Ortorectificación con Puntos de Control y Modelos de Elevación – Fotogrametría pt. 3

En el artículo anterior, evaluamos la precisión de las imágenes estándar de Maxar. En este tercer artículo sobre Fotogrametría, vamos a medir la precisión alcanzada con la ortorectificación de la misma imagen. Primero utilizaremos un DEM de 30m y posteriormente uno de 1m de resolución (propiedad de la empresa Intermap). En ambos casos usaremos puntos de control en sitio.

¿Qué es la Ortorectificación?

La ortorectificación busca ubicar cada uno de los pixeles en una imagen desde una perspectiva ortogonal o completamente perpendicular al plano de proyección (Pérez/Sánchez, 2005). La intención es minimizar el error en toda el área de la imagen para obtener un producto de precisión de mapa.

El proceso tiene sus propias fuentes de error:

•         Indeterminación en la identificación de los puntos imagen,

•         Errores en las coordenadas terreno de los puntos de control,

•         Calidad del modelo digital del terreno, etc.

Detalles de el Proceso de Ortorectificación

Para este proceso se adquiere el producto del proveedor con un nivel de procesamiento llamado «OrtoReady». En este proceso el proveedor no aplica la corrección geométrica. En su lugar, se proporcionan los coeficientes de las funciones racionales o RPC para que puedan ser utilizados por un usuario experto auxiliándose de un DEM (Modelo Digital de Elevaciones) más refinado para su zona y puntos de control medidos en campo. 

Este proceso se orienta a lograr un producto de mejor precisión aplicando un:

• Método más empírico para modelar la distribución de errores en la imagen involucrando valores de elevación de mayor precisión y resolución y puntos de control medidos en campo para correlacionar mejor el modelo con el suelo.
• Enfoque más simple en cuanto a su formulación, pero también más riguroso al corregir mejor los errores aleatorios siempre que los insumos permitan cumplir con el principio de colinealidad.
• Proceso menos automático y de valor agregado que requiere herramientas especializadas tales como ERDAS imagine y otras disponibles en el mercado y un operador con suficiente conocimiento técnico.
• 20 coeficientes de las funciones racionales 3D o RPC (Coeficientes Polinomiales Racionales) que provee el proveedor con las imágenes y con los que se fortalecen con los datos medidos en el suelo. 

Nota: El enfoque de testigos de campo no deja de ser un procedimiento de regresión, pero la utilización de controles GPS y un mejor modelo de elevaciones logran un resultado mucho las controlado. El producto resultante se considera ortorectificado aunque sujeto a la calidad de los insumos.

Modelos de elevación a Utilizar

Con el propósito de resaltar la influencia de la calidad del modelo de elevaciones en el resultado la misma imagen fue procesada con dos modelos de elevaciones de distinta calidad. El primero es el SRTM de 30m provisto por NASA y el segundo, el modelo de elevaciones NextMap One de 1m generado por la empresa Intermap con algoritmos propietarios.

Considerando que el principal error aleatorio en el proceso es el geométrico el cual se corrige con la información altimétrica proveniente del DEM. La idea es demostrar que el mismo proceso solo que ahora utilizando un mejor DEM va a lograr mejores resultados en el producto final.

Resultados con el DEM de 30m

Características de la primera orto-imagen evaluada:

• Sensor: WorldView 2, Digital Globe
• Toma: 16 de marzo de 2015
• Resolución: 50cm de pixel
• Ángulo de toma: 24.5°
• Tipo de procesamiento: OrthoReady, Pansharpen, 8 bit; Ortorectificación con controles de campo y DEM (30m SRTM)

Tomando en cuenta que el área de estudio es un segmento de un producto de mayor cobertura (o sea, una muestra), los valores de promedio (3.56m) y Desviación Estándar (1.64m) pueden inferirse a la totalidad del área del producto original. Casi un metro de mejoría en el promedio pero empeora 31cm en la desviación estándar. De la misma forma, debemos inferir que la distribución de los errores guarda el mismo patrón en toda el área de cobertura del producto original. El 90% del área de interés presentan errores menores a 6.3m (1.65sigma) en un patrón más centralizado que el resultado anterior. Sugiere que el proceso es parcialmente efectivo al controlar la variable aleatoria de las elevaciones.

Resultados con el DEM de 1m 

Características de la segunda orto-imagen evaluada:

• Sensor: WorldView 2, Digital Globe
• Toma: 16 de marzo de 2015
• Resolución: 50cm de pixel
• Ángulo de toma: 24.5°
• Tipo de procesamiento: OrthoReady, Pansharpen, 8 bit; Ortorectificación con controles de campo y DEM (NextMap One 1m).

Nota: NEXTMap One es un modelo de elevaciones global de 3m de resolución desarrollado por la empresa Intermap. Está disponible tanto como DSM como DTM (Modelo de Elevaciones del Suelo). La especificación de precisión es este producto es de 1m LE90 (Error Lineal de 3m para el 90% de los pixeles).

Tomando en cuenta que el área de estudio es un segmento de un producto de mayor cobertura (una muestra), los valores de promedio ( 2.71 m) y Desviación Estándar ( 1.24 m) pueden inferirse a la totalidad del área del producto original. El resultado es de 85 centímetros de mejoría en el promedio y 40 centímetros en la desviación estándar. En consecuencia, debemos inferir que la distribución de los errores guarda el mismo patrón (tendencia a agruparse en el centro) en toda el área de cobertura del producto original. Casi la totalidad de los valores de error quedan dentro de 1.65sigma (el 90% de los pixeles está por debajo de 4.5m o lo que equivale a 4.5mCE90 ) lo que indica pueden considerarse con una distribución más hacia una forma radial. Esta vez, utilizando el mismo procedimiento, pero mejorando la calidad del DEM se lograron mejoras sustanciales en el resultado.

En la próxima publicación evaluaremos el resultado de un procesamiento utilizando estereopares de satelite para conocer que tanto influencia en la precisión del producto final.

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