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| die Transformation in polarstereographische Koordinaten und der nachfolgende Uebergang zu den Bildpunkten von ASAR Eckpunkten und Aufloseung des ASAR-Bildes variieren frei -> allgemeingueltiges Programm fuer den Uebergang des Outputs erfolgt als Vektor in der Form x, y, Freiboardhoehe(fbh) |
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| (Arbeitsschritten, Theorie, Input/Output) | 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: |
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| # 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=[] |
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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 # cutting off non-corresponding data values
32 m=-1
33 index_vec=[]
34 for xn,yn in zip(x_neu,y_neu):
35 m=m+1
36 if xn<=1. and xn >=0. and yn<=1. and yn >=0.:
37 index_vec.append(m)
38
39 x_bild=[]
40 y_bild=[]
41 fbh_bild=[]
42 for i in index_vec:
43 x_bild.append(x_neu[i])
44 y_bild.append(y_neu[i])
45 fbh_bild.append(fbh[i])
46
47 x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])
48
49 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)