Selekcja i przetwarzanie wzmocnionych przestrzennie obrazów wielospektralnych Landsat TM – porównanie wyników opartych o dane scalone i dane źródłowe

• Autorzy: Pirowski T , Szczasiuk G.

Warianty tytułu

EN

Selection and processing of the spatial enhanced multispectral Landsat TM images – comparison between the results from merged and source data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W publikacji przedstawiono wyniki badań związanych z integracją danych spektralnych (Landsat) z obrazami panchromatycznymi o wyższej rozdzielczości przestrzennej (IRS). W pierwszym etapie porównano zgodność - przedstawionych we wcześniejszych publikacjach rankingów metod integracji: formalnej (Pirowski, 2009) i wizualnej (Pirowski, 2010). Zestawienie wykazało duże różnice w ocenie stopnia zniekształcenia informacji spektralnej generowanej przez poszczególne metody integracji. Natomiast potwierdziła się zgodność rankingów w aspektach związanych z oceną stopnia wzmocnienia przestrzennego syntetycznych obrazów. Za najlepsze metody, uzyskujące w obu rankingach wysokie noty, uznano HPF i LCM.. Wybranych pięć metod integracji - HPF, LCM, IHS, PCA i WMK - poddano testom praktycznym: analizie potencjału informacyjnego kompozycji barwnych, progowaniu oraz wagowaniu międzykanałowemu. Wstępne badania wskazują, iż żaden z algorytmów scalania nie daje produktu uniwersalnego. W zależności od zastosowanej techniki przetwarzania danych optymalne wyniki uzyskuje się bazując na obrazach pochodzących z różnych metod integracji. Pośrednio oznacza to, że opracowane rankingi nie przekładają się na aspekty praktyczne – metody, wskazane w nich jako najlepsze, wypadają w niektórych testach relatywnie słabo, i odwrotnie. Jeśli ta wstępna konkluzja się potwierdzi, oznaczać to będzie konieczność zrewidowania metod oceny scalonych obrazów.

EN

The paper presents results of merging lower-resolution spectral data (Landsat, 30m) with panchromatic images of higher spatial resolution (IRS 5.8m). During the first stage of the research, thirty methods of merging satellite data (including their variants) have been tested. The first assessment was based on statistical measures covering spectral distortion and spatial enhancement of pansharpened images. The second assessment was based on the color composite factors essential for photo interpretation. Comparing both obtained ranks of methods revealed substantial differences in their assessed spectral distortion. On the other hand, there appeared similarities in the obtained values for the spatial enhancement of pansharpened images. The reasons of such discrepancies were defined. The research allowed appointing the HPF (High Pass Filter) and LCM (Local Correlation Modeling) methods as the best according to the tested factors. In the second part of the research, the applicability of the selected methods was tested. Information content of color composites was analyzed as well as tresholding and band ratioing. In the tests there were used images fused through five merging methods: HPF, LCM, IHS (Intensity, Hue, Saturation), PCA (Principal Components Analysis) and WMK (based on band ratioing and having specific photo interpretation features). The findings of the research suggest that none of the merging algorithms provide universal solution. Depending on the data processing technique used, the best results are based on images obtained from various integration methods. It means that the method ranks do not correspond with method applicability. Methods appointed as the best ones obtain poor results in some tests and methods which came low in the rank received high rank in some tests. If this conclusion becomes confirmed, it might be necessary to revise the assessment methods of merged images.

Słowa kluczowe

PL

integracja danych teledetekcyjnych; LANDSAT; IRS; przetwarzanie obrazowe; kompozycje barwne RGB

EN

fusion of remotely-sensed images; Landsat; IRS; image data processing; RGB image composites

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 25
• Strony: 155--167
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz.

Twórcy

autor

Pirowski T

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

autor

Szczasiuk G.

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

Bibliografia

• 1. Adamczyk J., Będkowski K.: Metody cyfrowe w teledetekcji, Wyd. SGGW, Warszawa 2007.
• 2. Aiazzi B., Alparone L., Baronti S., Pippi I., 1999. Fusion of 18 m MOMS-2P and 30 m Landsat TM multispectral data by the generalized laplacian pyramid, Int. Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 32, s. 116-122.
• 3. Béthune S., Muller F., Donnay J. P., 1998: Fusion of multispectral and panchromatic images by local mean and variance matching filtering techniques, Proceedings of Fusion of Earth Data, Sophia Antipolis, Nice, France, s. 31-37. National Remote Sensing Agency, Hyerabad.
• 4. Beauchemin M., Fung K. B., On Statistical Band Selection for Image Visualization, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 67, No. 5, May 2001, pp. 571-574.
• 5. Chavez P. S., Jr., 1986. Digital Merging of Landsat TM and digitized NHAP data for 1:24,000-scale image mapping, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 52, No. 10, s. 1637-1646.
• 6. Cliché G., F. Bonn, P. Teillet, 1985: Integration of the SPOT panchromatic channel into its multispectral mode for image sharpness enhancement. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 51, No. 3, s. 311-316.
• 7. Cochrane R., Lasselin D., 1992. Production over urban environment of a rectified and enhanced natural color image : a simple methodology for processing SPOT panchromatic and multispectral data on microcomputer. MULTISCOPE software in Remote sensing and insular environments in the Pacific: integrated approaches, ORSTOM 1992, s. 425-447.
• 8. Gens R., Verkedy Z., Pohl C., 1998. Image and data fusion – concept and implementation of a multimedia tutorial, Proceedings of the Second International Conference on Fusion of Earth Data, Sophia Antipolis, France.
• 9. Hallada W. A., Cox S., 1983: Image sharpening for mixed spatial and spectral resolution satellite systems. Proc. Of the 17th International Symposium on Remote Sensing of Environment, 9-13 May, s. 1023-1032.
• 10. Hill J., Diemer C., Stöver O., Udelhoven Th., 1999. A local correlation approach for the fusion of remote sensing data with different spatial resolutions in forestry applications. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 32, Part 7-4-3 W6, Valladolid, Spain.
• 11. Lewiński S., 2001. Zastosowanie transformacji RGB-HIS w przetwarzaniu zdjęć satelitarnych, Teledetekcja Środowiska, nr. 32, W-wa.
• 12. Mróz M., Szumiło M., 2005. Metody i podejścia stosowane w integrującym przetwarzaniu obrazów teledetekcyjnych pozyskanych za pomocą różnych sensorów, Acta Scientiarum Polonorum 4(1), s. 17-28, Geodezja i Kartografia, Wrocław.
• 13. Mularz S., Pirowski T., 2006. Aspekty metodyczne integracji danych teledetekcyjnych w oparciu o metodę IHS i jej modyfikacje. Zeszyty naukowe AGH, „Geodezja”, T.12, z.2, cz.1, s. 330-332.
• 14. Munechika C. K., Warwick J. S., Salvaggio C., Schott J. R., 1993. Resolution enhancement of multispectral image data to improve classification accuracy, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 59, No. 1, s. 67-72.
• 15. Osińska-Skotak K., 2006, Potencjał interpretacyjny zdjęć wysokorozdzielczych – wpływ metody łączenia danych MS i PAN na wartość interpretacyjną zdjęć VHR, Materiały Sesji Naukowej z okazji 85-lecia Wydziału Geodezji i Kartografii Politechniki Warszawskiej, 161-174, ISBN: 83-727-623-5.
• 16. Osińska-Skotak K., 2012, Ocena przydatności różnych metod integracji obrazów panchromatycznych i wielospektralnych w odniesieniu do zobrazowań WorldView-2. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 24, s. 231-244; Warszawa.
• 17. Pirowski T., 2006. Integracja danych teledetekcyjnych pochodzących z różnych sensorów - propozycja kompleksowej oceny scalonych obrazów. Geoinformatica Polonica, z. 8, s. 78-87, Kraków.
• 18. Pirowski T., 2009: Ranking metod integracji obrazów teledetekcyjnych o różnej rozdzielczości – ocena formalna scalenia danych Landsat TM i IRS-PAN, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 20, s. 343-357.
• 19. Pirowski T., 2010: Ranking metod integracji obrazów teledetekcyjnych o różnej rozdzielczości – ocena walorów fotointerpretacyjnych scalenia danych Landsat TM i IRSPAN, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 21, s. 327-340.
• 20. Pirowski T., Bobek G., 2007: Podwyższanie rozdzielczości przestrzennej obrazów wielospektralnych IKONOS – statystyczne i wizualne porównanie wyników otrzymanych różnymi formułami, Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 17b, s. 649-660.
• 21. Pradines D., 1986. Improving SPOT images size and multispectral resolution, Proceedings of the S.P.I.E. Earth Remote Sensing using Landsat Thematic Mapper and SPOT Systems, Innsbruck, Austria, 15-17 April, Vol. 660, s. 98-102.
• 22. Price J. C., 1987. Combining panchromatic and multispectral imagery from dual resolution satellite instruments, Remote Sensing of Environment, Vol. 21, s. 119-128.
• 23. Ranchin T., Wald L., 2000. Fusion of high spatial and spectral resolution images: the ARSIS concept and its implementation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 66., s. 49-61.
• 24. Richards J. A, Jia X., Remote Sensing Digital Image Analysis An Introduction, Springer-Verlag 2006.
• 25. Shettigara V. K., 1992. A generalized component substitution technique for spatial enhancement of multispectral images using a higher resolution data set, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 58, No. 5, s. 561-567.
• 26. Wiemker R., Prinz B., Meister G., Franck R., Spitzer H., 1998. Accuracy assessment of vegetation monitoring with high spatial resolution satellite imagery. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 32, Part 7, s. 285-292.
• 27. Zhang J., 2010; Multi-source remote sensing data fusion: status and trends; International Journal of Image and Data Fusion; s. 5-24.
• 28. Zhang Y., 1999. A new merging method and its spectral and spatial effects, International Journal of Remote Sensing, Vol. 20, No. 10, s. 2003-2014.