Autonomous mobile ground control point for accurate UAV remote sensing in agriculture (Conference Presentation)

2020 ◽  
Author(s):  
Xiongzhe Han ◽  
J. Alex Thomasson ◽  
Tianyi Wang ◽  
Vaishali Swaminathan
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Control Point ◽  
Ground Control ◽  
Ground Control Point

No ground control point making the orthophoto for the UAV remote sensing system

2007 ◽  
Author(s):  
Hongying Zhao ◽  
Zhiyang Gou ◽  
Pengqi Gao ◽  
Yinqian Cheng
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Control Point ◽  
Ground Control ◽  
Ground Control Point ◽  
Sensing System

An Optimization Method on Ground Control Point Distribution

2011 ◽  
Vol 268-270 ◽  
pp. 1092-1095
Author(s):  
Guang Yang ◽  
Wei Li Jiao
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Control Point ◽  
Optimization Method ◽  
Ground Control ◽  
Geometric Correction ◽  
Importance Value ◽  
Point Distribution ◽  
Ground Control Point ◽  
Thiessen Polygon ◽  
Automatic Optimization

With the development of remote sensing, the data quantity of remote sensing image is increasing tremendously. It brings a huge workload to the image geometric correction through manual ground control point (GCP) selection. GCPs automatically selected based on software is one of the effective methods to cut down manual operation. The GCPs obtained from that way is generally redundant. This paper deeply comprehends some existing methods about automatic optimization of GCP, and puts forward a new method of automatic optimization of GCP based on Thiessen Polygon to filter ground control points from the overfull ones without manual subjectivity for better accuracy. Experiments in this paper also demonstrated the relationship between the accuracy of geometric correction and the distribution of GCP. It advances the conception of single GCP’s importance value based on Thiessen Polygon. The paper gives the theory and the flow of automatic optimization of GCPs as well. It also presents an example of the application of this method. In the conclusion, this paper points out the advantages of this method .

EVALUASI KETELITIAN HORIZONTAL DARI CITRA TEGAK SATELIT RESOLUSI SANGAT TINGGI MENGGUNAKAN SRTM DAN TERRASAR-X UNTUK PEMETAAN SKALA BESAR

2018 ◽  
Vol 2 ◽  
pp. 535
Author(s):  
Maundri Prihanggo
Keyword(s):  
Control Point ◽  
Ground Control ◽  
Surface Model ◽  
Digital Surface Model ◽  
Check Point ◽  
Ground Control Point

<p>Saat ini, citra satelit resolusi sangat tinggi digunakan dalam berbagai macam aplikasi, terutama pemetaan skala besar. Sebelum dapat digunakan, citra satelit tersebut harus diorthorektifikasi terlebih dahulu. Data <em>Digital Surface Model </em>(DSM) dan <em>Ground Control Point</em> (GCP) adalah dua data utama yang diperlukan saat melakukan orthorektifikasi. Perbedaan data DSM yang digunakan akan menghasilkan perbedaan nilai ketelitian horizontal pada kedua citra tegak hasil orthorektifikasi. Pada penelitian ini digunakan dua jenis DSM yaitu SRTM dan Terrasar-X. Ketelitian vertikal dari SRTM adalah 90 m sedangkan ketelitian vertikal dari Terrasar-X adalah 12,5 m. Penelitian ini berlokasi di Wilayah Buli, Kabupaten Halmahera Timur, Provinsi Maluku. Terdapat tiga sensor citra satelit yang digunakan yaitu Pleiades, Quickbird dan Worldview-2 yang digunakan pada lokasi penelitian. Total GCP yang digunakan adalah 33 titik, tiap titiknya diukur dengan melakukan pengamatan geodetik dan memiliki ketelitian horizontal ≤15 cm dan ketelitian vertikal ≤30 cm. Ketelitian horizontal dari citra tegak satelit resolusi sangat tinggi diperoleh dengan melakukan uji terhadap Independent Check Point (ICP). Total ICP yang digunakan adalah 12 titik, tiap titik ICP diukur dengan metode dan standar yang sama dengan titik GCP. Ketelitian horizontal dengan Circular Error (CE 90) dari citra tegak satelit menggunakan data SRTM adalah 18,856 m sedangkan ketelitian horizontal dengan Circular Error (CE 90) dari citra tegak satelit menggunakan data Terrasar-X adalah 2.168 m . Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa ketelitian vertikal data DSM yang digunakan memberikan pengaruh pada citra tegak satelit hasil orthorektifikasi tersebut. Mengacu pada Peraturan Kepala BIG nomor 15 tahun 2014, citra tegak satelit hasil orthorektifikasi menggunakan data Terrasar-X sebagai DSM memenuhi ketelitian horizontal peta dasar kelas 3 skala 1:5.000 sedangkan citra tegak satelit hasil orthorektifikasi menggunakan data SRTM sebagai DSM tidak dapat memenuhi ketelitian horizontal peta dasar skala besar.</p><p><strong>Kata kunci:</strong> orthorektifikasi, DSM, ketelitian horizontal</p>

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document