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Improvement of EPIC/DSCOVR Image Registration by Means of Automatic Coastline Detection

Molina García, Víctor und Sasi, Sruthy und Efremenko, Dmitry S. und Loyola, Diego (2019) Improvement of EPIC/DSCOVR Image Registration by Means of Automatic Coastline Detection. Remote Sensing, 11 (15), Seiten 1-16. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs11151747. ISSN 2072-4292.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
11MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/11/15/1747

Kurzfassung

In this work, we address the image geolocation issue that is present in the imagery of EPIC/DSCOVR (Earth Polychromatic Imaging Camera/Deep Space Climate Observatory) Level 1B version 2. To solve it, we develop an algorithm that automatically computes a registration correction consisting of a motion (translation plus rotation) and a radial distortion. The correction parameters are retrieved for every image by means of a regularised non-linear optimisation process, in which the spatial distances between the theoretical and actual locations of chosen features are minimised. The actual features are found along the coastlines automatically by using computer vision techniques. The retrieved correction parameters show a behaviour that is related to the period of DSCOVR orbiting around the Lagrangian point L1. With this procedure, the EPIC coastlines are collocated with an accuracy of about 1.5 pixels, thus significantly improving the original registration of about 5 pixels from the imagery of EPIC/DSCOVR Level 1B version 2.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/128748/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Improvement of EPIC/DSCOVR Image Registration by Means of Automatic Coastline Detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Molina García, VíctorVictor.MolinaGarcia (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2564-5396NICHT SPEZIFIZIERT
Sasi, SruthySruthy.Sasi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5477-9879NICHT SPEZIFIZIERT
Efremenko, Dmitry S.Dmitry.Efremenko (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7449-5072NICHT SPEZIFIZIERT
Loyola, DiegoDiego.Loyola (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8547-9350NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:25 Juli 2019
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:11
DOI:10.3390/rs11151747
Seitenbereich:Seiten 1-16
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:EPIC; registration; geolocation; computer vision; regularisation
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Molina García, Víctor
Hinterlegt am:13 Aug 2019 10:39
Letzte Änderung:31 Okt 2023 14:07

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