[論文レビュー] Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom Imaging

Roland Akiki, Roger Marí+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2021

Satellite Image Processing and Photogrammetry参考文献 13被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、3次元制御点グリッド上で正則化最小二乗法を用いて、SARおよびプッシュブロム光学衛星画像にTerrainに依存しないアルゴリズムを提示し、Rational Polynomial Camera (RPC) モデルを堅牢に適合させる。本手法は、多様なデータセットにおいてサブピクセル精度（RMSE < 10⁻⁴ピクセル）を達成しており、再現可能性およびリモートセンシングパイプラインへの統合を可能にするオープンソース実装を提供する。

ABSTRACT

The Rational Polynomial Camera (RPC) model can be used to describe a variety of image acquisition systems in remote sensing, notably optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors. RPC functions relate 3D to 2D coordinates and vice versa, regardless of physical sensor specificities, which has made them an essential tool to harness satellite images in a generic way. This article describes a terrain-independent algorithm to accurately derive a RPC model from a set of 3D-2D point correspondences based on a regularized least squares fit. The performance of the method is assessed by varying the point correspondences and the size of the area that they cover. We test the algorithm on SAR and optical data, to derive RPCs from physical sensor models or from other RPC models after composition with corrective functions.

研究の動機と目的

• SARおよびプッシュブロム光学システムを含む多様な衛星センサー向けに、正確で汎用的なRPCメタデータを生成することに挑戦する。
• 地上制御点（GCP）に依存しない方法により、地形依存の手法の限界を克服する。
• 物理センサーモデルまたは既存のRPCからRPCを適合させる、堅牢で数値的に安定した手法を開発する。
• シーンの幾何形状、高度範囲、画像タイプ（SARおよび光学）の違いに関わらず、高い精度と一貫性を確保する。
• リモートセンシング応用において汎用的な位置指定メタデータを必要とする分野で再利用可能でオープンソースのツールを提供する。

提案手法

• 定義された経度、緯度、高度の範囲内に、複数の高度層を含む均等な3次元制御点（CNPs）グリッドを生成する。
• 入力された位置指定モデル（SARの場合はRange-Doppler、光学の場合は物理モデル）を用いて、各CNPを画像面上に射影し、2次元画像座標を取得する。
• 設計行列T、重み行列W、78個のRPC係数を含む解ベクトルIを含む行列形式を用いて、RPC適合を正則化された重み付き最小二乗問題として定式化する。
• 正規方程式 (TᵀW²T + h²E)I = TᵀW²G を用いてリッジ正則化を適用し、解の安定化と過剰適合の防止を図る。
• 解のノルムと残差誤差のトレードオフに基づき、最適な正則化パラメータhの選定にLカーブ基準を用いる。
• 反復的重み付き最小二乗法（IRLS）スキーム（ICCV）を用いて、残差ノルムに基づく重みの更新を繰り返し行い、さらに精度を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地形に依存しないRPC適合手法は、SARおよびプッシュブロム光学センサーを含む多様な衛星画像システムにおいて、サブピクセル精度を達成できるか？
• RQ2 3次元制御点グリッドの空間的範囲（表面積）が、RPC適合手法の性能にどのように影響するか？
• RQ3 精度と計算コストのバランスを考慮した場合、経度および緯度における最適なグリッド解像度（グリッド長）は何か？
• RQ4 元のRPCが不正確な姿勢情報に起因して誤差を含む場合、既存のRPCを補正する際の本手法の性能はいかがなものか？
• RQ5 特にSARのような非滑らかなセンサーモデルにおいて、正則化および反復的リウェイトリングがRPC適合の堅牢性と精度をどの程度向上させるか？

主な発見

• SARおよび光学データの両方において、テストされたすべての設定で、平均二乗誤差（RMSE）が画像の両方向で10⁻⁴ピクセル未満であることが確認された。
• SARおよび光学データの両方において、グリッド長が経度および緯度方向に20サンプルを超えると、精度の向上は顕著ではなくなる。
• グリッドの表面積が大きくなると、特にSARにおいて、元の物理センサーモデルの非滑らかさの影響でRPC適合誤差が増加する。
• 本手法は、Sentinel-1 SAR画像のRange-Doppler物理モデルから正確なRPCを適合させることに成功し、複雑なSARシステムへの適用可能性を示した。
• 元のRPCに誤差を含むWorldView-3のRPCに対して、元のRPCとバンドル調整変換（回転および平行移動）の合成に新しいRPCを適合させることで、位置指定精度を向上させた。
• 本稿とともに公開されたオープンソースPythonパッケージ rpcfit により、多様なリモートセンシング応用分野におけるRPC適合パイプラインの容易な統合と再現性が可能になった。