Rational function model for sensor orientation of IRS-P6 LISS-4 imagery

Autor: P. V. Radhadevi, R. Ramachandran, R. Krishnan, V. Nagasubramanian
Rok vydání: 2007
Předmět:
Zdroj: The Photogrammetric Record. 22:309-320
ISSN: 1477-9730
0031-868X
DOI: 10.1111/j.1477-9730.2007.00447.x
Popis: This paper explores the application of a rational function model (RFM) as a replacement sensor model for IRS-P6 LISS-4 imagery. The rational polynomial coefficients (RPCs), initially generated using a rigorous sensor model (RSM) through direct georeferencing, are bias-compensated with a minimum number of ground control points and are used for various photogrammetric applications such as digital elevation model and ortho-image generation. The performance of RFM and RSM is compared in the sensor modelling of LISS-4 imagery over long strips. Results show that accuracies achieved using RFM are within 1 pixel (worst case) of the accuracies derived using RSM. Error variation as a function of the number of quasi-control points (anchor points) used for RFM fitting as well as model errors with respect to the length of the image strip are analysed. System-level accuracy does not deteriorate when the RFM is fitted up to a length of 1200 km. Absolute positioning accuracy of 1·5 pixels (∼9 m) is achieved from bias-compensated RPCs. The results demonstrate the potential of RFM as a replacement sensor model. This allows standardisation of product generation packages to handle multiple sensors. Resume On examine dans cet article la possibilite d'utiliser un modele a fonction rationnelle (MFR) comme substitut au modele du capteur de l'imagerie-satellite IRS-P6 LISS-4. Les coefficients polynomiaux rationnels (CPR), generes au depart en utilisant un modele rigoureux du capteur (MRC) georeference directement, sont compenses de tout biais avec un nombre minimal de points d'appui au sol et servent dans diverses applications photogrammetriques telles que la confection de modeles numeriques des altitudes ou d'ortho-images. On compare les performances des MFR et MRC dans la modelisation du capteur de l'imagerie LISS-4 sur de longues bandes. Les resultats montrent que les precisions atteintes a l'aide du MFR se tiennent (dans le pire des cas) a un pixel des precisions obtenues avec le MRC. On a analyse la variation des erreurs en fonction du nombre de points de quasi-appui au sol (points d‘ancrage) utilises dans l‘ajustement du MFR ainsi que les erreurs des modeles en fonction de la longueur de la bande d'images. La precision en nivellement du systeme ne se degrade pas lorsque le MFR est ajuste avec des bandes allant jusqu’a 1200 km de long. On obtient une precision de localisation absolue de 1,5 pixel (∼ 9 m) avec des CPR a biais compenses. Les resultats illustrent les possibilites du MFR pour remplacer le modele rigoureux de capteur. Ce qui debouche sur la normalisation d'ensembles permettant de realiser des produits par traitement de donnees issues de nombreux capteurs. Zusammenfassung In diesem Beitrag wird die Anwendung eines rationalen Funktionsmodells (RFM) als Ersatz fur das Sensormodell von IRS-P6 LISS-4 Bilddaten untersucht. Die rationalen Polynomialkoeffizienten (RPCs), die zunachst mit Hilfe eines strengen Sensormodells (RSM) aus direkter Georeferenzierung abgeleitet werden, werden einer Bias-Korrektur unterzogen, wozu eine minimale Anzahl von Passpunkten verwendet wird. Die RPCs werden fur verschiedene photogrammetrische Anwendungen wie DHM- oder Orthophoto Generierung eingesetzt. Mit Hilfe von langen Streifen von LISS-4 Bilddaten wird der Ansatz mit dem rationalen Funktionsmodell (RFM) mit dem strengen Ansatz (RSM) verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeiten, die mit dem RFM Ansatz erreicht werden konnen nur maximal ein Pixel von den Genauigkeiten, die aus dem strengen RSM Ansatz resultieren, abweichen. Das Fehlerverhalten in Abhangigkeit von der Anzahl von Quasi-Kontrollpunkten (Ankerpunkten) fur die Anpassung des rationalen Funktionsmodells und die Modellfehler in Abhangigkeit von der Bildstreifenlange werden analysiert. Das rationale Funktionsmodell kann bis zu einer Streifenlange von 1200 km ohne Einfluss auf die Systemgenauigkeit eingesetzt werden. Es kann eine absolute Lagegenauigkeit von 1·5 Pixel (∼9 m) mit den Bias-korrigierten RPCs erreicht werden. Die Ergebnisse weisen das Potential des rationalen Funktionsmodells als Ersatz fur ein strenges Sensormodell nach. Damit lassen sich nun auch Softwarepakete zur Verarbeitung verschiedener Sensoren standardisieren. Resumen Este articulo examina la aplicacion de un modelo de funciones racionales (MFR) como substituto del modelo del sensor de las imagenes IRS-P6 LISS-4. Los coeficientes polinomicos racionales (CPR), obtenidos inicialmente con el modelo riguroso del sensor (MRS) mediante georreferenciacion directa, una vez compensado el sesgo mediante un numero minimo de puntos de apoyo terrestre, se usan en aplicaciones fotogrametricas tales como el calculo de modelos digitales de elevacion y la generacion de ortoimagenes. En el articulo comparamos el comportamiento del MFR y del MRS en el modelado del sensor LISS-4 para pasadas largas. Los resultados muestran que las exactitudes obtenidas utilizando el MFR estan a menos de un pixel (en el peor de los casos) de las exactitudes obtenidas utilizando el MRS. Se analiza la variacion del error en funcion del numero de puntos de casi-control (puntos de anclaje) utilizados para el ajuste del MFR asi como los errores del modelo respecto de la longitud de la pasada. La exactitud del sistema no se deteriora cuando se ajusta el MFR hasta una longitud de 1200 km. La exactitud de posicionamiento absoluto de 1,5 pixeles (∼9 m) se consigue con los CPR a una vez compensado el sesgo. Los resultados demuestran el potencial del MFR como alternativa al modelo del sensor. Ello permite estandarizar las aplicaciones de produccion para poderlas utilizar con multiples sensores.
Databáze: OpenAIRE
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