Bidrag til automatisering af ortofotomosaikfremstilling

Mosaikker af nabo-ortofotos, der udgør et vigtigt element i dagens automatiske kortfremstilling og -opdatering, laves i dag ved håndkraft. Her vil vi vise en vigtig byggeklods til automatisering af denne proces. Der findes metoder, der baserer sig på den såkaldte “bidirectional reflectance distribution function”, BRDF, der tager højde for fysiske og geometriske forhold ved optagelserne.

Denne metode er en statistisk baseret normalisering eller kalibrering baseret på pixels i overlappet mellem nabo-ortofotos. Ikke alle pixels bør indgå i kalibreringen, der er en form for regressionsanalyse, som i modsætning til almindelig mindste kvadraters regressionsanalyse tager højde for unøjagtigheder i både prediktor- og respons-variabel.

Kun pixels i overlappet, der er uforandrede, bør medtages i kalibreringen. For eksempel skal pixels, der i én optagelse indeholder en bil, der ikke findes på nabo-optagelsen, naturligvis ikke medtages. Sådanne forandringspixels findes automatisk og fjernes før kalibreringen. Forandringspixels findes ved hjælp af en allerede rapporteret teknik baseret på en kendt metode fra den multivariate statistik, nemlig kanonisk korrelationsanalyse.

Et problem i denne forbindelse er, at et bestemt ortofoto typisk vil skulle kalibreres til flere nabo-ortofotos. Disse flere kalibreringer vil iblandt være i modstrid med hinanden. For eksempel kan en kalibrering til et ortofoto mod nord udsige, at pixels i ortofotoet skal have en højere værdi samtidigt med, at ortofotoet mod vest kræver en lavere værdi i det fælles overlap.

Processen må derfor være adaptiv, og der må ofte itereres flere gange for at opnå visuelt tilfredsstillende resultater. Sådanne automatiseringsbestræbelser kan være vigtige i et forsøg på “insourcing” af arbejdspladser fra bl. a. Asien, hvortil en stor “outsourcing” hidtil er foregået.