Precisión de las imágenes Estándar de Maxar – Fotogrametría pt. 2

Como parte del proceso de democratización de las imágenes satelitales, los proveedores de imágenes como MAXAR han implementado procesos automatizados e inteligencia artificial para acelerar los tiempos de entrega y reducir costos de operación. En este sentido, el producto de mayor demanda ofrecido por el proveedor de imágenes satelitales MAXAR es el «nivel estándar». Esto es debido al bajo costo, alta resolución, fácil disponibilidad y uso inmediato.

El nivel de procesamiento estándar de MAXAR corrige los efectos geométricos y errores sistemáticos mediante procesos automatizados. Este es el primer producto que evaluaremos en este artículo, utilizando un área en Ciudad de Panamá para nuestras pruebas. Antes de continuar con este artículo, te recomendamos leer nuestro post previo sobre Conceptos Básicos de las Imágenes Satelitales. Aquí aprenderás sobre todas las correcciones que son aplicadas a las imágenes.

Área de estudio para la evaluación de precisiones

Para este estudio se trabajó con un polígono de 1.5 km2 en el centro de la ciudad de Panamá dentro de la zona de influencia del canal de Panamá. Se midieron en total 25 controles con equipo doble frecuencia modelo Trimble R4 GNSS. Estos últimos son utilizados como testigos de campo contra los cuales se mide el error horizontal en los distintos productos de imágenes. Los controles se procesaron con corrección diferencial contra la estación CORS del Instituto Tommy Guardia (ciudad Panamá).

El área de estudio esta caracterizado como urbana y registra una altura máxima de 51msnm y la mínima de 0 msnm en la línea de costa de la Bahía de Panamá. La altura promedio es de 13 msnm con desviación estándar de 8 m. La topografía es irregular aunque no se destacan cambios abruptos en las alturas. La topografía más irregular se concentra poco más hacia las faldas del cerro Ancón en el extremo oeste del área de trabajo. El 75% del área tiene pendientes menores a los 16°. La pendiente máxima en el área es de 58° mientras que el promedio es de 11°.

Evaluación de Precisiones por niveles de procesamiento de las Imágenes

Además de los estadísticos promedio y desviación estándar para comparar el resultado en precisión logrado por cada proceso, elegimos graficar los errores de cada uno de los productos de imágenes indicados. Para ello nos apoyamos en el algoritmo Kriging para visualizar la forma en que se distribuyen los errores sobre la imagen total. Kriging es el interpolador más comúnmente utilizado para pronosticar datos geoespaciales aleatorios. Hemyari y Nofziger (1987) lo definen como «una forma de promedio ponderado en el que los pesos se eligen de tal manera que el error asociado con el [predictor] sea menor que para cualquier otra suma lineal… Los pesos dependen de la ubicación de los puntos utilizados en el proceso de [predicción] y en la [covariación] … reflejada en el semivariograma. » (Noel Cressie, 1990).

En este artículo evaluaremos las precisiones de las imágenes de Maxar en procesamiento Estándar. A este procesamiento también se le conoce como View Ready (2A). En los próximos artículos del Blog estaremos analizando las presiciones con la aplicación de DEMs y luego con fotogrametría con estereopares.

Precisión de las Imágenes Estándar / View Ready de Maxar

El nivel de procesamiento Estándar es un tratamiento automatizado que ofrece el proveedor de imágenes donde se aplica una corrección sistemática y un ajuste geométrico aproximado. El producto generado está orientado al uso inmediato para análisis visual. El producto de MAXAR ofrece como especificación un error de 5mCE90; 90% de los pixeles en la imagen están en un rango menor a 5m de la posición real.

El procedimiento:

• Modela las fuentes sistemáticas de error y su influencia en los datos de la imagen.
• Utiliza procesos matemáticos (sistemático) de regresión matemática para ajustar la geometría de los pixeles. 
• Utiliza modelos Polinomiales de corrección geométrica. Las funciones polinómicas racionales o RPC conectan coordenadas imagen con coordenadas terreno en base a la geometría del sensor y su posición. Las mismas utilizan datos de altura que se extraen del modelo de elevaciones utilizado por el proveedor.
• Debido a la baja correlación esperada entre la imagen y el modelo de elevaciones, el procedimiento automático considera la baja variación del relieve por lo que el error inherente en el producto es altamente sensible a la irregularidad del relieve.

Nota: El proceso de corrección utiliza datos de relieve mediante un Modelo Digital de elevación (DEM) de baja resolución (SRTM 90m). Debido a que las características del DEM difieren tanto con la resolución y precisión de la imagen, el grado de normalización del relieve con respecto al elipsoide es relativamente bajo. En lugar de controles de campo, las alturas se extraen de la información de las efemérides del satélite y su altitud. Es claro que con estos insumos la condición de colinealidad requerida (alineamiento del sensor, pixel en la imagen y cota correspondiente en el terreno) difícilmente pueden lograrse. Por este motivo, este producto no se considera ortorectificado pero tiene suficiente precisión para una gran cantidad de aplicaciones a un bajo costo y tiempo de entrega muy rápido.

Características y precisión de la imagen evaluada:

Sensor: WorldView 2, Digital Globe

Resolución: 50cm de pixel

Precisión: 5m CE90

Ángulo de toma: 14.6°

Tipo de procesamiento: Standard, Pansharpen, 8 bit

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 (4.42m) y Desviación Estándar (1.33m) pueden inferirse a la totalidad del área del producto original. 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. En este sentido se presenta un patrón en gradiente que aparentemente sigue la topografía del terreno. El resultado medido en este ensayo muestra que el 90% del área de interés presentan errores menores a 6.6m (1.65sigma).

En las próximas publicaciones evaluaremos el resultado de un procesamiento realizado con herramientas fotogramétricas utilizando controles y 2 modelos de elevación de distinta calidad para reconocer que tanto influencia en la precisión del producto final. Nuestro último artículo en la serie será sobre ortocorrección con estereo pares satelitales.

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