RU2756379C1 - Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления - Google Patents

Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления Download PDF

Info

Publication number
RU2756379C1
RU2756379C1 RU2021101226A RU2021101226A RU2756379C1 RU 2756379 C1 RU2756379 C1 RU 2756379C1 RU 2021101226 A RU2021101226 A RU 2021101226A RU 2021101226 A RU2021101226 A RU 2021101226A RU 2756379 C1 RU2756379 C1 RU 2756379C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
coverage
remote sensing
data
earth
ceos
Prior art date
Application number
RU2021101226A
Other languages
English (en)
Inventor
Андрей Александрович Емельянов
Кирилл Сергеевич Емельянов
Александр Николаевич Марков
Антон Игоревич Васильев
Олег Сергеевич Сизов
Ксения Ивановна Жуковская
Петр Романович Цымбарович
Original Assignee
Акционерное общество «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (АО «Российские космические системы»)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Акционерное общество «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (АО «Российские космические системы») filed Critical Акционерное общество «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (АО «Российские космические системы»)
Priority to RU2021101226A priority Critical patent/RU2756379C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2756379C1 publication Critical patent/RU2756379C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
    • G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
    • G01V8/20—Detecting, e.g. by using light barriers using multiple transmitters or receivers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V9/00—Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области дистанционного зондирования Земли из космоса, а именно к средствам обработки данных дистанционного зондирования Земли для формирования геопространственных продуктов, обладающих потребительскими свойствами и пригодных для прикладного использования настольными и мобильными приложениями. Заявлен способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли, при котором последовательно формируют динамическое покрытие уровня обработки не ниже 1C CEOS с географически привязанными данными, динамическое покрытие уровня обработки не ниже 2 CEOS с данными с восстановленными исходными геофизическими параметрами, динамическое покрытие уровня обработки не ниже ARD CEOS с кросскалиброванными и геометрически совмещенными с субпиксельной точностью разновременными данными. Причем динамические покрытия состоят из множества сцен маршрутов съемки. Формируют по меньшей мере одно мозаичное покрытие (МС) на основании перечисленных выше данных при условии применения оператора ϕ, обеспечивающего сведение контуров смежных маршрутов покрытия и яркостного выравнивания результирующего покрытия. Технический результат - повышение эффективности прикладного использования российского информационного ресурса дистанционного зондирования Земли из космоса. 2 н. и 1 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Предлагаемое изобретение относится к области дистанционного зондирования Земли из космоса, а именно к средствам обработки данных дистанционного зондирования Земли для формирования геопространственных продуктов, обладающих потребительскими свойствами и пригодных для прикладного использования настольными и мобильными приложениями.
Под покрытием данными и продуктами ДЗЗ понимаются данные или продукты ДЗЗ, покрывающие заданную территорию и сохраняющие возможность визуализации и анализа с исходным пространственным разрешением.
Под динамическим покрытием понимаются разновременные данные ДЗЗ в виде исходных маршрутов (сцен) и производные на их основе информационные продукты.
Мозаичное покрытие (мозаика) – первая производная из динамического покрытия; единое изображение, полученное в результате пространственного совмещения исходных данных или продуктов ДЗЗ на заданную территорию. На основе мозаики возможно создание производных информационных продуктов.
Известны средства формирования покрытий данными дистанционного зондирования Земли – патенты на изобретения: RU 2 465 617, АО «Российские космические системы»; RU 2 646 370, АО «НИИ ТП»; RU 2 492 575, Centre national d'études spatiales и т.п. Предлагаемые способы и аппаратно-программные средства направлены преимущественно на формирование покрытий для оперативного мониторинга состояния атмосферы, подстилающей поверхности Земли и мирового океана. Достигаются задачи повышения оперативности и обеспечения возможности автоматизации процессов космического мониторинга, а также уменьшения времени планирования применения космических средств при увеличении количества космических съемок атмосферы и подстилающей поверхности Земли. Однако предлагаемые способы ограничены определенными типами исходных данных дистанционного зондирования Земли из космоса и не учитывают современные подходы к организации процессов хранения, обработки и распространения больших массивов накапливаемой информации. Кроме того, в предлагаемых решениях отсутствует возможность оперативного проведения ретроспективного анализа и выбора максимально гибких параметров для формирования производных продуктов на основе данных ДЗЗ. В целях повышения эффективности прикладного использования российского информационного ресурса дистанционного зондирования Земли из космоса необходимо усовершенствовать средства формирования покрытий и предложить методику формирования покрытия, пригодную для создания конкурентоспособных продуктов на мировом рынке технологий и услуг.
Предложен способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли из космоса, предусматривающий иерархическое формирование исходного массива данных, полученных с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, на основании которого последовательно формируются динамические покрытия заданных типов, отвечающих уровню технологической готовности конечного пользователя и номенклатуре решаемых тематических задач по видам экономической деятельности. С целью создания исходного массива данных используют данные дистанционного зондирования, полученные с космических аппаратов из состава российской орбитальной группировки.
Из исходных данных формируется динамическое покрытие региона интереса, которое состоит из множества
Figure 00000001
сцен маршрутов съемки в пространстве ОХТ, где ось X задает координаты района интереса, ось T – время съемки в интервале (
Figure 00000002
, таким образом:
Figure 00000003
,
Figure 00000004
где
Figure 00000005
– вектор, определяющий положение маршрута в пространстве OXT;
Figure 00000006
– размер окрестности, покрываемой
Figure 00000007
в пространстве OXT;
Figure 00000008
Figure 00000009
уровень обработки (по классификации по классификации Комитета по спутникам наблюдения за Землей – Committee on Earth Observation Satellites, далее CEOS);
DC (Defining Conditions
Figure 00000009
определяющие условия), где
Figure 00000010
облачность,
Figure 00000011
– пространственное разрешение,
Figure 00000012
каналы/сенсор аппаратуры,
Figure 00000013
степень сжатия,
Figure 00000014
- маска качества для каждого
Figure 00000007
.
Интервал времени (
Figure 00000015
может быть практически любым (неделя, месяц, квартал, год), что принимается (
Figure 00000016
) за единичный интервал мониторинга в зависимости от номенклатуры решаемых тематических задач.
Соответственно, при расширении рассматриваемого периода времени появится необходимость рассмотрения множества D, состоящего из подмножеств типа Аj количества N на интервале (
Figure 00000017
,...,
Figure 00000018
+
Figure 00000019
), что схематически можно представить следующим образом (фиг. 1).
Динамическое покрытие может быть трех уровней обработки:
− уровня обработки 1C (по классификации CEOS) с географически привязанными данными;
− уровня обработки 2 CEOS из данных с восстановленными исходными геофизическими параметрами;
− динамическое покрытие уровня обработки не ниже ARD CEOS с разновременными, кросскалиброванными и геометрически совмещенными данными с субпиксельной точностью.
На основе перечисленных выше данных формируются потребительские продукты – мозаичные покрытия.
Мозаичное покрытие это динамическое покрытие со сведенными контурами смежных маршрутов, т.е.
Figure 00000020
,
где
Figure 00000021
– оператор, обеспечивающий сведение контуров смежных маршрутов покрытия и яркостного выравнивания результирующего покрытия для множества маршрутов
Figure 00000022
в пространстве ОХТ.
Предложенный способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли в качестве исходных данных использует наборы данных (съемочные маршруты), полученные с космических аппаратов типа «Ресурс-П» (аппаратура «Геотон-Л1», КШМСА), «Канопус-В» (аппаратура ПСС, МСС), «Метеор-М» (аппаратура КМСС, МСУ-МР), «Электро-Л» (аппаратура МСУ-ГС).
При практическом использовании предложенного способа получают динамическое покрытие, состоящее из данных дистанционного зондирования Земли уровня обработки не ниже 1С CEOS. Из исходных архивных или оперативных данных уровня 0 CEOS автоматически формируется динамическое покрытие сцен/маршрутов уровня 1С/D CEOS, которые в дальнейшем обрабатываются до уровня 2 CEOS (фиг 2). Для сокращения времени и усилий пользователей по использованию данных дистанционного зондирования Земли динамическое покрытие предоставляется в виде уровня 2 CEOS – данные с восстановленными исходными геофизическими параметрами, в частности, коэффициентами спектральной яркости или яркостной температурой на нижней границе атмосферы. Сцены/маршруты уровня 2 CEOS являются основой для создания динамических продуктов (индексов, трендов, классификаций).
В целях оценки изменения свойств объектов подстилающей поверхности для всех сцен динамического покрытия должно обеспечиваться единство пространственного положения – привязка с субпиксельной точностью, а также радиометрических характеристик – кросскалибровка с ранее накопленными данными рассматриваемой целевой аппаратуры и кросскалибровка с данными дистанционного зондирования Земли, имеющими аналогичные характеристики. Оптимальным уровнем обработки маршрутов (сцен) динамического покрытия является уровень, обеспечивающий максимальную готовность данных для анализа, то есть уровень ARD CEOS – кросскалиброванные и геометрически совмещенные с субпиксельной точностью разновременные данные дистанционного зондирования Земли, в том числе полученные с различных, но однотипных сенсоров. На основе полученных данных формируются динамические продукты, а также многомерные мультивременные кубы данных.
В комплект каждого маршрута (сцены) динамического покрытия должна входить маска качества и маска облачности для дальнейшего создания мозаичных покрытий. На основе динамического покрытия создаются производные продукты – результаты автоматической тематической обработки, включающие различные индексы, например, вегетационные, слои классификации различных природных объектов (ландшафтное покрытие, маски леса, водных объектов, облачности и др.), а также мультивременные тренды изменений параметров отражения от поверхности и их производных
(в т.ч. мультивременные композиты). Создание мозаичных покрытий определяется наличием облачности, периодом наблюдений и границами района интереса, а также свойствами исходных данных и потребительских продуктов. Условия создания мозаичных покрытий могут комбинироваться произвольным образом, в зависимости от целевой задачи потребителя.
С целью уточнения географической привязки отдельных сцен/маршрутов из состава динамического покрытия ввиду ограниченной точности навигационной аппаратуры космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, а также в случае ее возможных сбоев и/или отказа используются опорные покрытия с подтвержденными геометрическими характеристиками точности позиционирования. Для формирования опорного покрытия используются данные дистанционного зондирования Земли с верифицированной точностью (по результатам независимых исследований) геопозиционирования без дополнительных точек наземной опоры. В обеспечение проверки параметров точности используются опорные точки, плановые и высотные координаты которых определены геодезическими методами. Для повышения геометрических характеристик динамического покрытия также используются опорные цифровые модели рельефа/местности.
Мозаичное покрытие формируется с учетом заданных условий облачности, периода и района интереса на основе сцен/маршрутов динамического покрытия уровня 1С/D CEOS. Мозаика дополнительно может проходить этап цветового и тонового выравнивания используемых фрагментов и конвертироваться в вариант для массового использования (стандартный растровый формат со сжатием в виде набора тайлов для использования в геопорталах и геосервисах). Мозаики могут регулярно обновляться в зависимости от выбранного временного интервала и наличия исходных кондиционных данных (в соответствии с требованиями, предъявляемыми к конечному продукту, по геометрической и радиометрической точности).
Из сцен/маршрутов динамического покрытия уровня 2 CEOS с учетом заданных условий может формироваться и регулярно обновляться мозаичное покрытие с сохранением физических величин (коэффициент спектральной яркости подстилающей поверхности). Мозаичные продукты формируются как на основе мозаичного покрытия уровня 2 CEOS, так и на основе объединения динамических продуктов. В перспективе мозаичное покрытие уровня 2 CEOS заменяется мозаичным покрытием уровня ARD CEOS, которое также становится информационным источником для формирования мультивременных кубов данных (конечная стадия стандартной обработки, непосредственно предшествующая тематическому анализу).
В результате могут быть получены следующие виды мозаичных покрытий:
безоблачные/облачные – к полному или практически полному отсутствию облачности относится значение до 5% площади облаков от общей площади района интереса;
однократные/периодические – мозаики, формируемые однократно или обновляемые через заданные интервалы времени;
глобальные/региональные – мозаики, покрывающие всю территории Земли или отдельные территории по условиям потребителя;
одноканальные/многоканальные – мозаики с выбором отдельных спектральных каналов в зависимости от типа целевой аппаратуры;
бесшовные – мозаики с выполненным выравниванием яркости и тона (границы фрагментов сцен/маршрутов визуально неразличимы при стандартной подстройке гистограммы);
сплошные – мозаики, полностью покрывающие заданную территорию за требуемый период времени;
абсолютные – мозаики, содержащие значения восстановленных исходных геофизических параметров в каждом спектральном канале. На основе мозаик данного типа возможно создание производных мозаичных продуктов – индексов, классификаций и трендов аналогично динамическим продуктам;
массовые – мозаики в стандартном растровом формате со сжатием, предназначенные для массового использования в качестве базового покрытия в геопорталах и геосервисах, в том числе в виде набора тайлов или веб-сервиса.

Claims (15)

1. Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли из космоса, характеризующийся тем, что
формируют исходный массив данных, полученных с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, на основании которого последовательно формируют
динамическое покрытие уровня обработки не ниже 1С CEOS с географически привязанными данными,
динамическое покрытие уровня обработки не ниже 2 CEOS с данными с восстановленными исходными геофизическими параметрами,
динамическое покрытие уровня обработки не ниже ARD CEOS с кросскалиброванными и геометрически совмещенными с субпиксельной точностью разновременными данными, при условии что
динамические покрытия состоят из множества сцен маршрутов съемки, представленных в виде
Figure 00000023
где
Ri(xi, ti) - вектор, определяющий положение маршрута в пространстве ОХТ;
S(dXi, dTi) - размер окрестности, покрываемой ai в пространстве ОХТ;
Li - уровень обработки (по классификации CEOS);
DC (Defining Conditions - определяющие условия), где cli - облачность, si - пространственное разрешение, bi - каналы/сенсор аппаратуры, ci - степень сжатия, qi - маска качества для каждого аi;
ΔТ - единичный интервал мониторинга,
формируют по меньшей мере одно мозаичное покрытие (МС) на основании перечисленных выше данных при условии применения оператора ϕ, обеспечивающего сведение контуров смежных маршрутов покрытия и яркостного выравнивания результирующего покрытия для множества D, состоящего из подмножеств типа Aj количества N, состоящих из сцен аi на интервале (Тk,…, Tk+N+ΔT), в пространстве ОХТ,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
2. Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли из космоса по п. 1, характеризующийся тем, что для формирования исходного массива данных используют данные дистанционного зондирования, полученные с космических аппаратов типа «Ресурс-П», «Канопус-В», «Метеор-М», «Электро-Л».
3. Информационно-аналитическая система, отличающаяся тем, что включает по меньшей мере одну систему «человек - машина» и обеспечивает формирование единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли из космоса в соответствии со способом по любому из пп. 1, 2.
RU2021101226A 2021-01-21 2021-01-21 Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления RU2756379C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021101226A RU2756379C1 (ru) 2021-01-21 2021-01-21 Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021101226A RU2756379C1 (ru) 2021-01-21 2021-01-21 Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2756379C1 true RU2756379C1 (ru) 2021-09-29

Family

ID=78000050

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021101226A RU2756379C1 (ru) 2021-01-21 2021-01-21 Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2756379C1 (ru)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2109304C1 (ru) * 1997-01-15 1998-04-20 Московский государственный университет леса Способ обнаружения аномалий морской поверхности
RU2285278C2 (ru) * 2004-07-02 2006-10-10 Наталья Константиновна Кострюкова Способ дистанционного зондирования при выявлении динамически напряженных зон земной коры
RU2465617C1 (ru) * 2011-07-20 2012-10-27 Открытое акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (ОАО "Российские космические системы") Способ и аппаратно-программный комплекс для приема и обработки заявок от внешних потребителей на проведение спутниковой съемки, комплексной обработки спутниковых данных и формирования выходных информационных продуктов для внешних потребителей
RU2492575C2 (ru) * 2008-08-28 2013-09-10 Сентр Насьональ Д'Этюд Спатьяль (Снес) Сеть наземных станций для приема и хранения спутниковых данных
CN107300699A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京空间飞行器总体设计部 基于敏捷合成孔径雷达卫星姿态机动的马赛克模式实现方法
CN112014840A (zh) * 2020-07-30 2020-12-01 西安空间无线电技术研究所 一种星载sar马赛克模式的在轨实施设计方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2109304C1 (ru) * 1997-01-15 1998-04-20 Московский государственный университет леса Способ обнаружения аномалий морской поверхности
RU2285278C2 (ru) * 2004-07-02 2006-10-10 Наталья Константиновна Кострюкова Способ дистанционного зондирования при выявлении динамически напряженных зон земной коры
RU2492575C2 (ru) * 2008-08-28 2013-09-10 Сентр Насьональ Д'Этюд Спатьяль (Снес) Сеть наземных станций для приема и хранения спутниковых данных
RU2465617C1 (ru) * 2011-07-20 2012-10-27 Открытое акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (ОАО "Российские космические системы") Способ и аппаратно-программный комплекс для приема и обработки заявок от внешних потребителей на проведение спутниковой съемки, комплексной обработки спутниковых данных и формирования выходных информационных продуктов для внешних потребителей
CN107300699A (zh) * 2016-04-15 2017-10-27 北京空间飞行器总体设计部 基于敏捷合成孔径雷达卫星姿态机动的马赛克模式实现方法
CN112014840A (zh) * 2020-07-30 2020-12-01 西安空间无线电技术研究所 一种星载sar马赛克模式的在轨实施设计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tarquini et al. TINITALY/01: a new triangular irregular network of Italy
Mertes et al. Using structure‐from‐motion to create glacier DEMs and orthoimagery from historical terrestrial and oblique aerial imagery
Lucieer et al. Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography
Kolecka et al. Assessment of the accuracy of SRTM C-and X-Band high mountain elevation data: A case study of the Polish Tatra Mountains
Dewez et al. Cliff collapse hazard from repeated multicopter UAV acquisitions: return on experience
Levin et al. Topographic information of sand dunes as extracted from shading effects using Landsat images
Grohmann et al. Dune migration and volume change from airborne LiDAR, terrestrial LiDAR and Structure from Motion-Multi View Stereo
CA2702729A1 (en) Geospatial modeling system and related method using multiple sources of geographic information
Conway et al. New slope-normalized global gully density and orientation maps for Mars
Gilham et al. Detection and analysis of mass wasting events in chalk sea cliffs using UAV photogrammetry
Rotnicka et al. Accuracy of the UAV-based DEM of beach–foredune topography in relation to selected morphometric variables, land cover, and multitemporal sediment budget
Karan et al. Digital modeling of construction site terrain using remotely sensed data and geographic information systems analyses
Gómez-Chova et al. Gridding artifacts on medium-resolution satellite image time series: MERIS case study
Kaufmann et al. Glaciological studies at Pasterze Glacier (Austria) based on aerial photographs
Leitão et al. Improving merge methods for grid-based digital elevation models
Henry et al. The use of small‐format and low‐altitude aerial photos for the realization of high‐resolution DEMs in mountainous areas: application to the Super‐Sauze earthflow (Alpes‐de‐Haute‐Provence, France)
Nikolakopoulos et al. Updating the 1: 50.000 topographic maps using ASTER and SRTM DEM: the case of Athens, Greece
Jacobsen Analysis of digital elevation models based on space information
RU2756379C1 (ru) Способ формирования единого сплошного динамического покрытия данными дистанционного зондирования Земли и информационно-аналитическая система для его осуществления
Pergola et al. Two years of operational use of Subpixel Automatic Navigation of AVHRR scheme: accuracy assessment and validation
Isioye et al. Comparison and validation of ASTER-GDEM and SRTM elevation models over parts of Kaduna State, Nigeria
US20240062461A1 (en) Method and system for producing a digital terrain model
Loghin et al. Accuracy Analysis of Digital Elevation Models from very High Resolution Satellite Imagery
Amatulli et al. Geomorpho90m-global high-resolution geomorphometry layers: empirical evaluation and accuracy assessment
Hargitai et al. Methods in planetary topographic mapping: a Review