DESARROLLO DE RUTINA PARA CORRECCIÓN POR DISTORSIONES GEOMÉTRICAS EN IMÁGENES DE VIGILANCIA HEXAGON KH-9

VACAFLOR PAULINA; LANNUTI ESTEBAN; LENZANO MARIA GABRIELA; LENZANO LUIS EDUARDO; LO VECCHIO ANDRÉS

Mendoza

Encuentro; 12° Encuentro del Centro Internacional de Ciencias de la Tierra; 2017

Centro Internacional de Ciencias de la Tierra

Más de 900,000 imágenes de las misiones CORONA, ARGON, LANYARD, GAMBIT y HEXAGON fueron tomadas entre los años 1960 y 1980, pertenecientes a programas de inteligencia secretos de los Estados Unidos. En la actualidad, parte de estas imágenes se encuentran disponibles gracias a tres etapas de desclasificación realizadas en los años 1995, 2002 y 2013. Estas imágenes son una base útil de datos, para detectar y estudiar cambios geomorfométricos, en regiones de difícil acceso y con ausencia de datos temporales mediante la generación de Modelos Digitales de Terreno (MDT) y ortoimágenes. Para la generación de Modelos Digitales de Terreno, a través de procesos fotogramétricos tradicionales, resulta necesaria la reconstrucción de la geometría interna de los pares de imágenes estéreos y, por ende, la cuantificación de las distorsiones geométricas. Cada una de las escenas de estas misiones, contiene cruces impresas localizadas de manera equidistante cada 1 cm, provenientes del instante de la toma, que ayudarán a corregir la geometría interna de estas. Debido a la clasificación de datos, la ausencia de información concerniente al momento de la captura, y la escasez de trabajos que aporten información sobre el preprocesamiento adecuado para estas imágenes, en el presente estudio se propone un procedimiento que corrija dichas distorsiones. Esto se logró mediante la creación de una rutina en Matlab, que consistió en: (1) Detección automática y precisa de las posiciones de las cruces (Xp, Yp), (2) Cálculo de las posiciones sin distorsión de las mismas (Xs, Ys), (3) Cálculo de los vectores de distorsión, (4) Filtro laplaciano sobre máscara y (5) Transformación de la imagen. La detección permitió obtener coordenadas de las 1081 cruces existentes y fue evaluada obteniéndose errores menores al pixel. Los módulos de distorsión máxima resultantes van de 17 a 19 píxeles, con un promedio de 7.7 a 8 píxeles según la imagen. El filtro aplicado permitió el llenado de las cruces modificando menos de un 1% de cada imagen. Por último, se calcularon los parámetros de transformación Afín y se aplicó la misma de manera global a cada imagen, obteniendo finalmente la imagen corregida y cumpliendo con el objetivo propuesto.