Трансформирование космоснимка оврага в близи пгт. Илларионово

Общее понятие о системе Earth Resources Data Analysis System. Расчет матрицы преобразования космоснимка оврага. Инструменты геометрической коррекции, трансформирование. Создание векторных слоев. Оцифрованные классы объектов. Процесс подключения скрипта.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 17.12.2013
Размер файла 4,3 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Задание

В среде ERDAS Imagine 8.4 выполнить трансформирование космоснимка оврага в близи пгт. Илларионово (Днепропетровская область). Создать векторные слои: автодороги, Железнодорожные дороги, поле без эрозии, поле с эрозией, водные объекты, овраги\балки. При помощи скрипта area.ave в среде ArcGis, ArcView подсчитать площадь полей с эрозией, полей без эрозии

Географические координаты углов.

Верхний левый Широта: 48.3927.

Верхний левый Долгота: 35.2297.

Верхний Правый Широта: 48.3863.

Верхний Правый Долгота: 35.3964.

Нижний правый Широта: 48.2471.

Нижний правый Долгота: 35.3963.

Нижний левый Широта: 48.2534.

Нижний левый Долгота: 35.2302.

Описание системы ERDAS Imagine 8.4

Система ERDAS (Earth Resources Data Analysis System) - система анализа данных дистанционного зондирования Земли, которые представленные в растровых формах. Так как в ERDAS Imagine есть инструменты, которые позволяют проводить операции и над векторными данными, а также инструменты ГИС-анализа, то систему считают растрово-векторной ГИС.

Главное окно программы ERDAS представляет панель с кнопками, вместе с которым открывается окно вьювера системы. С помощью кнопок главной панели пользователь получает доступ к разным модулям ERDAS.

Рис. 1

Рис. 2

Геометрическая коррекция

Привязка изображения и выполняемый при этом пересчет растра - это процесс проецирования снимка на плоскости в соответствии с заданной картографической проекцией. Задание картографических координат на изображении называется географической привязкой. Поскольку все картографические проекции связаны с картографическими координатами, процедура геокоррекции включает в себя и трансформирование растра, и его географическую привязку.

Трансформирование

космоснимок трансформирование коррекция скрипт

Это выравнивание изображения относительно карты, а также привязка данных к системе координат (переход в заданную картографическую проекцию).

Необходимые процедуры для выполнения трансформирования:

Выбор способа трансформирования

Нахождение контрольных точек

Расчет ошибок и оценка результатов трансформирования

Создание выходного файла изображения (создание нового файла с новой информацией)

Способы трансформирования

Аффинные (линейные) способы трансформирования - эти способы предназначены для осуществления операций параллельного переноса, изменения масштаба, зеркального поворота.

Аффинные преобразования выполняют с помощью полиномов 1-ой степени.

Нелинейный способ трансформирования - реализовывается полиномами 2-ой степени и высшей. Полиномы 2-ой степени можно использовать для трансформирования больших территорий с учетом кривизны больших поверхностей.

Полиномы 3-ей степени используют в случае дефекта аэрофотоснимка, при сканировании произошла деформация карты.

Полиномы 4-ой степени обычно используют в случае сильного искажения.

Правило выбора и расставления КТ

Как правило, контрольные точки выбирает специалист визуально, причем наиболее надежными точками являются объекты созданные человеком. Кроме ручного способа расставление точек есть также и автоматический. Контрольные точки необходимо выбирать равномерно по всему изображению.

Примерами контрольных точек могут служить перекрестки дорог, углы сельскохозяйственных полей, геологические образования.

Число контрольных точек должно быть достаточно для выбранного метода трансформирования.

Контрольные точки - это пиксели исходного изображения с известными выходными координатами.

Расчет ошибок

Расчет матрицы преобразования.

Матрица преобразования - это набор чисел, которые вставляются в уравнение полиномиального преобразования. Эти значения называются коэффициентами преобразования. Полиномиальные уравнения используются для преобразования координат из одной системы в другую.

Подготовка

Минимальное количество опорных точек, достаточное для выполнения преобразования, зависит от степени используемого полинома. Количество необходимых опорных точек рассчитывается по следующей формуле:

(т-1)*(т-2))/2

В этой формуле т - степень полинома, используемого при преобразовании. Если опорных точек недостаточно для выполнения преобразований, то отобразится сообщение, извещающее вас об этом. В этом случае поля, в которых должны отобразиться среднеквадратические отклонения и разности, останутся пустыми. В этом случае вы не сможете выполнить преобразование данных.

Для каждой строки в трех отдельных столбцах будут показаны ошибки по оси X (X Residual), по оси Y (Y Residual), и расчет RMS-error среднеквадратической ошибки.

Выполним трансформирование снимка оврага в близи пгт. Илларионово (Днепропетровская область).

Перед тем, как приступить к трансформированию снимка, нам необходимо конвертировать снимок во внутренний формат. Для этого нам необходимо в главной панели программы выбрать кнопку Import, в выпадающем меню Type выбрать формат нашего снимка, это JPEG, в выпадающем меню Media выбрать File, далее появятся еще две дополнительные строчки Input File и Output File. В Input File необходимо выбрать снимок, который мы собираемся конвертировать. В Output File записываем название нового снимка и указываем путь, где мы хотим сохранить уже переконвертированный снимок. Нажимаем ОК. Теперь у нас есть снимок во внутреннем формате. Далее все снимки, с которыми мы будем работать, необходимо переконвертировать во внутренний формат img.

Теперь приступаем к непосредственному трансформированию снимка оврага в близи пгт Илларионово (Днепропетровская область). Во вьювере открываем снимок оврага. Выбираем пункт Raster, находим Geometric Correction, далее в откроется окно с названием Select Geometric Model, в списке выбираем Polynomial.

Рис. 3

Нажимаем ОК.

Рис. 4

В закладке Projection выбираем Add/Change Projection

Рис. 5

В закладке Custom, в выпадающем меню Spheroid Name выбираем WGS 84. Нажимаем ОК.

Рис. 6

Далее выбираем Set Progection from GCP Tool и в открывшемся окне ставим точку возле KeyBoard Only, это означает, что контрольные точки будут вводиться с клавиатуры.

Далее откроются три окна.

Рис. 7 - Окно, дополнительное увеличение

Рис. 8 - Окно для работы с контрольными точками

Рис. 9 - Инструменты геометрической коррекции

Для того, чтобы трансформировать снимок, нам необходимо с помощью инструмента выбрать GCP точки на снимке. Выберем по такому принципу - 1 GCP левый нижний угол, 2 GCP левый верхний угол, 3 GCP правый верхний угол, 4 GCP правый нижний угол. Далее из задания берем контрольные координаты этих четырех GCP и вписываем с помощью клавиатуры в колонку Х Ref. и У Ref.. Далее выбираем и производится автоматический пересчет GCP. В колонках X Residual, Y Residual, RMS Error (ошибка по Х, ошибка по У, среднеквадратическая ошибка) результат не должен превышать 0.5

Рис. 10

В нашем случае нет значений, которые превышали бы 0.5, следовательно работа произведена верно.

Далее нам в окне инструменты геометрической коррекции выбрать инструмент Resample , здесь в строке Output File необходимо выбрать путь, куда мы хотим сохранить трансформированное изображение и дать название новому снимку.

Рис. 11

Теперь мы можем сравнить снимок до трансформирования и после.

Рис. 12 - До трансформирования

Рис. 13 - После трансформирования

Создание векторных слоев

Для оцифровки нашего участка на потребуется класс объектов, сканированное изображение (сохраненное как файл TIFF), которое Вы будете использовать как основание при оцифровке.

Создаем базу геоданных:

В дереве каталога ArcCatalog щелкните правой кнопкой на папке, в которой хотите создать базу геоданных, затем выберите Новый, затем щелкните Персональная База Геоданных.

Рис. 14

Рис. 15

В приложении ArcCatalog щелкните правой кнопкой мыши на базе геоданных, в которой хотите создать новый автономный класс объектов, выберите Новый и затем щелкните Класс объектов. Впишите имя и (если необходимо) псевдоним, выберите тип объектов, которые будут содержаться в создаваемом классе и нажмите Далее (Next). Еще раз нажмите Далее…

Выбираем систему координат, в которой будет использоваться для ХУ координат в нашем случае это GCS_WGS_1984.

Рис. 16

Назначаем значение доступа XY которое соответствует минимальному расстоянию между координатами, которые будут считаться идентичными. Допуск XY используется при вычислении отношений между объектами.

Рис. 17

Перед тем, как вводить информацию о пространственной привязке автономного класса объектов, необходимо определить геометрию принадлежащих классу объектов.

Рис. 18

Таким же образом мы создали все классы объектов

Рис. 19

Щелкните на кнопке Launch ArcMap в ArcCatalog, чтобы запустить ArcMap. Если диалоговое окно запуска появляется, щелкните на опции использовать A new empty map (новую пустую карту) и щелкните на OK. Если диалоговое окно запуска не появляется, ArcMap автоматически открывает новую карту.

Рис. 20

Есть два способа добавить данные к карте. Вы можете использовать кнопку Add Data (добавить данные) на инструментальной панели ArcMap и перемещаться к местоположению набора данных, или Вы можете перетащить наборы данных из ArcCatalog на карту. Конечный результат тот же самый, так что, какой способ Вы используете - вопрос предпочтения. Вы будете иметь шанс использовать оба способа в этой секции.

Подключаем панель инструментов ИНСТРУМЕНТЫ\НАСТРОИТЬ\ ставим галочку возле панели РЕДАКТОР

Рис. 21

Щелкните на Editor (Редактор) и щелкните на Start Editing (Начало редактирования). Выбрав интрумент Скетч, Задачи: Создать новый объект, Целевые слои (слой который мы будем оцифровывать).

При завершении оцифровки выбираем на Stop Editing (Прекратить редактирование).

Рис. 22 - Оцифрованные классы объектов

Рис. 23

Подсчет площади при помощи скрипла area.ave

Рис. 24

Подключение скрипта:

В окне менеджера проекта (окно которое появляется после создания нового проекта) дважды щелкнуть на поле "Scripts" или выбрать поле "Script" и щелкнуть на кнопке "New"

2. Появится новое пустое окно скрипта под названием Script1, если вас устраивает такое название то ничего не предпринимайте, если же решите дать ему более осмысленное название, то закройте окно "Script1" и при активном окне менеджера проекта выберите:

Project\Rename "Script1", или нажмите Ctrl+R

В появившемся окне наберите новое имя для скрипта, запомните его так как вам в дальнейшем придется его вносить в настройки новой кнопки или элемента диалогового окна.

3. Откройте окно скрипта двойным щелчком. Если у вас есть готовый скрипт вы можете его подгрузить через Script\Load Text File..., файл скрипта представляет собой простой текстовый файл с расширением AVE или TXT

Вы также можете набрать в окне свой скрипт или изменить загруженный и т.д. Также можно редактировать системный скрипт отвечающий за выполнение одной из операций Arcview, для этого надо загрузить его

Script\Load System Script...

4. Скомпилируйте скрипт

Script\Compile

Скрипт можно считать подключенным, после этого его нужно выполнить.

5. Запустить скрипт

Script\Run, или нажав F5

Площадь полей с эрозией

Рис. 25

Площадь Нормальных полей

Рис. 26

Выводы

В курсовой работе были приобретены навыки по трансформированию снимков, оцифровки изображения, подключение скриптов. Работа выполнялась в системе ERDAS Imagine версии 8.4, ArcView GIS 3.2а, ArcGIS 9.3. Трансформирование было применено к снимку оврага вблизи пгт. Илларионово (Днепропетровская область) и отдельным его фрагментам. На конкретных примерах было рассмотрено, что количество GCP влияет на качество геометрической коррекции. В ходе нашей работе было выбрано на каждом снимке не менее 15 GCP. Сделан вывод, что лучше всего выбирать GCP на перекрестках дорог, углах зданий, контурах полей, а не на машины, деревья, кусты, животных. Было подчеркнуто то, что GCP должны бать расставлены равномерно по всей сцене.

В ходе работы было выделено то, что прежде чем притупить к выполнению каких-либо задач над космоснимком, в нашем оцифровка изображения и подсчет площади. Геометрическую коррекцию необходимо выполнять для того, чтобы изображение было правильно представлено на плоскости и имело свойство карты (переход из системы координат снимка, в систему координат карты). В процессе геометрической коррекции выполняется привязка и трансформирование снимка.

Результаты трансформирования представлены в работе, трансформирование выполнено верно, так как ошибки по оси X (X Residual), по оси Y (Y Residual), и расчет RMS-error среднеквадратической ошибки в нашем случае, при трансформации всех снимков не превышали 0,5

Список литературы

1. Методичні рекомендації і завдання до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Обробка та дешифрування аерокосмічних зображень».

2. Практическое руководство по ERDAS Imagine.

3. Шовенгерт Р.А. «Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображения».

4. Журнал «Геоинформатика. Исследование Земли из космоса».

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Прикладное значение для проектирования приложения Google Earth, преимущества программы SketchUp. Алгоритм действий пользователя при импорте данных из Google Warehouse в Sketchup и экспорте проекта. Особенности моделирования объектов для Google Earth.

    курсовая работа [2,3 M], добавлен 23.02.2011

  • Построение 3D моделей на основе векторных 2D аналогов. Преобразование объектов векторной и 3D графики в растровые. Перенос векторных и растровых изображений в документы MS Word. Создание учебного чертёжного документа с растровым изображением детали.

    контрольная работа [1,5 M], добавлен 14.01.2015

  • Классы, объекты и объектные ссылки. Особенности статических методов. Конструкторы, специальные переменные, наследование. Создание объектов внутренних классов. Соглашения об именовании. Некоторые методы класса Object. Абстрактные классы и атрибуты.

    лекция [130,6 K], добавлен 21.06.2014

  • Выполнение геометрической коррекции сканированного листа карты Украины масштаба 1:1000000 в среде Erdas. Возможности выявления объектов с использованием радиолокационных снимков. Создание цифровых моделей рельефа и перспективных изображений местности.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 17.12.2013

  • Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.

    курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011

  • Сведения о геоинформационной системе РАПИД. Разработка программы для модуля классификации текстур в среде Borland Delphi, позволяющей строить гистограммы распределения значений слоев с геоданными, с учетом разделения исследуемой территории на классы.

    дипломная работа [3,8 M], добавлен 24.06.2014

  • Проблемы оценки клиентской базы. Big Data, направления использования. Организация корпоративного хранилища данных. ER-модель для сайта оценки книг на РСУБД DB2. Облачные технологии, поддерживающие рост рынка Big Data в информационных технологиях.

    презентация [3,9 M], добавлен 17.02.2016

  • Разработка эскизного и технического проектов программы преобразования заданной матрицы в ортогональную матрицу. Сравнивание транспонированной матрицы с обратной с целью проверки ортогональности. Выбор состава технических и программных средств реализации.

    курсовая работа [52,1 K], добавлен 09.12.2014

  • Общая технологическая схема выполнения работ при землеустроительном проектировании. Процесс создания электронной карты в программе ГИС "ИнГео". Открытие растра, создание новой территории, нового проекта, растровой и векторной карт, создание слоев.

    курсовая работа [286,5 K], добавлен 24.01.2012

  • Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.

    доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.