Географическая привязка и геометрическая коррекция изображений. Обоснование применения данных процедур, примеры задач

Увеличиваем экстент базовой карты к первой точке привязки. Так же увеличиваем привязываемое изображение к выбранной точке привязки. Приблизившись в окне модуля к точке привязки, нажимаем кнопку «Добавить точку» и клацаем указателем мышки по выбранной точке. После этого открывается форма ввода координат. Координаты можно ввести как через поля ввода, так и захватить с карты. Если у нас есть координаты точек, например, полученные при помощи GPS-навигатора, мы можем их внести в соответствующих полях. Для получения координат с базовой карты нажимаем кнопку «С карты».

Качество привязки зависит от количества точек привязки и от выбора метода трансформации. Подробнее про методы трансформации можно почитать .

Если в окне параметров трансформации вы отметили пункт «Открыть результат QGIS» то после окончания процесса привязки результирующий слой будет добавлен в рабочий проект поверх базовой карты.

Важным нюансом является то, что в результате работы модуля, результирующий растр имеет систему координат указанную в параметрах трансформации, но информация про то какая именно проекция растра, в нем не содержится. По этой причине, он может присутствовать в списке слоев, но не отображаться на карте. В таком случае необходимо зайти в «свойства слоя» и указать нужную систему координат вручную.

Растровая карта в ГИС "Карта 2000" имеет формат RSW. Формат разработан в 1992 году, по структуре близок к формату TIFF версии 6. Основными показателями, характеризующими растровую карту, являются:

• масштаб изображения;
• разрешение изображения;
• размер изображения;
• палитра изображения;
• плановая привязка изображения.

Масштаб изображения - величина, характеризующая исходный материал (в результате сканирования которого было получено данное растровое изображение). Масштаб изображения - это отношение между расстоянием на исходном материале и соответствующим расстоянием на местности.

Разрешение изображения - величина, характеризующая сканирующее устройство, на котором было получено растровое изображение. Величина разрешения показывает, на сколько элементарных точек (пикселей) устройство сканирования разбивает метр (дюйм) исходного изображения. Иными словами данная величина показывает величину "зерна" растрового изображения. Чем больше величина разрешения, тем меньше "зерно", а значит меньше размер объектов местности, которые можно однозначно идентифицировать (дешифрировать)

Размер изображения (высота и ширина) - величины, характеризующие само изображение. По этим величинам можно определить габаритные размеры растрового изображения в пикселях (точках). Размер изображения зависит от размеров сканируемого исходного материала и установленного значения разрешения.

Палитра изображения - величина, характеризующая степень отображения оттенков цвета исходного материала в растровом изображении. Существуют следующие основные типы палитры:

• двухцветная (черно-белая, один разряд);
• 16 цветов (или оттенков серого цвета, четыре разряда);
• 256 цветов (или оттенков серого цвета, восемь разрядов);
• High Color (16 разрядов);
• True Color (24 или 32 разряда).

В случае возможности выбора при сканировании исходных материалов величины разрешения и палитры изображения (некоторые сканирующие устройства работают только с фиксированными значениями), следует учитывать, что при увеличении разрешения и выбора более высокой степени отображения оттенков резко возрастает объем получаемого файла, что в последствии скажется на объемах хранимой информации и скорости отображения и обработки растрового изображения. Например, при сканировании исходных картматериалов нет необходимости применять палитру более 256 цветов, так как реально на обычной карте, как правило, присутствует не более 8 цветов.

Палитра изображения хранится в исходном файле, а разрешение и масштаб будущего изображения следует ввести при конвертировании растра во внутренний формат. Исключение составляют файлы формата TIFF, в которых помимо палитры хранится и разрешение. Для остальных случаев разрешение указывается в соответствии с параметрами, выбранными при сканировании. Например, отечественные барабанные сканеры фирмы КСИ сканируют с разрешением 508 точек/дюйм (или 20000 точек/метр). Если Вы не знаете точное значение масштаба обрабатываемых материалов, следует ввести приблизительное значение (величина масштаба автоматически уточняется в процессе привязки растрового изображения).

Загруженное в систему растровое изображение еще не является растровой картой, так как не имеет плановой привязки. Непривязанное изображение добавляется всегда в юго-западный угол габаритов карты. Поэтому, если вы работаете с большим районом работ, для быстрого поиска добавленного растра можно воспользоваться пунктом "Перейти к растру" меню свойств растрового изображения диалога "Список растров".

После привязки растровая карта становится измерительным документом. По растровой карте можно определять координаты изображенных на ней объектов (при перемещении курсора по растровой карте в информационном поле в нижней части экрана отображаются текущие координаты). Привязанную растровую карту можно использовать как самостоятельный документ или в совокупности с другими данными.

1.2. Конвертирование растровых данных

Cистема Панорама обрабатывает растровые карты, представленные в формате RSW (внутренний формат системы). Данные из других форматов (PCX, BMP, TIFF) могут быть конвертированы в формат RSW с помощью программного обеспечения системы Панорама. Кроме того, системой поддерживается ранняя версия структуры растровых данных RST ("Панорама под MS-DOS") . При открытии файла RST он автоматически преобразуется к формату RSW.

Существует два способа загрузки растрового изображения в систему:

• Открытие растрового изображения как самостоятельного документа (пункт "Открыть" меню "Файл").
• Добавление растрового изображения в уже открытый документ (векторную, растровую, матричную или комбинированную карту).Добавление растрового изображения в уже открытую карту производится через пункт "Добавить - Растр" меню "Файл" или пункт "Список растров" меню "Вид".

1.3. Привязка растровой карты

Привязка растровой карты производится по привязанному документу, т.е. вначале необходимо открыть документ, ориентированный в заданной системе координат (векторная, растровая или матричная карта), добавить в него привязываемый растр и выполнить привязку. Привязать растр можно одним из способов, предоставляемых в свойствах растра ("Список растров - Свойства"). Следует помнить, что все действия над растром, доступные в меню свойств растрового изображения, выполняются над ТЕКУЩИМ растром. Поэтому, если открытый документ содержит несколько растров, следует активизировать (выбрать в списке открытых растров) тот, с которым Вы в данное время хотите работать.

1.3.1. Привязка по одной точке

Привязка производится последовательным указанием точки на растре и точки, куда указанная точка должна переместиться после преобразования (откуда - куда). Преобразование производится путем параллельного перемещения всего растра без изменения его масштаба и ориентации.

1.3.2. Подвинуть в юго-западный угол

Преобразование производится путем параллельного перемещения всего растра без изменения его масштаба и ориентации в юго-западный угол габаритов района работ. Данный режим привязки целесообразно применять, когда к открытой карте Вы добавляете некорректно привязанный растр, который отображается далеко за пределами района работ. В этом случае после перемещения растра в юго-западный угол облегчается его повторная привязка.

1.3.3. Привязка по двум точкам с масштабированием

Привязка производится последовательным указанием пары точек на растре и точек, в которые указанные точки должны переместиться после преобразования (откуда - куда, откуда - куда). Преобразование производится путем параллельного перемещения всего растра с изменением его масштаба. Привязка изображения производится по первой паре указанных точек. Вторая пара точек указывается для вычисления нового масштаба растрового изображения. Поэтому в случае, если у растра значения вертикального и горизонтального масштаба не равны (растр вытянут или сжат вследствие деформации исходного материала или погрешности сканирующего устройства), вторая точка займет свое теоретическое положение с некоторой погрешностью. Для устранения погрешности следует воспользоваться одним из методов трансформирования растрового изображения (прикладная задача "Трансформирование растровых данных").

1.3.4. Поворот без масштабирования

Привязка производится последовательным указанием пары точек на растре и точек, в которые указанные точки должны переместиться после преобразования (откуда - куда, откуда - куда). Преобразование производится путем параллельного перемещения всего растра с изменением его ориентации в пространстве. Поворот осуществляется вокруг первой указанной точки. Привязка изображения производится по первой паре указанных точек. Вторая пара точек указывается для вычисления угла разворота изображения. Поэтому в случае, если у растра значения вертикального и горизонтального масштаба не равны (растр вытянут или сжат вследствие деформации исходного материала или погрешности сканирующего устройства), вторая точка займет свое теоретическое положение с некоторой погрешностью. Для устранения погрешности следует воспользоваться одним из методов трансформирования растрового изображения (прикладная задача "Трансформирование растровых данных").

При загрузке растровых карт в базу данных может создаваться район работ растровых карт. Для создания растрового района необходимо последовательно загрузить в систему каждое образующее этот район растровое изображение и сориентировать его относительно единой системы координат.
Комбинация растровых и векторных карт на одни и те же или смежные территории позволяет оперативно создавать и обновлять районы работ, сохраняя возможность решения прикладных задач, для которых некоторые виды объектов карты должны иметь векторное представление.

Двумерные изображения, полученные с помощью аэрокосмических средств, всегда отображают трехмерные объекты на земной поверхности. Даже изображения областей, кажущихся практически плоскими, всегда искажены вследствие кривизны земной поверхности и неоднородности пространственных характеристик используемых датчиков. Целью геометрической коррекции изображений является адекватное представление на них объектов земной поверхности, сопоставимость различных изображений (разновременных или полученных с разных типов аппаратуры) и трансформирование их в проекцию карты с целью комплексного анализа аэрокосмических и картографических материалов.

В некоторых задачах тематической обработки целесообразно проводить геометрическую коррекцию после выполнения классификации изображения. Это, прежде всего, относится к тем случаям, когда спектральные отражательные свойства объектов исследования являются основной характеристикой, необходимой для получения корректных результатов. Если же в процессе тематической классификации используются достоверные данные наземных обследований или результаты мультивременных наблюдений, в том числе представленные в виде картографических материалов, то геометрическая коррекция должна быть выполнена перед началом тематического дешифрирования, причем самым тщательным образом. В случаях, когда обработка проводится на территории со сложным рельефом, для точного сопоставления исследуемых объектов с картой может потребоваться ортотрасформирование изображения с использованием трехмерной цифровой модели рельефа.

Геометрическая коррекция необходима также при ландшафтно-индикационном дешифрировании, где большую роль играют геоморфологические структурные признаки ландшафтов и их взаимосвязи, а также во всех задачах, связанных с выделением пространственно локализованных объектов. Составление точных фотопланов и мозаик изображений также требует предварительной геометрической коррекции.

Географическая привязка и геометрическая коррекция аэрокосмических изображений в большинстве случаев связана с тем или иным видом картографического проецирования. Система картограф ической проекции - это любая система, предназначенная для представления сферы или эллипсоида вращения (типа Земли) на плоскости. Существует множество различных методов проецирования. Так как проецирование сферы на плоскость неизбежно приводит к искажениям объектов поверхности, каждая система проецирования характеризуется некоторыми свойствами, такими, как сохранение расстояний, углов или площадей. По этим свойствам различают, соответственно, проекции равнопромежуточные, равноугольные и равновеликие.

Целесообразность использования того или иного вида проекций из перечисленных определяется характером измерений, которые предполагается выполнять в процессе решения задачи. Например, в равновеликих проекциях (с сохранением площадей) круг определенного диаметра, нарисованный в любом месте карты, будет иметь одну и ту же площадь. Это полезно при сопоставлении различных объектов землепользования, определения плотности объектов на карте и во многих других приложениях. Однако при этом форма и взаимные расстояния на некоторых участках карты могут быть искажены.

Существуют разнообразные системы картографических координат для определения положения точки на карте (на изображении). Каждая система координат порождает сетку, узлы которой обозначаются парой чисел X, Y (на цифровом изображении номер столбца и номер строки). Каждая система проецирования данных на карту связана с определенной системой картографических координат.

В пакетах обработки аэрокосмических изображений выделяют три вида операций, связанных с использованием координатной сетки. Далее см. бил. 24, 25.

Трансформирование изображений при геометрической коррекции. Получение матрицы трансформирования по опорным точкам, оценка ошибок. Способы пересчета значений пикселей при трансформировании изображения.

Ректификация (трансформирование) - процесс преобразования данных из одной сеточной системы в другую с использованием полиномов n-й степени. Так как пиксели на новой сетке могут не совпадать с пикселями первоначальной сетки, то он должны быть перевыбраны. Перевыборка представляет собой процесс интерполяции (экстраполяции) значений пикселей на новую сетку координат.

Привязка изображений. Во многих прикладных задачах используется анализ изображений одной территории, полученных различными типами аппаратуры или в разные сроки съемки. Чтобы иметь возможность сравнивать изображения попиксельно, необходимо привести их к единой системе координат и «подогнать» изображения друг к другу. При этом не обязательно использовать картографическую систему координат. Если ни одно из используемых изображений не трансформировано в картографическую проекцию, их можно анализировать, подогнав одно к другому в системе координат одного из изображений.

Одним из распространенных приемов, используемых в процессе интерактивного визуального дешифрирования является повышение разрешения, а следовательно, и информативности многозональных изображений путем совмещения их с панхроматическим изображением более высокого пространственного разрешения. На первом этапе выполняется взаимная привязка многозонального и панхроматического изображения. Затем производится растяжение многозонального изображения до масштаба панхроматического и пересчет яркостей по определенному правилу. При использовании самого простого мультипликативного правила значение j-ro пикселя Ij на выходе в j-м канале определяется произведением: где- исходное значение пикселя, I рап -

значение соответствующего пикселя в панхроматическом канале.

Географическая привязка - процесс приписывания пикселям изображения географических координат. Географическая привязка отражается только в информации о географических координатах в файле изображения. Сетка изображения при этом не меняется. Изображение может быть географически привязано, но не ректифицировано. В случае, когда пикселям изображения приписаны сферические (геодезические) координаты (широта, долгота), его называют цифровой моделью , в отличие от цифровой карты, которая всегда имеет определенную картографическую проекцию и плановую (географическую) систему координат. Цифровая модель посредством ректификации может быть приведена к любой цифровой карте. Процесс ректификации всегда требует предварительной географической привязки изображения, так как любая картографическая проекция всегда связана с определенной системой координат. В случае привязки изображения к изображению географическая привязка требуется в том случае, если одно из изображений уже привязано.

Процесс ректификации включает следующие этапы:

1) выбор контрольных точек (GCP - Ground Control Points);

2.расчет и тестирование матрицы трансформирования;

3) формирование нового изображения с информацией о координатной сетке в заголовке файла; при этом производится перевыборка пикселей.

Контрольные точки (GCP) представляют собой надежно идентифицируемые элементы изображения с известными координатами. Наиболее корректными являются координаты, полученные с опорных геодезических пунктов или с JPS-приемников. Однако во многих случаях приходится пользоваться отсканированными бумажными картами или векторными слоями электронных карт в совместимых с пакетом обработки форматах, например, shape-файлами из ArcView или покрытиями из ARC/INFO. При использовании для ректификации картографических материалов необходимо учитывать, что в процессе генерализации при переходе от более крупного масштаба карты к более

мелкому размер и положение некоторых объектов претерпевают искажения. Это допускается с целью сохранения характерных особенностей территории и наиболее важных в том или ином смысле топографических объектов. Прежде всего, это относится к сильно изрезанной береговой линии, дельтам и рукавам рек, озерам на засушливых землях и т.п. Наиболее надежными контрольными точками являются узлы гидросети без характерных особенностей, перекрестки дорог и другие объекты достаточно простой формы. Масштаб карты должен быть сопоставим с размером пикселя изображения (погрешность отображения линейных объектов на бумажной карте составляет около 0.4 мм).

Матрица трансформирования - это таблица коэффициентов полиномиального трансформирования при переходе от исходной сетке координат к расчетной. Для полиномиального трансформирования n-го порядка полиномиальные уравнения имеют следующий вид:

где индекс

При п=1 (линейное трансформирование) уравнения (1) представляют собой обычную система линейных уравнений вида

Коэффициенты и рассчитываются по координатам контрольных точек методом наименьших квадратов. Координаты каждой контрольной точки вносят свой вклад в общую погрешность аппроксимации (рис.1). На этапе тестирования матрицы трансформирования средний квадрат ошибки и вклад в ошибку координат каждой контрольной точки отображаются в окнах процедуры трансформирования, что позволяет аналитику откорректировать положение контрольных точек для минимизации ошибок или заменить наименее удачные контрольные точки. Рис. 1.

В процедурах ректификации наиболее часто используются полиномы до третьего порядка включительно, хотя пакет ERDAS допускает полиномы до 5-го порядка. Линейное трансформирование чаще всего применяется для совмещения отсканированных карт или уже ректифицированных изображений. Для ректификации космических изображений обычно используются полиномы второго и третьего порядка.

Пересчет значений яркости пикселей при трансформировании изображения.

При трансформировании изображения узлами прямоугольной сетки, в которой будет представлено новое изображение, будут совсем не те пиксели, которые были в узлах исходной сетки. Поэтому значения яркости пикселей должны быть пересчитаны в соответствии с их новыми координатами. Существует три основных способа пересчета этих значений: метод ближайшего соседа, билинейная интерполяция и бикубическая свертка.

В методе ближайшего соседа пикселю с координатами (х,у), значение яркости которого в новой координатной сетке неизвестно, присваивается значение, которое имеет ближайший в новой сетке пиксель с известным значением яркости. Такой метод чаще всего применяется при трансформировании уже классифицированных (индексных) изображений, где яркость пикселя соответствует индексу его тематического класса.

Координаты пикселей

Рис.2. Линейная интерполяция по координате Y.

При билинейной интерполяции

неизвестная яркость пикселя рассчитывается из предположения, что на локальном участке изображения яркость в зависимости от значения координат изменяется по линейному закону (рис.2). То есть, искомое значение яркости - это координата V m точки (Y m ,V m) прямой, задаваемой яркостями двух ближайших пикселей справа и слева соответственно. Расчет производится с учетом обеих координат X и Y , отчего интерполяция и называется билинейной.

Поскольку данный метод обладает сглаживающим эффектом, билинейную интерполяцию целесообразно применять для изображений, не имеющих ярко выраженных структурных особенностей. Чаще всего это изображения неосвоенных территорий - лесные и тундровые массивы, пустыни, акватории океанов и морей.

При бикубической свертке значение пикселя с координатами (X r ,Y r), рассчитывается по

значениям пикселей внутри окна 4x4, как это показано на рис.3.

Используемая в ERDAS Imagine свертка имеет довольно сложный вид и дает комплексный эффект низкочастотного и высокочастотного фильтров. То есть обеспечивает, с одной стороны, некоторое поднятие контраста, с другой -сглаживание отдельных мелких деталей. В целом эффект метода зависит от типа изображения, но он может быть использован при наличии на изображении ярко выраженных структурных элементов.

Рис.3. Выбор окна для бикубической свертки.

Повышение разрешения многозональных изображений с использованием панхроматических изображений высокого разрешения. Основные этапы процесса. Способы реализации данной процедуры в пакете ERDAS Imagine.

В пакете ERDAS Imagine можно повысить пространственное разрешение многозонального изображения, имея черно-белый (т.е. панхроматический) снимок на эту же территорию. Процесс включает два этапа: 1) приведение пары изображений к единой системе координат; 2) собственно повышение разрешения. Несмотря на то, что второй этап выполняется в ERDAS Imagine одной процедурой, он тоже включает 2 задачи: 1) приведение изображений к единому масштабу, то есть растяжение многозонального снимка до масштаба панхроматического; 2) совмещение изображений и пересчет значений яркости пикселей в каждом канале с использованием значения соответствующего пикселя в панхроматическом канале. Простейший способ пересчета - мультипликативный, где новая яркость вычисляется по формуле: где- исходное значение пикселя, I рап - значение соответствующего пикселя в панхроматическом канале

Полученные значения затем приводятся к шкале , и, как Вы сможете убедиться, при более высокой детальности сохраняют отношения яркостей по каналам для каждого типа объектов. Выполнение в программе ERDAS Imagine:

1 Откройте во Viewer № 1 изображение panAtlanta.img из папки EXAMPLES. Для этого изображения уже выполнена географическая привязка. Характеристики картографической проекции можно посмотреть с помощью функции Utilities- > Layer Info.

2 В новом Viewer № 2 откройте многозональное изображение tmAtlanta.img. Это изображение будет использоваться как рабочее.

3 Первым этапом процесса будет привязка рабочего многозонального изображения к панхроматическому. Выберите во Viewer № 2 функцию Raster - > Geometric Correction. В окне Set Geometric Model выберите полиномиальную модель.

4 В окне Polynomial Model Properties установите степень полинома, который будет использоваться при трансформировании изображения. В данном случае достаточно полинома второго порядка.

5 В окне Geo Correction Tools выберите кружок с перекрестьем для создания набора опорных точек. В открывшемся окне GCP Tool Reference Setup должен быть установлен режим Existing Viewer. После подтверждения (ОК) у Вас появится окно с просьбой указать окно (Viewer) изображения, к которому будет выполняться привязка. Щелкните внутри окна с панхроматическим изображением и подтвердите свой выбор в появившемся окошке сообщения. После этого у Вас откроется весь инструментарий для трансформирования изображения по опорным точкам.

6 Опорные точки создаются в режиме нажатой кнопки «кружок с перекрестьем» из редактора опорных точек (таблица GCP Tools). Удобнее указывать эти точки внутри маленьких вспомогательных окошек, положение которых отображается прямоугольниками на основных изображениях. Размеры и положение этих прямоугольников регулируются с помощью курсора в режиме нажатой кнопки со стрелкой. Размер можно отрегулировать, зацепив курсором угол прямоугольника в перекрестье, положение изменяется путем перемещения линий перекрестья. Точки должны наноситься попарно на том и другом изображении. Если нанести сначала несколько точек на одном, а потом несколько точек на другом, программа не сможет их идентифицировать. Опорные точки следует располагать по изображению равномерно, иначе у Вас корректно трансформируется только тот

участок, на котором нанесено больше точек, а остальная часть изображения будет сильно искажена.

Если точка нанесена неудачно, ее можно удалить следующим образом. Выделите в таблице соответствующую строку щелчком на левом сером поле, где указаны номера строк. Затем на этом же поле нажмите правую кнопку мыши. Во всплывающем меню выберите Delete Selection. В этом же меню можно отменить выделение с помощью команды Select None или, наоборот, выбрать все строки (Select All)

7 После задания определенного числа опорных точек у Вас автоматически создастся матрица трансформирования с рассчитанными по этим точкам полиномиальными коэффициентами. Ошибки аппроксимации по каждой точке показываются в поле «RMS Error», а вклад каждой точки в ошибку - в поле «Contrib». Отклонения точки по X и по Y показываются в полях «X Residual» и «Y Residual» соответственно. Вы можете передвигать точку во Viewer; при этом ошибки будут меняться. Для приемлемого трансформирования все ошибки должны быть порядка 0.1 или ниже. Попробуйте сократить эти ошибки, передвигая курсор по X и по Y. Если это не удастся, то удалите неудачную точку. Для удаления выделите ее строку в таблице, щелкнув курсором на самом левом (сером) поле. После этого правой кнопкой на этом сером поле вызовите всплывающее меню и выберите Delete Selection

8 После набора некоторого количества опорных точек программа автоматически рассчитает Вам полином трансформирования. Чтобы проверить, правильно ли рассчитан этот полином, нанесите на одном из изображений одну-две контрольных опорных точки на тех участках, где Вы их еще не проставляли. Если при этом они появятся на другом изображении в тех же самых точках, то полином выбран корректно. В противном случае продолжайте процесс формирования опорных точек до получения необходимой точности.

9 После того, как Вы получите приемлемую по точности матрицу трансформирования, можно перейти к самому процессу трансформирования изображения (Resampling). В окне Geo Correction Tools выберите инструмент «косой квадрат». В открывшемся окне Resample откройте новый файл в собственной папке для записи результата трансформирования изображения. Справа установите желаемый способ пересчета пикселей изображения и нажмите ОК.

10 Выведите полученный результат в новый Viewer и убедитесь, что трансформирование выполнено правильно.

11 В блоке Interpreter выберите пункт меню Spatial Enhancement, а в открывшемся подменю - функцию Resolution Merge. В открывшемся окне по порядку слева на право откройте файлы: 1) панхроматического изображения; 2) многозонального трансформированного вами изображения; 3) выходного результата, который Вы собираетесь получить. Режимы можете выбрать те, которые установлены по умолчанию. Нажмите ОК.

12 Откройте полученный результат и убедитесь, что он существует. Если он отсутствует, попробуйте использовать другой режим пересчета пикселей.

Многие задачи тематического дешифрирования сводятся к взаимному сопоставлению между собой изображений, сформированных с помощью датчиков различных физических полей. Ярким примером может служить развитие дистанционных методов контроля природных ресурсов и динамики экосистем (так называемого мониторинга), что сводится к сопоставлению снимков одной и той же территории, полученных в разное время и/или с помощью различных датчиков. Чаще всего используются оптическое, радиолокационное, радиотепловое, магнитное и другие поля. Совместное использование различных физических полей требует предварительной обработки соответствующих им изображений, например, с целью перевода изображений в одну спектральную область.

На практике изображения одного и того же объекта или участка местности, полученные в разное время или с помощью различных датчиков, могут значительно различаться один от другого. Отсюда вытекает ряд важных задач привязки, а также точной взаимной геометрической и амплитудной коррекции для последующего совместного анализа. В любом случае это требует установления соответствия между элементами исходных изображений, что сводится к выделению так называемых опорных (по другому, реперных или сопряженных) точек на изображениях, по которым можно осуществить координатную привязку снимков с одновременной геометрической коррекцией. (Точки на двух изображениях называются сопряженными, если они являются образами одной точки сцены ). Например, аэрокосмический компьютерный мониторинг предполагает наличие дискретного по времени наблюдения с небольшим временным интервалом, и поэтому, когда движущаяся камера фиксирует яркостный образ наблюдаемого объекта (оптическую поверхность) в виде последовательности изображений, то этот образ от снимка к снимку деформируется вследствие перспективных искажений и изменения положения камеры. Геометрия соответствующих деформаций моделируется проективными преобразованиями, которые составляют более обширный класс, нежели известные преобразования евклидовой геометрии (достаточно сказать, что длины и углы в проективной геометрии не сохраняются, а параллельные линии могут пересекаться! ).

Восстановление пространственного рельефа по стереоснимкам приводит к проблеме идентификации: установления точного координатного (поточечного) соответствия элементов стереоизображений. Решение этой задачи состоит в выделении пар реперных фрагментов и оценивании параметров «расхождения» соответственных точек (это именуется в стереофотограмметрии бинокулярной диспарантностью), по которым можно восстановить функцию геометрического преобразования и оценить поверхность трехмерной сцены (рельеф).

Идея записывать вместе с каждой фотографией координаты точки, в которой они сделаны, возникла еще на заре цифровой фотографии и была почти сразу реализована. Сегодня эта идея пришла в массы и обросла множеством сервисов. С самого начала возникла и сегодня продолжается реализация идеи на аппаратном уровне, когда GPS приемник прямо связывается с камерой, либо он в нее встроен, либо подсоединен к ней через последовательный порт, либо установлен на камеру и получает сигнал о том, что сделан снимок, от синхроконтакта вспышки. Sony выпустила также устройство GPS-CS1, которое записывает просто координаты каждые 15 с, а потом они синхронизуются по времени со сделанными снимками, и информация о координатах записывается в файле. Учитывая, что сегодня и GPS приемники, и камеры стали весьма распространенными и в повседневной жизни, возможно, вам и не придется покупать дополнительное устройство, можно воспользоваться уже имеющимся у вас GPS приемником и камерой, остается только привязать данные о координатах к конкретным снимкам. Раньше было существенное ограничение, связанное с тем, что память GPS навигатора переполнялась, и приходилось каждый день скачивать информацию в компьютер. Если вы снимали редко, а GPS использовался в навигации, то вполне вероятно, что, приехав из похода, вы сможете извлечь информацию только о последнем дне. Сейчас, когда у GPS навигаторов появилась возможность записывать пройденные пути на карты памяти, вопрос ее нехватки практически полностью снят. В Интернете можно найти несколько десятков программ, предназначенных для привязки фотографий к координатам. Более менее полный список можно найти и . Среди них есть и коммерческие, но большинство бесплатные и даже с открытыми исходными кодами. Я попытался попробовать многие их них, однако если по каким-то причинам программа сразу не начинала работать корректно, то я не пытался разобраться, а сразу переходил к следующей. Поэтому весьма вероятно, что среди тех программ, которые я отбраковал, есть и достойные, которые на другой конфигурации оборудования начнут работать сразу и без проблем. Коммерческие программы я тоже не рассматривал, поскольку их демонстрационные версии вносят умышленную ошибку около километра, и мне показалось неразумным тратить на них время при наличии большого количества открытых программ.

Кроме того, число рассматриваемых программ сократилось, поскольку у меня были достаточно специфические дополнительные требования. А именно: для записи координат использовался навигатор Etrex Venture Cx , который сохраняет данные о координатах в формате GPX (GPS Exchange Format). Формат стандартный, но выясняется, что фирма Garmin и некоторые создатели программ этот стандарт понимают по-разному. К счастью, есть универсальные программы, преобразующие один формат в другой. И среди них я бы выделил . В частности, в этой программе можно попросить преобразовать формат GPX, взятый из навигатора Garmin, в тот же самый формат, но результат этого преобразования будут понимать уже все программы.

Второе требование состояло в том, что мне хотелось сразу привязать фотографии в формате RAW, чтобы все полученные из исходных фотографии были уже с помеченными координатами, и не надо было бы снова определять координаты по времени, когда сделан снимок. Потому что с временем, как оказалось, существует довольно много проблем. И если их еще умножить тем, что преобразованные файлы сделаны и обработаны в разное время, и исходная информация времен снимка может быть потеряна или через некоторое время вы не сможете вспомнить, в каком часовом поясе вы снимали. Многие из рассмотренных мной программ имеют довольно изощренные настройки для коррекции возможных проблем с установкой времен. Тем не менее, лучше сразу настроить навигатор и камеру таким образом, чтобы этих проблем не возникало. У моего навигатора есть возможность выбрать способ записи трека - автоматический или через заданный интервал времени. В автоматическом режиме, если вы быстро перемещаетесь, то точек пишется много, если же стоите на месте, то они вообще не пишутся. Это позволяет получить запись пути одинаково качественно, передвигаетесь ли вы пешком, или едете на машине. Однако если вы долго снимаете с одной точки, то может создаться ситуация, когда в момент съемки GPS навигатор не записал координаты, поскольку они не отличались от записанных полчаса назад. Во многих программах можно задать интервал времени, в котором координаты считаются совпадающими со сделанным снимком. Однако отсутствие информации может означать не только то, что вы не перемещались, но и то, что сигнал от спутника был потерян. В этом случае, если интервал достаточно большой, то снимку могут быть приписаны координаты, существенно отличающиеся от истинных. Поэтому я рекомендую установить запись по времени с интервалом в 10 с. Если вы снимаете не из окна автобуса, то точность будет более чем достаточна.

Следующая глобальная проблема - это какое время устанавливать в камере. Если вы путешествуете, или делаете снимки осенью или весной, когда могут перевести время, то устанавливать в камере местное время мне кажется плохой идеей, тем более, что идея местного времени сегодня полностью дискредитирована. Солнце в зените над моим домом в Москве летом в 13 часов 15 минут. Сегодня средства транспорта позволяют перемещаться на многие тысячи километров, и разумнее использовать единое мировое время, а не объяснять, по какому времени и с учетом какого временного периода вы договаривались о встрече. Навигатор ведет протокол по времени UTC (Coordinated Universal Time). Поэтому это же время имеет смысл и выставить на камере и никогда не менять вне зависимости от переездов или времени года. Учитывая, что я записываю координаты с интервалом в 10 с, я предпочитаю называть это время по старинке GMT (Greenvich Meridium Time). Этот вариант более информативен, поскольку означает, что отсчет ведется от местного времени на меридиане Гринвича и при заданной мной точности не отличается от UTC. Зная свои собственные координаты и это время, вы всегда легко можете вычислить, когда же у вас солнце будет в наивысшей точке, то есть местный полдень. Вся эта информация для фотографа отнюдь не бесполезная, поскольку позволяет представить, откуда и куда будет падать свет в предполагаемой точке съемки. Все беды от наук, поэтому, вероятно, люди, обозвавшие утро полднем, стремились побыстрее отправить всех, кто учил в школе географию, в сумасшедший дом.

Итак, если у нас камера и навигатор установлены по единому времени, то в дальнейшем можно игнорировать настройки Часовой пояс. Программы привязки фотографии к координатам

GPicSync

Для начальной пакетной обработки снятых фотографий я выбрал программу .

Спартанский графический интерфейс, работа только с папками, просмотр только JPEG, но свою задачу она выполняет и достаточно быстро. Отмечу, что есть довольно много программ, работающих из командной строки, которые могут поспорить с данной по аскетизму, но я не люблю работать с клавиатурой:-) Программа использует и . Распространяется по лицензии GPL. Есть версии для Windows и Linux. Поддерживается русский язык.

Работает она сразу с папками, позволяет пакетно преобразовывать сразу много фотографий, работает с RAW, понимает файлы GPX от Garmin, записывает координаты в EXIF , позволяет добавлять автоматически в ключевые слова IPTC ближайшие географические названия, которые она берет из баз данных в Интернете. Кроме того, что она записывает информацию о координатах в файлы фотографий, она также создает файл в формате KML или KMZ.

KML (Keyhole Markup Language - язык разметки Keyhole) - язык разметки на основе XML, служащий для представления трехмерных геопространственных данных в программе Google Earth, которая носила название «Keyhole» до её приобретения компанией Google. KMZ являются результатом сжатия KML-файлов ZIP-способом. Подробнее см .

Программа Google Earth распространяется бесплатно .

Если вы хотите в походных условиях (без быстрого интернета) сориентироваться, где же вы сделали снимки, их надо нанести на какую-нибудь карту, которая сохранена у вас в ноутбуке. Для этого можно воспользоваться вышеупомянутой программой GPS Babel и преобразовать в формат WPT для просмотра в программе или снова в формат GPX, но уже с включенными в него путевыми точками, отмечающими сделанные снимки, для просмотра в программе , т. е. нанести фотографии на ту самую карту, по которой вы ориентировались, когда пользовались своим GPS навигатором.

Для работы с отдельными фотографиями может оказаться хорошим выбором программа .

Эта программа написана на Java и, как следствие, одинаково легко запускается без переустановки и под Windows, и под Linux. Кроме того, она распространяется по лицензии GNU General Public License. Программа может все: работать с RAW файлами; просматривать их; записывать координаты в EXIF; просматривать положение фотографий на спутниковых снимках через программу Google Earth; добавлять географические названия в ключевые слова, пользуясь информацией с сайта . Чтобы добиться такой универсальности, программа использует внешние модули сторонних разработчиков, которые надо устанавливать отдельно: , .

Программа позволяет экспортировать фотографии не только в Google Earth, но и, не устанавливая дополнительных программ, контролировать положение точки съемки через .

Из минусов этой программы надо отметить, что она очень медленная, т. е. на подготовку просмотра фотографии в формате RAW может уйти около минуты, и без конвертации не понимает файлы Garmin. Программа используется для связи с GPS приемником а для конвертации файлов ее надо запускать отдельно. Некоторые географические названия могут быть вставлены кириллицей, что можно было бы только приветствовать, но некоторые программы просмотра отказываются работать с такими файлами:-(

Программа очень часто обновляется, так что есть надежда, что она будет совершенствоваться:-)

COPIKS PhotoMapper

Если работать только с файлами в формате JPEG и только под Windows, то неплохим выбором будет программа .

Она же весьма эффективно справляется с задачей упаковки ранее привязанных к координатам фотографий в формат KMZ. Можно посмотреть, как это выглядит, скачав файл в 500 КБ.

Locr GPS Photo

Для последующей обработки и размещения фотографий в интернете может быть полезной программа .

Удобна она и тем, что позволяет накладывать фотографии на космические снимки и карты, предоставленные разными компаниями. Можно выбирать между Google, Microsoft и YAHOO.

Привязывать фотографии с ее помощью я так и не научился, поскольку не нашел способа преобразовать GPX в приемлемый для нее формат NMEA. Поэтому для меня ее основное предназначение размещать фотографии в интернете. Это не единственная служба которая предоставляет подобную услугу, можно размещать фотографии в интернете и на сайте .

Удобным дополнением оказалась программа , которая позволяет редактировать координаты вручную, находить точку съемки в программе Google Earth по данным, записанным в EXIF, а также проводить обратную операцию - записывать координаты найденной на космическом снимке точки съемки в EXIF.

За последний год идея получила бурную поддержку в массах, и скоро любую точку земной поверхности можно будет увидеть не только из космоса, но и с уровня земли. Включив в Google Earth слой «География в интернете/Panoramio», вы увидите, что земля буквально усыпана пометками точек съемки, щелкнув по которым, можно увидеть фотографию.