Przetwarzanie zobrazowań satelitarnych w programie ILWIS

Transkrypt

1 Przetwarzanie zobrazowań satelitarnych w programie ILWIS Krajowe warsztaty CASCADOSS Zastosowania oprogramowania Open Source GIS (FOSS4G ang. Free and Open Source Software for Geospatial) w ochronie przyrody lutego 2009, Warszawa

2 1. Wprowadzenie do pracy z programem ILWIS ILWIS (Integrated Land and Water Information System) to pakiet oprogramowania GIS o szerokim zastosowaniu w analizach przestrzennych (głównie hydrologicznych) bazujących na numerycznym modelu rzeźby terenu, jak równieŝ w analizach teledetekcyjnych. Program obsługuje dane w wielu formatach zarówno rastrowych, jak i wektorowych (import/eksport), umoŝliwia digitalizację, edycję, analizę, wizualizację (takŝe w 3D) oraz tworzenie map. Aplikacja wykorzystana moŝe być równieŝ jako narzędzie do analizy obrazów satelitarnych. Twórcą pakietu jest International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation (ITC) z Enschede (Holandia). Aplikacja powstała i była rozwijana w ramach projektów naukowych Instytutu. Pierwszą wersję programu wydano w 1988 r., ostatnią w 2005 r. Następnie zaprzestano wsparcia dla pakietu ILWIS. Od tego czasu jest on rozwijany jako oprogramowanie open source. Od czerwca 2007 r. nadzór nad aplikacją sprawuje firma 52 North Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH z siedzibą w Münster w Niemczech ( Jej główną misją jest promowanie koncepcji stosowania darmowego oprogramowania GIS w badaniach naukowych, edukacji, a takŝe działalności komercyjnej. Program jest obecnie udostępniany na licencji GNU General Public License. Oznacza to, iŝ aplikacja moŝe być dowolnie kopiowana oraz rozpowszechniana bez ograniczeń. Kod źródłowy oprogramowania moŝna natomiast modyfikować pod warunkiem, iŝ zostanie udostępniony pozostałym uŝytkownikom aplikacji na zasadach licencji open source. 2

3 Interfejs uŝytkownika charakteryzuje się przejrzystością i łatwością w obsłudze. Jego główne części to: Menu bar (pasek menu) Standard toolbar (standardowy pasek narzędzi) Object selection toolbar (pasek wyboru obiektów) Command line (wiersz poleceń) Operations/Navigator Panel (panel operacyjno-nawigacyjny) Catalog (katalog obiektów) Rysunek 1. Interfejs programu ILWIS. 3

4 2. Ćwiczenie z wykorzystaniem programu ILWIS 2.1 Cel ćwiczenia W ćwiczeniu wykonamy ciąg przetworzeń obrazu satelitarnego. Wyświetlimy obrazy zarejestrowane w róŝnych zakresach widma fal elektromagnetycznych. Po wstępnym przejrzeniu zobrazowań utworzymy kompozycję barwną (w kolorach zbliŝonych do naturalnych i w kolorach nierzeczywistych). Ćwiczenie zakończymy wykonaniem klasyfikacji obrazu metodą nadzorowaną i nienadzorowaną. 2.2 Dane Obrazy satelitarne, którymi się posłuŝymy obejmują północny fragment Polski obszar połoŝony w większości w obrębie województwa pomorskiego. Zobrazowania zostały wykonane z satelity LANDSAT w róŝnych zakresach widma fal elektromagnetycznych (światła widzialnego oraz podczerwieni). Obraz landsat1 przedstawia odbicie spektralne zarejestrowane w zakresie promieniowania niebieskiego (kanał 1), landsat2 w zakresie promieniowania zielonego (kanał 2), landsat3 - w zakresie promieniowania czerwonego (kanał 3), landsat4 w podczerwieni (kanał 4). 2.3 Wyświetlenie obrazu satelitarnego Rozpoczniemy od wyświetlenia oddzielnie obrazów satelitarnych z poszczególnych kanałów spektralnych. KaŜdy z obrazów wyświetlimy w odcieniach szarości wykorzystując ich 8-bitową rozdzielczość radiometryczną. 1. Uruchom program ILWIS, klikając na jego ikonkę. 2. Kliknij ikonę New Catalog na standardowym pasku narzędzi w celu otwarcia nowego okna Katalogu obiektów. Wybierz folder z danymi do ćwiczenia. Zatwierdź przyciskiem OK. 3. W oknie Katalogu, które zostanie otwarte kliknij dwukrotnie zestaw obiektów, a w kolejnym oknie jakie zostanie otwarte obraz rastrowy. 4

5 4. Wyświetli się okno Display Options-Raster Map. Zostaw domyślne wartości. GRAY oznacza skalę szarości, w której zostanie wyświetlony obraz. ZauwaŜ, Ŝe zakres moŝliwych wartości piksela jest od 0 (minimum) do 254 (maksimum). Kliknij OK. Obraz zostanie dodany do widoku. Rysunek 2. Obraz satelitarny z kanału 1 Landsata (zakres widma niebieskiego). 2.4 Przeglądanie obrazu satelitarnego 1. Wypróbuj moŝliwości zbliŝania obrazu narzędziem Zoom In i oddalania obrazu narzędziem Zoom Out. Kliknięcie ikonki Entire Map umoŝliwia wykonanie zbliŝenia obrazu na całą mapę. 2. ZbliŜ obraz tak, aby dobrze widoczne były poszczególne piksele obrazu. Za pomocą narzędzia wyboru Normal kliknij w róŝnych punktach na ekranie. Wyświetli się wartość DN (Digital Number) dla poszczególnych pikseli. Zwróć uwagę na relację między tymi wartościami a jasnością obrazu w danym punkcie. 5

6 Im jaśniejszy odcień, tym silniej obiekt odbija promieniowanie w danym zakresie widma. 3. Przy zbliŝeniu wypróbuj moŝliwości przesuwania obrazu za pomocą narzędzia Pan. MoŜesz równieŝ skorzystać z paska przewijania. 4. Podczas przesuwania kursorem myszy po wyświetlanym obrazie zwróć uwagę na pojawiające się na pasku w prawym, dolnym rogu okna współrzędne geograficzne (długość i szerokość). Ich odczytanie jest moŝliwe, gdyŝ obrazom z LANDSATA została nadana georeferencja, co oznacza, Ŝe zostały one zarejestrowane w układzie współrzędnych geograficznych. 2.5 Porównanie obrazów z róŝnych zakresów widma Przeprowadzimy analizę mającą na celu zaobserwowanie zróŝnicowania wielkości odbicia promieniowania elektromagnetycznego w poszczególnych kanałach spektralnych. 1. Przy wyświetlonym obrazie w zakresie widma niebieskiego landsat1, wyświetl równieŝ obrazy w zakresie widma zielonego landsat2, czerwonego landsat3 oraz podczerwieni landsat4. Dodaj je do widoku, przyjmując domyślną skalę barwną GRAY. 2. Wyświetlone zostaną obrazy w czterech zakresach widma. Ustaw okna tak, aby wszystkie cztery obrazy były, chociaŝ w części widoczne. MoŜesz przy tym zmienić wielkość okien. 3. Z menu File wybierz Open Pixel Information. 4. W wyświetlonym oknie wybierz menu File Add Map. Dodaj wszystkie cztery obrazy: landsat1, landsat2, landsat3, landsat4 do okna Pixel Information. 5. Mając otwarte na wierzchu okno Pixel Information zacznij teraz przesuwać kursor myszy nad jednym z wyświetlonych obok siebie obrazów. W oknie pokazywane są wartości DN dla danego punktu w czterech wybranych zakresach widma, czyli odczytywane z czterech obrazów jednocześnie. 6. Zamknij okna wyświetlonych obrazów oraz okno Pixel Information. 6

7 Rysunek 3. Porównanie wartości pikseli obrazu z kanałów 1,2,3 i Kompozycja barwna 1. Kompozycja barwna w kolorach zbliŝonych do naturalnych (RGB 321) W omawianej aplikacji moŝliwe jest zestawienie informacji z kilku kanałów spektralnych (zakresów promieniowania elektromagnetycznego) jednocześnie i utworzenie kompozycji barwnej (obrazu wielospektralnego). Kompozycja barwna w kolorach zbliŝonych do naturalnych to takie zestawienie obrazów, w którym zakresy widma 3 (czerwony), 2 (zielony) i 1 (niebieski) są wyświetlane w przestrzeni barw RGB, przy uŝyciu odpowiednio filtrów: czerwonego, zielonego i niebieskiego. Dzięki temu pokrycie terenu jest odwzorowane w kolorach zbliŝonych do rzeczywistych. Barwa wynikowa obrazu wielospektralnego w danym punkcie jest wypadkową intensywności barw czerwonej, zielonej i niebieskiej w poszczególnych zakresach widma. Kliknięcie w wybranym punkcie na obrazie powoduje wyświetlenie wartości piksela (DN) dla wszystkich trzech zakresów widma. 7

8 1. Aby utworzyć kompozycję barwną, na liście operacji Operation Tree, wybierz operację Image Processing Color Composite. 2. Wyświetlone zostanie okno operacji Color Composite, w którym wybierz pliki z zapisanymi obrazami: w zakresie widma czerwonego Red Band - landsat3, zielonego Green Band - landsat2 oraz niebieskiego Blue Band landsat1. Nadaj nazwę mapie wynikowej Output Raster Map: kompozycja_321. Kliknij Show. Tworzony jest nowy obraz. W tym czasie wyświetlone będzie okienko Progress Manager. 3. W oknie Display Options Raster Map, które zostanie wyświetlone, pozostaw domyślne wartości i zatwierdź OK. 4. Przejrzyj utworzoną kompozycję barwną, zbliŝając wybrane fragmenty terenu. Wody przybiorą barwę ciemnoniebieską lub zielonkawą, lasy ciemnozieloną, tereny uprawne brązową, zieloną lub Ŝółtą, pastwiska i łąki jasnozieloną, tereny zabudowane białą, szarą lub niebieskawą. ZróŜnicowanie barw w obrębie jednej klasy pokrycia terenu wynika z faktu, Ŝe nie są one jednorodne odmiennym odbiciem spektralnym charakteryzują się drzewa iglaste i liściaste, róŝne rodzaje upraw, zbiorniki wodne głębokie i płytkie itp. 8

9 Rysunek 4. Kompozycja barwna w kolorach zbliŝonych do naturalnych. 2. Kompozycja barwna w kolorach nierzeczywistych MoŜliwe jest utworzenie innych kompozycji barwnych niŝ kompozycja w kolorach zbliŝonych do naturalnych. WaŜną kompozycją barwną jest kompozycja w kolorach nierzeczywistych, w przypadku której w zestawieniu kompozycji biorą udział dwa zobrazowania z zakresu widma widzialnego (kanały 2 i 3), a takŝe zobrazowanie z kanału podczerwonego (4). Czerwony filtr zostaje uŝyty do wyświetlenia obrazu z kanału podczerwonego, zielony do kanału czerwonego, a niebieski do kanału zielonego. Obraz wynikowy przyjmuje nienaturalne barwy, jednak wykazuje pewne specyficzne cechy przydatne przy interpretacji. NaleŜy do nich wyraźnie czerwona barwa, w jakiej wyświetlona zostaje pokrywa roślinna. Roślinność przedstawia się w róŝnych odcieniach czerwieni, które, szczególnie przy duŝej rozdzielczości obrazu, pozwalają na zidentyfikowanie poszczególnych jej typów. Ponadto bardzo dobrze widoczne są wody, przedstawione w wyraźnie ciemnych barwach (czarnej lub ciemnoniebieskiej). 9

10 1. Aby utworzyć kompozycję barwną, na liście operacji Operation Tree, wybierz operację Image Processing Color Composite. 2. Wyświetlone zostanie okno funkcji Color Composite. W wyświetlonym oknie wybierz jako Red Band: landsat4, Green Band: landsat3 i Blue Band: landsat2. Nadaj nazwę mapie wynikowej Output Raster Map: kompozycja_432. Kliknij Show. Tworzony jest nowy obraz. W tym czasie wyświetlone będzie okienko Progress Manager. 3. W oknie Display Options Raster Map, które zostanie wyświetlone, pozostaw domyślne wartości i zatwierdź OK. 4. Przejrzyj utworzoną kompozycję barwną, zbliŝając wybrane fragmenty terenu. Porównaj, jaką barwę przyjmują te same formy pokrycia terenu na obrazie w kolorach zbliŝonych do naturalnych i w kolorach nierzeczywistych. Rysunek 5. Kompozycja barwna w kolorach nierzeczywistych. 10

11 2.7 Klasyfikacja obrazu satelitarnego Klasyfikacja obrazu satelitarnego to proces, w którym odnajdujemy zaleŝność między barwą obrazu reprezentowaną przez wartości pikseli a pokryciem terenu w danym miejscu. Ma to na celu wyodrębnienie w sposób moŝliwie jednoznaczny klas pokrycia terenu. Przykładowo w przypadku obrazu wielospektralnego złoŝonego z trzech kanałów, jeŝeli wartości pikseli w jednym miejscu wynoszą 34, 25, 117, w drugim 34, 24, 119 i wreszcie w trzecim 11, 77, 51, to dwa pierwsze piksele prawdopodobnie naleŝą do tej samej klasy pokrycia terenu, a trzeci do klasy innej. Istnieje wiele metod klasyfikacji. W jednym z podziałów wyróŝniane są metody nadzorowane i nienadzorowane. Te pierwsze dają zwykle lepsze wyniki, jednak wymagają dodatkowej wiedzy od osoby klasyfikującej na temat zaleŝności między wartościami pikseli, a rzeczywistymi klasami tematycznymi (pokrycia terenu). W ćwiczeniu wypróbujemy zarówno klasyfikację nadzorowaną jak i nienadzorowaną. 1. Klasyfikacja nadzorowana Proces klasyfikacji nadzorowanej składa się z dwóch faz. W pierwszej fazie osoba klasyfikująca uczy program, określając dla pewnej, ograniczonej liczby pikseli obrazu odpowiadające im klasy. W drugiej fazie podejmowania decyzji program samodzielnie klasyfikuje pozostałe piksele, korzystając z tak przygotowanego wzorca. Stosowany jest algorytm przyrównujący wartości wszystkich pikseli obrazu do wartości pikseli przydzielonych do poszczególnych klas w fazie treningowej. Ćwiczenie rozpoczniemy od fazy treningowej, w której zdefiniujemy klasy pokrycia terenu. Do kaŝdej z klas przydzielimy określoną liczbę pikseli, co do których mamy pewność, jak powinny być zaklasyfikowane. Utworzymy w ten sposób wzorce klas. W tej części ćwiczenia bazować będziemy jedynie na interpretacji wizualnej obrazu, chociaŝ większą pewność zyskalibyśmy dysponując dodatkową mapą lub wynikami prac terenowych. 11

12 1. Zaczniemy od zdefiniowania klas pokrycia terenu. Wybierz File Create Sample Set. 2. Pojawi się okno dialogowe Create Sample Set. Wpisz nazwę zestawu wzorcowego Sample Set: landsat_klasy. 3. Utworzymy teraz nowy zakres. Zakresy w programie ILWIS definiują klasy, wartości i identyfikatory uŝywane na odpowiadających im mapach lub w tabelach. Wybierz przycisk Create Domain, po prawej od listy rozwijanej Domain. 4. Pojawi się okno dialogowe tworzenia nowego zakresu Create Domain. Wpisz nazwę zakresu landsat_klasy i zatwierdź OK. 5. Pojawi się edytor klas zakresu Domain Class landsat_klasy. W edytorze kliknij przycisk Add Item. Wyświetli się okno dialogowe Add Domain Item. 6. Utwórz klasy, za kaŝdym razem wpisując nazwę Name i kod Code, a następnie zatwierdzając OK. UŜyj następujących nazw i kodów: Name Las UŜytek rolny Woda Zabudowa Code L U W Z 12

13 7. Po utworzeniu wszystkich klas, w oknie dialogowym edytora Domain Class kliknij przycisk Open Representation. 8. Otwarte zostanie okno dialogowe tworzenia graficznej reprezentacji dla zakresu - Representation Class. W oknie tym nadaj wybrany kolor z kaŝdej z czterech utworzonych klas. W tym celu kliknij dwukrotnie pole koloru przy nazwie danej klasy, a następnie wybierz odpowiedni kolor z listy rozwijanej. 9. Zamknij okna edytorów Representation Class oraz Domain Class i powróć do okna dialogowego Create Sample Set. 10. W oknie Create Sample Set, wybierz przycisk Create Map List, po prawej od listy rozwijanej Map List. Utworzysz teraz nową listę map. Lista map w programie ILWIS jest obiektem, który przechowuje odniesienia do zestawu map rastrowych, posiadających ten sam zakres oraz georeferencję (układ współrzędnych). Otwarte zostanie okno Create Map List. W oknie tym wybierz w polu po lewej stronie pliki map: landsat1, landsat2, landsat3 i landsat4. Dodaj je do pola po prawej stronie za pomocą strzałki >. W polu Map List nadaj nazwę nowej liście map: landsat_kanaly. Zatwierdź OK. Ponownie zatwierdź OK w oknie Create Sample Set. 13

14 11. Pojawi się okno Display Options Map List as ColorComp. Ustaw jako Red Band landsat3, jako Green Band landsat2, jako Blue Band landsat1. Resztę opcji pozostaw bez zmian. 12. Rozpocznie się proces edycji zestawu wzorców klas przydzielanie pikseli obrazu do poszczególnych klas. Pojawi się okno edytora Sample Set Editor oraz okienko dialogowe Sample Set Statistics. 14

15 Rysunek 6. Klasyfikacja nadzorowana edycja zestawu wzorców klas. 13. PrzybliŜ teraz narzędziem Zoom In obraz w oknie Sample Set Editor. ZbliŜ kilkukrotnie na mały fragment obrazu z wodą. Za pomocą narzędzia Normal zaznacz przeciągając lewym przyciskiem myszy niewielki fragment obrazu pokryty przez wodę. 14. Kliknij prawym przyciskiem myszy. Pojawi się lista rozwijana, z której wybierz Edit. Pojawi się okienko dialogowe Edit, w którym wybierz z listy rozwijanej klasę W woda. Zatwierdź OK. 15. W okienku Sample Statistics pojawią się teraz statystyki: w górnej części dla wszystkich wybranych pikseli objętych wodą, w jego dolnej części dla pikseli objętych wodą w obecnie wybranym polu. Są to następujące statystyki: Mean średnia wartość pikseli, StDev odchylenie standardowe wartości pikseli, Nr liczba pikseli mająca dominującą wartość, Pred dominująca wartość pikseli, Total całkowita liczba wybranych pikseli. 15

16 Rysunek 7. Klasyfikacja nadzorowana edycja zestawu wzorców klas. 16. Powtórz procedurę z kroków dla kilku innych obszarów wodnych, a następnie wykonaj te same czynności próbkując równieŝ po kilka obszarów leśnych, rolnych i zabudowanych. W ten sposób powstaną wzorce dla wszystkich wydzielonych klas. Następuje teraz faza podejmowania przez program decyzji o przydzieleniu wszystkich pikseli obrazu do którejś z klas, bazując na utworzonym zestawie wzorców klas (Sample Set). 17. Na liście operacji Operation Tree, dwukrotnie kliknij Image Processing Classify. 18. W oknie dialogowym Classification, które się pojawi wybierz jako Sample Set: landsat_klasy. Wybierz metodę klasyfikacji Box Classifier. Pozostaw domyślną wartość przelicznika Multiplication Factor. Wpisz nazwę mapy wynikowej Output Raster Map: Landsat_box. Klinij przycisk Show. Rozpocznie się proces klasyfikacji (w tym czasie wyświetlone będzie okno Progress Manager). 16

17 19. Pojawi się okno Display Options Raster Map. Kliknij OK. Wynik klasyfikacji zostanie wyświetlony. MoŜe on wyglądać np. w sposób taki jak na mapie poniŝej. 17

18 Rysunek 8. Przykładowy wynik klasyfikacji nadzorowanej. 20. Otrzymany wynik klasyfikacji moŝe nie być w pełni satysfakcjonujący, gdyŝ pokrycie terenu w poszczególnych miejscach moŝe zostać błędnie sklasyfikowane. Mogą równieŝ występować białe plamy w miejscach, gdzie program odnajduje piksele o wartościach, których nie jest w stanie przypisać jednoznacznie do Ŝadnej z klas. Na niezadowalający wynik mają wpływ takŝe błędy osoby klasyfikującej oraz nakładanie się wartości, jakie przyjmują piksele róŝnych klas uŝytkowania terenu w zestawie wzorcowym (zaleŝy to od właściwości obrazu satelitarnego). Błędy mogą być na tyle istotne, Ŝe konieczne będzie powtórzenie procedury tworzenia zestawu wzorcowego, wydzielenie większej liczby klas lub wybór odmiennej metody klasyfikacji. 2. Klasyfikacja nienadzorowana Klasyfikacja nienadzorowana jest znacznie szybsza w wykonaniu, lecz wyniki są zazwyczaj mniej wiarygodne. W tym przypadku program analizuje zakres wartości pikseli obrazu i grupuje te wartości w pewną liczbę klas. Klasy te nie są zdefiniowane tematycznie (np. 18

19 zabudowa, droga, łąka). Podział na klasy jest wykonywany jedynie na podstawie róŝnic w odpowiedzi spektralnej obiektów. Piksele o podobnych wartościach zostają przydzielone do tych samych klas. Istnieją róŝne algorytmy klasyfikacji nienadzorowanej. UŜytkownik programu moŝe zazwyczaj zdefiniować przybliŝoną liczbę klas, jaką chce się uzyskać, maksymalny zakres wartości w jednej klasie oraz minimalną róŝnicę wartości między klasami. 1. Z listy operacji Operation-Tree wybierz Image Processing Cluster (lub wybierz operację Cluster z listy operacji Operation-List). Otwarte zostanie okno Clustering. 2. W oknie Clustering wybierz jako mapy wejściowe pliki landsat_1, landsat_2 i landsat_3. Wybierz taką samą liczbę klas jak w przypadku klasyfikacji nadzorowanej Number of Clusters = Nazwij mapę wynikową Output Raster Map klas_nienadzor. Kliknij Show. Tworzona jest mapa wynikowa (w tym czasie wyświetla się okienko Progress Manager). MoŜe to potrwać dłuŝszą chwilę. 4. Pojawi się okno Display Options Raster Map. Zatwierdź domyślne wartości klikając OK. Wyświetlony zostanie obraz (mapa) z wynikami klasyfikacji. 19

20 Rysunek 9. Przykładowy wynik klasyfikacji nienadzorowanej. Po zakończeniu procesu klasyfikacji nienadzorowanej, od samego uŝytkownika zaleŝy znalezienie relacji między otrzymanymi klasami spektralnymi a klasami tematycznymi (pokrycia terenu). Często jednak występują problemy klasa tematyczna moŝe ulec podziałowi na kilka klas spektralnych, lub, co gorsza kilka klas tematycznych moŝe znaleźć się w jednej klasie spektralnej. 5. Porównaj otrzymane wyniki klasyfikacji nadzorowanej i nienadzorowanej, wyświetlając obie mapy. Gdy ukończysz ćwiczenie zamknij mapy. źródło danych: obrazy wykonane z satelity LANDSAT ze skanerem TM o rozdzielczości przestrzennej 30 m,