Il sensore iperspettrale MIVIS (Multispectral Infrared and Visibile Imaging Spectrometer) acquisisce immagini dalle elevate potenzialità applicative per studi tematici in molteplici campi grazie alla registrazione simultanea, ad alta risoluzione geometrica, di 102 bande nel visibile e nell’infrarosso vicino, medio e termico. La presenza di forti deformazioni geometriche, rendono però spesso problematico l’utilizzo del dato grezzo. La definizione della corretta geometria dell’intera scena registrata è quindi operazione preliminare indispensabile per un uso ottimale delle immagini MIVIS. Il gruppo di ricerca del GeoSitLab si è occupato della correzione geometrica, mediante procedura di ortoproiezione, di un set di immagini MIVIS relative all’intero territorio della Regione Autonoma della Valle d’Aosta. Sono stati testati tre diversi algoritmi di ortoproiezione: due di tipo non parametrico (Funzioni Polinomiali Razionali e Reti Neurali, quest’ultimo sviluppato dagli autori) e uno di tipo parametrico (implementato all’interno del software PARGE-RESE) in grado di utilizzare i dati di assetto e posizione registrati al momento dell’acquisizione delle immagini.

Orthoprojection of mivis airborne hyperspectral images: Methodology and applications in aosta valley (Italy)

PEROTTI, Luigi;BORGOGNO MONDINO, Enrico Corrado;GIARDINO, Marco;RUSSO, STEFANO
2008-01-01

Abstract

Il sensore iperspettrale MIVIS (Multispectral Infrared and Visibile Imaging Spectrometer) acquisisce immagini dalle elevate potenzialità applicative per studi tematici in molteplici campi grazie alla registrazione simultanea, ad alta risoluzione geometrica, di 102 bande nel visibile e nell’infrarosso vicino, medio e termico. La presenza di forti deformazioni geometriche, rendono però spesso problematico l’utilizzo del dato grezzo. La definizione della corretta geometria dell’intera scena registrata è quindi operazione preliminare indispensabile per un uso ottimale delle immagini MIVIS. Il gruppo di ricerca del GeoSitLab si è occupato della correzione geometrica, mediante procedura di ortoproiezione, di un set di immagini MIVIS relative all’intero territorio della Regione Autonoma della Valle d’Aosta. Sono stati testati tre diversi algoritmi di ortoproiezione: due di tipo non parametrico (Funzioni Polinomiali Razionali e Reti Neurali, quest’ultimo sviluppato dagli autori) e uno di tipo parametrico (implementato all’interno del software PARGE-RESE) in grado di utilizzare i dati di assetto e posizione registrati al momento dell’acquisizione delle immagini.
2008
3
624
625
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84863501191&partnerID=40&md5=b0cbbcf0f01e2ff3a0ae7d66d11dfe14
Hyperspectral; Image analysis; Remote sensing
Perotti, L.; Borgogno Mondino, E.; Giardino, M.; Russo, S.
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