緯度-経度ラスタから衛星画像にコントロールポイントを与える
(Datum ワークステーション)
この SML は、緯度、経度のラスタの左上から 50個おきにセル値(緯度、経度）を読み取り、コントロールポイントとして画像本体へ 200個おきに割り当てます。
Ver.1.0
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画像データ
- 地球の広い範囲を撮影している画像データでは、観測された画像本体とセットで、画像の各ポイントの位置情報（緯度や経度）を示すラスタが別に提供されている場合があります。このような場合の画像の位置の補正(幾何補正)について考えてみました。こういうデータがあると、こういうこともできるという一例としてお読み下さい。
- NASA の MODIS-Terra 画像の中の Radiances and Geolocation がそのようなデータの１つです。
- まず MODIS-Terra 画像の HDF 形式の画像を TNTmips に取り込みます。RVC ファイルに Data_Fields と Geolocation_File の２つのフォルダができます。
- Data_Fields に格納されているラスタを表示してみました。
MODIS の画像をインポートすると、TNTmips は画像の四隅にコントロールポイントを付けますが、今はジオリファレンスのない状態で見るため、「ラスタレイヤコントロール」ウィンドウで、ジオリファレンス：[なし]にして表示しました。
雲が多くて見にくいですが、場所はインド洋です。右上にインドシナ半島、左上にインド半島、左下にスリランカがかなりひしゃげた形で見えています。
ラスタサイズは 縦8120、横5416 です。元は縦長の画像です。 - 次に Geolocation フォルダを見てみます。中に Latitude と Longitude の２つのラスタがあります。
- 緯度と経度の面的な変化を見るため、「解析処理」>「地表面モデリング」を使って、コンターを引いてみました。間隔は 2(度)おきにしました。
- 緯度ラスタ：
- 経度ラスタ：
- コンターが曲がりくねっていて、衛星画像を面的に補正する必要があることが分かります。
参考に、これらのラスタのサイズは 縦 2030、横 1354 で、上の画像のちょうど４分の１になっています。
操作方法
- 「解析処理」>「ＳＭＬ」>「実行」を選びます。
- 「"R_in"のためのラスタオブジェクトを選択してください」と出ますから、ジオリファレンスを与える画像データを選びます。
- 次に、"R_lat"として、先ほどの緯度のラスタを選びます。
- 次に、"R_lon"として、経度のラスタを選びます。
- 最後に座標系を確認するウィンドウが出ますので、「WGS84_ジオグラフィック」を選びます。
- [OK] ボタンを押します
- 以上で、処理は終了です。
確認
- 「編集」>「ジオリファレンス」を使って確認します。
- 赤い十字マークが今回SMLで付与したコントロールポイントです。縦、横 200個おきに付いています。
- (ミャンマーあたりの拡大)
(画像左下部分)
＋マーク...SMLで付与したコントロールポイントの位置
ｘマーク...最小二乗法で決まる、本来あるべき真の位置(使用するモデルによって変わります。今はアフィン変換を使用しました) - この後、いわゆる「幾何補正」をして、画像の各ピクセルを正しい緯度経度の位置に移動します。
解説
メールマガジン 第196号「面的にいっぱいあるジオリファレンス（１）」 2005/04/08
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更新
株式会社オープン・ジー・アイ・エス