Loading

Module 1: Immagine Acquisizione e Correzione

Note di Apprendimento
Study Reminders
Support
Text Version

Correzione dei falsi fenomeni topografici

Set your study reminders

We will email you at these times to remind you to study.
  • Monday

    -

    7am

    +

    Tuesday

    -

    7am

    +

    Wednesday

    -

    7am

    +

    Thursday

    -

    7am

    +

    Friday

    -

    7am

    +

    Saturday

    -

    7am

    +

    Sunday

    -

    7am

    +

Video 1

Ciao a tutti e benvenuti a falsi fenomeni di percezione topografica e di correzione parte 2, in cui si parlerà molto di più delle correzioni di FTPP. Nella prima parte abbiamo discusso di cosa sia esattamente FTPP e in quali situazioni si osservi FTPP? Così, qui ora ci vedremo in ulteriori dettagli ed è questo che il concordato che stavo discutendo in normali immagini di telerilevamento di un da remoto satelliti di telerilevamento che vengono acquisiti dal sole nel satellite Kona o nei pressi di satelliti in orbita polare che sono tipici satellite del telerilevamento. Ecco quindi il sensore che viene mostrato qui e la posizione del sole è questa e nord è qui. Ora quando questa disposizione c'è, allora si può anche avere una sensazione su quello che stavo discutendo sull'angolo di elevazione del sole e generalmente di ore mattutine che significa tra 9,30 a 10,30 quando, le immagini sono richieste dai satelliti sincrono di sole questo angolo che è questo angolo di elevazione del sole è di circa 45 grado. Questo è ciò che viene mostrato in questa figura anche e poi stiamo avendo un altro angolo che qui è più importante è l'angolo di azimut del sole. Ovvero anche gli amici meteo, in questa situazione il tesole è mostrato e da circa dal quadrante sud - est e se c'è l'osservatore è qui, che ho appena segnato, poi cosa succede quando l'immagine viene acquisita, che è un'altra immagine, poi e quell' immagine soffrirà di FTPP se l'immagine appartiene a un terreno collinare. Perché se un'immagine appartiene a un terreno piatto come l'aereo indigente o i deserti, dove le ombre sono minime e poi non si ha visto FTPP. Quindi, la ragione principale di questo fenomeno FTPP è a causa delle ombre in un caseificio pesante, le ombre sono e a volte molto grandi e possono dare una profonda percezione della profondità abbastanza facile. Quindi, uno, fondamentalmente un metodo, che prima era presente, che un'immagine unica non può dare una percezione della profondità, che non è vera, che abbiamo visto in parte uno che ho mostrato a diversi esempi. Non solo le immagini della terra ma anche sulla luna che queste immagini soffrono di FTPP e non c'è un motivo e che non stanno dando loro la percezione di non udenti, se non avranno dato la percezione della profondità e usando un'immagine unica, allora non ci saremmo stati o non avremmo dovuto vedere FTPP. Allora, questo metodo era lì in precedenza che per vedere la percezione della profondità è necessario avere 2 immagini da 2 differenti angoli che non è ora corretto dopo aver individuato il riconoscimento di questi fenomeni FTPP e immagini satellitari di terreno. Così, quando questo rapporto di sensori oggettivi del sole c'è, cosa che accade in caso di tipici satelliti di sensing da remoto, e quando nelle ore mattutine questo è quello che ora quando si può argomentare che, perché non può avere il sole sulla direzione nordovest, questo significa che il sole e l'osservatore entrambi sono nel diverso emisfero e vedono il sole che si scenderà a ovest prima che raggiunga a nordovest non arriverà mai. Quindi, non raggiunge mai la direzione nordovest e quindi, l'acquisizione dei dati delle ore serali non è possibile che siano così, offese, queste orbite sono state saggiamente e progetta e ben collaudati come sono che i fenomeni probabilmente FTPP non si sono resi conto per più tardi. Ecco, questo è quello che ho ricordato che quando e questo osservatore qui e l'illuminazione solare nello stesso emisfero, cioè nell'emisfero australe, allora siamo tenuti a vedere FTPP quando ruotiamo di 180 gradi immagine, poi l'illuminazione solare o ci siamo spostati qui, la posizione dell'osservatore o vediamo ruotando di 180 gradi. Possiamo anche tranquillamente anche l'angolo di illuminazione o l'azimut solare azimut e quando mettiamo osservatore e fonte di illuminazione in emisfero opposto. Poi non vedremo FTPP così, quando ruotiamo l'immagine, questo è ciò che è accaduto che entrambi vanno in emisfero opposto e poi FTPP è sparita. Ora, quali sono i metodi delle correzioni, un metodo che ho già discusso è la rotazione delle immagini di 180 ° grado, molto facile e fisicamente o digitalmente si può fare molto facile. Ma come ho anche accennato che quando usiamo le immagini satellitari e sono prodotti con altri datasets in piattaforma GIS o nella piattaforma di sistema di informazione geografica. Poi abbiamo problemi se ruotiamo, poi tutto deve essere instradato e questo creerà un inferno di problemi. Così, al fine di evitare quelle cose, dobbiamo avere qualche altra tecnica in cui non dovremmo ruotarle ancora ma ancora liberarsi di FTPP e una tecnica che è stata sviluppata da noi stessi e che è la SRM che è la tecnica di correzione del modello sidereale SRM è chiamata anche collina in letteratura è possibile trovare un modello di rilievo sidereale o in qualcuno per lo stesso concetto si può trovare una terminologia diversa che sia questo in sostanza e c'è un prodotto che si chiama modello di elevazione digitale più numerosi modelli di elevazione digitale di diverse risoluzioni spaziali di tutto il globo oggigiorno disponibile per il download gratuito.
Ora, utilizzando questi modelli di elevazione digitale si può dare un'ombra o una sorgente di illuminazione attraverso una modellazione e poi possiamo creare una superficie diversa che si chiama sidereal relief model o modello diverso che si chiama così gli originali molti di questi modelli di elevazione digitale liberamente scaricabili sono stati creati usando immagini di telerilevamento. Quindi, prima i dati di telerilevamento che quei datasets sono stati utilizzati utilizzando la tecnica di interferometro SAR o utilizzando una tecnica di coppia stereo e utilizzando una di queste tecniche. Un modello di elevazione digitale del globo è stato sviluppato di diverse risoluzioni e questi DMs possiamo utilizzare per creare un modello di salita o di rilievo siderale di nostra scelta. La nostra scelta significa che l'illuminazione sorgente di illuminazione e l'angolo di illuminazione che è il sole azimut e l'elevazione del sole e poi in durante questa modellazione, la creazione da DM a SRM può essere modificata come parte dei nostri requisiti e poi possiamo utilizzare alcune tecniche di elaborazione delle immagini. Tecniche di elaborazione delle immagini o tecniche di trasformazione del colore di trasformazione per creare un'immagine corretta FTPP senza ruotare di 180 ° grado così, l'esempio che vedremo presto. Ora, la terza possibilità e qualunque mai abbiamo sviluppato sta creando negazionisti di immagine piuttosto che usare un modello di elevazione digitale che guidare un modello di rilievo sidereale della nostra scelta avendo adeguate elevazioni di sole azimut. E se prendiamo una semplice immagine, un falso colore composito o immagine composita a colori e fare alcune tecniche di elaborazione delle immagini eseguono una qualche tecnica di elaborazione delle immagini, anche lì possiamo liberarci di FTPP. Così esempio da SRM e creazione di negativi di immagine che vedremo

Video 2

ora cosa quando andiamo per SRM Sebbene questo diagramma di flusso possa sembrare un po' complicato, ma fatemi rendere le cose molto semplici. In sostanza, è necessario avere un modello di elevazione digitale sidereale di quasi stessa risoluzione, risoluzione spaziale o immagine satellitare che soffre di FTPP. Ora, quando usiamo questo modello di elevazione digitale e quello che dobbiamo fare, dobbiamo creare un modello di rilievo sidereale che si sta opponendo all'azimut solare rispetto a quelle che le immagini satellitari hanno perché l'immagine satellitare sta avendo presto l'azimuth che si trova all'incirca nel quadrante sud - est. Ma vogliamo creare attraverso questa modellazione digitale modello di elevazione e vogliamo costringere il sole ad andare nel quadrante nordovest e che può essere fatto molto facilmente su una piattaforma GIS o anche su qualche software di elaborazione delle immagini. Così, come fa e quando questo c'è, poi che cosa ci si allena a fare che il composito di colore che stiamo avendo, ci divideremo in 3 componenti e questo quello che è presto qui che lo dividerà in 3 componenti e questo è un IHS che è Intensità Hue e saturazione, questo è ciò che viene mostrato qui. Quell' immagine composita a colori sarà suddivisa in 2, 3 componenti utilizzando qualsiasi software di elaborazione digitale di immagini standard e ora avremo 3 componenti IHS Intensità Hue e Saturazione. Quindi, quello che viene fatto nel passo successivo è che l'immagine di intensità viene sostituita dalla SRM che sta avendo l'azimut da sole opposto rispetto a FCC. Così, ora questo SRM sta sostituendo l'immagine di intensità che abbiamo diviso da RGB e rimanendo 2 componenti che è tondo e la saturazione andrà come è così tanta hue e la saturazione vanno così com' è. E una volta ora, stiamo avendo 3 componenti I come SRM che sta avendo un angelo opposto all'immagine satellitare opposta al sole azimuthal e poi ci troviamo di avere la stessa tonalità e la stessa saturazione. Ora, nell'ultimo passo siamo combinati o fare la trasformazione inversa che viene da IHS è a RGB. Così, abbiamo iniziato con RGB lo split RGB in 3 componenti IHS, I dell'immagine è sgancabile e viene sostituito da SRM o da modello di rilievo sidereale. Che sta avendo l'azimut di sole opposto rispetto a ciò che le immagini satellitari stanno avendo e quando facciamo la trasformazione inversa che viene da IHS a RGB vediamo un'immagine non che non soffrirà di FTPP mi ha corretto senza ruotare l'immagine di 180 ° grado. Vediamo ora Così, questa è un'immagine del terreno himalayano e al centro quello che state vedendo il fiume Bhagirathi e come potete vedere che l'immagine soffre di FTPP e quindi, il fiume Bhagirathi sta comparendo sui ricchi con geomorfologico, topograficamente è impossibile. Ora, un altro punto da notare qui che la parola nord è verso l'alto e ora che se si vede il sole azimut che è di 163,3 grado e quando si scarica un'immagine satellitare e si possono scaricare anche i e questi meta dati di quella immagine particolare e attraverso i metadati. Si può sapere quando quell' immagine era una cosa tranquilla quella che era l'angolo di sole azimut e l'angolo di elevazione del sole e anche se si ha un non ottenere quel file di metadati, ci sono modelli disponibili tramite i quali è possibile fornire la posizione del centro e conoscere la posizione del centro in termini di longitudine latitudine di per la tua immagine o un'area di studio e la data in cui l'immagine è stata acquisita questa tanto informazione è molto richiesta, una volta fornite queste 2 informazioni che è la posizione. Posizione centro dell'immagine e la data dell'immagine di nuovo potete guidare questo angolo di sole azimut e San elevatore. Ma se avete dei metadati allora meravigliosi questo vi darà informazioni più precise, quindi, ecco cosa quando questa immagine da IRS il nostro telecomando indiano da remoto ha sensore 3 quando è stato acquisito in quella del 12 ottobre 1998. In quel momento, e che in quel momento il sole azimut era a 163,3 ° grado e quando questa situazione c'era, l'immagine soffre di FTPP. Ora, quello che come ho discusso attraverso quel diagramma di flusso che utilizzando il modello di elevazione digitale della stessa area e quasi avere la stessa risoluzione spaziale, è stato creato un modello a turni. Quindi, se si aggiunge 180 ° grado a 163,3 ° grado, questo è ciò che si finirà con 343,3 gradi significa che l'azimut del sole in questa immagine è grossolanamente qui nel quadrante sud - orientale è stato modellato o setacciato attraverso questa modellazione nel quadrante nordovest aggiungendo 180 grado e l'ora e l'elevazione del sole è stata mantenuta così com' è, non c'è alcun cambiamento nell'elevazione del sole 49,2 nell'immagine originale, quindi, nel modello di alleggerimento del miser è lo stesso. Così, abbiamo giocato solo con l'azimut del sole, abbiamo forzato il sole ad illuminare quella zona dalla direzione nord - ovest piuttosto che dalla direzione sud - est e quando ci siamo costretti così ora, la si vede che il fiume Bhagirathi è andato nella valle che significa che ci sta dando una percezione corretta. Così, ma questa diventa questa immagine questa SRM diventa la nostra immagine di intensità così, ciò che viene fatto come ho spiegato anche attraverso quel diagramma di flusso. Questa è l'immagine colorata che è l'immagine RGB così, questa immagine è suddivisa in 3 componenti IHS I intensità image H è hue che è colori e S è la saturazione sui colori. Quindi, 3 componenti sono lì 1 componente che io originale I dell'immagine è sganciato e viene sostituito con questo 1 che stiamo vedendo che è il modello di rilievo sidereale che ha l'angolazione solare opposta e 2 componente che è Hue e la saturazione rimangono uguali. E poi quando noi quando eseguiamo la trasformazione retromarcia che significa da IHS a RGV questo è ciò che otteniamo. Ora qui il sole azimut in vero cittadino e non è possibile perché come ho già accennato che quando abbiamo bisogno di sole per illuminare il terreno dalla direzione nord - ovest, che è impossibile perché prima che il sole raggiunga lì potrebbe raggiungerci al meglio, non arriverà mai nella direzione nord - ovest. Ma possiamo modellarlo ed è questo che esattamente è stato fatto in questo caso che abbiamo modellato il sole per andare nel regista nordovest e illuminare il terreno e quando osservare e in quello che notereste che non siamo ruotati a nord qui o non abbiamo ruotato potrebbero non rimanere verso l'alto. Quindi, che questo significa che questa immagine può poi essere utilizzata insieme ad altri datasets su una piattaforma GIS così, questa correzione, che avete appena osservato, è senza ruotare. Ma implicando un modello di rilievo losco di opposti sun azimuthal poi si sbarazzano di FTPP e questo è ciò che è accaduto esattamente, anche se ci sono perché nessuna tecnica è universale. E qui anche noi stiamo avendo degli artefatti che state vedendo in colore blu molto luminoso e noi a causa dell'immagine originale queste zone nel nostro orso nel set completo e come potete osservare anche qui che queste aree sono nel setup completo. Così, quando le aree sono ombre incomplete in questa FTPP essere corretta immagine e queste potrebbero apparire come artefatti altrimenti tutto è in ordine e loro che è senza ruotare si liberano di FTPP in questa immagine. Ora, il problema con questa tecnica e uno è ovviamente, artefatti in questo esempio state vedendo alcuni esempi che potreste non se il terreno non è così rugged, allora questi problemi potreste non osservare l'altro problema è tutto il tempo che si richiede un corrispondente modello di elevazione digitale corrispondente. Intendo di quasi uguale risoluzione spaziale e che può creare problemi perché ora ci stiamo muovendo da immagini di risoluzione spaziale relativamente grossolana a immagini di risoluzione spaziale molto elevate di 1 metro di 60 centimetro. Quindi, il modello di elevazione digitale corrispondente alla stessa risoluzione delle immagini satellitari non è disponibile e quindi, questa tecnica non può essere implicita e per quelle immagini, che stanno avendo un'alta risoluzione spaziale .Così, questa è una limitazione c'è con questa tecnica, ma più esempio di questa tecnica vedremo e questo è di nuovo del terreno himalayano, si sta vedendo di nuovo il fiume Bhagirathi che scorre qui così. Quindi, questo è il modello di elevazione digitale e questo è il modello di rilievo sidereale derivato dal modello di elevazione digitale dove il sole l'azimut è stato il sole è stato costretto ad illuminare il terreno dalla direzione nord - ovest che significa che quello che l'immagine originale ha 162, 180 è stato aggiunto e ci ritroviamo con 342,5 e quando questa è la situazione e poi stessa sostituzione questa con l'immagine dell'intensità e l'immagine dell'ONU rimane la stessa retromarcia da IHS a RGB e finiamo con questa immagine. Così a nord in questa immagine verso nord non c'è questione su questo. E il fiume è andato nella valle che significa che la FTPP è andata e questa immagine o la scansione del prodotto o il suo prodotto possono essere utilizzati con altri datasets senza ruotare l'immagine. Questo è il punto sottostante che qui non stiamo ruotando l'immagine, ma si sta ancora liberando di FTPP tutte e 3 le cose insieme. Questa è l'immagine in ingresso che soffre di offrotta FTPP questo è il colore composito di falsi colori composito. Questo è il modello di rilievo losco che ha illuminazione solare dalla direzione nord - ovest dove si trova nell'immagine originaria il sole azimut, nella direzione sud - est e quando facciamo questa trasformazione, quello che abbiamo il sole qui nell'osservatore della direzione nord - ovest, e il nord è verso l'alto, ma è ancora che non stiamo avendo FTPP in questa immagine. Ora, una tecnica in più, che vorrei portare qui riguarda il negativo creando un'immagine negativa di intensità e in questa tecnica, non richiediamo il corrispondente modello di rilievo sidereale perché in precedenza uno il problema che abbiamo iniziato ad affrontare quando iniziamo ad usare modello ad alta risoluzione spaziale e i corrispondenti modelli di elevazione digitale di cui le risoluzioni diventano difficili da acquisire, quindi, dovrebbe essere stata sviluppata qualche altra tecnica questa è ciò che abbiamo fatto in modo che un composito di colore composito di colori falsi sia RGB una tipica immagine RGB. Così, possiamo quello che possiamo fare possiamo dividerci che RGB in 3 canali diversi abbiamo quando abbiamo discusso di questo spazio gallery, abbiamo discusso che all'interno del cubo di colore possiamo usare vari piani per proiettare la nostra immagine o i dati e uno tipico è il RGB e quello è blu verde. Un altro può essere IHS che è l'intensità usa la saturazione. Un altro aereo in cui possiamo proiettare i dati è CMY che è ciano magenta yalo che la stampa lo utilizza. Così, all'interno del cubo di colore delle minoranze, si può fare molto gioco e possiamo prendere il beneficio e ci si può liberare di simili fenomeni come FTPP. Così, RGB viene suddiviso in immagini a colori suddividendolo in 3 componenti che è IHS e qui quello che è fatto e che intensità negativa dell'immagine di intensità viene creata e quando creiamo un'immagine negativa di intensità, quello che stiamo facendo in sostanza, stiamo forzando il sole ad andare dal quadrante sud - est al quadrante nordovest e una volta fatto. Poi una trasformazione dell'immagine retromarcia che significa da IHS a RGB è fatta anche se così, la componente intensità è l'immagine negativa di RGB originale, poi hue e saturazione rimarranno uguali come nella tecnica Natalya. Quando una volta fatto si viene a liberarci di FTPP senza implantare il modello di elevazione digitale o un modello CW così, molto velocemente, senza usare molto software o a seconda del software o a seconda del modello di rilievo siderale della corrispondente risoluzione spaziale, possiamo semplicemente liberarci di FTPP e anche questo senza ruotare l'immagine. Ecco, questo è l'ultimo sviluppo che abbiamo fatto qualche anno fa e che si sbarazzano di FTPP senza ruotare.
E senza implantare il modello di rilievo siderale. Tuttavia le aree nell'immagine originale che ha un'ombra incompleta stanno dando alcuni artefatti e alcune variazioni di colore rispetto all'originale FCC. In caso contrario, FTPP è andato e non è ancora possibile interpretazioni affidabili perché se stiamo vedendo e lui ha fatto soffrire di FTPP che significa tipografia inversa, allora siamo legati a interpretazioni sbagliate. Quindi, è sempre richiesto ogni volta che utilizziamo immagini di terreno collinare che prima si liberano di FTPP da una qualsiasi di queste tecniche e poi iniziamo a fare interpretazione e una non dovrebbe eseguire l'interpretazione di immagini di un terreno collinare collinare in senza liberarsi di FTPP altrimenti, l'interpretazione sbagliata sarà fatta e se quei derivati delle interpretazioni verranno utilizzati per altre analisi, allora l'analisi potrebbe anche creare risultati sbagliati. Quindi, è un utente di immagini satellitari di un terreno deve essere consapevole che un fenomeno esiste che sono falsi fenomeni di percezione topografica, 3 tecniche che abbiamo sviluppato. A seconda dei tuoi requisiti, si può usare quelle tecniche e può liberarsi di FTPP prima di partire, analizzando o interpretando la tua immagine satellitare e la stessa immagine di input immagine sul lato sinistro, che soffre di FTPP sul lato destro che stai vedendo e conosci, l'immagine, che si è sbarazzata di FTPP senza ruotare e senza impiantare un modello di rilievo ombreggiato. Quindi, la risoluzione è la questione di risoluzione spaziale non sorgerà mai in una simile tecnica di correzione FTPP e questo è l'esercizio che ho ottenuto attraverso gli studenti, e molto interessante che l'immagine sia stata utilizzata. Quando ho dato questo agli studenti, quando l'immagine soffriva di FTPP e hanno fatto l'interpretazione dei lineamenti e poi mi sono sbarazzato di FTPP e ho chiesto loro di fare interpretazioni contro di loro e cosa osservi, che potete vedere anche attraverso questi diagrammi di gura, che i saperi, le indicazioni hanno completamente cambiato caratteristiche diverse e questo qui questo nordest, direzione sud - est. Cosa che siamo voi sapete non farlo, di rilievo nell'interpretazione, siamo evidenziati nelle immagini che FTPP saranno corrette. Quindi, questo è ciò che volevo dimostrare che se un'immagine è sofferta da FTPP uno è destinata a fare interpretazioni sbagliate e quindi, è molto richiesto di correggere la prima immagine FTPP corretta per FTPP e poi si deve fare interpretazione e questa è anche interpretazione lineare su FCC corretto anche lì.

Video 3

Vi mostrerò la regola di come questo ciò che ho fatto e che ho sviluppato un tu conosci l'animazione simulata di animazione significa che ci sono otto scenari, che ha messo in sequenza un po' di gap temporale e anche di posizione del sole. Così, quando questa animazione si avvia quello che si vedrerebbe che il sole ruotava e quando il sole è negli osservatori dell'emisfero australe è anche nell'emisfero australe, avrete osservato FTPP. Quando il sole va nell'emisfero settentrionale, l'osservatore rimane nell'emisfero australe, non osserverete FTPP Così, ora staremo a vedere questa un'animazione di immagini, come ho appena spiegato che, qui, la posizione del sole sta cambiando e quando vediamo il sole cambia posizione, la percezione della profondità cambia anche e lo stesso tempo vedremo anche come FTPP appare e scompare così, facciamo questa animazione. Quello che stiamo vedendo quando il sole è nell'emisfero australe, stiamo vedendo un FTPP ma quando il sole va nell'emisfero settentrionale, non vediamo FTPP. Allora, che come questa immagine è stata creata o questa animazione mi lascia spiegare otto scenari a nord sud, est, ovest e nord est, sud - est, sud - ovest e nordovest. Otto scenari sono stati creati usando quel losco modello di rilievo di otto diverse località del sole o del sole azimut poi retromarcia. Così otto volte le correzioni topografiche o FTPP sono state fatte. E così 4 volte quello che si sta vedendo in questo, quando il sole è nell'emisfero australe, però, questo è bianco e sullo sfondo è un nero, si potrebbe dire che questa è luna ma si crede che questa sia la posizione del sole che stiamo mostrando qui. Così quando il sole va nell'emisfero australe, osserviamo FTPP quando Sun va nell'emisfero settentrionale, non osserviamo FTPP e vi preghiamo di notare che abbiamo appena cambiato l'angolo di sole azimuthal non l'angolo di elevazione del sole quindi qui non appena il sole è andato nell'emisfero settentrionale. Osservatore nell'emisfero australe, non vediamo FTPP così, quando sia l'osservatore che il sole sono nell'emisfero opposto come questo attualmente allora non stiamo dicendo che ora stiamo vedendo FTPP e quando va di nuovo a vederlo è che non stiamo osservando FTPP. Così questo spiega ulteriormente, e che quello che è il ruolo di sole azimut in caso di FTPP e questo chiaramente, dimostrano chiaramente e che FTPP si verifica quando il sole azimut o l'illuminazione solare o la sorgente di illuminazione e l'osservatore sono nello stesso emisfero quando sono in emisfero opposto. Non vedremo FTPP come essere stati dimostrati animazioni ora, osserveremo un'altra animazione in cui invece di saper creare immagini simulate per l'azimut del sole in questa animazione, il sole azimut è stato mantenuto lo stesso che è nella direzione nord - ovest senza FTPP e le immagini corrette FTPP e ogni 5 ° grado sta partendo dalle immagini di origine le immagini successive sono state create e messe in animazione. Ecco, questo è il motivo per cui uso la parola animazione simulata così, in questa animazione simulata ciò che si sta vedendo, quando il sole è l'orizzonte più vicino si vede molto buio nelle ombre dell'immagine sono molto grandi e lì per la percezione della profondità è il massimo e il sole è vicino a orizzonte che è di 5 ° grado o 10 grado quando il sole passa sopra le ombre diventa minima e la percezione della profondità riduce sensibilmente. Così, questo dimostra che come l'elevazione del sole gioca anche un ruolo e per la percezione della profondità e anche tu sai annullare quel mirino. Che dice che per vedere una percezione della profondità nell'immagine satellitare si richiedono immagini da 2 diverse direzioni non corrette in quel modo. Così, qui si può vedere come l'elevazione del sole e rivestirà un ruolo molto importante, perché sto discutendo questa animazione qui, perché durante la stagione invernale e questa è questa situazione nella stagione invernale e il sole è nei bassi orizzonti, il nostro prossimo orizzonte nella mattina presto quando le immagini vengono acquisite. E quindi, se si fa qualche analisi di avere immagini della stagione invernale e della stagione estiva, allora si affronterebbe questo problema di diverse condizioni. Quindi, una volta che si sarebbe accorti anche attraverso la modellazione utilizzando diversi modelli di rilievo sidereale, si può correggere un'immagine e poi un'altra immagine può essere utilizzata per il confronto, ma quando per certi scopi vengono utilizzate 2 immagini di 2 stagioni diverse. Bisogna essere consapevoli che a causa dell'angolo di elevazione del sole potrebbero avere ombre diverse e quindi, diverse condizioni di ombra e percezione della profondità e lo stesso anche con l'azimut del sole. Quindi, questo deve tenere a mente quando utilizziamo le immagini satellitari e soprattutto parlo di terreno collinare, perché la più impegnativa sta utilizzando immagini satellitari di terreno come Himalaya che è altamente considerato questo esempio è anche da Himalaya della valle del fiume Bhagirathi, che fa parte o un tributario di Gange. Ora, quello che vediamo quel giorno una volta pubblicato il nostro lavoro là fuori e identificato questo fenomeno FTPP, persone che hanno iniziato a usare il nostro lavoro e hanno iniziato a incorporare nelle loro pubblicazioni e hanno anche iniziato a sviluppare la propria cosa e anche se qui e questo blu a tutti hanno accennato nel loro giornale, che FTPP è un problema di inversione di rilievo e identificato in primo luogo da Seraph in tutto nel 1996. C'è un chiaro riconoscimento di taglio, anche se questo avrebbe dovuto essere aggiornato qui che non è più impressionato questo articolo è già stato pubblicato comunque. Così abbiamo fatto quello che hanno fatto, hanno implicito una trasformazione ondulcorante che è una tecnica molto potente nell'elaborazione delle immagini e hanno preso immagine della superficie della luna e anche un modello di elevazione digitale e usando quel modello di elevazione digitale e di senso opposto e di rilievo di rilievo che è stato creato nelle fila di mezzo, Medio colonna e poi e questo stesso modo in cui è fatta la trasformazione, allora attraverso questa trasformazione ondulata, si vede senza rotazione FTPP è passata sull'immagine giusta, vedere il confronto con l'immagine di sinistra, l'immagine estrema sinistra e l'immagine giusta della samearea. Ma l'immagine di sinistra sta soffrendo dove a nord si trova l'immagine verso l'alto che soffre di FTPP quando si vede e quando si utilizza il modello di rilievo dell'ombra e attraverso una trasformazione d'onda. Poi quello che si vede che FTPP è andato senza ruotare l'immagine in questa tecnica e che a tutti hanno usato e sidereale modello di rilievo opposto. Un altro esempio presto anche il creatore della superficie della luna e poi un certo modello di rilievo della stessa zona e il medio basso medio e poi sulla giusta immagine di fondo, che è ora e fa e non soffre di FTPP senza ruotare che è stato corretto. Ma c'è una limitazione nel loro lavoro gli esempi che ho mostrato da immagini colorate o false composite o immagini RGB qui molto abilmente ciò che hanno fatto, hanno preso solo immagini in bianco e nero. Quindi, non ci sono 3 componenti e quindi, i manufatti che ho citato nella mia tecnica di correzione, il problema degli artefatti non sorgerà qui, perché si tratta di un'unica immagine a banda singola di immagine del canale, ma comunque è stata sviluppata una tecnica. E che si basa sulla trasformazione d'onda e FTPP è stato corretto, una volta che è stato corretto per una sola fascia, può essere implicito corretto per altri canali o altri eventi e infine si può creare anche un composito di colore. Così, allo stesso modo, questo fenomeno FTPP che abbiamo discusso, e le cause di FTPP, quali sono le ragioni che stanno causando la FTPP e dove queste si verificano in un (()) (36:40), e non solo sulla superficie della terra. Ma anche sulla luna e anche FTPP si osserva sulla superficie delle marche e si può verificare anche sui Google mars. Così, quando si installa la terra di Google, e lo stesso tempo, anche Google moon e Google mars sono installati e sono anche voi che potete osservare sull'immagine di sinistra come qui e questo è mars Express e l'area di critica e sull'immagine di sinistra è affetto da FTPP e perché la sabbia azimut è dalla direzione sud - est e quindi, vi vedete conoscere il creatore non una percezione errata, ma in questo quando ho ruotato questa immagine per 180 gradi allora iniziamo a vedere le cose nella percezione corretta. Quindi, questo significa, quello che possiamo vedere dopo aver visto un altro esempio di superficie delle marche immagini satellitari di superficie delle marche che sta avendo anche qualche ruggine e che quello che possiamo dire qui con la tanto di fiducia che le immagini acquisite da satelliti orbitanti o da sole nei satelliti coroliti di terreno collinare non solo della Terra, della Luna o di Marte subiranno sempre una dichiarazione forte e audace che ho realizzato che immagini di un terreno collinare. Acquisito da satelliti orbitanti di qualsiasi parte del globo o luna o Marte soffriranno sempre di FTPP che significa, possiamo dire che FTPP è un universale fenomeno e naturalmente per il flittering e chiunque abbia iniziato o chi usa queste immagini di terreno collinare di uno qualsiasi di questi corpi, terrestre Moon o Marte o satellite. Allora uno dovrebbe essere consapevole dei fenomeni, uno dovrebbe ogni volta che usare, uno dovrebbe apportare correzioni e poi iniziare a fare le interpretazioni.

Video 4

Molto interessante, ecco perché nella parte uno ho detto che si farà divertire. Così, questo è quello che mostrerò divertendoci e c'è un artista e il cui nome è Houldsworth, quello che ha identificato questo fenomeno e molto più avanti, e quello che ha iniziato a mettere la sua galleria, che si chiama Houldsworth pippy house gallery e cosa ha fatto che stanno prendendo una sola immagine. Che soffre di FTPP e poi parte di quell' immagine, conosci l'immagine ruotata e poi metti