Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Analyse et correction de données vectorielles générées à partir d'images satellites multitemporelles de Google Earth au moyen de formules mathématiques

Mrityunjay Kar, Sunil Kumar Aggarwal, Ralte Lalnun Sanga et James Singh Thoudam

Français À l'ère du XXIe siècle, Google Earth (GE) a offert un avantage tangible aux utilisateurs. La fiabilité des personnes recherchant la localisation géographique de la Terre sur le service GE augmente et il est possible d'utiliser ses informations géospatiales à différentes fins de cartographie en raison de sa haute résolution spatiale des données raster et d'autres informations auxiliaires. L'étude visait à générer trois couches vectorielles distinctes à partir de trois données satellites chronologiques différentes de GE sur la même localisation géographique de la Terre. Étant donné que les couches vectorielles étaient superposées dans un cadre particulier, il a été observé que les couches n'étaient pas congruentes, car les images satellite multitemporelles de GE étaient décalées les unes par rapport aux autres. Afin d'examiner l'erreur de décalage et de rectifier la distorsion géométrique des données vectorielles, les formules mathématiques ont été utilisées dans l'étude. Au départ, la formule de Haversine a été utilisée pour mesurer la distance décalée entre les points correspondants des couches vectorielles. Après avoir calculé les valeurs de distance de deux points correspondants, la forme de Lagrange de la formule du polynôme d'interpolation a été appliquée pour minimiser la valeur de distance des couches vectorielles. Cependant, cette formule n'a pas donné de résultat satisfaisant pour réduire la valeur de distance moyenne des données vectorielles. Finalement, la formule de transformation affine a été adaptée pour réduire la valeur de distance et pour rectifier la distorsion géométrique des couches vectorielles par rapport à la forme de Lagrange de la formule du polynôme d'interpolation. Par conséquent, afin d'obtenir les données vectorielles correctes, la correction géométrique des données était nécessaire pour toute étude de « détection de changement » sur l'imagerie satellite multitemporelle de GE.