An improved approach for the production of satellite-based geospatial reference imagery
Notice bibliographique
Résumé
An innovative and practical satellite image product is described that is ideal for applications in Northern Canada because of its wide area coverage and mapping-quality features. This product is generated from a new procedure developed at the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) for processing Landsat 7 imagery, and by extension, imagery from other Earth Observation satellites. By working with multiple satellite passes, each containing the equivalent of multiple scenes, the new procedure could dramatically reduce the turn-around time for generating georeferenced image products, and also increase their geometric and radiometric accuracy compared to those produced by the current methods. The objective of the process has been to generate satellite image mosaics covering large areas (e.g. >500 000 km2) with uniformly distributed errors at sub-pixel resolution. The paper discusses the theoretical basis of a photogrammetric adjustment for satellite imagery and the results obtained from several tests. The process is generic, involving a sensor model, a satellite orbit model and ground control information; thus it may be easily adapted to any satellite that allows for repeat coverage with overlapping paths. By performing an adjustment to correct the satellite position and attitude data prior to the production of orthoimage products, it is possible to create a mosaic with a single resampling process which minimises both the radiometric and geometric resampling artifacts. The results from three separate tests are presented, along with a discussion of the procedures that were followed in each case. All three tests have successfully demonstrated that sub-pixel sample size errors may be consistently obtained over large areas. A by-product process developed to support the measurement of ground control point coordinates for the satellite adjustment was the automatic matching of geographic features such as lakes and islands in vector data format. This has been a significant development in that it has eliminated manual intervention in the measurement of these features in the imagery, allowing the ground control for entire passes containing several scenes to be obtained in minutes instead of hours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».