利用生成正射影像評估 DEM 之研究
指導教 授:趙鍵哲
報告流程
前言 實驗方法 實驗成果與分析 結論 參考文獻前言
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,使得生產的效能大大的減弱。前言
( 續 )
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,若 DEM 的有錯誤,將會直接影響所產 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。正射影像之生成
DEM 為一規則網格資 料,每一網格都有 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,可 算出像片坐標,再正射影像之生成
( 續 )
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,並填入對應之網格,便可得 一正射影像。 而理論上,若 DEM 正確無誤,且方位參數精 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 。標準化互相關法 (Normalized
Cross Correlation , NCC)
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 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。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, 並經過人工使用立 体鏡檢驗其正確性 ,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。正射影像
灰階極值 平均數 標準差 訊雜比 相關係數
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 不規則的差異,產生匹配的失敗,我們便可利用 此一現象來找出 DEM 錯誤之處。
DEM 錯誤量與灰階差異比較
極值 平均數 標準差 訊雜比 相關係數
正確 DEM 取樣出差異很大的灰
階
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 DE M 點,黃色的星號表 相關係數低於門檻值 之匹配點,藍色的十 字表相關係數高於門 檻值之錯誤匹配點, 綠色的外框表示有檢 查的區域。實驗成果 - 第 4 組
其背景為兩正射影像 灰階的差異,而紅色 的方框表錯誤的 DE M 點,黃色的星號表 相關係數低於門檻值 之匹配點,綠色的外 框表示有檢查的區域。實驗成果 - 第 7 組
其背景為兩正射影像 灰階的差異,而紅色 的方框表錯誤的 DE M 點,黃色的星號表 相關係數低於門檻值 之匹配點,綠色的外 框表示有檢查的區域 。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 也出現在附近,而我們實驗的目的便在 於找出 DEM 有問題的區域,所以這樣的 資訊是足夠的。 所以在重新整理實驗成果如下,其中附成果分析 ( 續 )
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 門檻值越低可靠度越高,而提高相關係數門 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。特例之探討
( 續 )
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, 其相關係數約 0.978 ,而將正確的灰階 放入該點,計算後的相關係數為 0.976 ,差異相當小,像這樣的例子,實在很 難發現錯誤量的存在。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 ( 續 )
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 現有許多特例的存在,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 題是現在的瓶頸,要如何克服,還需要 更多的測試。參考文獻
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[2] Norvelle, F.RAYE “Using Iterative Orthop
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