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Module 1: Adquisición y corrección de imágenes

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Corrección de los fenómenos topográficos falsos

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Vídeo 1

Hola a todos y bienvenidos a falsos fenómenos de percepción topográfica y corrección parte 2, en la que vamos a discutir mucho más sobre las correcciones de FTPP. En la primera parte hemos discutido qué es exactamente FTPP y en qué situaciones se observa FTPP? Por lo tanto, ahora vamos a ver más detalles y esto es lo que el acuerdo que estaba discutiendo en imágenes de detección remota normal de un de satélites de teledetección que están siendo adquiridos a partir de soles en Kona satélite o cerca de satélites en órbita polar que son típicos satélites de detección remota. Entonces, aquí está el sensor que se muestra aquí y la posición del sol es esta y el norte está aquí. Ahora cuando este arreglo está allí, entonces usted también puede tener una sensación acerca de lo que estaba discutiendo sobre el ángulo de elevación del sol y generalmente horas de la mañana que significa entre 9.30 a 10.30 cuando, las imágenes son necesarias de los satélites síncronos del sol este ángulo que es este ángulo de elevación del sol es alrededor de 45 grados. Esto es lo que se muestra en esta una figura también y entonces estamos teniendo otro ángulo que es más importante aquí es el ángulo de azimut del sol. Ese es el tiempo amigos también, en esta situación se muestra el thesun y de aproximadamente del cuadrante sureste y si el observador está aquí, que acabo de marcar, entonces qué pasa que cuando se adquiere la imagen, que es otra imagen, entonces y esa imagen va a sufrir de FTPP si la imagen pertenece a un terreno montañoso. Porque si una imagen pertenece a un terreno plano como el plano indigente o los desiertos, donde las sombras son mínimas y luego no se gana el FTPP. Por lo tanto, la razón principal de este fenómeno FTPP es debido a las sombras en una pesada dairies, las sombras son y a veces muy grandes y pueden dar una percepción profunda de profundidad bastante fácil. Por lo tanto, uno, básicamente un método, que solía estar allí antes, que una sola imagen no puede darle una percepción de profundidad, que no es verdad, que hemos visto en la parte uno que he mostrado a varios ejemplos. No solo imágenes de la tierra sino también de luna que estas imágenes sufren de FTPP y no hay una razón y que no están dando la percepción sorda fuera de curso, si no van a haber estado dando la percepción de profundidad y usando una sola imagen, entonces no habremos sido o no deberíamos haber estado viendo FTPP. Por lo tanto, este método fue antes que para ver la percepción de la profundidad es necesario tener 2 imágenes de 2 ángulos diferentes que ahora no es correcto después de identificar el reconocimiento de este FTPP fenómenos e imágenes de satélite del terreno. Por lo tanto, cuando esta relación de sensores del objetivo del sol está allí, lo que sucede en caso de satélites de detección remota típicos, y cuando en horas de la mañana, esto es lo que ahora cuando uno puede argumentar que, por qué no puede tener el sol en la dirección del noroeste, eso significa que el sol y el observador ambos están en el hemisferio diferente y ver el sol pondrá el oeste antes de que llegue al noroeste que nunca alcanzará en realidad. Por lo tanto, nunca llega en la dirección noroeste y por lo tanto, la adquisición de datos de horas de la noche no es posible que así, fuera de curso, estas órbitas han sido sabiamente y el diseño y bien probado cómo es que el tiempo probablemente FTPP fenómenos no se realizó para más adelante en. Ahora, esto es lo que he estado mencionando que cuando y este observador aquí y la iluminación solar en el mismo hemisferio, que está en el hemisferio sur, entonces estamos obligados a ver FTPP cuando rotamos por 180 grados de imagen, luego la iluminación solar o ser hemos cambiado aquí, la posición del observador o vemos por rotación de 180 grados. También podemos a salvo al ángulo de iluminación también o azimut solar azimut y cuando ponemos el observador y la fuente de iluminación en el hemisferio opuesto. Entonces no veremos FTPP así que, cuando rotamos la imagen, esto es lo que ha pasado que ambos van en hemisferio opuesto y luego se ha ido FTPP. Ahora, cuáles son los métodos de las correcciones, un método que ya he comentado es la rotación de la imagen por 180 grados, que es muy fácil y físicamente o digitalmente se puede hacer muy fácil. Pero como también he mencionado, cuando utilizamos imágenes de satélite y son productos con otros conjuntos de datos en la plataforma GIS o en la plataforma del sistema de información geográfica. Entonces estamos teniendo problema si rotamos, entonces todo tiene que ser enrutado y eso creará un infierno de problemas. Así que, con el fin de evitar esas cosas, necesitamos tener alguna otra técnica en la que no deberíamos rotar todavía pero aún deshacerse de FTPP y una técnica que ha surgido que fue desarrollado por nosotros mismos y que es el SRM que es la técnica de corrección de modelo de alivio SRM también se llama colina dijo en la literatura que puede encontrar el modelo de alivio sideral o en alguien para el mismo concepto usted puede encontrar una terminología diferente que es el estado de las colinas así que lo que es básicamente y hay un producto que se llama modelo de elevación digital la mayoría de un montón de modelos de elevación digital de diferentes resoluciones espaciales de globo entero hoy en día disponible para descarga gratuita.
Ahora, mediante el uso de este modelo de elevación digital se puede dar una sombra o fuente de iluminación a través de un modelado y luego podemos crear una superficie diferente que se llama modelo de relieve sideral o modelo diferente que se llama así que el original muchos de estos modelos de elevación digital descargables libremente se han creado utilizando imágenes de detección remota. Por lo tanto, primero los datos de detección remota que esos conjuntos de datos se han utilizado ya sea utilizando la técnica de interferómetro SAR o usando una técnica de par estéreo y usando cualquiera de estas técnicas. Un modelo de elevación digital del globo ha sido desarrollado de diferentes resoluciones y estos DMs que podemos utilizar para crear un estado de colina o modelo de alivio sideral de nuestra elección. Nuestra elección significa que la fuente de iluminación y el ángulo de iluminación que es el azimut del sol y la elevación del sol y luego en durante este modelado, la creación de DM a SRM se puede cambiar como parte de nuestros requisitos y entonces podemos utilizar un poco de procesamiento de imágenes. Técnicas de procesamiento de imágenes de Pill o transformación de color técnica de transformación para crear FTPP imagen corregida sin girar en 180 grados por lo que, el ejemplo que vamos a ver pronto. Ahora, la tercera posibilidad y lo que también hemos desarrollado es crear negativos de imagen en lugar de usar un modelo de elevación digital que conducir un modelo de alivio sideral de nuestra elección teniendo una elevación apropiada del azimut solar. Y si tomamos una imagen simple, un compuesto de color falso o una imagen compuesta de color y hacemos algunas técnicas de procesamiento de imágenes realizan alguna técnica de procesamiento de imágenes, ahí también podemos deshacernos de FTPP. Por ejemplo, desde SRM y creando negativos de imagen vamos a ver

Vídeo 2

ahora qué cuando vamos para SRM Aunque este diagrama de flujo puede sonar un poco complicado, pero déjenme hacer las cosas muy simple. Básicamente, es necesario tener un modelo de elevación digital sideral de casi la misma resolución, resolución de espacio como o imagen de satélite que está sufriendo de FTPP. Ahora, cuando usamos este modelo de elevación digital y lo que tenemos que hacer, necesitamos crear un modelo de alivio sideral que se está oponiendo a él solar azimut en comparación con lo que las imágenes de satélite tienen porque la imagen de satélite que está teniendo pronto el azimut sol que está en aproximadamente en el cuadrante sureste. Pero queremos crear a través de este modelo de elevación digital modelo de ajuste de colina y queremos forzar el sol para ir en el cuadrante noroeste y que se puede hacer muy fácilmente en una plataforma GIS o incluso en algún software de procesamiento de imágenes. Así que, como lo hace y cuando esto está ahí, entonces qué weneed hacer que el color compuesto que estamos teniendo, vamos a dividir en 3 componentes y esto lo que es pronto aquí que lo va a dividir en 3 componentes y este es un IHS que es Intensidad Hue y la saturación, esto es lo que se muestra aquí. Esa imagen compuesta de color se dividirá en 2, 3 componentes utilizando cualquier software de procesamiento de imagen digital estándar y ahora tendremos 3 componentes IHS Intensidad Hue y Saturación. Por lo tanto, lo que se hace en el siguiente paso es que la imagen de intensidad se sustituye por el SRM que está teniendo un azimut de sol opuesto ha comparado con FCC. Así que, ahora este SRM está reemplazando la imagen de intensidad que hemos separado de RGB y permaneciendo 2 componentes que es tonalidad y la saturación irá como es así que el tono y la saturación van como es. Y una vez ahora, estamos teniendo 3 componentes I como SRM que está teniendo ángel opuesto a la imagen del satélite opuesto al ángulo azimutal del sol y luego estamos teniendo el mismo tono y la misma saturación. Ahora, en el último paso se combina o hacemos la transformación inversa que es de IHS es a RGB. Por lo tanto, empezamos con RGB el RGB dividido en 3 componentes IHS, I de la imagen se descarta y se sustituye por SRM o modelo de alivio sideral. Lo que está teniendo un azimut de sol opuesto ha comparado con lo que las imágenes de satélite está teniendo y cuando hacemos la transformación inversa que es de IHS a RGB vemos una imagen que no es lo que no va a sufrir de FTPP me corrigió sin girar la imagen por 180 grados. Veamos ahora Así, esta es una imagen del terreno del Himalaya y en el centro de lo que se está viendo el río Bhagirathi y como se puede ver que la imagen está sufriendo de FTPP y por lo tanto, el río Bhagirathi está apareciendo para fluir en los ricos con geomorfología, topográficamente es imposible. Ahora, otros puntos a tener en cuenta aquí que la palabra norte es ascendente y ahora que si usted ve el azimut sol que es 163.3 grado y cuando se descarga una imagen de satélite y también se puede descargar el y estos metadatos de esa imagen en particular imagen y a través de metadatos. Usted puede saber cuando esa imagen era un silencio lo que era el azimut sol y el ángulo de elevación del sol e incluso si usted tiene un no conseguir ese archivo de metadatos, hay modelos están disponibles por lo que usted puede proporcionar la ubicación del centro y usted sabe en términos de longitud de latitud de para su imagen o un área de estudio y la fecha en la que la imagen fue adquirida esta mucha información es muy requerida por lo que, una vez que usted ha proporcionado estos 2 información que es la ubicación. Ubicación central de la imagen y la fecha de la imagen de nuevo usted puede conducir este azimut sol y el ángulo de elevación de San. Pero si usted está teniendo metadatos entonces maravilloso esto será darle información más precisa por lo que, aquí qué cuando esta imagen del IRS nuestro sensor remoto de la lista de satélite de la India de satélite 3 cuando fue adquirido en el el 12 de octubre de 1998. En ese momento, y que en ese momento el azimut del sol estaba en 163.3 grado y cuando esta situación estaba allí, la imagen está sufriendo de FTPP. Ahora, lo que como he comentado a través de ese diagrama de flujo que Usando modelo de elevación digital de la misma área y casi tienen la misma resolución espacial, se ha creado un modelo shiftily. Por lo tanto, si usted agrega 180 grados a 163.3 grado, esto es lo que va a terminar con 343.3 grado significa que el azimut sol en la esta imagen es más o menos aquí en el cuadrante sureste ha sido modelado o tamizado a través de este modelado en el cuadrante noroeste mediante la adición de 180 grados y el ahora y la elevación del sol se ha mantenido como es, no hay cambio en la elevación del sol 49,2 en la imagen original, por lo que, en el modelo de alivio del error es el mismo. Así que, hemos jugado sólo con el azimut del sol, hemos forzado al sol a iluminar esa área de la dirección noroeste en lugar de dirección sureste y cuando hemos forzado así ahora, el usted puede ver que el río Bhagirathi ha ido en el valle que significa que nos está dando una percepción correcta. Por lo tanto, pero esto se convierte en esta imagen este SRM se convierte en nuestra imagen de intensidad así que, lo que se hace como también he explicado a través de ese diagrama de flujo. Esta es la imagen de color que es la imagen RGB por lo que, esta imagen se divide en 3 componentes IHS I intensidad imagen H es tono que es colores y S es la saturación sobre los colores. Por lo tanto, 3 componentes están ahí 1 componente que I original de la imagen se cae y se sustituye con este 1 que estamos viendo que es el modelo de alivio sideral que tiene el ángulo de azimut de sol opuesto y 2 componente que es Hue y la saturación siguen siendo los mismos. Y entonces cuando nosotros cuando realizamos la transformación hacia atrás que significa de IHS a RGV esto es lo que obtenemos. Ahora aquí el azimut sol en ciudadano real y no es posible porque como ya he mencionado que cuando necesitamos sol para iluminar el terreno de dirección noroeste, que es imposible porque antes de que llegue el sol podría llegar allí se fijará en el mejor así, nunca llegará en la dirección noroeste. Pero podemos modela y esto es lo que exactamente se ha hecho en este caso que tenemos modelo el sol para ir en el director del noroeste e iluminar el terreno y al observar y en lo que notarías que no nos rotamos al norte aquí o no hemos rotado puede que no se mantengan al alza. Por lo tanto, eso significa que esta imagen se puede utilizar junto con otros conjuntos de datos en una plataforma SIG, por lo que, esta corrección, que usted acaba de observar, es sin girar. Pero implicando un modelo de alivio sombrío de opuestos sol azimuthal luego deshacerse de FTPP y esto es lo que ha sucedido exactamente, aunque hay porque ninguna técnica es universal. Y aquí también estamos teniendo algunos artefactos que usted está viendo en color azul muy brillante y nosotros debido a en la imagen original estas áreas en nuestro oso en el conjunto completo y como también puede observar aquí que estas áreas están en la configuración completa. Por lo tanto, cuando las áreas son una sombra incompleta en este FTPP se corregirá la imagen y estos podrían aparecer como artefactos de lo contrario todo está en orden y ellos que es sin rotación se libran de FTPP en esta imagen. Ahora, el problema con esta técnica y uno es por supuesto, los artefactos en este ejemplo que están viendo algunos ejemplos que puede que no si el terreno no es tan resistente, entonces este problema que podría no observar el otro problema es todo el tiempo que requiere un modelo de elevación digital correspondiente correspondiente. Me refiero a casi la misma resolución espacial y eso puede crear problema porque ahora estamos pasando de imágenes de resolución espacial relativamente más coarser a imágenes de resolución espacial muy altas de 1 metro de 60 centímetros. Por lo tanto, el modelo de elevación digital correspondiente en la misma resolución que las imágenes de satélite no están disponibles y por lo tanto, esta técnica no puede ser implícita y para esas imágenes, que están teniendo una alta resolución espacial. Por lo tanto, esta es una limitación está allí con esta técnica, pero más ejemplo de esta técnica que veremos y esto es otra vez del terreno del Himalaya, usted está viendo de nuevo el río Bhagirathi que está fluyendo aquí así. Entonces, este es el modelo de elevación digital y este es el modelo de alivio sideral derivado del modelo de elevación digital donde el sol el azimut ha sido el sol se ha visto obligado a iluminar el terreno de dirección noroeste que significa que lo que tiene la imagen original 162, 180 se ha añadido y terminamos con 342.5 y cuando esta es la situación y luego la misma sustituyendo esto con la imagen de intensidad y la imagen de los siglos de la ONU sigue siendo la misma transformación hacia atrás de IHS a RGB y terminamos con esta imagen. Así que al norte en esta imagen al norte no hay ningún problema al respecto. Y el río ha entrado en el valle que significa que el FTPP se ha ido y esta imagen o la exploración del producto o su producto se puede utilizar con otros conjuntos de datos sin rotar la imagen. Ese es el punto subyacente que aquí no estamos rotando la imagen, sino que todavía se está deshaciendo de FTPP las 3 cosas juntas. Esta es la imagen de entrada que está sufriendo de FTPP fuera de curso se trata de un compuesto de color falso compuesto de color. Este es el modelo de alivio de sombra que tiene iluminación solar desde la dirección noroeste donde está en la imagen original el azimut del sol, en la dirección sureste y cuando hacemos esta transformación, lo que tenemos el sol aquí en el observador de dirección noroeste, y el norte es hacia arriba, pero todavía es que no estamos teniendo FTPP en esta imagen. Ahora, una técnica más, que me gustaría traer aquí es acerca de la creación negativa de la imagen negativa de intensidad y en esta técnica, no requerimos el correspondiente modelo de alivio sideral porque en el anterior el problema que empezamos a enfrentar cuando empezamos a utilizar el modelo de alta resolución de espacio y los correspondientes modelos de elevación digital de las resoluciones se vuelven difíciles de adquirir por lo que, por lo tanto, alguna otra técnica debería haber sido desarrollado esto es lo que hemos hecho que un compuesto de color falso compuesto de color es RGB una imagen RGB típica. Así, podemos lo que podemos hacer Podemos dividir ese RGB en 3 canales diferentes que tenemos cuando hemos estado discutiendo este espacio de galería, hemos discutido que dentro de cubo de color, podemos usar varios planos para proyectar nuestra imagen o datos y uno típico es el RGB y que es de color verde rojo. Otro puede ser IHS que es la saturación de uso de intensidad. Otro plano en el que podemos proyectar los datos es CMY que es cian magenta yalo qué dispositivos de impresión lo utilizan. Por lo tanto, dentro del cubo de color de muchas minorías, mucho juego se puede hacer y podemos tomar el beneficio y puede deshacerse de tales fenómenos como FTPP. Por lo tanto, RGB se divide en una imagen de color dividida en 3 componentes que es IHS y aquí lo que se hace y esa intensidad negativa de intensidad imagen se crea y cuando creamos una imagen negativa de intensidad, lo que estamos haciendo básicamente, estamos obligando al sol a ir de cuadrante sureste al cuadrante noroeste y una vez que se hace. Entonces se hace una transformación de imagen hacia atrás que significa de IHS a RGB, aunque el componente de intensidad es el negativo de la imagen de intensidad del RGB original, entonces el tono y la saturación seguirán siendo los mismos que en la técnica de Natalya. Cuando se hace entonces nos deshacemos de FTPP sin implicar modelo de elevación digital o un modelo de CW así, muy rápidamente, sin usar mucho software o dependiendo del software o dependiendo del modelo de alivio sideral de la resolución espacial correspondiente, solo podemos deshacernos de FTPP y eso también sin rotar la imagen. Por lo tanto, este es el último desarrollo que hicimos unos años atrás y que deshacerse de FTPP sin una rotación.
Y sin implicar un modelo de alivio sideral. Sin embargo, las áreas en la imagen original que tiene sombra incompleta están dando algunos artefactos y algunas variaciones de color en comparación con la FCC original. De lo contrario, FTPP se ha ido y todavía no se pueden hacer interpretaciones fiables porque si estamos viendo y él hizo lo que está sufriendo de FTPP que significa tipografía inversa, entonces estamos obligados a hacer interpretaciones equivocadas. Por lo tanto, siempre es necesario siempre que estamos utilizando imágenes de terreno montañoso que primero deshacerse de FTPP por cualquiera de estas técnicas y luego empezamos a hacer interpretación y no se debe realizar la interpretación de imágenes de un terreno accidentado terreno en sin deshacerse de FTPP de lo contrario, se hará una interpretación equivocada y si esos derivados de interpretaciones se están utilizando para otros análisis, entonces el análisis también puede crear resultados erróneos. Por lo tanto, es un usuario de imágenes satelitales de un terreno debe ser consciente de que existe un fenómeno que es falsos fenómenos topográficos de percepción, 3 técnicas que hemos desarrollado. Dependiendo de sus requisitos, uno puede usar esas técnicas y puede deshacerse de FTPP antes de comenzar, analizar o interpretar su imagen de satélite y la misma imagen Imagen de entrada en el lado izquierdo, que está sufriendo de FTPP en el lado derecho que está viendo y usted sabe, la imagen, que se ha librado de FTPP sin girar y sin implicar un modelo de alivio sombreado. Por lo tanto, la resolución es cuestión de resolución espacial nunca surgirá en tal tipo de técnica de corrección FTPP y este es el ejercicio que me hizo a través de los estudiantes, y muy interesante que la imagen fue utilizada. Cuando le di esto a los estudiantes, cuando la imagen estaba sufriendo de FTPP y ellos hicieron la interpretación de los linajes y luego me deshice de FTPP y les pedí que hicieran interpretaciones en contra de ellos y lo que observan, que también pueden ver a través de estos gurus diagrama, que el usted sabe, las direcciones tienen completamente cambio de diferentes características y esto aquí este noreste, dirección sureste características. Que somos ustedes no lo saben, prominentes en la interpretación, estamos resaltados en las imágenes que se van a corregir FTPP. Así que, esto es lo que quería demostrar que si una imagen está sufriendo de FTPP uno está obligado a hacer interpretaciones equivocadas y por lo tanto, es muy necesario para corregir primero la imagen FTPP debe ser corregido para FTPP y entonces la interpretación debe hacerse y esto es también la interpretación lineal en la FCC corregida también es allí.

Vídeo 3

Les voy a mostrar la regla de cómo esto lo que he hecho y que desarrollé una animación simulada de animación simulada significa que hay ocho escenarios, que ha puesto en una secuencia un poco un poco de brecha de tiempo y también la posición del sol. Así que, cuando esta animación se inicia lo que se vería que el sol está rotando y cuando el sol está en los observadores del hemisferio sur también está en el hemisferio sur, usted tendrá que observar FTPP. Cuando el sol va en el hemisferio norte, el observador permanece en el hemisferio sur, no observará FTPP Así, ahora estaremos viendo esto una animación de imagen, como acabo de explicar que, aquí, la posición del sol está cambiando y cuando vemos la posición del sol cambia, la percepción de la profundidad también cambia y el mismo tiempo también estaremos viendo cómo FTPP aparece y desaparece así que, tengamos esta animación. Lo que estamos viendo cuando el sol está en el hemisferio sur, estamos viendo un FTPP pero cuando el sol va en el hemisferio norte, no vemos FTPP. Así que, cómo se ha creado esta imagen o esta animación me deja explicar ocho escenarios norte sur, este, oeste y norte este, sureste, suroeste, y noroeste. Se crearon ocho escenarios utilizando ese modelo de alivio sombrío de ocho ubicaciones diferentes del sol o el azimut solar y luego la transformación hacia atrás. Así que ocho veces se han hecho las correcciones de topografía o FTPP. Y así 4 veces lo que estás viendo en esto, cuando el sol está en el hemisferio sur, sin embargo, esto es blanco y en el fondo es un negro, uno podría decir que esto es la luna, pero se cree que esta es la posición del sol que estamos mostrando aquí. Así que cuando el sol va en el hemisferio sur, estamos observando FTPP cuando Sun va en el hemisferio norte, no observamos FTPP y por favor tenga en cuenta que acabamos de cambiar el ángulo azimutal del sol no el ángulo de elevación del sol por lo que aquí ahora tan pronto como ahora el sol se ha ido en el hemisferio norte. Observador en el hemisferio sur, no vemos FTPP así que, cuando tanto el observador como el sol están en hemisferio opuesto como este actualmente no estamos diciendo ahora que estamos viendo FTPP y cuando se vuelve a ver es que no estamos observando FTPP. Así que esto explica aún más, y que cuál es el papel del azimut del sol en caso de FTPP y esto claramente, se demuestra claramente y que FTPP ocurre cuando el azimut del sol o la iluminación solar o la fuente de iluminación y el observador están en el mismo hemisferio cuando están en el hemisferio opuesto. No vamos a ver a FTPP como se está demostrando animación ahora, vamos a observar otra animación en la que en lugar de que sepas crear imágenes simuladas para el azimut del sol en esta animación, el azimut del sol se ha mantenido igual que está en la dirección noroeste sin FTPP y FTPP las imágenes corregidas y cada 5 grados está empezando desde las imágenes de origen se han creado imágenes sucesivas y puestas en animación. Entonces, esto es por eso que uso la palabra animación simulada por lo que, en esta animación simulada lo que estás viendo, cuando el sol es el horizonte cercano ves muy oscuridad en la imagen las sombras son muy grandes y ahí para la profundidad percepción es el máximo y el sol está cerca de horizonte que es de 5 grados o 10 grados cuando el sol va por encima las sombras se convierte en mínima y la percepción de profundidad reduce significativamente. Así, esto demuestra que cómo la elevación del sol también juega un papel y para la percepción de la profundidad y también se sabe cancelar ese espejismo. Lo que dice que para ver una percepción de profundidad en la imagen de satélite se requieren imágenes de 2 direcciones diferentes que no son correctas de esa manera. Así que, aquí se puede ver que cómo la elevación del sol y va a desempeñar un papel muy importante, por qué estoy discutiendo esta animación aquí, porque durante la temporada de invierno y esta es esta situación en la temporada de invierno y el sol está en los horizontes bajos, nuestro horizonte cercano en la madrugada cuando las imágenes se están adquiriendo. Y por lo tanto, si usted hace algún análisis de tener imágenes de la temporada de invierno y la temporada de verano, entonces usted se enfrentará a este problema de diferentes condiciones. Por lo tanto, una vez sería consciente a través del modelado utilizando diferentes modelos de alivio siderales, uno puede corregir una imagen y luego otra imagen puede ser utilizada para la comparación, pero cuando 2 imágenes de 2 estaciones diferentes se están utilizando para ciertos propósitos. Uno debe ser consciente de que debido al ángulo de elevación del sol, podrían estar teniendo diferentes sombras y por lo tanto, diferentes condiciones de sombra y la percepción de la profundidad y lo mismo con el azimut del sol también. Por lo tanto, este tiene que tener en cuenta cuando estamos utilizando imágenes de satélite y especialmente estoy hablando de terreno montañoso, porque la mayoría de los retos es utilizar imágenes de satélite de terreno como el Himalaya, que es muy considerado este ejemplo es también del Himalaya del valle del río Bhagirathi, que es una parte de o un afluente del Ganges. Ahora, lo que vemos ese día una vez que publicamos nuestro trabajo por ahí e identificamos este fenómeno FTPP, gente que empezó a utilizar nuestro trabajo y que han empezado a incorporar en sus publicaciones y también comenzó a desarrollar su propia cosa y aunque aquí y este azul en absoluto han mencionado en su documento, que FTPP es un problema de inversión en la inversión y en primer lugar identificado por Seraph en todo 1996. Hay un claro reconocimiento de recorte, aunque esto debería haber sido actualizado aquí que no es algo Más impresionado este documento ya ha sido publicado de todos modos. Así que nosotros lo que han hecho, han implicado la transformación de wavelets que es una muy fuerte técnica muy potente en el procesamiento de imágenes y han tomado la imagen de la superficie de la luna y también un modelo de elevación digital y usando ese modelo de elevación digital y el modelo de la dirección opuesta y de alivio de la sombra que se creó en el en la fila media, la columna media y luego y de esta misma manera que la transformación se hace así, cuando esto se hace, entonces a través de esta transformación de wavelet, usted ve sin rotación FTPP ha ido en la imagen derecha, ver el comparado con la imagen izquierda, imagen extrema izquierda y la imagen derecha de la samarea. Pero la imagen izquierda está sufriendo donde el norte es la imagen izquierda hacia arriba está sufriendo de FTPP cuando se ve y cuando se utiliza el modelo de alivio de sombra y a través de una transformación de wavelet. Entonces lo que ves que FTPP ha ido sin rotar la imagen en esta técnica y que en absoluto han utilizado y sideral relieve modelo de dirección contraria. Otro ejemplo también pronto sobre el creador de la superficie de la luna y luego cierto modelo de alivio de la misma área y el medio del fondo del medio y luego en la imagen inferior derecha, que es ahora y hacer y no sufre de FTPP sin rotación que se ha corregido. Pero hay una limitación en su trabajo los ejemplos que he mostrado de imágenes de colores o de falso color compuesto o imágenes RGB aquí muy inteligentemente lo que han hecho, han tomado sólo imágenes en blanco y negro. Por lo tanto, no hay 3 componentes y por lo tanto, los artefactos que he mencionado en mi técnica de corrección, el problema de los artefactos no surgirán aquí, porque es una imagen de una sola banda de imagen de un solo canal, pero, no obstante, se desarrolló una técnica. Y que se basa en la transformación de wavelet y FTPP se ha corregido, una vez que se ha corregido para una banda, se puede dar a entender para corregir para otros canales u otros eventos y luego finalmente, un compuesto de color también se puede crear. Así que, de la misma manera que, este FTPP fenómenos que hemos discutido, y las causas de FTPP, cuáles son las razones que están causando el FTPP y donde estos están ocurriendo en un (()) (36:40), y no sólo en la superficie de la tierra. Pero también en la luna y también FTPP se observa en la superficie de las mars y se puede comprobar también en las mars de Google. Así que, al instalar Google Earth, y el mismo tiempo, Google moon y Google mars también están instalados y también son se puede observar en la imagen de la izquierda como aquí y esto es mars Express y el área de critter y en la imagen izquierda está sufriendo de FTPP y porque el azimut de arena es de la dirección sureste y por lo tanto, estás viendo que sabes que el creador no es una percepción incorrecta, pero en esto cuando roté esta imagen por 180 grados entonces empezamos a ver las cosas en la percepción correcta. Así que, eso significa, lo que podemos ver después de ver un ejemplo más de la superficie de las imágenes de satélite de las mars de la superficie de las mars que está teniendo también algo de ruggness y que lo que podemos decir aquí con la gran confianza de que las imágenes adquiridas por los satélites de órbita polar o soles en los satélites de corolita de terreno montañoso no sólo de la Tierra, la Luna o Marte siempre sufrirán de FTPP esta es una fuerte y audaz declaración que he hecho que las imágenes de un terreno montañoso. Adquirido de satélites de órbita polar de cualquier parte del globo o de la luna o Marte siempre va a sufrir de FTPP que significa, podemos decir que FTPP es un universal fenómeno y por supuesto para el vacilante y cualquier persona que comenzó o que utiliza estas imágenes de terreno montañoso de cualquiera de estos cuerpos, la Luna de la Tierra o Marte planeta o satélite. Entonces uno debe ser consciente de los fenómenos, uno debe siempre usar, uno debe hacer las correcciones y luego empezar a hacer las interpretaciones.

Vídeo 4

Muy interesante, por eso en la parte uno he dicho que va a ser entretenido. Así que, esto es lo que voy a mostrar entretenido y hay un artista y cuyo nombre es Houldsworth, lo que ha identificado este fenómeno y mucho más tarde fuera de curso, y lo que ha empezado a poner su propia galería, que se llama Houldsworth pippy house galería y qué es lo que ha hecho que están tomando una imagen. Que está sufriendo de FTPP y luego parte de esa imagen, usted sabe la imagen rotada y luego poner