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SLAR-imaging as a dynamic 
process. 
Different types of observations 
are considered as well as nu 
merical problems of ill condi 
tioned normal equation systems. 
Only for stepwise opposite side 
overlap of more than 60% the 
results of blockadjustment 
SLARB are acceptable in X, Y, 
Z for mediumscale topographic 
mapping. Otherwise determina 
tion of the Z-component is use- 
full to increase X—Y-accuracy. 
radar comme un processus 
dynamique. 
La compensation considère non 
seulement des types différents 
d’observations, mais aussi des 
problèmes numériques de solu 
tion d’équations normales mal 
conditionnées. 
Les résultats d’une compensa 
tion de bloc SLARB en X, Y et 
Z ne sont acceptables pour des 
cartes topographiques à échelle 
moyenne que dans le cas où le 
recouvrement fait par côtés 
opposés dépasse les 60%. Dans 
les autres cas, la composante 
Z sert uniquement à améliorer 
la précision en X et Y. 
diskutiert. Dieses Modell ba 
siert auf der Formulierung der 
Radar-Bildentstehung als ein 
dynamischer Prozess. 
Im Ausgleichungsansatz werden 
die Besonderheiten der unter 
schiedlichen Beobachtungen 
ebenso berücksichtigt, wie die 
numerischen Probleme bei der 
Auflösung schlechtkonditionier 
ter Normalgleichungssysteme. 
Die Resultate der Blockaus 
gleichung SLARB sind für topo 
graphische Kartierungen mitt 
leren Massstabs in X, Y und Z 
nur dann akzeptabel, wenn der 
Bildverband abschnittsweise 
opposite-side-Überdeckung von 
mehr als 60% aufweist. Ande 
renfalls ist die Berechnung der 
Z-Komponente lediglich zur 
Steigerung der X, Y-Genauigkeit 
dienlich. 
19 Ebner, H. 
FRG 
A mathematical model for digital rectification of remote sensing data 
Un modèle mathématique pour le redressement digital de données de télédétection 
Ein mathematisches Modell für die digitale Entzerrung von Fernerkundungsdaten 
A mathematical model is pre 
sented, describing the geometric 
deformations of line wise pro 
duced remote sensing images 
in a very general form. The vari 
able sensor orientation and the 
corresponding change of image 
geometry from line to line is ful 
ly taken into account and the 
dependency of the parameters 
of exterior orientation on time 
is approximated by stochastic 
processes. 
This model can be used for digi 
tal rectification of strip photo 
graphy, radar images (SLAR) 
and scanner data (IRLS, MSS). 
The corresponding approaches 
are sketched and their properties 
are demonstrated by simulated 
examples. The extraordinary flexi 
bility of the mathematical model 
guarantees an optimum fit of 
the remote sensing images to 
the given control points. 
Un modèle mathématique est 
présenté qui décrit de manière 
très générale les déformations 
géométriques d’images de télé 
détection produites ligne par 
ligne. Il tient compte du fait 
que l’orientation du détecteur 
et par là la géométrie de la prise 
de vues varient d’une ligne à 
l’autre; la dépendance des para 
mètres d’orientation du temps 
est sujet d’une approximation 
par des processus stochasti 
ques. 
On peut utiliser ce modèle pour 
le redressement digital d’images 
par bandes, d’images radar 
(SLAR) et de données de scan 
ners (IRLS, MSS). Les disposi 
tions correspondantes sont 
esquissées et leurs caractéristi 
ques sont expliquées au moyen 
d’exemples simulés. En raison 
de la très grande flexibilité du 
modèle mathématique, on obtient 
un ajustement optimal des 
images de télédétection aux 
points de contrôle existants. 
Ein mathematisches Modell wird 
vorgestellt, das die geometri 
schen Deformationen von zeilen 
weise erzeugten Fernerkun 
dungsbildern sehr allgemein be 
schreibt. Es berücksichtigt, dass 
die Sensororientierung und da 
mit die Geometrie der Aufnahme 
von Bildzeile zu Bildzeile variiert 
und approximiert die Abhängig 
keit der Parameter der äusse 
ren Orientierung von der Zeit 
durch stochastische Prozesse. 
Dieses Modell kann für die digi 
tale Entzerrung von Streifenbil 
dern, Radaraufnahmen (SLAR) 
und Scannerdaten (IRLS, MSS) 
verwendet werden. Die ent 
sprechenden Ansätze werden 
skizziert und ihre Eigenschaf 
ten werden durch simulierte 
Beispiele demonstriert. Auf 
grund der ausserordentlich 
hohen Flexibilität des mathe 
matischen Modells wird eine 
optimale Anpassung der Ferner 
kundungsbilder an die vorhan 
denen Passpunkte erreicht.