Sentinel-1 SAR görüntüleri mevcut haritalarla nasıl eşleşir.

Abstract

Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri, Uzaktan Algılama amacıyla birkaç farklı uygulamada kullanılır. SAR, çok çeşitli görüntüleme koşulları altında yüksek çözünürlüklü zemin görüntülerini algılayabilen bir görüntüleme sensörüdür. SAR aktif bir algılama sistemi olduğundan, veriler halihazırda coğrafi konum bilgisi ile elde edilmiştir. Görüntünün mekansal doğruluğunu araştırmak için, Türkiye'nin Antalya bölgesinin bir kısmı test bölgesi olarak seçildi. Karşılaştırmada Antalya O25 haritası üzerindeki alanın OpenStreetMap (OSM) ve Fotogrametrik Sayısal Harita (PDM) verileri kullanılmıştır. İlk olarak, hem OSM verileri hem de SAR uydu görüntüsü üzerinde karakteristik ortak noktalar seçildi. Bu noktaların koordinatları QGIS yazılımı ile hesaplandı. Bu veri setlerindeki koordinat farklılıklarının normal dağılımı çizildi. Veri setlerinin normal dağılımda olduğu doğrulandı ve standart sapma ve 2 * standart sapma değerleri hesaplandı. Maksimum ve minimum güven aralığı (% 95) standart sapma sınır değerlerine göre belirlendi. SAR & OSM ve SAR & PDM görüntü çiftlerinden seçilen 49 nokta için X ve Y koordinat farklılıkları hesaplandı. Son olarak, maksimum farklar, SAR konumsal doğruluğunun OSM ve PSM'ye göre 1 piksel azimut çözünürlüğünün altında olduğunu göstermektedir.

Keywords

• Remote sensing
• Sentinel-1(SAR)
• OpenStreetMap(OSM)
• Photogrammetric Digital Map (PDM)
• Standard Deviation

How do Sentinel-1 SAR images match with the existing maps

Abstract

Synthetic Aperture Radar (SAR) images are used in several different applications for Remote Sensing purposes. SAR is an imaging sensor that can detect high-resolution ground images under a wide variety of imaging conditions. As SAR is an active system, the data are already acquired with geo-position information. To investigate to verify the image spatial accuracy, a part of the Antalya region of Turkey was selected as test site. The Open Street Map (OSM) and Photogrammetric Digital Map (PDM) data of the area on the Antalya O25 map were used in comparison. First, characteristic common points were selected on the OSM data and the SAR satellite image both. The projected coordinates of these points were calculated with the QGIS software. Normal distribution of the coordinate differences in these data sets were plotted. It was confirmed that the data sets were in normal distribution and standard deviation and 2 * standard deviation values were calculated. The maximum and minimum confidence interval (95%) was determined according to the standard deviation limit values. X and Y coordinate differences were calculated for 49 selected points from both image pairs SAR&OSM and SAR&PDM. Finally, the maximum differences show that the SAR positional accuracy respect to OSM and PSM is below 1 pixel azimuthal resolution.

Keywords

• Remote Sensing
• OpenStreetMap(OSM)
• Photogrammetric Digital Map (PDM)
• Standard Deviation

Thanks

We, authors acknowledge Antalya Metropolitan Municipality for the Photogrammetric Digital Map data.

References

1. Atak V.O (2019) Geospatial Accuracy of Google Earth Imagery Map Magazine, January 2019; 161: 11-25
2. Çabuk S, Erdoğan M & Önal E (2015) Researching of 1/50K Scaled Map Producibility Using Open Street Map Data. Map Magazine July 2015 Issue 154
3. Çabuk S, Erdoğan M, Eker O, Kaya M, Ardıç H&Önal E (2015) Use of OpenStreetMap Data In Topographic Data Production. TUFUAB VIII. Technical Symposium 21-23 May 2015 / Konya
4. Kara G & Kemaldere H.(2019). Accuracy Analysis of Photogrammetric Digital Topographic Mapping, TMMOB Chamber of Survey and Cadastre Engineers, 17th Turkey Scientific and Technical Conference, 25-27 April 2019 in Ankara.
5. Schubert, A. Small, D. Miranda, N. Geudtner, D. & Meier, E.(2015). Sentinel-1A Product Geolocation Accuracy: Commissioning Phase Results. Remote Sensing. 7. 9431-9449. 10.3390/rs70709431.
6. Ünen HC, Yılmaz OM & Güngör O (2013)Free Map: OpenStreetMap. TMMOB Geographical Information System Congress_11-13 November 2013, Ankara
7. Üstüner M, Balık F.B, Abdikan S & Bilgin G(2017) Land Use and Cover Classification of Sentinel-1A SAR Imagery: A Case Study of Istanbul 978-1-5090-6494-6/17/ ©2017 IEEE
8. Wang M, Li Q ,Hu Q & Zhou M. (2013) Qualıty Analysis of Open Street Map Data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-2/W1, 2013 8th International Symposium on Spatial Data Quality, 30 May - 1 June 2013, Hong Kong

9. Çakıcı M. (2000) Basic statistics 1. and 2. Hardback ISBN: -975-93705-0-6
10. Demirci Ş. (2005) Elimination of Unwanted Echoes in Sentinel Aperture Radar (SAR) Images Mersin University, Institute of Science. (in Turkish).
11. Demirel A. Ş (2002) Radarsat Images Spatial Investigation of Accuracies İTÜ Institute of Science. (inTurkish).