11. Georeferálás. Feladatunk az, hogy az eddigiekben használt tokaji terület topográfiai térképét frissítsük a Google Earth műholdfelvétele alapján

Geoinformatika a környezetvédelemben

1

11. Georeferálás Feladatunk az, hogy az eddigiekben használt tokaji terület topográfiai térképét frissítsük a Google Earth műholdfelvétele alapján. Ebben a gyakorlatban:  

megtanuljuk, a Google Earth-t használni, valamint hogyan kell légifotót/műholdfelvételt lementeni; megtanuljuk, hogy miként lehet ezt a térképet vetületi koordinátákkal ellátni.

Töltsük be az 1b.tif térképi állományt. Sok olyan helyzet állhat elő munkánk során, amikor egy vetületi rendszer nélküli térképpel, légifotóval vagy akár műholdfelvétellel kell dolgoznunk. Ilyen eset, ha például egy térkép csak papíron áll rendelkezésünkre, amit előbb be kell szkennelni, majd az itt következő műveletet végrehajtani. A feladatban szereplő Google Earth kivágat magán, valamint oktatási és kutatási célokra ingyenesen felhasználható és így kiváló alapot ad a vizuális kiértékeléshez és gyakorláshoz. Az elmúlt időszakban nagyságrendekkel növekedett az igen jó minőségben elérhető területek aránya. Első lépésként keressük meg az 1b.tif térkép által lefedett terület légifotóját a Google Earth-ben. Nagyítsuk ki a keresett részletet kb. akkorára mint a térképen lévő részlet, majd a File/Save/Save Image … opcióval (vagy Ctrl+Alt+S billentyű kombinációval) mentsük le a képet a munkakönyvtárunkba tokaj.jpg néven. A most következő művelet neve georeferálás, vagyis a koordináták nélküli képet vetületi koordinátákkal fogjuk ellátni. Az elnevezés itt nem teljesen helyes, mivel ez a kifejezés önmagában csak arra utal, hogy a képet ellátom koordinátákkal, holott itt többről van szó: a képet nem egyszerűen csak vetületbe illesztem, hanem transzformálom is és egyúttal a torzításokat is megszüntetem. Ezt a műveletet nevezzük rektifikálásnak. A gyakorlatban azonban nem nagyon fordul elő tisztán csak georeferálás, ez rendszerint a transzformálást is magában foglalja, így a továbbiakban a jegyzetben a két fogalom között nem teszünk különbséget, de az elméleti hátteret ismerni kell.


2

A QGIS 1.6 verziója már képes a térképek georeferálására, mely a Modulok – Georeferáló – Georeferáló útvonalon érhető el a legördülő menükből (11-1. ábra).

11-1. ábra. A térkép georeferálásának elérési útja

A művelet alapelve az, hogy betöltjük mindkét állományt, vagyis a georeferálandó képet és a koordinátákat tartalmazó térképet, majd megkeressük rajtuk azokat a pontokat, amelyek egyértelműen azonosíthatók mindkettőn (GCP-k). Ezek alapján elvégezhető a vetületi rendszerbe illesztés.

11-2. ábra. A vetületbe illesztés sémája

A 11-2. ábra szerinti X’ és Y’ a képi (vetület nélküli) koordináták, míg X és Y a térképi (vetületi) koordinátáknak felelnek meg. A rektifikálás során meghatározunk egy matematikai függvényt, ami összekapcsolja a kép és a térkép koordinátarendszerét a megadott kapcsolópontok (GCP-k, lásd később) segítségével.


3

11-2. ábra. A Georeferáló alkalmazás párbeszédablaka (részlet) Ahhoz, hogy pontos eredményt kapjunk, be kell állítani a Beállítások – Projekt tulajdonságai menüpontban a vetületi rendszert. A lépéseket Síki Zoltán, a BMGE oktatója internetes anyagában (http://www.agt.bme.hu/gis/qgis/proj.pdf - ehhez a részhez kötelezően felhasználandó) részletesen ismertette, itt most csak összefoglaljuk a szükséges tudnivalókat. A QGIS EOV vetületi beállításai kb. 100 méteres hibát okoznak, ezért használjuk a Beállítások – Egyéni vetület… menüjét és hozzunk létre egy saját vetületet, mely pontosabbá teszi az eredményünket. A Névhez írjuk be az EOV_jav elnevezést (a későbbiekben ezen a néven fogjuk megtalálni a Felhasználói vetületek között), majd a Paraméterekhez pedig illesszük be az ábra alatti szöveget. Végül mentsük el ( ).

+proj=somerc +lat_0=47.14439372222222 +lon_0=19.04857177777778 +k_0=0.99993 +x_0=650000 +y_0=200000 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +towgs84=+57.01,-69.97,9.29


4

. ábra. Egyéni vetület megadása és a szükséges paraméterek Ha mindezzel megvagyunk, akkor lehet a Beállítások – Projekt tulajdonságai párbeszédablakban (Koordinátarendszer CRS fül, Felhasználói koordinátarendszer) kiválasztani a jelen esetben szükséges EOV_jav vetületet. Első lépésként olvassuk be a QGIS-be azt a térképfedvényt (1b.tif), ami koordinátahelyes, erről fogjuk átvenni a GCP-k (Ground Control Points, felszíni azonosító pontok) koordinátáját, melyeket megfeleltetünk mind a térképen (1b.tif), mind a vetületbe illesztendő állományon (tokaj.jpg) koordinátáját. Következő lépésként Georeferáló párbeszédablak Fájl – Raszter nyitás ( választva olvassuk be a tokaj.jpg állományt.

)menüpontját

A georeferálás megkezdéséhez a Szerkeszt – Pont hozzáadás ( ) menüt válasszuk. Keressünk mind a térképen, mind a műholdfelvételen jól azonosítható pontokat. Ezeket jelöljük meg előbb a műholdfelvételen a Georeferáló párbeszédablakban, majd vagy írjuk be kézi bevitellel az új koordinátát, vagy alkalmazzuk – a jelen esetben ajánlott módot – From map canvas lehetősgét, vagyis a térképről vegyük át az információt.

. ábra. A koordináták beviteli lehetősége (kézzel kitöltve az X és Y helye, vagy From map canvas, azaz a térképről átvéve) A 11-4 ábrán látható pontok jó GCP-k, mivel mindkét állományon jól azonosíthatunk. Legalább 4 pont szükséges, de jobb, ha kb. 10 pontot fel tudunk venni. Különösen akkor, ha a két állomány között időben nagy az eltérés, vigyázni kell a templomokkal (újat építhettek egy másik helyre), a folyótorkolatokkal (áthelyeződhetett), hidakkal (áttelepíthették). Az is fontos, hogy a pontok elhelyezkedése egyenletes legyen, vagyis a teljes területről próbáljunk meg pontokat gyűjteni, ugyanis csak így juthatunk pontosan georeferált térképhez.


5

11-4. ábra. GCP-k a műholdfelvételen és a térképen Amint a 11-5. ábrán látszik, 9 pontot vettünk fel, melyek elhelyezése ideális, bár lehet kritikát is megfogalmazni. Mivel azonban a térkép kisebb, mint a légifotó, ezért nem is volt esély mindenhonnan GCP-t gyűjteni, továbbá a meglévő területen sem volt mindenhol olyan pont, ami alkalmas lett volna GCP-nek. Ilyen nagyon gyakran előfordulhat (pl. összefüggő erdőterület), ami ellen nem nagyon lehet védekezni. A fenti térképen és légifotón látszik, hogy a hibák forrása az, hogy az 11-5. ábra. A GCP-k eloszlása a légifotón utcák, kereszteződések a térképen és a légifotón nem ugyanúgy jelennek meg, így nehezebb pontosan ugyanazt a részletet megjelölni. A néhány méteres kis hibák befolyásolják a végső eredmény minőségét. Ha elegendő számú GCP-t gyűjtöttünk össze, a Georeferáló párbeszédablak Beállítások – Transzformáció beállítások menüjében a . ábrájának megfelelően töltsük ki a Transzformáció típusát, az Újramintavételezési módszert, a tömörítést, az Output rasztert (ez lesz a georeferált állomány neve) és a Cél SRS-t (amilyen koordinátarendszerbe be akarjuk illeszteni – jelen esetben: Felhasználói koordinátarendszerek – EOV_jav).


6

. ábra. A transzformáci beállításához szükséges paraméterek beállítása Az újramintavételezés azt jelenti, hogy az eddigi pixelértékeket át kell számolni egy új mátrixra, ami nem ugyanolyan helyzetű (az eredetihez képest elforgatott), valamint kisebb, vagy nagyobb felbontású. A 11-9. ábrán látható példa képek közül a bal oldali (a) a vetületbe illesztés, rektifikálás előtti a jobb oldali (b) a transzformált, vetületbe illesztett, újramintavételezett állomány .

a

b

11-9. Rektifikálás és újramintavételezés előtti (a) és utáni (b) állomány


7

Az átszámolás módja az eredménytérkép értékeit jelentősen befolyásolja: - Nearest Neighbour: az új pixelhez azt a régi értéket rendeljük, ami a legközelebb esik hozzá, a legjobban lefedi (11-10. ábra). Gyors módszer, viszont egyes értékek elvesznek, mások többszöröződnek, ezenkívül jelentős hibák keletkezhetnek hirtelen értékbeli váltásoknál, ami különösen a lineáris objektumok képét változtathatja meg. Ha azonban fontos az eredeti értékek megtartása, akkor ezt a módszert kell választanunk. Ezt a módszert használjuk szkennelt térképek újramintavételezésénél.

11-10. ábra. A Nearest Neighbour sémája

-

Bilinear interpolation: az új pixel értéke a legközelebbi 4 szomszéd lineáris interpolációjával áll elő (11-11. ábra). Pixelméretek átméretezése során alkalmazzák, az eredmény egyenletes, hirtelen ugrásoktól mentes, de a pixelértékek statisztikai paraméterei lényegileg megváltoznak.


8

11-11. ábra. A Bilinear Interpolation sémája

-

Cubic Convolution: az új pixel értéke 4x4 pixel nem lineáris intepolációval áll elő (11-12. ábra). A pixelértékek statisztikai jellemzőit az előzőtől eltérően kevéssé változtatja meg, a meglévő trendet erősíti. Nagymértékű pixelméret változtatásnál, illetve műholdfelvételeknél használják.

11-12. ábra. A Cubic Convolution sémája

Sem a Bilinear interpolation, sem a Cubic Convolution nem használható, ha szükségünk van az eredeti pixelértékekre, vagyis akkor, ha további feldolgozást, pl. osztályozást akarunk végezni egy műholdfelvételen. Ilyenkor jobb elvégezni a feldolgozást és utána újramintavételezni.


9

Most (mivel a légifotót a későbbiekben már nem karjuk feldolgozni) válasszuk ki a Bilinear Interpolationt, majd adjuk meg a készítendő kép formátumát (itt javasolható a TIF használata). A Cél felbontás, vagyis pixelméret ablakban a felbontást adjuk meg. Itt vigyázni kell, mert a túl kis felbontás használhatatlanná teszi a végeredményt (mert nem látszik rajta semmi), a túl nagy pedig kezelhetetlenül nagy fájlokat eredményezhet. Próbáljunk az eredeti felbontásnál maradni, bár ezt sokszor csak megközelítőleg tudjuk megállapítani. Ebben a feladatban a cellaméret legyen 1, azaz 1 méter. A fájl neve legyen legifoto.tif. Az átlagos hiba igen fontos jellemzője a georeferált térképeknek. E hiba eredeti neve RMS Error (Root Mean Square), ami azt mutatja meg, hogy az eredeti GCPk, valamint az új pontok között mekkora különbség keletkezik a transzformáció során. A pontosság relatív mérőszámának is nevezhetjük. Kiszámítása a következő képlet alapján történik:

ERMS 

 (x

r

- x i ) 2 /(y r - y i ) 2

ahol xi és yi az eredeti koordináták, az xr és yr a transzformációs függvény alapján számított koordináták, az N pedig a GCP-k száma. A hiba mértékének ideális esetben kisebbnek kell lennie, mint a felbontás fele. Ha ez 1 pixel, még jónak számít, de bizonyos helyzetekben 2-3 pixel is elfogadható. Sokszor rajtunk kívülálló okok miatt nem lehet a hibát 1 alá szorítani, mert a különböző forrásból származó térképek, légifotók stb. tartalmilag nagyon eltérhetnek, lehetetlenné téve a pontos megfeleltetést a GCP-k között. Mindig az elérhető legkisebb RMS hibát célozzuk meg, ami lehet 0,1, de akár 3 is (pixelben kifejezve). A (Calculate RMS) gomb lenyomása után a program megkérdezi, hogy hányadfokú polinommal akarunk georeferálni. Itt nem érdemes harmadfoknál magasabb polinomszámot választani, mert bár a GCP-k környéke pontos lesz, a köztes helyeken igen nagy hibák keletkeznek. A QGIS-ben az átlagos hibát az első 3 pont elhelyezése után láthatjuk, ha a Beállítások – Transzformáció beállítási menüpontban beállítjuk a transzformáció típusát (a 3 pont minimálisan szükséges ahhoz, hogy ezt beállíthassuk az első fokú polinomot, a többi módszerhez még több GCP szükséges). A másik (nem egzakt, de célravezető) pontosság-ellenőrzési lehetőség, hogy a georeferálás (Fájl – Georeferálás indítása ) lefuttatása után megkapott végeredményt, vizuálisan ellenőrizzük – összevetve a térképpel, amiről a GCP koordinátákat gyűjtöttük.


10

Most válasszunk első fokú polinomot és futtassuk le. Az eredmény lehetne jobb is, jelen pillanatban el is fogadhatjuk. A hibát akkor tudjuk csökkenteni, ha pontosabban tesszük le a GCP-ket. Ehhez meg kell nézni a táblázatot és megkeresni a legnagyobb RMS-ű pontokat, ezeket kitörölni és vagy pontosítani a helyzetüket. Emellett a legegyszerűbb lehetőség, ha kihagyjuk a legnagyobb RMS hibájú pontokat, nélkülük is megnézzük, hogy milyen lesz az eredmény. A . ábrán láthatjuk a hibavektorokat, melyeket a pontok melletti piros vonalak jelölnek. A kép jobb alsó sarkában láthatjuk az átlagos hibát, melynek 14,7-es értéke elfogadhatatlanul nagy. A táblázatban számszerűsítve, GCP-kre lebontva jelennek meg a hibák (residual). A 3-as számú GCP értéke kiugróan magas. Ha ezt kihagyjuk a számításból (kivesszük az x jelet az on6off oszlopból előle), a hibák jelentősen megváltoznak.

11-7. ábra. A legnagyobb RMS hibájú GCP a táblázatban


11

11-8. ábra. Az RMS hibák alakulása a 3-as számú GCP kihagyása után Láthatjuk, hogy ez a művelet igen sokat segített a pontosság javításában. Az átlagos hiba 2,2-re csökkent, ami már elfogadható (az 1 m-es felbontást tekintve 2,2 m-es átlagos hibát jelent). Ez a pont nyilvánvalóan teljesen rosszul lett megfeleltetve a műholdfelvétel és a térkép között. A végeredményt jelenítsük meg és tegyük mellé a forrásként használt 1b.tif fájlt is. A két állomány tartalmi egyezése fogja megmutatni, hogy mennyire jó mérőszám az RMS Error, mennyire kapcsolódnak egymáshoz a térkép tartalmi elemei (utcák, házak, folyók stb.). Ezen az eredményen (11-13. ábra) mind a folyó, mind az utcák a helyükön vannak, így elfogadhatjuk, dolgozhatunk vele a továbbiakban.

11-13. ábra. A rektifikált légifotó és a térképi kivágat együttes megjelenítése


12

Most digitalizáljuk át a Tokaj felirat környéki területeket, melyek a város fejlődésének eredményeként épültek be. A térkép az 1970-es évek második felében készült, azóta számos változás történhetett (11-14. ábra). Új épületek, sőt egész utcák épülhettek ki, míg mások megszűntek.

a b 11-14. ábra. Újonnan beépült területek 2003-ig (a) és ugyanez a terület az 1970-es évek végén

GYAKORLATOK 1. Mentsük le az 1a.tif térkép által lefedett terület légifotóját a Google Earth-ről és az állomány rektifikációja után állapítsuk meg a szántók területének a változását!

11. Georeferálás. Feladatunk az, hogy az eddigiekben használt tokaji terület topográfiai térképét frissítsük a Google Earth műholdfelvétele alapján

Recommend Documents