Studies on pansharpening and object-based classification of Worldview-2 multispectral image

• Autorzy: Wyczałek I. , Wyczałek E.

Warianty tytułu

PL

Badania nad wyostrzeniem i klasyfikacją obiektową wielospektralnego obrazu Worldview-2

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The new information contained in four additional spectral bands of high-resolution images from the satellite sensor WorldView-2 should provide a visible improvement in the quality of analysis of large-scale phenomena occurring at the ground. Selected part of the image of Poznan was analyzed in order to verify these possibilities in relation to the urban environment. It includes riverside green area and a number of adjacent buildings. Attention has been focused on two components of object-oriented analysis – sharpening the image and its classification. In terms of pansharpening the aim was to obtain a clear picture of terrain objects in details, what should lead to the correct division of the image into homogenous segments and the subsequent fine classification. It was intended to ensure the possibility of separating small field objects within the set of classes. The task was carried out using various computer programs that enable the development and analysis of raster data (IDRISI Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) and some own computational modules. The main scientific objective of this study was to determine how much information from new spectral image layers after their pansharpening affects the quality of object-based classification of land cover in green and building areas of the city. As a basis for improving the quality of the classification was above mentioned ability of using additional data from new spectral bands of WorldView-2 image. To assess the quality of the classification we used test that examines only the uncertain areas of the picture, that is these which lie on differently classified types of land cover. The outcome of assessment confirmed the thesis of the positive albeit small impact of additional spectral channels on the result of object-based classification. But also pansharpening itself only slightly improves the quality of classified image.

PL

Nowa informacja zawarta w czterech dodatkowych kanałach spektralnych wysokorozdzielczych obrazów z sensowa satelity WorldView-2 powinna zapewnić widoczną poprawę jakości analizy wielkoskalowych zjawisk zachodzących na ziemi. Analizowano wybrany fragment obrazu Poznania w celu sprawdzenia tych możliwości w odniesieniu do środowiska miejskiego. Obejmuje on nadrzeczną zieleń, obiekty sportowe i szereg sąsiednich budynków. Uwagę skoncentrowano na dwóch elementach analizy obiektowej – wyostrzeniu obrazu i jego klasyfikacji. Z punktu widzenia pansharpeningu celem było uzyskanie czystego obrazu szczegółów obiektów terenowych, co powinno doprowadzić do prawidłowego podziału obrazu na jednorodne segmenty i jego późniejszej szczegółowej klasyfikacji. To miało zapewnić możliwość oddzielenia małych obiektów terenowych w granicach zbioru klas. Zadanie zostało przeprowadzone za pomocą różnych programów komputerowych, które pozwalają na opracowanie i analizę danych rastrowych (Idrisi Andes, ESRI ArcGIS 9.3, eCognition Developer 8) i kilku własnych modułów obliczeniowych. Głównym celem naukowym tego studium było określenie, jak bardzo informacja z nowych warstw obrazu spektralnego po jego wyostrzeniu wpływa na jakość opartej na obiektach klasyfikacji pokrycia terenu naturalnych i zabudowanych fragmentów krajobrazu miieskiego. Jako podstawa do poprawy jakości klasyfikacji była wyżej wskazana możliwość korzystania z dodatkowych danych z nowych kanałów spektralnych zobrazowania WorldView-2. Aby ocenić jakość klasyfikacji wykorzystaliśmy test, który sprawdza tylko niepewne obszary obrazu, to jest te, które znajdują się pomiędzy różnymi rodzajami pokrycia terenu. Wynik oceny potwierdza tezę o pozytywnym choć niewielkim wpływie dodatkowych kanałów spektralnych na wynik klasyfikacji obiektowej. Ale także sam pansharpening tylko nieznacznie poprawia jakość klasyfikacji obrazu. Najlepsze wyniki dała klasyfikacja bazująca na ważonej, hipersferycznej transformacji przestrzeni barwnej (HCS/W).

Słowa kluczowe

EN

WorldView-2; multispectral pansharpening; object-based classification

PL

WorldView-2; pansharpening wieloaspektralny; klasyfikacja obiektowa

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. Spec.
• Strony: 109--117
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Wyczałek I.

• Instytut Inżynierii Lądowej, Zakład Geodezji, Politechnika Poznańska

autor

Wyczałek E.

• Katedra Melioracji, Kształtowania Środowiska i Geodezji, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu

Bibliografia

• Blaschke T., 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS Journal of Photogram. and Remote Sensing, Vol. 65(1), s. 2-16.
• Carvalho M. V. A., Kux H. J. H., Florenzano T. G., 2012. Urban land cover classification with WorldView-2 images using Data Mining and Object-Based Image Analysis. Proceedings of the 4th GEOBIA, May 7-9, 2012 - Rio de Janeiro - Brazil. s. 431-436.
• Padwick C., Deskevich M., Pacifici F., Smallwood S., 2010. Worldview-2 Pansharpening. In Proceedings of ASPRS Annual Conference, San Diego, CA, USA, 26–30 April 2010.
• Powell R., Roberts D. A., Dennison P. E., Hess L., 2007. Sub pixel mapping of urban land cover using multiple end member spectral mixture analysis. Manaus, Brazil. Remote Sensing of Environment, Vol. 106(2), s. 253-267.
• White Paper, 2009. The Benefits of the 8 Spectral Bands of WorldView-2. http://worldview2.digitalglobe.com/docs/WorldView-2_8-and_Applications_Whitepaper.pdf
• Wyczałek I., Wyczałek E., Królewicz S., 2010. Ocena i pierwsze próby analizy 8-kanałowego obrazu wysokiej rozdzielczości z satelity WorldView-2. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji (Archives of Photogrammetry, Cartography and Remote Sensing). Vol. 21, s. 471-480.
• Zhang Y., 2004. Understanding image fusion. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 70 (6), s. 657-661.