2. Szakirodalmi áttekintés
2.5. A távérzékelt felvételek feldolgozása
2.5.1. Az előfeldolgozás
Az előfeldolgozás során a felvételen rögzítésre került zavaró hatásokat próbáljuk csökkenteni.
Ezek a zavaró hatások elsősorban a felvétel geometriájára, valamint radiometriájára vannak hatással.
A felvételeken először elvégzik a rendszerkorrekciót (ezt általában az adatszolgáltató végzi el), amelynek során az érzékelő paraméterei, kalibrációja alapján kijavítják a felvétel geomet-riáját, a szisztematikus hibákat, és az érzékelő által érzékelt mennyiségeket fizikailag mérhető mennyiségeknek feleltetik meg (sugárzás: W/m2·sr). A geometriai korrekció során a felvételt néha közelítőleg vetületbe is illesztik.
Amíg az elektromágneses hullámok a forrástól eljutnak az érzékelőig, addig kétszer is átha-ladnak az atmoszférán (4. ábra). Az atmoszféra nagyon kedvezőtlenül befolyásolja a felvétel radiometriáját, valamint a geometriájára is hatással van. Az atmoszférikus korrekció során ezeket a hatásokat próbáljuk kiküszöbölni. Ezt általában kétféle módon, vagy valamilyen at-moszféramodell alkalmazásával, vagy tapasztalati úton szokták elvégezni. Mivel a jelenlegi atmoszféramodellek meglehetősen bonyolultak, és ráadásul számos bemeneti paramétert igé-nyelnek, ezért ezeket a korrekciókat a gyakorlatban legtöbbször tapasztalati úton végezzük el.
Ahhoz, hogy a felvételeket hatékonyan fel tudjuk használni, szükséges a felvételek geometriai korrekciója és vetületi rendszerbe történő illesztése. Ez a felvételek mennyiségi
kiértékelésé-nél elengedhetetlen, de a minőségi értékelés, valamint a kinyert adatok további integrálása szempontjából is hasznos. A felvételek geometriai korrekciója leggyakrabban az eredeti felvé-teli geometria visszaállításával történik. Az ún. ortorektifikáció, vagy ortokorrekció – magya-rul talán képhelyesbítésnek nevezhetnénk – elvét szemlélteti a következő ábra (27. ábra).
27. ábra: A felvételek ortorektifikációjának elve
Az ortorektifikáció során az eredeti felvételt egy meghatározott síkra vetítjük úgy, hogy a fel-vett objektumok felvételi képe, és az arra a síkra merőlegesen (ortogonálisan) vetített képe megegyező legyen. Először meghatározzuk az adott síkot (légifelvételek esetében ez általában vízszintes), és azon az ortofotó befoglalóját, és pixelméretét. Egy adott pixel (X,Y)i koordiná-táiból a DDM segítségével kiszámítjuk a magasságát. Ebből a pontból (X,Y,Z)i térbeli egye-nest húzunk a tájékozás során meghatározott perspektív középponton (O(X0, Y0, Z0)) át, és elmetsszük a képsíkot. Megnézzük, hogy az adott metszéspont körül milyen intenzitásértékek fordulnak elő az eredeti képen, és a mintavételezés függvényében kiszámítjuk az eredmény
pixel intenzitását (DNi), majd azt kiírjuk. Végighaladva az összes pixelen, megkapjuk az ortofotót.
Amennyiben ugyanarról a területről, különböző szögből több felvétel is készül, akkor azok alkalmasak a térkiértékelésre is. Az emberi térlátás esetében a szembázis-távolságról a retinán leképeződő két különböző képet eltérések, parallaxisok jellemzik [3. Bácsatyai – Márkus (2001)]. Az eltérés mértékét a bázistávolság és a tárgytávolság viszonya, pontosabban a konvergenciaszög határozza meg (28. ábra).
28. ábra: Az emberi térlátás
Ugyanazon objektumok két, bázisirányú parallaxisokkal rendelkező képei az agyunkban tér-beli képpé állnak össze. Az emberi szempár sztereoszkópikus szétválasztó képessége ~ 5”, te-hát ennél kisebb konvergenciaszög-különbséget már szempárunk nem érzékel. Ugyanakkor, ha a konvergenciaszög különbsége nagyobb, mint 1,2˚, akkor a térmodell nem jön létre, képei szétesnek [46. Kraus (1998)].
Ugyanazon terület különböző nézőpontból rögzített, tehát bázisirányú parallaxisokat tartalma-zó képpárjai alkalmasak a térkiértékelésre. Ilyen sztereóképpárokat szolgáltatnak az egyszerű sztereó-fényképezőgépek, a földi sztereó-mérőkamerák, a hagyományos légifényképezés ké-pei – amennyiben sztereó-átfedéssel készülnek – és egyre több műhold is képes sztereóképpá-rok rögzítésére (lásd: 2.3.10. A digitális domborzatmodellek (DDM) és a távérzékelés, 43. o.).
Ezeknek a képpároknak a kiértékelése – az egyes képekhez hasonlóan – az eredeti felvételi geometria visszaállításával valósulhat meg. A tájékozott térmodellen méréseket végezhetünk, amely mérések megadják a mért pont térbeli, X, Y, Z koordinátáit.
A digitális képek esetén lehetőség van arra, hogy a képpárok által felvett területről felületmo-delleket automatikusan állítsuk elő. Az automatikus felületmodell-előállításnak több módsze-re is ismert. A fontosabbakat az alábbiakban ismertetem.
Ahhoz, hogy az adott terület felületmodelljét meg tudjuk határozni, szükséges a képpárok homológ pontjainak, képrészleteinek a felkeresése. A felkeresés történhet a képsíkon, amikor
is a forrásképeken – a tájékozás által meghatározott geometriai kapcsolatot figyelembe véve – keressük az azonos pontokat. Ebben az esetben a tárgypont koordinátáit a felkeresés után tér-beli előmetszéssel határozzuk meg. A másik lehetőség, hogy a tárgytérben egyeztetjük a ké-peket. Ebben az esetben adott XY koordinátájú pontban felveszünk egy ablakot, amelyet a képsíkokra vetítünk. A képsíkokra vetített ablakokat korreláltatjuk egymással úgy, hogy köz-ben az ablak magasságát változtatjuk. Ahol a legnagyobb lesz a korreláció, az ahhoz tartozó magasság, és természetesen az XY koordináta határozza meg a felület egy pontját. A módszert VLL(Vertical Line Locus)-korrelációnak nevezik, és nagy előnye, hogy a képrészletek egyez-tetését, a tárgypont-koordináta meghatározását, de akár még az ortofotó-előállítását is egy lé-pésben valósítja meg [46. Kraus (1998)]. Maguknak a képeknek az egyeztetése történhet terü-letegyeztetés segítségével (area-based matching), ahol az ún. érdeklődési operátorok segítsé-gével kiválasztjuk azokat a területeket, amelyek alkalmasak az egyeztetésre, vagy pedig jel-legzetes objektumok egyeztetésével (feature-based matching), amikor a képeken különbség-szűrők alkalmazásával (lásd: 2.5.2. A képjavítás, 56. o.) meghatározzuk a jellemző vonalakat és éleket. Ezeket az elemeket utána korreláltathatjuk a képsíkon kétdimenziós korrelációval – ezt szokták az automatikus relatív tájékozásnál alkalmazni – vagy lineárisan, a magsugár geometria (epipoláris kapcsolat) vagy a normalizált képpár segítségével, de lehetőség van ezen elemek tárgytérben történő egyeztetésére is. Bár a tárgytérben történő egyeztetés sokkal számítás-igényesebb, kétségtelenül az a fejlettebb módszer. Ezeket a módszereket még tovább finomíthatjuk a piramisrétegek alkalmazásával, ahol a durvább felbontástól jutunk el a megfe-lelő finom felbontásig (29. ábra) [34. ISSSK (2004)].
29. ábra: Automatikus felületmodell-előállítás ([34] alapján)
A vizsgált felszín domborzata mind a felvétel radiometriájára, mind a geometriájára hatással van. A geometriai hatások csökkentését leggyakrabban a vetületbe illesztéskor végezzük el. A (radiometriai) topográfiai normalizáció során a sugárforrás (Nap) különböző beesési szöge következtében létrejövő reflektancia-különbségeket próbáljuk minimalizálni.
Ha az adott felületelemet Lambert-féle tükrözőnek tekintjük, akkor az alábbi képlet segítségé-vel számolhatunk:
i Rn Re
=cos [15. egy.]
ahol: Rn normalizált reflektancia Re eredeti reflektancia i beesési szög (incidence)
A beesési szöget pedig a következő képlet segítségével számolhatjuk:
)
A Minnaert [54. Minnaert – Szeicz (1961)] által kidolgozott módszer szerint nem tekintjük a felszínt Lambert-féle tükrözőnek mondván, hogy a felület nem minden irányban egyformán tükröz.
A Minnaert-konstans értékét tapasztalati úton határozhatjuk meg, olyan területen, ahol válto-zatos a domborzat, de a felszínborítás azonos.