但錯誤之DEM格點取樣出相似的灰階的問題，仍無法偵測出。成果分析(續(xù))由1、4、7組來看，目標視窗越大其可靠度越好，55特例之探討

特例之探討56特例之探討(續(xù))高程錯誤量達6公尺，但其左右像灰階差異量只有不到20，將該點做為一目標視窗的中心點，匹配相對應的位置，其相關係數(shù)約0.978，而將正確的灰階放入該點，計算後的相關係數(shù)為0.976，差異相當小，像這樣的例子，實在很難發(fā)現(xiàn)錯誤量的存在。特例之探討(續(xù))高程錯誤量達