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A SIFT-Based DEM Extraction Approach Using GEOEYE-1 Satellite Stereo Pairs

机译:基于GEOFTE-1卫星立体声对的基于SIFT的DEM提取方法

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摘要

A module for Very High Resolution (VHR) satellite stereo-pair imagery processing and Digital Elevation Model (DEM) extraction is presented. A large file size of VHR satellite imagery is handled using the parallel processing of cascading image tiles. The Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm detects potentially tentative feature matches, and the resulting feature pairs are filtered using a variable distance threshold RANdom SAmple Consensus (RANSAC) algorithm. Finally, point cloud ground coordinates for DEM generation are extracted from the homologous pairs. The criteria of average point spacing irregularity is introduced to assess the effective resolution of the produced DEMs. The module is tested with a 0.5 m × 0.5 m Geoeye-1 stereo pair over the island of Crete, Greece. Sensitivity analysis determines the optimum module parameterization. The resulting 1.5-m DEM has superior detail over reference DEMs, and results in a Root Mean Square Error (RMSE) of about 1 m compared to ground truth measurements.
机译:提出了用于超高分辨率(VHR)卫星立体对图像处理和数字高程模型(DEM)提取的模块。使用级联图像图块的并行处理来处理VHR卫星图像的大文件大小。尺度不变特征变换(SIFT)算法检测潜在的暂定特征匹配,并使用可变距离阈值RANdom SAmple Consensus(RANSAC)算法对所得的特征对进行过滤。最后,从同源对中提取用于生成DEM的点云地面坐标。引入平均点间距不规则的标准以评估所产生的DEM的有效分辨率。该模块在希腊克里特岛上使用0.5 m×0.5 m Geoeye-1立体声对进行了测试。灵敏度分析确定最佳的模块参数设置。最终的1.5 m DEM具有比参考DEM更好的细节,并且与地面真实测量相比,均方根误差(RMSE)约为1 m。

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