Aspects of Digital Elevation Data Requirements for Operational Geocoding of Radarsat Imagery

RÉSUMÉ

Le géocodage des images RADARSAT obtenues par radar à ouverture synthétique (SAR) constituera un défi important, non seulement à cause des multiples modes de fonctionnement du détecteur, mais aussi parce que, pour obtenir de véritables images orthoscopiques, il faudra prévoir des mécanismes de correction de l'altitude. Les installations fonctionnelles de correction exigeront un modèle numérique d'altitude (MNA) recouvrant de vastes étendues géographiques sans chevauchement, c'est-à-dire une source de données qui, à l'heure actuelle, n'est pas disponible pour la plupart des régions du globe. Partant du principe du facteur de cadrage topographique et en analysant les données de ETOPO-5, ainsi que certains données d'altitudes tirées du modèle numérique de terrain (MNT) pour l'Amérique du Nord, on est en train de mettre au point des méthodes qui permettront de quantifier les effets de la précision et de la densité d'échantillonnage inhérentes du MNA sur la qualité des images SAR géocodées. En outre, on propose de prédire la densité d'échantillonnage requise du MNT à l'échelle du globe à l'aide de la variabilité des données d'altitude de ETOPO-5.

SUMMARY

The geocoding of RADARSAT synthetic aperture radar (SAR) imagery will present a significant challenge, in part because of the sensor's multi-mode operation but also because of the need to incorporate elevation correction in order to generate true orthoview products. Operational correction facilities will require large area “seamless” digital elevation model (DEM) coverage, a data source that is currently unavailable for most areas of the world. From the concept of topographic scaling factor and through the analysis of ETOPO-5 and selected North American DTED elevation data, methods are developed to quantify the effects of inherent DEM accuracy and DEM sampling density on geocoded SAR image quality. In addition, a method is proposed by which local ETOPO-5 elevation variability can be used to predict DEM sampling density requirements on a global scale.

Additional information

Notes on contributors

B. Guindon

B. Guindon is with the Canada Centre for Remote Sensing, 588 Booth Street, Ottawa, Ontario K1A 0E4.