論文の概要: A pipeline for automated processing of Corona KH-4 (1962-1972) stereo imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07756v1
• Date: Wed, 19 Jan 2022 17:52:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 15:21:38.243820
• Title: A pipeline for automated processing of Corona KH-4 (1962-1972) stereo imagery
• Title（参考訳）: コロナKH-4(1962-1972)ステレオ画像の自動処理パイプライン
• Authors: Sajid Ghuffar, Tobias Bolch, Ewelina Rupnik, Atanu Bhattacharya
• Abstract要約: 1962-1972年のコロナKH-4偵察衛星ミッションは、空間解像度1.8-7.5mのパノラマステレオ画像を獲得した。 800,000以上の非分類コロナ画像の可能性は、パノラマ画像幾何学の扱いによって生じる複雑さのために利用されていない。 本稿では,Corona KH-4ステレオパノラマ画像の処理パイプラインとしてCorona Stereo Pipeline(CoSP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Corona KH-4 reconnaissance satellite missions from 1962-1972 acquired panoramic stereo imagery with high spatial resolution of 1.8-7.5 m. The potential of 800,000+ declassified Corona images has not been leveraged due to the complexities arising from handling of panoramic imaging geometry, film distortions and limited availability of the metadata required for georeferencing of the Corona imagery. This paper presents Corona Stereo Pipeline (CoSP): A pipeline for processing of Corona KH-4 stereo panoramic imagery. CoSP utlizes a deep learning based feature matcher SuperGlue to automatically match features point between Corona KH-4 images and recent satellite imagery to generate Ground Control Points (GCPs). To model the imaging geometry and the scanning motion of the panoramic KH-4 cameras, a rigorous camera model consisting of modified collinearity equations with time dependent exterior orientation parameters is employed. The results show that using the entire frame of the Corona image, bundle adjustment using well-distributed GCPs results in an average standard deviation (SD) of less than 2 pixels. The distortion pattern of image residuals of GCPs and y-parallax in epipolar resampled images suggest that film distortions due to long term storage as likely cause of systematic deviations. Compared to the SRTM DEM, the Corona DEM computed using CoSP achieved a Normalized Median Absolute Deviation (NMAD) of elevation differences of ~4 m over an area of approx. 4000 $km^2$. We show that the proposed pipeline can be applied to sequence of complex scenes involving high relief and glacierized terrain and that the resulting DEMs can be used to compute long term glacier elevation changes over large areas.
• Abstract（参考訳）: 1962-1972年のコロナKH-4偵察衛星ミッションは、空間解像度1.8-7.5mのパノラマステレオ画像を獲得した。 800,000以上の非分類コロナ画像のポテンシャルは、パノラマ画像の幾何処理、フィルムの歪み、コロナ画像のジオ参照に必要なメタデータの入手が限られているため、利用されていない。 本稿では,コロナkh-4ステレオパノラマ画像の処理パイプラインであるcorona stereo pipeline (cosp)を提案する。 CoSPは、ディープラーニングベースの機能マーカSuperGlueを利用して、Corona KH-4イメージと最近の衛星画像との間の特徴点を自動的にマッチングし、グラウンドコントロールポイント(GCP)を生成する。 パノラマKH-4カメラの撮影形状と走査運動をモデル化するために、時間依存の外部配向パラメータを持つ修正コリニアリティ方程式からなる厳密なカメラモデルを用いる。 その結果、コロナ画像のフレーム全体を用いて、よく分散したGCPを用いたバンドル調整により、平均標準偏差(SD)は2ピクセル未満であることが判明した。 エピポラリサンプリング画像におけるgcpとyパララックスの画像残差の歪みパターンは、長期保存によるフィルムの歪みが系統的偏差の原因であることを示唆している。 SRTM DEMと比較すると、CoSPを用いて計算されたコロナDEMは、通常の中性絶対偏差(NMAD)を近似領域で約4mの高度差で達成した。 4000$km^2$。 提案したパイプラインは, 高いレリーフと氷河化地形を含む複雑な景観のシーケンスに適用可能であり, 結果として得られるDEMは, 広範囲にわたる長期の氷河標高変化を計算できることを示す。

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