Orientação semi-automática de imagens CBERS usando rodovias como controle de campo

Abstract

Nesta pesquisa é proposta uma metodologia para a orientação semi-automática de imagens CBERS usando rodovias como controle de campo. Baseia-se numa estratégia iterativa envolvendo três etapas. Na primeira etapa um operador identifica na imagem as rodovias de controle de campo e fornece alguns pontos sementes, distribuídos grosseira e esparsamente ao longo ou nas imediações das rodovias. Estes pontos sementes são utilizados pelo algoritmo de otimização de programação dinâmica para extrair as rodovias na imagem. Na segunda etapa são estabelecidas correspondências pontuais entre as rodovias de controle e as correspondentes rodovias extraídas na imagem. Na terceira etapa as correspondências pontuais são utilizadas para orientar a imagem usando a DLT (Direct Linear Transformation). As duas últimas etapas do processo são iteradas até que se verifique a estabilização do processo de orientação. Os resultados experimentais possibilitaram verificar que a metodologia proposta foi eficiente com várias imagens teste. Em todos os casos se verificou a convergência do processo de orientação. Além disso, os parâmetros estimados de orientação possibilitaram o registro de rodovias de verificação com acurácia no nível do pixel ou melhor.

In this research is proposed a methodology for semiautomatic CBERS image orientation using roads as ground control. It is based on an iterative strategy involving three steps. In the first step, an operator identifies on the image the ground control roads and supplies along them a few distributed seed points, which could be sparsely and coarsely distributed. These seed points are used by the dynamic programming algorithm for extracting the ground control roads from the image. In the second step, it is established the correspondences between points describing the ground control roads and the corresponding ones extracted from the image. In the last step, the corresponding points are used to orient the CBERS image by using the DLT (Direct Linear Transformation). The two last steps are iterated until the convergence of the orientation process is verified. Experimental results showed that the proposed methodology was efficient with several test images. In all cases the orientation process converged. Moreover, the estimated orientation parameters allowed the registration of check roads with pixel accuracy or better.