Original paper

Automatic Generation of Orthorectified High Resolution Satellite Imagery – a Case Study for Saudi Arabia

Alrajhi, Muhamad; Heipke, Christian

Abstract

The Ministry of Municipal and Rural Affairs (MOMRA) is responsible for the production, maintenance and delivery of accurate geospatial data for all urban and rural settlements in the Kingdom of Saudi Arabia. The fast urbanization requires up-to-date information, which is a major challenge. High resolution satellite imagery presents a novel and promising data resource for geospatial data update. It is well-known that a satellite image, if georeferenced using the vendor-provided rational polynomial coefficients (RPC), often displays X- and Y-coordinate biases of several pixels. Ground control points (GCP) are typically required to achieve an accuracy at pixel level. The collection of the 3D coordinates of GCP and their correspond ing image coordinates is a time consuming and cost intensive manual process. The primary objective of this research is to use image matching between existing orthophotos and the satellite images, georeferenced with RPC instead of GCP, in order to automate and speed up the orthorectification process. Based on a series of practical experiments using imagery from GeoEye and IKONOS, the potential of automated matching between aerial and satellite images using the well known Speeded-Up Robust Features (SURF) algo- rithm for the described task is investigated. The matched points serve as a basis for transforming the satellite orthophoto to the aerial orthophoto us- ing a 2D affine transformation. This research has led to the development of a simple and efficient tool for satellite imagery with a ground sampling distance of 50 cm to 1 m to be used for updating geospatial information that meets MOMRA accuracy standards for 1:10,000 scale mapping. The process completely eliminates the need for GCP. About 12 to 15 satellite images are routinely being processed on a workstation in a single day. The implementation of this tool at MOMRA greatly enhances its ability to quickly respond to urgent needs for updated geospatial data.

Kurzfassung

Automatische Erzeugung orthorektifizierter hoch aufgelöster Satellitenbilder – Pilotprojekt für Saudi Arabien. Das Ministry of Municipal and Rural Affairs (MOMRA) ist für die Erstellung, Laufendhaltung und Bereitstellung von genauen Geoinformationen für alle städtischen und ländlichen Siedlungen des Königreichs Saudi Arabien verantwortlich. Die schnelle Urbanisierung erfordert aktuelle Informationen, was eine große Herausforderung darstellt. Hoch aufgelöste Satellitenbilder stellen eine neue, viel versprechende Datenquelle für die Aktualisierung räumlicher Daten dar. Bekanntlich zeigen Satellitenbilder, die mit Hilfe der von den Satellitenbetreibern bereitgestell- ten Rationalen Polynomkoeffizienten (RPC) georeferenziert wurden, oft Systematiken in den X- und Y-Koordinaten im Bereich mehrerer Pixel. Typi scherweise werden Passpunkte benötigt, um eine Genauigkeit im Bereich eines Pixels zu erzielen. Die Bestimmung der Passpunktkoordinaten im Bildund Objektraum ist ein zeitaufwändiger und kostspieliger manueller Prozess. Das wesentliche Ziel der hier vorgestellten Arbeiten ist die Nutzung von Bildzuordnungsver-fahren zwischen existierenden Orthophotos und den mit RPC georeferenzierten Satellitenbildern anstelle der Passpunkte, um die Orthoprojektion zu automatisieren und zu beschleunigen. Auf der Grundlage einer Reihe praktischer Experimente mit Daten der Satelliten GeoEye und IKONOS wird das Potenzial des bekannten Speeded-Up Robust Features (SURF) Algorithmus für die gestellte Aufgabe untersucht. Die zugeordneten Verkn üp-fungspunkte dienen als Eingangswerte für eine 2D Affintransformation zur Verbesserung der Position des Satellitenbildes. Die Forschungen haben zur Entwicklung einer einfachen und effizienten Software für die Or thoprojektion von Satellitenbildern mit einer Bodenauflösung im Meterbereich geführt. Die Soft ware wird für die Aktualisierung räumlicher Daten genutzt, die die Anforderungen von MOMRA an Kartierungen im Maßstab 1:10,000 erfüllt. Der Prozess benötigt keinerlei Passpunkte. 12 bis 15 Satellitenbilder k ö nnen pro Tag routinem ä ßig auf einem Arbeitsplatz prozessiert werden. Die Implementierung in MOMRA verbessert die Möglichkeit, schnell auf dringende Bedürfnisse im Hinblick auf aktuelle räumliche Daten reagieren zu können, erheblich.

Keywords

image matchinghigh resolutionorthophotossatellite imagery