Original paper
Georeferencing Multi-source Geospatial Data Using Multi-temporal TerraSAR-X Imagery: a Case Study in Qixing Farm, Northeast China
Zhao, Quanying; Hütt, Christoph; Lenz-Wiedemann, Victoria I. S.; Miao, Yuxin; Yuan, Fei; Zhang, Fusuo; Bareth, Georg
Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation Jahrgang 2015 Heft 2 (2015), p. 173 - 185
published: May 1, 2015
Abstract
Geodata, including optical remote sensing (RS) images and topographic vector data, can be collected from multiple sources such as surveying and mapping agencies, commercial data acquisition companies, and local research institutes. These multi-source data have been widely used in past RS and geographic information system (GIS) studies in various applications. However, spatial inconsistencies inherent in the multi-source data require accurate georeferencing to be applied. This is challenging for study sites with limited accessibility and few reference maps. To address this challenge, this paper proposes an approach for generating ground control points (GCPs) using TerraSARX (TSX) data. In a case study, TSX images were used to georeference multi-source data covering the Qixing Farm in Northeast China. First, a stack of five multi-temporal TSX images were processed into one reference image to retrieve GCPs. These were then used to georeference the other datasets including Huanjing (HJ), Landsat 5 (LS 5), FORMOSAT-2 (FS-2), and RapidEye (RE) satellite images, as well as topographic vector datasets. Identifying tie points in the multi-source datasets and the corresponding GCPs in the TSX reference image enables georeferencing without field measurements. Finally the georeferencing accuracies for the optical RS images were assessed by using independent check points. Good results were obtained for the HJ, LS 5, FS-2 and RE images, with an absolute error of 7.15 m, 6.97 m, 8.94 m and 10.52 m, respectively. For the topographic vector datasets, ideal visual results were achieved, attributable to the rubber sheeting algorithm. These results demonstrate that the TSX reference image is suitable for georeferencing multi-source data accurately and cost-efficiently. The developed procedure can be applied in other study regions and is especially valuable for data-poor environments.
Kurzfassung
Für räumliche Analysen kommen Geodaten wie Fernerkundungsdaten und topographische Vektordaten zum Einsatz, die von diversen Einrichtungen, u. a. Vermessungsämtern, kommerziellen Geoinformations-Dienstleistern und Forschungsinstituten bereitgestellt bzw. bezogen werden. Diese aus unterschiedlichen Quellen stammenden Daten (Multidaten) werden für zahlreiche Anwendungen in Fernerkundungs- und GIS-Studien genutzt. Jedoch beinhalten diese Daten räumliche Ungenauigkeiten, die zunächst eine präzise Georeferenzierung erforderlich machen. Dieses stellt vor allem für Untersuchungsgebiete mit eingeschränkter Zugänglichkeit und nicht verfügbaren Referenzdaten eine Herausforderung dar. Dieser Artikel erklärt, wie Passpunkte aus Daten des Radarsatelliten TerraSAR-X (TSX) für die Georeferenzierung von Multidaten generiert werden können. In einer Fallstudie der Qixing-Farm im Nordosten Chinas wurden fünf multitemporale TSX-Radarbilder zu einem Referenzbild zusammengefügt, um mit hoher Genauigkeit Passpunkte abzuleiten. Diese Passpunkte dienen der Georeferenzierung mehrerer Multidaten aus diversen Quellen, welche sowohl Huanjing (HJ)-, Landsat 5 (LS 5)-, FORMOSAT-2 (FS-2)-, und RapidEye (RE)-Satellitenbilder als auch topographische Vektordaten umfassen. Die Identifizierung derselben Passpunkte in dem TSX-Referenzbild und in den Multidaten diverser Quellen ermöglicht eine genaue Georeferenzierung ohne im Gelände aufgenommene Messdaten. Die Genauigkeit der Georeferenzierung für die optischen Satellitenbilder wurde durch unabhängige Kontrollpunkte bewertet. Es wurden gute Ergebnisse für die HJ-, LS 5-, FS-2- und RE-Satellitenbilder mit absoluten Fehlern von 7,15 m, 6,97 m, 8,94 m bzw. 10,52 m erzielt. Für die Georeferenzierung der topographischen Vektordaten wurden optimale visuelle Resultate erzielt, welches dem eingesetzten ,,Rubber Sheeting Algorithm“ zuzuschreiben ist. Diese Ergebnisse demonstrieren die Eignung der aus TSX-Daten abgeleiteten Passpunkte, um Multidaten verschiedener Quellen genau und kosteneffizient zu georeferenzieren. Das entwickelte Verfahren kann auf andere Untersuchungsregionenübertragen werden und ist besonders wertvoll für Gegenden mit schlechter Verfügbarkeit von Referenzdaten.