Resumen de Comparação entre diferentes algoritmos e número de gcps na correção geométrica de imagens tm\landsat 5
Diego Lanza Lima, Fabricio Bau Dalmas, Antonio Conceição Paranhos Filho
- English
The remote sensing is a great option in obtaining information from a particular area of the terrestrial surface, but toward the best utilization of these techniques, the user must have some knowledge on the steps of the digital processing. One of the early stages of image processing is the geometric correction, which is very important to make the database consistent and coherent. This paper aims to identify the best methodology for geometric correction of TM\Landsat images through the comparison between different specific algorithms and different GCPs number. The PCI Geomatics software has been used to correct a sensor TM image of 2006, the first step was the gathering of GCP of a sensor ETM+ image of 2001, previously corrected. It has been generated 12 corrected images, differing between them by the used algorithms, which were polynomial of order one, two and three for geocoding and Toutin’s Model for orthoretification, and also on the number of collected GCPs, which has varied from 10 to 41 and 81 points, always distributed homogeneously on the image. After the correction, all the generated images were been compared to the reference image and tested looking for the best result. It can be noticed that the best result corrections were obtained for the Polynomial 2 algorithm, using 41 and 81 Control Points, which showed displacement in only a small area of the image.
- português
O sensoriamento remoto é uma ótima opção na obtenção de informações de uma determinada área da superfície terrestre, mas para o melhor aproveitamento das técnicas, o usuário deve ter algum conhecimento sobre as etapas do processamento. Um dos estágios iniciais do processamento de imagens é a correção geométrica, que é muito importante para tornar o banco de dados consistente e coerente. Essa correção pode ser feita em diferentes Sistemas de Informações Geográficas e utilizando diferentes metodologias, diferindo entre si em fatores como o algoritmo utilizado na correção da imagem, o número de Pontos de Controle do Solo (PCS) coletados, método de obtenção desses pontos ou sua distribuição espacial na área a ser corrigida. Este trabalho tem como objetivo identificar a melhor metodologia para correção geométrica de imagens do sensor TM por meio da comparação entre diferentes algoritmos e diferentes números de PCS. O software PCI Geomatics foi usado para corrigir uma imagem TM de 2006, onde a primeira etapa foi a reunião de PCS de uma imagem 2001, previamente corrigida. Foram geradas 12 imagens corrigidas, diferindo entre si pelos algoritmos utilizados, que foram polinômios de ordem um, dois e três para geocodificação e modelo de Toutin, para ortorretificação, e também sobre o número de PCS coletados: 10, 41 e 81 pontos, sempre distribuídos homogeneamente na imagem. Após a correção, todas as imagens geradas foram comparadas à imagem de referência e testadas, procurando o melhor resultado. Pode-se notar que as correções com melhor resultado foram obtidas para o algoritmo Polinomial 2, utilizando 41 e 81 Pontos de Controle, que apresentaram deslocamento apenas em uma pequena área da imagem.
