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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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| Theorie zur Koordinatentransformation: | |
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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: {{{#!latex \[\left(\begin{array}{c} x' \\ y' \end{array}\right) = \left(\begin{array}[c]{ccc} a_{\rm{11}} & a_{\rm{12}}\\a_{\rm{21}} & a_{\rm{22}}\end{array}\right) \left(\begin{array}{c} x \\ y \end{array}\right) + \left(\begin{array}{c} t_x \\ t_y \end{array}\right)\] }}} Homogene Koordinaten: {{{#!latex \[\left(\begin{array}{c} x' \\ y' \\ 1 \end{array}\right) = \left(\begin{array}[c]{ccc} a_{\rm{11}} & a_{\rm{12}} & t_x \\ a_{\rm{21}} & a_{\rm{22}} & t_y \\ 0 & 0 & 1 \end{array}\right) \left(\begin{array}{c} x \\ y \\ 1 \end{array}\right)\] }}} Für drei nichtkollineare Punkte ergibt sich damit folgendes Gleichungssystem: {{{#!latex \[\left(\begin{array}[c]{ccc} x_1' & x_2' & x_3' \\ y_1' & y_2' & y_3' \\ 1 & 1 & 1 \end{array}\right)= \left(\begin{array}[c]{ccc} a_{\rm{11}} & a_{\rm{12}} & t_x \\ a_{\rm{21}} & a_{\rm{22}} & t_y \\ 0 & 0 & 1 \end{array}\right) \left(\begin{array}[c]{ccc} x_1 & x_2 & x_3 \\ y_1 & y_2 & y_3 \\ 1 & 1 & 1 \end{array}\right)\] }}} oder {{{#!latex \[P'=AP\] }}} Die Transformationsmatrix A für drei nichtkollineare Punkte lässt sich dann einfach aus {{{#!latex \[A=P'P^{-1}\] }}} bestimmen. Transformationskoeffizienten für mehr als drei nichtkollineare Punkte erhält man mit der Methode der kleinsten Quadrate aus: {{{#!latex \[A=P'P^T(PP^T)^{-1}\] }}} (für mehr Informationen siehe B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Kapitel 10.4) Arbeitsschritte: Die Gruppe hat Programme bzw. Funktionen erarbeitet, die folgendes tun: * Einlesen der ICESat-Datei und umrechnen der geographischen Koordinaten des Ueberfluges in polarstereographische Koordinaten. * Die Eckpunkte des ASAR-Bildes, die von der Arbeitsgruppe 0 in geographischen Koordinaten übergeben wurden, werden ebenfalls in polarstereographische Koordinaten umgerechnet * Die Koordinatentransformation wird so durchgeführt, dass man als Ergebnis den ICESat-Datensatz als normierte Bildkoordinaten erhaelt. Dazu werden zunaechst die vier ASAR-Eckpunkte in normierte Bildkoordinaten gebracht und anschließend die ICESat-Daten auf dasselbe Koordiantensystem transformiert. * Als Endergebnis wird eine Matrix erzeugt, die die Messpositionen des ICESat-Ueberfluges im ASAR-Auschnitt in Bildkoordinaten und die zugeoerigen Freibordoehen enthält. | 
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| ---- /!\ '''Edit conflict - other version:''' ---- ---- /!\ '''Edit conflict - your version:''' ---- Der Output besteht dann wie oben gesagt aus einer Matrix mit den Messpositionen des ICESat-Ueberfluges und der zugehoerigen Freibordhoehen. ---- /!\ '''End of edit conflict''' ---- | |
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| A=coord_transformation(ASAR_p) | A=coord_transformation(ASAR_p) #computing transformation matrix A for coordinate #transformation into image coordinates | 
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| for i in index_vec: x_bild.append(x_neu[i]) y_bild.append(y_neu[i]) fbh_bild.append(fbh[i]) | x_n=array(x_neu) y_n=array(y_neu) fbh_n=array(fbh) | 
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| x_n_limited=clip(x_n,0.,1.) x_indices=nonzero(x_n==x_n_limited) x_xind=x_n[x_indices] y_xind=y_n[x_indices] fbh_xind=fbh_n[x_indices] y_n_limited=clip(y_xind,0.,1.) y_indices=nonzero(y_xind==y_n_limited) x_bild=x_xind[y_indices] y_bild=y_xind[y_indices] fbh_bild=fbh_xind[y_indices] ---- /!\ '''Edit conflict - other version:''' ---- ---- /!\ '''Edit conflict - your version:''' ---- ---- /!\ '''End of edit conflict''' ---- | |
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| }}} | |
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| {{attachment:schemabild.jpg}} | 
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:
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
Homogene Koordinaten:
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
Für drei nichtkollineare Punkte ergibt sich damit folgendes Gleichungssystem:
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
oder
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
Die Transformationsmatrix A für drei nichtkollineare Punkte lässt sich dann einfach aus
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
bestimmen.
Transformationskoeffizienten für mehr als drei nichtkollineare Punkte erhält man mit der Methode der kleinsten Quadrate aus:
latex error! exitcode was 2 (signal 0), transscript follows:
(für mehr Informationen siehe B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Kapitel 10.4)
Arbeitsschritte:
Die Gruppe hat Programme bzw. Funktionen erarbeitet, die folgendes tun:
- Einlesen der ICESat-Datei und umrechnen der geographischen Koordinaten des Ueberfluges in polarstereographische Koordinaten.
- Die Eckpunkte des ASAR-Bildes, die von der Arbeitsgruppe 0 in geographischen Koordinaten übergeben wurden, werden ebenfalls in polarstereographische Koordinaten umgerechnet
- Die Koordinatentransformation wird so durchgeführt, dass man als Ergebnis den ICESat-Datensatz als normierte Bildkoordinaten erhaelt. Dazu werden zunaechst die vier ASAR-Eckpunkte in normierte Bildkoordinaten gebracht und anschließend die ICESat-Daten auf dasselbe Koordiantensystem transformiert.
- Als Endergebnis wird eine Matrix erzeugt, die die Messpositionen des ICESat-Ueberfluges im ASAR-Auschnitt in Bildkoordinaten und die zugeoerigen Freibordoehen enthält.
Ergebnisse
  Edit conflict - other version:
 Edit conflict - other version: 
  Edit conflict - your version:
 Edit conflict - your version: 
Der Output besteht dann wie oben gesagt aus einer Matrix mit den Messpositionen des ICESat-Ueberfluges und der zugehoerigen Freibordhoehen.
  End of edit conflict
 End of edit conflict 
(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) #computing transformation matrix A for coordinate
  20                                    #transformation into image coordinates
  21  
  22     # reading freeboard data and computing geographic into polarstereographic coordinates
  23     ICESAT_p,fbh=read_icesat(filename2,sgn)    #fbh are measured freeboard heights in cm
  24 
  25     # calculating new coordinates for freeboard data
  26     x_neu=[]
  27     y_neu=[]
  28     for x,y in zip(ICESAT_p[0],ICESAT_p[1]):
  29         x_neu.append(dot(array([A[0,0],A[0,1]]),array([x,y]))+A[0,2])
  30         y_neu.append(dot(array([A[1,0],A[1,1]]),array([x,y]))+A[1,2])
  31     x_n=array(x_neu)
  32     y_n=array(y_neu)
  33     fbh_n=array(fbh)
  34 
  35     x_n_limited=clip(x_n,0.,1.)
  36     x_indices=nonzero(x_n==x_n_limited)
  37     x_xind=x_n[x_indices]
  38     y_xind=y_n[x_indices]
  39     fbh_xind=fbh_n[x_indices]
  40     
  41     y_n_limited=clip(y_xind,0.,1.)
  42     y_indices=nonzero(y_xind==y_n_limited)
  43     x_bild=x_xind[y_indices]
  44     y_bild=y_xind[y_indices]
  45     fbh_bild=fbh_xind[y_indices]
  46     
  47 
  48 ---- /!\ '''Edit conflict - other version:''' ----
  49 
  50 ---- /!\ '''Edit conflict - your version:''' ----
  51 
  52 
  53 ---- /!\ '''End of edit conflict''' ----
  54     x_y_fbh=array([x_bild,y_bild,fbh_bild])
  55 
  56     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
  Edit conflict - other version:
 Edit conflict - other version: 
}}}
  Edit conflict - your version:
 Edit conflict - your version: 
  End of edit conflict
 End of edit conflict 
Die benötigten Module polar_projection.py und read_asar.py sind auf der Seite der Arbeitsgruppe 0 AG0_ASAR_Einlesen zu finden.
fbh_bildkoordinaten_test.py
Zum Testen hängt man an das obige Programm folgende Zeilen an:
