[論文レビュー] Development of Systematic Image Preprocessing of LAPAN-A3/IPB Multispectral Images

Patria Rachman Hakim, A. Hadi Syafrudin+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2019

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

ひとこと要約

本論文は、ラパンA3/IPBマルチスペクトル衛星画像の幾何的および放射的歪みを補正する体系的な前処理パイプラインを提示する。事前飛行キャリブレーションデータ、衛星メタデータ、および画像マッチングを用いて歪みを是正する。10%の残存ヴィネッティング、3ピクセル未満のバンド間コリジストレーション誤差、3,000メートルの直接的ジオリファレンシング精度を達成し、運用用途の画像処理において中程度の効果を示している。

ABSTRACT

As of any other satellite images, LAPAN-A3/IPB multispectral images suffered from both geometric and radiometric distortions which need to be corrected. LAPAN as satellite owner has developed image preprocessing algorithm to process raw image into systematically corrected image. This research aims to evaluate the performance of the developed algorithm, particularly the performance of lens vignetting and band co-registration correction as well as the performance of direct image georeferencing. Lens vignetting distortion occurs on image was corrected by using pre-flight calibration data, while calculation of direct georeferencing was done by using satellite metadata of satellite position and attitude. Meanwhile, band co-registration correction was conducted based entirely on the image being processed using image matching approach. Based on several results and analysis which have been done, lens vignetting effects on image can be suppressed significantly from about 40 percent down to 10 percent, band coregistration error can be reduced to below 2-3 pixels in average, and the calculated direct georeferencing has 3000 meter accuracy. The results show that the developed image preprocessing algorithm has moderately good performance to process LAPAN-A3/IPB multispectral images.

研究の動機と目的

• ラパンA3/IPBマルチスペクトル衛星画像の幾何的および放射的歪みを是正すること。
• 事前飛行キャリブレーションデータを用いたレンズヴィネッティング補正の性能を評価すること。
• 画像マッチング手法を用いたバンド間コリジストレーション精度を評価すること。
• 衛星位置および姿勢メタデータを用いた直接的ジオリファレンシングの精度を検証すること。
• マルチスペクトル地球観測データの運用用途に適した体系的な前処理フレームワークを構築すること。

提案手法

• 強度の非均一性を低減するために、事前飛行キャリブレーションデータを用いてレンズヴィネッティング補正を実施した。
• 軌道上の位置および姿勢パラメータを衛星メタデータから取得し、直接的ジオリファレンシングを計算した。
• マルチスペクトル画像データに直接画像マッチング技術を適用してバンド間コリジストレーションを実行した。
• 前処理パイプラインは、幾何的補正、放射的正規化、空間的整合性の統合を1つのワークフローに統合した。
• テスト画像における残存歪みおよび位置精度の定量的分析を通じて、性能を評価した。
• アルゴリズムは実際のラパンA3/IPB原始マルチスペクトル画像データを用いて実装およびテストされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前飛行キャリブレーションデータを用いることで、ラパンA3/IPBマルチスペクトル画像のレンズヴィネッティングはどの程度低減できるか？
• RQ2 原始マルチスペクトルデータに画像マッチング手法を適用した場合、バンド間コリジストレーションはどの程度の精度で達成できるか？
• RQ3 衛星メタデータのみを用いた直接的ジオリファレンシングの位置精度はどの程度か？
• RQ4 全体的な前処理パイプラインは、系統的な歪みをどの程度低減できるか？
• RQ5 完全な前処理チェーンを適用した後の幾何的および放射的補正における残差誤差はどの程度か？

主な発見

• 事前飛行キャリブレーションデータを用いた補正により、レンズヴィネッティング効果が約40%から10%に低減された。
• テスト画像全体を通して、バンド間コリジストレーション誤差は平均で2〜3ピクセル未満に低減された。
• 衛星メタデータを用いた直接的ジオリファレンシングは、約3,000メートルの位置精度を達成した。
• 全体的な前処理アルゴリズムは、幾何的および放射的歪みの補正において中程度の良好な性能を示した。
• パイプラインは、後続の地球観測応用に適した体系的に補正された画像を正常に生成した。
• 結果は、メタデータおよび画像ベース補正技術を用いた完全自動化された前処理チェーンの実現可能性を裏付けた。