Automatic extraction of digital elevation from IKONOS in-track stereo images
Notice bibliographique
Résumé
This Thesis addresses the topic of the extraction of Digital Elevation Models (DEMs) from the in-track stereo images acquired by IKONOS satellite. Research on this topic is mainly motivated by the need of DEMs in trasportation and the potential use of very high resolution satellite stereo images to replace the traditional aerial photography to generate the DEMs that may be used for preliminary planning and location issues, limiting expensive and time consuming photogrammetry work to the final alignment corridor. In this thesis, two methods for DEM extraction from IKONOS stereo images using a modified Rational Function Model (RFM) and the 3D physical model developed at the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) are used and the accuracy of the DEMs generated using these two models are evaluated. The nominal accuracy of ground points determined with the vendor-supplied RPCs is evaluated and systematic biases are found. A significant improvement in the DEM accuracy is made by removing the biases in both the image and ground domain with the information of ground control. DEMs are automatically generated bya chain of processes using the PCI Geomatica OrthoEngine software package with the refined RFM and 3D physical model, respectively. The DEMs from these two methods are then compared in a desktop ERDAS Imagine environment and the accuracy of the DEMs is evaluated by comparing the extracted DEMs with the DEM from airphotos. The DEMs generated using different mathematical models have a very good consistence and more than 97% of the difference between the generated DEMs and the DEM from airphotos is between -2 m to 2m.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».