Porównanie wyników klasyfikacji obrazów satelitarnych HYPERION i ALI

• Autorzy: Hejmanowska B.

Warianty tytułu

EN

Comparison of HYPERION and ALI satellite imagery classification

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem przeprowadzonych badan było porównanie wyników klasyfikacji obrazów satelitarnych - hiperspektralnych: HYPERION i wielospektralnych: ALI, zarejestrowanych w zakresach spektralnych podobnych do obrazu: LANDSAT. Testy prowadzono na obszarze leżącym na wschód od aglomeracji krakowskiej, dla którego dysponowano obrazami z platformy EO – 1 zarejestrowanymi w 2006 roku, dzięki projektowi KBN (nr 3T 09D 09429). W badaniach wykorzystano oprogramowanie specjalistyczne (ENVI 4.1) dedykowane opracowaniom danych teletedetekcyjnych. Obrazy HYPERION zostały wstępnie przetworzone w celu usunięcia zakłóceń spowodowanych wpływem atmosfery i tzw. efektem „smiling”. Klasyfikacje przeprowadzono tylko metodami tradycyjnie wykorzystywanymi w przetwarzaniu obrazów wielospektralnych, czyli za pomocą klasyfikacji nienadzorowanej i nadzorowanej. Założenie metodyczne porównania wyników klasyfikacji polegało na wykorzystaniu dla obu obrazów tych samych uczących pól treningowych i podobnych pól kontrolnych wykorzystywanych do oceny dokładności. Ponadto wszystkie parametry zastosowanych algorytmów były równie_ identyczne dla obu obrazów. Pola treningowe i testowe wybierano manualnie z wykorzystaniem kompozycji barwnych. W trakcie prowadzenia testów zaistniała konieczność zredukowania liczby analizowanych kanałów obrazu HYPERION, ponieważ w przeciwnym razie nie uzyskiwano zadawalających wyników klasyfikacji. W takim przypadku dokładność klasyfikacji obrazu HYPERION była wyższa ni_ dokładność klasyfikacji obrazu ALI. Natomiast wynik klasyfikacji wszystkich kanałów obrazu HYPERION albo w ogóle był nie do zaakceptowania, albo wynik klasyfikacji był znacznie gorszy ni_ w przypadku ALI i ograniczonej liczby kanałów HYPERION.

EN

The main aim of the research was to compare the results of satellite image classification: HYPERION and ALI, recorded in a spectral range similar to LANDSAT. Analyses were performed using the test area to the east of Krakow. Satellite iamges were obtained in 2006 thanks to scientific project KBN (no. 3T 09D 09429). The image processed with ENVI. HYPERION was initially preprocessed to remove so-called atmospheric effects, and so-called “similing” effect. The classification was performed using conventional spectral methods: unsupervised and supervised classification. The background of the comparison was applied in the same training and control area, and the same parameters of classification. Training and control areas ware selected using colour compositions. In the research, a need to reduce the amount of HYPERION channels emerged, otherwise the classification results would not be possible to interpret. In such case, the accuracy of HYPERION channel reduction classification was higher than that of ALI. The result of classification of all HYPERION image channels, however, was either completely unacceptable, or the classification result was much worse than in the case of ALI and limited number of HYPERION channels.

Słowa kluczowe

PL

klasyfikacja obrazu; HYPERION; ALI

EN

image classification; HYPERION; ALI

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 17a
• Strony: 291--300
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Hejmanowska B.

• Katedra Geoinformacji, Fotogrametrii i Teledetekcji Środowiska, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, AGH, Kraków

Bibliografia

• 1. Hejmanowska B., Drzewiecki W., Głowienka E., Mularz S., Zagajewski B., Sanecki J., 2006., Próba integracji satelitarnych obrazów hiperspektralnych z nieobrazowymi naziemnymi danymi spektrometrycznymi na przykładzie Zbiornika Dobczyckiego, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 16, Stare Jabłonki 2006 Głowienka Ewa – rozprawa doktorska (w przygotowaniu)
• 2.Goodenough D.G., Bhogal, A.S., Dyk A., Hollinger A., Mah Z., Niemann K.O., Pearlman J, Chen H., Han T., Love J., McDonald S., 2002, Monitoring forests with Hyperion and ALI, Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2002. IGARSS apos;02. 2002 IEEE International Volume 2, Issue , 2002 Page(s): 882 - 885 vol.2
• 3.Orłowski A. 2007., Testowanie metod przetwarzania obrazów satelity ALI dla potrzeb kartowania typu pokrycia terenu – niepublikowana praca dyplomowa
• 4.Plita H. 2007., Testowanie metod przetwarzania obrazów satelity HYPERION dla potrzeb kartowania typu pokrycia terenu – niepublikowana praca dyplomowa
• 5.Foody G.M., Mathur A., Sanchez-Hernandez C., Boyd D. S., 2006., Training set size requirements for the classification of a specific class, Remote Sensing of Environment, 104, 2006, 1-14
• 6.White A.W, Crawford M., Erzurumlu S.,Tremblay T., Jay Raney J. 2007., Evaluation of EO-1 ALI Data Through an Analysis of Land Cover and Land Use and Local Impacts of Hurricane Iris in Belize, Central America (http://eo1.gsfc.nasa.gov/new/validationReport/
• 7.Technology/Documents/Tech.Val.Report/Science_Summary_White.pdf2007)
• 8. Praca została wykonana w ramach badan statutowych AGH nr 11.11.150.459