Diff for "\AG1_Freibord"

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Arbeitsgruppe 1: Freibord

Die Aufgabe der Arbeitsgruppe bestand darin, die I

Daten

Der Gruppe stand ein ASAR-Satellitenbild zur Verfügung, das ein Auschnitt des Weddellmeeres zeigt und ein ICESat-Datensatz, der die geographischen Positionen (lon, lat) und die an diesen Punkten gemessene Freibordhoehe (cm) für einen Ueberflug quer durch den ASAR-Ausschnitt beinhaltet.

Methodik

Theorie zur Koordinatentransformation:

Eine affine Abbildung ist eine lineare Koordinatentransformation, die die elementaren Transformationen Translation, Rotation, Dilatation, Stauchung und Scherung umfasst. Sie kann durch Vektoraddition und Matrixmultiplikation ausgedrueckt werden: Homogene Koordinaten: Bestimmung der Transformationskoeffizienten für drei nichtkollineare Punkte: Bestimmung der Transformationskoeffizienten für mehr als drei nichtkollineare Punkte (Methode der kleinsten Quadrate):

(für mehr Informationen siehe B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Kapitel 10.4)

Arbeitsschritte:

Die Gruppe hat drei Programme bzw. Funktionen erarbeitet:

-read_icesat.py:
-coord_trans.py:
-fbh_bildkoordinaten.py:

Ergebnisse

(Output, Statistik)

Diskussion

fbh_bildkoordinaten.py

   1 from polar_projection import *
   2 from read_asar import *
   3 from read_icesat import *
   4 from coord_transform import *
   5 from scipy import *
   6 
   7 def fit_freeboard_ASAR(filename1,filename2):
   8     """filename1: ASAR data file, filename2: freeboard data file
   9        creates new coordinate system defined by corners of ASAR image and selects freeboard values within ASAR image box
  10        returns an array containing normalized image coordinates and corresponding freeboard values:
  11        [x_coordinate, y_coordinate, freeboardheight(cm)]"""
  12     
  13     sgn=-1  #Antarctica
  14     ASAR=array(read_asar_corners(filename1))
  15     ASAR_p=zeros(8)
  16     for k in arange(0,7,2):       #computing polarstereographic coordinates
  17         ASAR_p[k:k+2]=mapll(ASAR[k],ASAR[k+1],sgn)
  18 
  19     A=coord_transformation(ASAR_p)
  20 
  21     # reading freeboard data and computing geographic into polarstereographic coordinates
  22     ICESAT_p,fbh=read_icesat(filename2,sgn)    #fbh are measured freeboard heights in cm
  23 
  24     # calculating new coordinates for freeboard data
  25     x_neu=[]
  26     y_neu=[]
  27     for x,y in zip(ICESAT_p[0],ICESAT_p[1]):
  28         x_neu.append(dot(array([A[0,0],A[0,1]]),array([x,y]))+A[0,2])
  29         y_neu.append(dot(array([A[1,0],A[1,1]]),array([x,y]))+A[1,2])
  30    
  31     for i in index_vec:
  32         x_bild.append(x_neu[i])
  33         y_bild.append(y_neu[i])
  34         fbh_bild.append(fbh[i])
  35 
  36     x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])
  37 
  38     return x_y_fbh

coord_transform.py

   1 from scipy import linalg as la
   2 
   3 def coord_transformation(ASAR_p):
   4     # polarstereographic coordinate system
   5     y00,x00,y01,x01,y02,x02,y03,x03=int(ASAR_p[1]),int(ASAR_p[0]),int(ASAR_p[7]),int(ASAR_p[6]),int(ASAR_p[5]),int(ASAR_p[4]),int(ASAR_p[3]),int(ASAR_p[2])
   6     # new coordinate system with normalized coordinates  
   7     y10,x10,y11,x11,y12,x12,y13,x13=0,0,1,0,1,1,0,1
   8 
   9     # calculating transformation matrix:
  10     P0=array([[x00, x01, x02, x03],[y00,y01,y02,y03],[1.0,1.0,1.0,1.0]])
  11     P1=array([[x10, x11, x12, x13],[y10,y11,y12,y13],[1.0,1.0,1.0,1.0]])
  12 
  13     Faktor1=dot(P1,la.transpose(P0))
  14     Faktor2=la.inverse(dot(P0,la.transpose(P0)))
  15     A=dot(Faktor1,Faktor2)  # Transformation matrix
  16     return A

read_icesat.py

   1 # reading freeboard data
   2 
   3 import string
   4 from geo_polar import *
   5 from scipy import io
   6 
   7 def read_icesat(filename,sgn):
   8     data=io.read_array(filename)
   9     polar=mapll(data[:,1],data[:,0],sgn)
  10     fbh=data[:,2]
  11     return polar,fbh
  12 
  13 
  14 Die benötigten Module polar_projection.py und read_asar.py sind auf der Seite der Arbeitsgruppe 0 [[AG0_ASAR_Einlesen]] zu finden. 
  15 
  16 '''fbh_bildkoordinaten_test.py'''
  17 
  18 Zum Testen hängt man an das obige Programm folgende Zeilen an: 
  19 {{{#!python
  20 filename1='ASA_IMP_1PNDPA20060617_043346_000000162048_00362_22460_2136.N1'
  21 filename2='LonLatFre_1706_6.xyz'
  22 ergebnis=fit_freeboard_ASAR(filename1,filename2)

-  ⇤ ← Revision 11 as of 2008-07-10 10:01:22 → 
  Size: 5618
  Editor: NinaMaass
  Comment:
+   ← Revision 18 as of 2008-07-11 09:40:45 → ⇥
  Size: 4287
  Editor: BenteTiedje
  Comment:
-Deletions are marked like this.
+Additions are marked like this.
 Line 1:
-Die Besprechung ueber das Vorgehen ihrer Aufgaben ergab:
+=== Arbeitsgruppe 1: Freibord ===

Die Aufgabe der Arbeitsgruppe bestand darin, die I
-Line 3:
+Line 5:
-  die Transformation in polarstereographische Koordinaten und der nachfolgende Uebergang zu den Bildpunkten von ASAR
  Eckpunkte und Aufloseung des ASAR-Bildes variieren frei -> allgemeingueltiges Programm fuer den Uebergang
  der Output erfolgt als Vektor in der Form x, y, Freiboardhoehe; eventuell die Floatangabe
+'''Daten'''
 Line 7:
+Der Gruppe stand ein ASAR-Satellitenbild zur Verfügung, das ein Auschnitt des Weddellmeeres zeigt und ein ICESat-Datensatz, der die geographischen Positionen (lon, lat) und die an diesen Punkten gemessene Freibordhoehe (cm) für einen Ueberflug quer durch den ASAR-Ausschnitt beinhaltet.

{{attachment:}}

 
'''Methodik''' 
 
Theorie zur Koordinatentransformation:

Eine affine Abbildung ist eine lineare Koordinatentransformation, die die elementaren Transformationen Translation, Rotation, Dilatation, Stauchung und Scherung umfasst. Sie kann durch Vektoraddition und Matrixmultiplikation ausgedrueckt werden:
Homogene Koordinaten:
Bestimmung der Transformationskoeffizienten für drei nichtkollineare Punkte:
Bestimmung der Transformationskoeffizienten für mehr als drei nichtkollineare Punkte (Methode der kleinsten Quadrate):

(für mehr Informationen siehe B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Kapitel 10.4)


Arbeitsschritte:

Die Gruppe hat drei Programme bzw. Funktionen erarbeitet:
 * -read_icesat.py:
 * -coord_trans.py:
 * -fbh_bildkoordinaten.py:
  
'''Ergebnisse''' 

(Output, Statistik)
  
'''Diskussion'''
-Line 15:
+Line 44:
-from LinearAlgebra import *
from Numeric import *
+from coord_transform import *
from scipy import *
-Line 29:
+Line 58:
+    A=coord_transformation(ASAR_p)

    # reading freeboard data and computing geographic into polarstereographic coordinates
    ICESAT_p,fbh=read_icesat(filename2,sgn)    #fbh are measured freeboard heights in cm

    # calculating new coordinates for freeboard data
    x_neu=[]
    y_neu=[]
    for x,y in zip(ICESAT_p[0],ICESAT_p[1]):
        x_neu.append(dot(array([A[0,0],A[0,1]]),array([x,y]))+A[0,2])
        y_neu.append(dot(array([A[1,0],A[1,1]]),array([x,y]))+A[1,2])
-Line 30:
+Line 71:
+    for i in index_vec:
        x_bild.append(x_neu[i])
        y_bild.append(y_neu[i])
        fbh_bild.append(fbh[i])

    x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])

    return x_y_fbh
}}}

'''coord_transform.py'''
{{{#!python
from scipy import linalg as la

def coord_transformation(ASAR_p):
-Line 39:
+Line 95:
-    Faktor1=dot(P1,transpose(P0))
    Faktor2=inverse(dot(P0,transpose(P0)))
    A=dot(Faktor1,Faktor2)  # Transformation matrix
+    Faktor1=dot(P1,la.transpose(P0))
    Faktor2=la.inverse(dot(P0,la.transpose(P0)))
    A=dot(Faktor1,Faktor2)  # Transformation matrix
    return A
  }}}
-Line 43:
+Line 101:
-    # reading freeboard data and computing geographic into polarstereographic coordinates
    ICESAT_p,fbh=read_icesat(filename2,sgn)

    # calculating new coordinates for freeboard data
    x_neu=[]
    y_neu=[]
    for x,y in zip(ICESAT_p[0],ICESAT_p[1]):
        x_neu.append(dot(array([A[0,0],A[0,1]]),array([x,y]))+A[0,2])
        y_neu.append(dot(array([A[1,0],A[1,1]]),array([x,y]))+A[1,2])

    # cutting off non-corresponding data values  
    m=-1
    index_vec=[]
    for xn,yn in zip(x_neu,y_neu):
        m=m+1
        if xn<=1. and xn >=0. and yn<=1. and yn >=0.:
            index_vec.append(m)

    x_bild=[]
    y_bild=[] 
    fbh_bild=[]
    for i in index_vec:
        x_bild.append(x_neu[i])
        y_bild.append(y_neu[i])
        fbh_bild.append(fbh[i])

    x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])

    return x_y_fbh 
}}}
+'''read_icesat.py'''
-Line 75:
+Line 104:
+# reading freeboard data
-Line 84:
+Line 115:
-}}}
-Line 90:
+Line 121:
+Zum Testen hängt man an das obige Programm folgende Zeilen an:
-Line 91:
+Line 123:
-from polar_projection import *
from read_asar import *
from read_icesat import *
from LinearAlgebra import *
from Numeric import *

def fit_freeboard_ASAR(filename1,filename2):
    """filename1: ASAR data file, filename2: freeboard data file
       creates new coordinate system defined by corners of ASAR image and selects freeboard values within ASAR image box
       returns an array containing normalized image coordinates and corresponding freeboard values:
       [x_coordinate, y_coordinate, freeboardheight(cm)]"""
    
    sgn=-1  #Antarctica
    ASAR=array(read_asar_corners(filename1))
    ASAR_p=zeros(8)
    for k in arange(0,7,2):       #computing polarstereographic coordinates
        ASAR_p[k:k+2]=mapll(ASAR[k],ASAR[k+1],sgn)
   
    # polarstereographic coordinate system
    y00,x00,y01,x01,y02,x02,y03,x03=int(ASAR_p[1]),int(ASAR_p[0]),int(ASAR_p[7]),int(ASAR_p[6]),int(ASAR_p[5]),int(ASAR_p[4]),int(ASAR_p[3]),int(ASAR_p[2])
    # new coordinate system with normalized coordinates  
    y10,x10,y11,x11,y12,x12,y13,x13=0,0,1,0,1,1,0,1

    # calculating transformation matrix:
    P0=array([[x00, x01, x02, x03],[y00,y01,y02,y03],[1.0,1.0,1.0,1.0]])
    P1=array([[x10, x11, x12, x13],[y10,y11,y12,y13],[1.0,1.0,1.0,1.0]])

    Faktor1=dot(P1,transpose(P0))
    Faktor2=inverse(dot(P0,transpose(P0)))
    A=dot(Faktor1,Faktor2)  # Transformation matrix 

    # reading freeboard data and computing geographic into polarstereographic coordinates
    ICESAT_p,fbh=read_icesat(filename2,sgn)

    # calculating new coordinates for freeboard data
    x_neu=[]
    y_neu=[]
    for x,y in zip(ICESAT_p[0],ICESAT_p[1]):
        x_neu.append(dot(array([A[0,0],A[0,1]]),array([x,y]))+A[0,2])
        y_neu.append(dot(array([A[1,0],A[1,1]]),array([x,y]))+A[1,2])

    # cutting off non-corresponding data values  
    m=-1
    index_vec=[]
    for xn,yn in zip(x_neu,y_neu):
        m=m+1
        if xn<=1. and xn >=0. and yn<=1. and yn >=0.:
            index_vec.append(m)

    x_bild=[]
    y_bild=[] 
    fbh_bild=[]
    for i in index_vec:
        x_bild.append(x_neu[i])
        y_bild.append(y_neu[i])
        fbh_bild.append(fbh[i])

    x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])

    return x_y_fbh
-Line 157:
+Line 128:
-{{attachment:schemabild.jpg}}
+{{attachment.schemabild2.jpg}}