Samodejna ortorektifikacija in registracija optičnih satelitskih posnetkov z uporabo naprednih metod globokega učenja
Sodelavci: | Matej Račič, Bujar Fetai, Krištof Oštir |
Trajanje: | 36 1. 10. 2022–30. 9. 2025 |
Šifra: | J2-4488 |
Vodilni partner: | ZRC SAZU |
Vodja projekta: | dr. Aleš Marsetič, ZRC SAZU |
Ostale partnerske organizacije: | UL FGG |
Finančni vir: |
ARIS |
Ključne besede: | daljinsko zaznavanje, ortorektifikacija, geometrično modeliranje, globoko učenje, samodejna obdelava, satelitski posnetki |
Opis:
Vesoljske in zlasti satelitske tehnologije zelo hitro napredujejo. Vedno več satelitov je sposobnih snemati v zelo visoki prostorski ločljivosti 2 m ali manj. Poleg vse večjega števila satelitov, ki lahko pridobivajo posnetke v zelo visoki ločljivosti, je zelo pomembno tudi izboljševanje ločljivosti posnetkov. Trenutno lahko komercialni sateliti za pankromatske posnetke zagotavljajo prostorske ločljivosti do 0,3 m. Najpomembnejši pogoj za uspešno pridobivanje informacij iz zelo visokoločljivih posnetkov daljinskega zaznavanja je natančna geometrična obdelava teh podatkov. Zato je nujno najprej geometrično popraviti vse nerektificirane satelitske posnetke. Glavni postopek geometričnih popravkov se imenuje ortorektifikacija, izdelki tega postopka pa se imenujejo ortoposnetki. Natančnost in samodejnost ortorektifikacije sta v današnjih aplikacijah izrednega pomena, saj so na voljo ogromne količine zelo visokoločljivih podatkov.
Ključni cilji:
Glavni raziskovalni cilj predlaganega projekta je razvoj popolnoma samodejnega postopka, ki bo z uporabo novih, modernih metod iz vhodnega satelitskega posnetka izdelal geometrično popravljen posnetek. Glavni del postopka sta metodi za ortorektifikacijo ter za registracijo posnetkov zelo visoke ločljivosti. Izdelke iz obeh metod lahko končni uporabniki neposredno uporabijo pri analizah v geografskih informacijskih sistemih. V raziskavi nameravamo uporabiti nadzorovano globoko učenje. Globoka mreža se bo učila iz referenčnih podatkov, ki jih bomo pridobili iz različnih virov, in sicer iz javno dostopnih zbirk podatkov ali ročno označenih zbirk podatkov, ki jih ponujajo drugi raziskovalci. Vsi postopki, ki se uporabljajo za izdelavo končnih rezultatov, bodo medsebojno povezani, avtomatizirani in bodo temeljili na stabilnih in temeljito preizkušenih postopkih samodejne ortorektifikacije. Osnova okolja za obdelavo bo procesna veriga STORM, ki jo je raziskovalna skupina že razvila.
Delovni sklopi:
DS1: Priprava in upravljanje satelitskih in pomožnih podatkov,
DS2: Samodejno določanje oslonilnih točk z globokim učenjem,
DS3: Geometrični model in izdelava ortoposnetkov,
DS4: Registracija posnetkov s konvolucijskimi nevronskimi mrežami ter DS5: Avtomatizacija in ocena kakovosti razvitih postopkov.