Русская Википедия:Способ «резинового листа»
Способ «резинового листа» (rubber-sheeting) — один из способов ортотрансформирования изображений, построенных по законам нецентральной проекции. Применяется в картографии для обработки снимков, полученных с космических аппаратов и самолётов, высотных карт, а также исторических карт[1]. Также позволяет исправить неточности, возникающие на границах между несколькими снимками для получения бесшовной склейки.[2] При наличии более точного изображения может применяться для коррекции менее точного.[3]
Этот способ используется при большом количестве сравнительно равномерно расположенных плановых опорных точек. Поле точек объединяют в сеть треугольников, преимущественно используя метод триангуляции Делоне[4][5][6]. Для каждого треугольника производят трансформирование, например, часто применяется аффинное с использованием полинома первой степени:[1]
<math>X=a_{0}+a_{1}x+a_{2}y</math>, <math>Y=b_{0}+b_{1}x+b_{2}y</math>,
где X,Y — искомые плановые геодезические координаты каждого пикселя создаваемого ортофотоизображения;
x,y — измеренные координаты данного пикселя исходного изображения;
a,b — параметры связи координат.
Для каждого полученного треугольника параметры связи свои, которые определяют с использованием опорных точек бесконтрольно.
Далее используя найденные производят пересчёт координат для всех пикселей внутри треугольника. Для точек, лежащих на рёбрах треугольников, координаты получают дважды. Поэтому приходится выполнять геометрическое объединение ортотрансформированных фрагментов-треугольников.
Преобразование может вносить значительные искажения, но в то же время является ценным способом коррекции некоторых изображений, например карт, выполненных от руки или без соблюдения проекции.[7]
Множество современных ГИС поддерживают метод, он широко используется для объединения данных. На базе метода были разработаны различные алгоритмы соединения (conflation, конфляции).[8]
См. также
Примечания
Литература
- White, Griffin, Piecewise Linear Rubber-Sheet Map TransformationШаблон:Недоступная ссылка // Cartography and Geographic Information Science, Volume 12, Number 2, 1 October 1985, pp. 123-131(9) doi:10.1559/152304085783915135
- Cartography, Third Edition: Visualization of Spatial Data, "6.3 Geometric trannsformations" pg 94-96
- ↑ 1,0 1,1 Visualizing the Landscape of Old-Time Tokyo (Edo City) Шаблон:Wayback // Eihan SHIMIZU, Takashi FUSE, Conference Paper, section TS6 - Documentation and Visualization of Cultural Heritage -- Proceedings of the ISPRS working group v/6 International archives of photogrammetry, Remote sensing and spatial information sciences, Volume xxxvi, part 5/w1; 18 November 2004
- ↑ Yerahmiel Doytsher, A rubber sheeting algorithm for non-rectangular maps, Computers & Geosciences, Volume 26, Issues 9–10, 1 November 2000, Pages 1001–1010, doi:10.1016/S0098-3004(00)00023-6
- ↑ Thinking about GIS: Geographic Information System Planning for Managers, 2003, page 267
- ↑ Moore, Larry, et al."Raster Image Warping for Geometric Correction of Cartographic Bases."Шаблон:Недоступная ссылка // US Geological Survey, Mid-Continent Mapping Center Rolla, Missouri. USA. Última revisão 28 (2003).
- ↑ Gillman, "Triangulations for rubber sheeting."Шаблон:Недоступная ссылка // Proceedings of 7th International Symposium on Computer Assisted Cartography (AutoCarto 7). Vol. 199. 1985.: "The Delaunay triangulation is well-defined and in some sense the 'best' triangulation on a finite set of points. It leads naturally into an efficient rubber-sheeting algorithm."
- ↑ Chen, Ching-Chien, et al. "Automatically and accurately conflating orthoimagery and street maps." Шаблон:Wayback // Proceedings of the 12th annual ACM international workshop on Geographic information systems. ACM, 2004.: "There are different triangulations for the control points. One particular triangulation, the Delaunay triangulation, is especially suited for the conflation purpose [21]"
- ↑ Handbook on Geospatial Infrastructure in Support of Census ActivitiesШаблон:Недоступная ссылка, ISBN 9211615275, 2009. 3.99, page 61
- ↑ Encyclopedia of GIS, Sharad Seth, Ashok Samal, глава "Conflation", стр 129-137
