THREE-DIMENSIONAL RECONSTRUCTION OF PLANETARY SURFACES FROM STEREO SATELLITE IMAGES

The dissertation is related to the work of the team involved in the development of a STereo Camera (STC) for the ESA-JAXA mission BepiColombo to Mercury (Cremonese et al, 2009) and is focused on validation of the STC 3D reconstruction process and software development for DTM generation. STC will provide the images for the global mapping in stereo mode of the entire Hermean surface. In order to estimate and characterize the actual stereo reconstruction capabilities of STC, an indoor Stereo Validation Setup (SVS) has been developed and tested in laboratory with a functional breadboard. The stereo validation concept has been proven by comparing the DTMs produced by the Dense Matcher software (DM), developed at University of Parma, from a series of rock samples stereo pairs with the ones produced by an high resolution laser scanning system. The same procedure will be therefore applied to the STC flight model. Originally developed for use in close range photogrammetry, the DM program, in these years, has been optimized to cope with very high resolution images provided by the most recent missions (LROC NAC and HiRISE). Efforts have been mainly directed to the improvement of the image correlation kernel and of the process automation. More specifically, important changes have been made to the correlation kernel, still maintaining its high performance in terms of precision and accuracy by implementing an advanced version of the Least Squares Matching (LSM) algorithm. An iterative algorithm has been developed to adapt the geometric transformation in image resampling using different shape functions. Commonly an affine transformation is used as geometric transformation in the area-based matching algorithms implemented in the Least Squares Optimization; however, perspective changes due to rough terrain morphology are difficult to accommodate by an area-based stereo correlator with such model only. Many authors (Sutton & al., 1988) (Bruck & al., 1989) (Lu & Cary, 2000) found that the use of a simplified shape function requires less computational load but yields lower accuracy when significant changes in the terrain curvature occurs. Also Bethmann (Bethmann & al., 2010) showed that using different shape functions to model the geometric transformation in LSM can bring higher accuracy and solve, in some cases, numerical problems like pixel-locking (Stein, Andreas, & Larry, 2006). In this context, the new DM software uses, rather than the common affine transformation, alternative functional models in the geometrical transformation involved during LSM to handle perspective differences. The evaluation of the alternative models has been carried out in terms of accuracy and evaluating statistically the quality of the solution convergence. The test scenarios have been organized considering many processing variables and different set of images, in order to identify the difficulties in the matching phase. Furthermore, the performance of the image correlation kernel of the program has been evaluated through comparisons with DTMs generated by other well established software like Socet Set by Bae System and Ames Stereo Pipeline (NASA) on HiRISE stereo pairs. Comparisons have been also made with the DTMs produced with NAC stereo-pairs by the VICAR software by DLR (German Aerospace Center), as well as against the LOLA altimeter tracks. The results look very promising and represent a concrete proof of the capability of Dense Matcher software in dealing with HiRISE and LROC images, two of the most significant examples of high resolution orbital imagers.

Questo lavoro di tesi è connesso alle attività del team coinvolto nello sviluppo della Stereo Camera (STC) per la missione ESA-JAXA Bepicolombo su Mercurio (Cremonese et al, 2009) ed è focalizzato alla validazione del processo di ricostruzione tridimensionale di STC insieme allo sviluppo del software per la generazione di DTM. STC fornirà le immagini per la mappatura globale dell’intera superficie di Mecurio in modalità stereo. Al fine di caratterizzare le effettive capacità di ricostruzione stereo di STC, un Setup di Validazione Stereo (SVS) è stato sviluppato e testato in laboratorio tramite un apposito breadboard. Il concetto di validazione stereo è stato collaudato confrontando i DTM (Digital Terrain Model) prodotti con Dense Matcher software (DM), sviluppato all’Università di Parma, rispetto al modello tridimansionale acquisito con un sistema laser ad alta risoluzione. La stessa procedura verrà applicata al modello di volo. Originariamente sviluppato per l’ambito della fotogrammetria dei vicini, il DM, in queesti anni è stato ottimizzato per gestire le immagini ad alta risoluzione fornite dalle più recenti missioni spaziali (LROC NAC and HiRISE). A questo scopo molti sforzi sono stati diretti al miglioramento del kernel connesso al processo di correlazione di immagine e anche allo sviluppo dell’automazione dell’intero processo. Più specificatamente, sono stati attuati una serie di miglioramenti algoritmici con l’implementazione di una versione avanzata dell’algorimo ai minimi quadrati (LSM) cercando di mantenere le elevate prestazioni in termini di precisione ed accuratezza già caratterizzanti il pacchetto software. L’algorimo che è stato introdotto permette di adattare la trasformazione geometrica coinvolta nel ricampionamento dell’immagine in maniera iterativa usando diverse funzioni di forma. Gli algoritmi di matching area-based che implementano ottimizzazioni ai minimi quadrati, impiegano come traformazione geometrica nel modello funzionale, la trasformazione Affine; tuttavia, i cambiamenti prospettici coinvolti in presenza di morfologie superficiali complesse, sono difficili da descrivere attraverso un algoritmo di correlazione che implementa tale modello a soli 6 parametri. Molti autori (Sutton & al., 1988) (Bruck & al., 1989) (Lu & Cary, 2000) sostengono che l’uso di modelli di semplici come l’Affine richiedano meno sforzo computazionale portando tuttavia all’ottenimento di accuratezze più basse qualora si incontrino complessità superficiali elevate. Anche Bethmann (Bethmann & al., 2010) dimostra che usare funzioni di forma di grado superiore per modellare le trasformazioni geometriche nel LSM può portare ad accuratezze superiori e si risolvono, in alcuni casi, problemi numerici come il cosiddetto “pixel-locking” (Stein, Andreas, & Larry, 2006). In questo contesto, il nuovo DM usa, piuttosto che la comune trasformazione Affine, modelli funzionali alternativi per la definizione delle trasformazioni geometriche coinvolte durante la stima ai minimi quadrati finalizzata ad modellare le differenze prospettiche tra le immagini. La valutazione dei modelli alternativi implementati nell’algoritmo di matching di DM è stata svolta in termini di accuratezza e analizzando statisticamente la qualità e il comportamento della convergenza alla soluzione. Lo scenario dei test ha previsto lo studio di diverse variabili di processamento e sono state impiegati diversi tipi di immagini al fine di identificare precisamente le difficoltà della fase di matching. Le performance del nuovo algoritmo di matching implementato nel programma DM è stato valutato anche eseguendo una serie di confronti tra i DTM generati e quelli ottenuti mediante altri pacchetti software ben collaudati come Socet Set della Bae System e Ames Stereo Pipeline (NASA) processando le coppie stereo di HiRISE. Per quanto riguarda una serie di immagini acquisite dalla camera NAC, una serie di confronti sono stati svolti con il software VICAR del DLR e anche le traccie fornite dal laser altimetro sono state impiegate come dato di riferimento. I risultati ottenuti dai confronti quali-quantitativi tra i vari modelli tridimensionali possono essere considerati una prova delle capacità di DM gestire le immagini ad altissima risoluzione fornite dalle camere HiRISE e LROC.