För bildfusion i fjärranalysapplikationer kan georeferensnoggrannheten med hjälp av mätningar av position, attityd och kamerakalibrering vara otillräcklig. Därför bör bildbehandlingsmetoder användas för exakt samregistrering av bilder. I denna artikel presenteras en metod för multimodal objektbaserad bildförfining mellan hyperspektrala bilder (HSI) och digitala ytmodeller (DSM). Metoden är uppdelad i tre delar: detektion av objektramar i HSI och DSM, matchning och bestämning av omvandlingsparametrar. Nytt med vår föreslagna samregistreringsförfiningsmetod är användningen av materialegenskaper och höjdinformation för stadsföremål från HSI respektive DSM. Vi hänvisar till urbana objekt som objekt som är typiska i stadsmiljöer och fokuserar på byggnader genom att beskriva dem med 2D-ritningar. Dessutom beaktas den geometriska noggrannheten hos dessa upptäckta byggnadsritningar i det matchande steget och för bestämning av omvandlingsparametrar. Därför införs en stokastisk modell för att beräkna optimala omvandlingsparametrar. Genomförbarheten av metoden visas genom att testa den på två antenn-HSI av olika rumsliga och spektral upplösning, och två DSM av olika rumsliga upplösning. Utvärderingen görs genom att man jämför noggrannheten hos omvandlingsparametrarna med referensparametrarna, som bestäms genom att man beaktar objektens konturer vid mycket högre upplösning, och även genom att beräkna noggrannheten och kvalitetshastigheten hos de extraherade konturerna före och efter samregistreringen. Resultaten visar att det är fördelaktigt att använda konturer av objekt i stället för endast linjesegment för samregistrering av HSI och DSM. Extrahering av byggnadsritningar i jämförelse med line cue extraktion ger en större mängd tilldelade linjer mellan bilderna och är mer robust för avvikande, dvs.. Falska tändstickor.
REF använder en digital ytmodell (DSM) för att förfina inriktningen av hyperspektrala bilder i stadsområden.
Coregistration refinement of hyperspectral images and DSM: An object-based approach using spectral information
{'venue': None, 'journal': 'Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}