Journal of Geospatial Information Technology
مهندسی فناوری اطلاعات مکانی
jgit
Engineering & Technology
http://jgit.kntu.ac.ir
1
admin
2008-9635
8
10.61186/jgit
14
٢۵٣٨-۴١٨X
13
fa
jalali
1395
6
1
gregorian
2016
9
1
4
2
online
1
fulltext
fa
تعیین پارامتر پایدارسازی در زمینمرجع کردن تصاویر قدرت تفکیک بالا بوسیله توابع گویا
Determining regularization parameter in high resolution images georefrencing with Rational Functions
ژئودزی (عمومی)
Geodesy
پژوهشي
Research
<p dir="RTL">تصاویر ماهوارهای قدرت تفکیک بالا در علوم مختلف دارای کاربردهای گستردهای هستند. فرایند زمینمرجع کردن به عنوان جزء جدا نشدنی استخراج عوارض مکانی دقیق از این تصاویر، در مطالعات بسیاری بررسی شده است. در زمینمرجع کردن تصاویر ماهوارهای، از مدلهای مختلفی استفاده میشود که در این میان، توابع گویا از جایگاه ویژهای برخوردار است. تعیین ضرایب توابع گویا یک مسئله بدوضع است که برای حل این مشکل از روش پایدارسازی تیخونوف استفاده میشود. در این روش پایدارسازی انتخاب پارامتر پایدارسازی اهمیت زیادی دارد. در این پژوهش این پارامتر پایدارسازی به دو روش مینیمم شدن مجذور میانگین مربعات خطاها و نیز منحنی <em><span dir="LTR">L</span></em> در حل مسئله تعیین ضرایب توابع گویا محاسبه شد. سپس این دو روش با سرشکنی کمترین مربعات استاندارد مدل پارامتری و همچنین مدل ترکیبی برای تعیین ضرایب توابع گویا در زمینمرجع کردن تصاویر استفاده شد. این محاسبات بر روی دو گروه نقاط کنترل با تعداد متفاوت انجام شد. با استفاده از این دو مدل (پارامتری و ترکیبی) پارامتر پایدارسازی به روشهای منحنی <em><span dir="LTR">L</span></em> و مینیمم سازی مجذور میانگین مربعات خطاها، با 55 نقطه محاسبه گردید. نتایج نشان میدهد که روش مجذور میانگین مربعات خطاها دقت 45/4 پیکسل و روش منحنی <em><span dir="LTR">L</span></em> دقت 40/5 پیکسل را در مدل پارامتری به دست میدهد. همچنین در مدل ترکیبی، روش مجذور میانگین مربعات خطاها رسیدن به دقت 42/3 پیکسل و منحنی <em><span dir="LTR">L</span></em> رسیدن به دقت 10/5 پیکسل را نشان میدهد. محاسبات فوق با تعداد 120 نقطه مجددا تکرار شد که این بار نتایج رسیدن به دقتهای تقریبا برابر برای هر دو روش مجذور میانگین مربعات خطاها و منحنی <em><span dir="LTR">L</span></em> را نشان میدهد.</p>
<p>High-resolution satellite images are extensively used in different fields. Geo-referencing process, as innate part of extraction of topographic terrains through these images, has been studied in many researches. In geo-referencing of satellite images, different models can be used, but rational functions are the most suitable options. Determining co-efficiency of rational functions is ill-condition problem, so to solve this problem Tikhonov regularization method has been used. In such regularization method, regularization selection parameter is very important. In present study, this parameter was calculated through two methods including: minimizing root mean square of errors (RMSE) and the L-curve for determining co-efficiency of rational functions. Then these two methods have been used in least standard squares of parametric model. Also combined model has been used to determine co-efficiency of rational functions in geo-referencing process. These calculations have been done for two different control-points groups with various numbers and accuracies. Using these two models (parametric and combined), regularization parameter has been calculated through L-curve and root mean square of error methods by 55 points. The results show that the root mean square errors and L-curve methods in parametric model led to accuracy of 4.45 and 5.40 pixels, respectively. Also in the combined model, root mean square errors and L-curve methods showed accuracy of 3.42 and 5.10 pixels, respectively. Above calculations were repeated with 120 points. This time, results show approximately same accuracies for both root mean square errors and L-curve methods.</p>
تصاویر قدرت تفکیک بالا, توابع گویا, مسئله بدوضع, پایدارسازی, منحنی L
High-Resolution Satellite Images, Rational Function, Ill-ondition Problem, regularization, L-curve.
47
64
http://jgit.kntu.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-242-1&slc_lang=fa&sid=1
Amir
Zafari
امیر
ظفری
amirzafari.eng@gmail.com
10031947532846004852
10031947532846004852
Yes
Isfahan University
دانشگاه اصفهان
Alireza
Amiri simkooei
علیرضا
امیری سیمکویی
ar.amirisimkooei@gmail.com
10031947532846004853
10031947532846004853
No
Isfahan University
دانشگاه اصفهان
Mehdi
Momeni
مهدی
مومنی
Mehdimomeni@yahoo.com
10031947532846004854
10031947532846004854
No
Isfahan University
دانشگاه اصفهان