▒ 기본 영상은 퀵버드 제품 중 최소 변화를 거친 영상으로 방사분석 왜곡이나, 내부센서의 구조, 시각적 왜곡, 센서 왜곡을 보정한다. 기본 영상은 지리적으로 참조되지 않을 뿐만 아니라 지도 제작상의 투영에도 지도화 되지 않는다.
기본 영상은 퀵버드 센서모델과 같이 제공되며 기하보정과 같이 복잡한 사진측량 과정을 뜻한다.
기본 영상은 scene이 기본이 된 제품으로 그것은 scene증가에 의해서만 주문된다는 것을 뜻한다. 기본 영상은 흑백 또는 multispecral 제품들로 이용 가능하다.

▒ 표준 영상은 지리적으로 참조되는 제품으로 방사분석적으로 측정하고, 센서와 platform-유도 왜곡을 보정하고, 지도 제작상의 투영으로 지도화 된다.
표준 영상은 영상 metadata와 같이 제공되며 넓은 종류의 적용을 뜻한다.
표준 영상은 지역이 기본이 된 제품으로 scene의 참조 없이 당신이 관계된 지역에 의해 규정된다. 표준 영상은 흑백, multispectral, 색깔이나 pan-sharpened 제품들로 이용 가능하다.

▒ 기하보정된 영상은 지역 보정된 제품으로 방사분석적으로 측정하고, 센서와 platform-유도 왜곡들을 보정하고, 지도 제작상의 투영으로 지도화 된다.
이 제품은 gis에 이용되고 완전한 정확성이 요구되는 높은 등급의 넓고 다양한 적용을 위한 기본도 영상으로 사용된다.
기하보정된 영상은 지역이 기초가 된 제품으로 scene의 참조 없이 당신이 관계된 지역에 의해 규정된다. 기하보정된 영상은 흑백, multispectral. 색깔이나 pan-sharpened 제품들로 이용 가능하다.

소비자가 주문을 하면 우리는 주문을 만들기 위한 적당한 DEMs 와 GCPs를 가지고 있는지를 결정하기 위해 보관된 문서를 살펴본다.
만약 우리가 GCPs를 가지고 있지 않다면 우리는 우리가 GCPs를 수집하기로 계약한 수많은 회사들 가운데 하나와 접촉한다.
국제적으로는 SPOT5, RadarSat, 또는 다른 소스를 쓰는 반면에 미국에서 우리는 우선적으로 National Elevation Data에 의존한다. 이것은 주문의 지역에 따라 좌우된다.

퀵버드는 소비자가 제공하는 지원 정보가 기하보정된 영상 제품을 만드는데 적당한지를 결정하기 위해 소비자들과 1건 1건 당 개별적으로 같이 일한다.
기하보정된 영상 제품의 정확성은 기본적으로 DEMs 와 GCPs 질에 의해 결정되기 때문에 만약 자료가 소비자에 의해 조달된 것이라면 제품의 최종 정확성은 보증할 수 없다.

기본 영상은 가공되지 않은 제품으로 그것이 수집되었을 때의 공간적 해상도를 가지고 배송 된다. 기본 영상은 그것이 수집된 픽셀, 해상도로부터 가장 가까운 센티미터까지 resampling된다. 그러나 표준영상과 기하보정된 영상 제품은 지리적으로 참조된 제품들이다. 모든 기본, 표준, 기하보정된 영상 제품들은 전체 제품들을 가로지르는 동일한 픽셀을 가지고 있다.

기본 영상의 공간적 해상도는 영상이 수집되었을 때 off-nadir angle에 의해 좌우된다. nadir에 가깝게 수집된 영상은 멀리 수집된 영상보다 작은 Ground Sample Distance를 가진다.
다음 표는 panchromatic 영상에서 off-nadir angle와 Ground Sample Distance사이의 관계를 묘사하고 있다.

우리는 일반적으로 2 foot 대기 영상을 사용하는 소비자에게 foot 제품을 제공한다.
퀵버드 센서 디자인 때문에 우리 2 foot 제품은 1:12000축척에서의 전형적인 2 foot 대기 사진 제품들보다 좋은 해상도와 질(세부 식별 능력)을 가진다.
변환의 복합적인 방향과 진부한 대기 처리 취급이 효과적인 해상도를 퇴화 시키는 반면에 직접적인 디지털 수집과 첫 주문 resampling은 완전한 질과 해상도의 유지를 하게 해준다.

퀵버드는 해상도에서 영상을 수집하는데 그것은 61cm에서 72cm까지 다양하다.(0 to 25 등급 off-nadir)
고유 정보는 70cm픽셀 대신에 60cm픽셀로 resample됐을 때 더 분명해진다.
Resample이 영상 속의 더 많은 정보를 소개하지는 못해도 그것은 특징을 시각적으로 더욱 명백하게 해준다.
그래서 보이는 해상도의 변화를 사용하는 전문적 영상 분석가들이 영상에서 주요한 정보를 뽑아낼 수 있다.

퀵버드는 소비자에게 0° to 15° 또는0° to 25° 범위의 최대 off-nadir angle을 갖고 있는 주문 영상의 선택권을 제공한다.
0° to 15° off-nadir angle을 가진 영상들은 몇몇의 용도에는 잘 어울린다. 그러나 더 긴 수집 window가 요구된다.
기하보정된 영상과 pan-sharpened영상은 반드시 0º to 15° off-nadir range를 가져야 한다.

표준 영상 제품의 최소 주문 크기는 보관되어 있는 것들로는 25km²(10mi²)이고, 수행해야 할 것들로는 64km²(25mi²)이다.
이 작은 주문 크기는 당신이 정말로 완료할 필요가 있는 목표의 지역들만을 위해 당신이 주문하고 돈을 지불하게 해준다.
기본 영상의 최소 주문은 단일 scene이다.
기하보정된 영상의 최소 주문은 축척 1:12000제품에서는 100 km²이고 축척 1:25000제품에서는 150 km²이다.

기본 영상의 퀵버드 scene은 16.5km의 nadir에서 약 16.5km인데 이것은 272 km²(105mi²)이다. 25° off-nadir에서 기본 영상 scene크기는 375 km²(145 mi²)을 넘는다.

디지털 영상이 취득 되면 픽셀은 어떠한 정해진 좌표 grid로 정렬하지 않는다.
Resampling은 영상에 있는 픽셀을 좌표 grid로 정렬시키기 위해 필수적이다.
Resampling은 다음과 같은 작업을 수반한다.(from Lillesand and Kiefer, 원격탐사, 그리고 영상 설명, 3rd ed., Wiley, New York, 1994.):
1. 원래 영상의 각각의 요소의 좌표는 그들의 일치하는 지역의 새로운 좌표 grid로 변형된다.
2. 산출된 grid의 픽셀은 일반적으로 원래 영상의 픽셀에 겹쳐지지 않는다. 그러므로 명암도나 디지털숫자(DN)는 결국 결과grid의 셀에 지정되는데 이것은 원래의 grid에서 그것의 위치를 둘러싼 픽셀 값을 사용함으로써 결정된다.

Nearest-neighbor interpolation은 가장 간단한 resampling방법이다.
중앙이 새로운 픽셀 위치의 중앙에 가까운 원래 픽셀 값이 사용된다.
이 sampling방법은 픽셀이 본래의 명암도 값을 변경시키지 않는다. 이 방법은 어떤 averaging도 수행되지 않기 때문에 영상이 분해되거나 덩어리질 수 있다.
게다가 몇몇 자료는 원래 자료가 새로운 좌표 grid에 어떻게 관계되느냐에 따라 분실되거나 중복될 수 있다.
이 방법은 픽셀 값의 원래의 명암도를 바꾸지 않고 남겨두길 요구하는 소비자들이 선호한다.

2x2 bilinear interpolation은 더욱 계산을 요구하는 복잡성을 수반한다.
이 접근에서는 새로운 픽셀의 위치에 가까운 원래 영상의 4 픽셀(2x2 array)이 생각된다.
이 네 개의 픽셀에서 DNs는 새로운 픽셀의 값을 계산하기 위해 distance-weighted average를 사용함으로써 계산된다.
Bilinear interpolation은 nearest neighbor방법을 사용하는 영상보다 더 매끄러운 최종의 영상을 산출한다.
몇몇의 끝의 DN값은 분실될 수 있지만 끝이 덜 뚜렷한 결과가 생긴다.

4x4 cubic convolution은 더 정밀한 resampling기술이다.
여기서는 새로운 픽셀 위치에 가까운 원래 영상의 16픽셀을 생각한다.
이 16픽셀에서의 DNs는 다항계산을 사용하여 합성된다.
이 방법은 bilinear interpolation방법보다 약간 날카로운 끝 처리를 제공하는 반면 nearest neighbor방법 보다는 매끄러운 외관을 산출한다.

8-Point Sinc은 목적 픽셀의 값을 결정하기 위해 8 by 8 window안에서 sinc기능(sin x)/x 을 사용한다.
이론상으로 이것은 여기서 논의되고 있는 것들 중 가장 정밀한 resampling방법이다.

MTF Kernel은 목적 픽셀 값을 정하기 위해 8 by 8 픽셀 window를 사용한다.
이 방법은 사실상 현재 퀵버드 센서의 MTF응답으로 최대한 활용되고 있으며 날카로운 끝 부분 처리를 산출한다.

기본 영상, 표준 영상, 기하보정된 영상 tiles의 대략적인 파일 크기는 다음 표와 같다.