Podstawy Geomatyki Wykład VI Teledetekcja 2. Remote sensing methods based on multispectral satellite images (passive methods)

Transkrypt

1 Podstawy Geomatyki Wykład VI Teledetekcja 2 Remote sensing methods based on multispectral satellite images (passive methods)

2 Obrazowanie optyczne Podstawowa metoda teledetekcji pasywnej zobrazowania multispektralne Metody pasywne: Monitoring możliwy tylko w dzień Metoda ekstremalnie zależna od warunków pogodowych (głównie pokrycia chmurami) Właściwości zobrazowań optycznych Własności obrazów optycznych: Oparte na naturalnych źródłach promieniowania elektromagnetycznego, takich jak Słońce, powierzchnia ziemi lub atmosfera. Pasywna teledetekcja dostarcza informacji o temperaturze powierzchni Ziemi i atmosfery, profilach pionowych stężeń składników atmosferycznych, a także służy do pomiaru bilansu energetycznego w górnej granicy atmosfery. Pozwala rozpoznać rodzaj i skład powierzchni Ziemi, co ma szczególne znaczenie w poszukiwaniach minerałów wykazujących okruszcowanie na powierzchni.

3 Właściwości zobrazowań optycznych Obecnie większość zobrazowań ma postać obrazów cyfrowych. Powstaje on poprzez podzielenie obrazu na małe obszary o równych rozmiarach i kształcie, zwane elementami obrazu (pikselami), które reprezentują jasność każdego obszaru poprzez przypisaną mu wartość numeryczną. Zakrez np. [0-255] Kamery cyfrowe (tj. czujniki, które rejestrują energię elektromagnetyczną) elektronicznie rejestrują energię jako tablicę liczb w formacie cyfrowym. Rozdzielczość przestrzenna (spatial resolution) : Rozdzielczość przestrzenna określa rozmiar piksela, który jest pojedynczym elementem obrazu. Decyduje o wielkości najmniejszego obiektu widocznego na zdjęciu. (IFOV -Instantaneous Field of View A) B=C * A

4 Landsat and IKONOS comparison Rozdzielczość czasowa (temporal resolution): Rozdzielczość czasowa określa, co ile dni, dla danego satelity, można uzyskać zobrazowanie dla tego samego obszaru wykonywane pod tym samym kątem. Satelita może wykonać to zobrazowanie z tego samego miejsca lub z innego Początkowo rozdzielczość czasu wynosiła kilka dni (16 dni dla satelity Landsat). Pozyskiwania obrazów z sąsiednich orbit znacznie zwiększa rozdzielczość czasową (krótszy czas powrotu).

5 Rozdzielczość radiometryczna (radiometric resolution): Rozdzielczość radiometryczna opisuje cyfrowy sposób zapisu informacji. Odcienie szarości są zwykle rejestrowane jako obrazy 8-bitowe (256 ton szarości). Dostępne są także 11-bitowe zdjęcia satelitarne o wysokiej rozdzielczości (2048 ton szarości). Kolorowe obrazy mogą mieć od 8 do nawet 24 bitów (16,7 miliona kolorów). Rozdzielczość widmowa (spectra resolution) Rozdzielczość widmowa opisuje zdolność czujnika do definiowania dokładnych przedziałów długości fali. Im dokładniejsza rozdzielczość widmowa, tym węższy zakres długości fali dla konkretnego kanału lub pasma. Charakterystyki widmowe (krzywe emisyjności widmowej), charakteryzują współczynnik odbicia i / lub emisyjność obiektu (np. skały) w różnych zakresach długościach fal. Duża rozdzielczość umożliwia pomiar tej krzywej.

6 Obrazy multi- i hiperspektralne Pasmo widmowe(spektralne, spectral band) wąski zakres widma elektromagnetycznego zarejestrowanego jako pojedynczy obraz. Obrazowanie multispktralne (wielospektralne) jednoczesna rejestracja obrazu w wielu zakresach widmowych -dla każdego zakresu tworzony jest oddzielny obraz. Typy obrazowań wielospektralnych: Multispektralne(LANDSAT, Aster) Wielospektralne(MODIS) Hiperspektralne(HyMap) Ultraspektralne(HYPERION) Landsat 8 (11 kanałów) Landsat7 (8 kanałów) Aster (14 kanałów)

7 Modis Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, pol.: spektroradiometrobrazujący średniej rozdzielczości) wielospektralny skaner optyczno-mechaniczny satelitów Terra i Aqua. Rejestruje promieniowanie elektromagnetyczne w 36 kanałach obejmujących zakres 0,46-14,39 μm.

8 HyMapto czujnik obrazowania hiperspektralnego, który został opracowany w Australii i jest produkowany przez IntegratedSpectronics. Dane HyMapzawierają 126 pasm widmowych obejmujących przedział długości fali 0,45 2,5 μmi rozdzielczość przestrzenną 5 metrów. Jest to jeden z niewielu czujników hiperspektralnych, który został wdrożony komercyjnie, a zatem jest obecnie przedmiotem wielu badań w dziedzinie obserwacji Ziemi. Hyperion to hiperspektralny instrument do obrazowania o wysokiej rozdzielczości umieszczony na satelicie EO-1. Obrazuje powierzchnię Ziemi w 220 ciągłych pasmach widmowych o wysokiej dokładności radiometrycznej, obejmujących obszar od 400 nmdo 2,5 µm, przy rozdzielczości gruntu 30 m. Dzięki tej dużej liczbie pasm widmowych można zobrazować i dokładnie sklasyfikować złożone ekosystemy lądowe. Charakterystyki (krzywe) widmowe Krzywe widmowe -charakterystyka współczynnika odbicia w zależności od długości fali. Zakłada się, że krzywe widmowe poszczególnych badanych obiektów wykazują wystarczające różnice, aby je rozróżnić.

9 Charakterystyki (krzywe) widmowe Krzywe widmowe są również definiowane dla poszczególnych minerałów i skał. Charakterystyki (krzywe) widmowe Krzywe widmowe są mierzone za pomocą specjalistycznego sprzętu (spektrometru) w terenie lub w laboratorium.

10 Charakterystyki (krzywe) widmowe Krzywe widmowe są porównywane z obrazami uzyskanymi przez satelitę. Analiza musi być poprzedzona korektą radiometryczną w zależności od rodzaju analizy. Wartości pikseli obrazu uzyskanego przez satelitę są korygowane by uwzględnić procesy modyfikujące promieniowanie w górnej granicy atmosfery (Top of Atmospherecorrection) o otrzymać rzeczywisty współczynnik odbicia od powierzchni Ziemi. Przetwarzanie obrazów satelitarnych Każdy projekt związany z przetwarzaniem danych satelitarnych wymaga indywidualnego podejścia. Dane wejściowe i metody przetwarzania należy wybrać w zależności od celu badania, rozdzielczości i dokładności oczekiwanego wyniku. Główne operacje przetwarzania obrazów satelitarnych / lotniczych: Korekcja radiometryczna (ToAlub odbicie powierzchniowe) Korekcja geometryczna Analizy mające na celu wydobycie jak największej ilości informacji o obiekcie / zjawisku

11 Przykład kalibracji radiometrycznej

12 Przetwarzanie obrazów satelitarnych Każdy projekt polegający na przetwarzaniu korekcji geometrycznej polega na usunięciu zniekształcenia obrazu i dopasowaniu obrazu do mapy. Zniekształcenia są spowodowane między innymi przez ruch samolotu lub satelity. Obrazy miltispektralne kompozycje barwne Kompozycje zespołów umożliwiają łatwiejsze rozpoznawanie funkcji terenu na zdjęciach satelitarnych. W zależności od zakresów widmowych, z których składa się kompozycja, widoczne są inne elementy środowiskowe obserwowanej sceny. Możemy wyróżnić podstawowe kompozycje kolorystyczne (1 - kanał niebieski, 2 - kanał zielony, 3 -kanałowy czerwony, 4 -bliski podczerwień, 5 -średni podczerwień, 6 -termiczny, 7 -średni podczerwień, 8 -obraz panchromatyczny; Landsat7): 321(kolory naturalne) 432(Służy między innymi do analizy rozkładu, ilości i rodzaju roślinności. Roślinność na tej kompozycji jest oznaczona kolorem czerwonym, co pozwala na odróżnienie terenów zielonych od pozostałych szczegółów pola.) 742

13

14 Przetwarzanie obrazów cyfrowych - metody Istnieją dwa podejścia: Wzmacnianie widmowe obrazu satelitarnego: - Zmień jasność piksela w danym paśmie na podstawie jasności tego samego piksela zarejestrowanego w innych pasmach - Celem jest podkreślenie tych relacji między kanałami widmowymi, które są istotne dla danego obiektu Ważenie: - podzielenie wartości jasności danego piksela zarejestrowanego w jednym paśmie przez wartość jasności tego samego piksela w innym paśmie - Podkreślanie różnic w intensywności odbijania promieniowania przez niektóre obiekty Usuwanie różnic spowodowanych zmianami w odbiciu promieniowania spowodowanym reliefem Aby poprawić możliwości cyfrowej analizy obrazu, tworzonych jest wiele indeksów w oparciu o wyżej wymienione metody. Jeden taki indeks to np. NDVI (znormalizowany indeks roślinności)

15 Przetwarzanie obrazów cyfrowych indeks NDVI NDVI (NormalizedDifferenceVegetationIndex) jest indeksem stosowanym w badaniu stanu roślinności. Współczynnik odbicia w paśmie bliskiej podczerwieni = + Współczynnik odbicia pasma czerwonego Im wyższy wskaźnik NDVI, tym bardziej zielone są rośliny. Oznacza to, że rośliny zawierają więcej chlorofilu, który jest odpowiedzialny za absorpcję czerwonego promieniowania i zawierają więcej miękiszu, odbijającego promieniowanie podczerwone. Ujemne wartości indeksu zwykle występują w przypadku obiektów nieożywionych. Wartości ujemne bliskie -1 są charakterystyczne dla wody. Wartości dodatnie bliskie 0 są charakterystyczne dla odsłoniętych gleb Średnie wartości (od 0,4 do 0,8) NDVI występują dla zdrowej roślinności (w pełni w sezonie wegetacyjnym) Wartości 0,3-0,4 są charakterystyczne dla ubogiej lub suchej roślinności. Przykład indeksów NDVI

16 Satellites LANDSAT (NASA i USGS): LANDSAT 7: pixelsizefrom 15 to 60 m, Landsat 8 IKONOS: 1999 /resolution from 1 to 4 m/ QuickBird 2: 2001 /resolution from 0,61 to 2,44 m/ SPOT: 1986 (newest mission: 2002 ) /SPOT 5: resolution from 2.5 m/ GeoEye: 2008 /resolution from 0,5 m/ Sentinel-2: 2015/resolution from 10 m/ images.miarroba.com Landsat Właściciel: NASA Koszt 85 mln USD Umieszczony na orbicie od 2013 roku (dołączył do satelity Landsat7, który jest na orbicie od 1999 r.) Wykonuje około 400 zdjęć dziennie Czas powrotu: 16 dni Wysokość orbity 705 km Wielkość sceny: 170 km x 185 km Rozdzielczość przestrzenna: od 15 m do 100 m Rozdzielczość radiometryczna: 12 bitów (4095) Dane dystrybuowane bezpłatnie Pozwala badać różne procesy zachodzące na Ziemi - zjawiska naturalne, katastrofy, konsekwencje zmian klimatu lub działalność człowieka.