Ocena przydatności różnych metod integracji obrazów panchromatycznych i wielospektralnych w odniesieniu do zobrazowań WorldView-2

• Autorzy: Osińska-Skotak K.

Warianty tytułu

EN

Assessment of different image fusion methods on example WorldView-2 images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym opracowaniu zaprezentowano wyniki prac związanych z kompleksową oceną jakości ogólnodostępnych algorytmów integracji obrazów wielospektralnych i panchromatycznych w odniesieniu do obrazów rejestrowanych przez system WorldView-2. Jest to jedyny system o bardzo wysokiej rozdzielczości przestrzennej umożliwiający rejestrację obrazów w 8 zakresach promieniowania. Zakresy te dają większe możliwości zastosowania niż ma to miejsce w przypadku danych 4-kanałowych, np. w szczegółowych analizach upraw i zasiewów, czy badaniach wód. Ponieważ na wyniki analiz ilościowych ma wpływ zastosowana metoda integracji danych panchromatycznych PAN i wielospektralnych MS cennym jest dokonanie oceny jakości algorytmów zaimplementowanych w różnych pakietach oprogramowania komercyjnego (ERDAS Imagine, PCI Geomatica, ENVI). Ocena jakości wyników integracji obrazów PAN i MS wykonana została pod względem jakości spektralnej, jak i jakości przestrzennej. Do określenia jakości spektralnej i przestrzennej obrazów przetworzonych wykorzystano m.in. analizę korelacji, RMSE, wskaźniki jakości Q, nQ%, ERGAS i DPP. Najlepsze wyniki - zarówno pod względem jakości spektralnej, jak i przestrzennej - uzyskano za pomocą trzech metod: Zhanga (PCI Geomatica), Grama-Schmidta (ENVI) i Ehlersa (ERDAS Imagine).

EN

This paper presents the results of complex evaluation of the quality of image fusion algorithms, which are implemented in different software. All analysis were made for WorldView-2 satellite image. It is the only a very high resolution satellite system, which acquires image in 8 spectral bands. These spectral bands give the larger possibility of applying application than is in the case of image with 4-bands data, such as the assessment of carbon stocks in forests and inland water investigation. However, the results of quantitative analyzes depend on the applied image fusion algorithm, it is important to assess the quality of the resultsed obtained using different algorithms implemented in various commercial software packages (ERDAS Imagine, PCI Geomatica, ENVI). Evaluation of quality of the image fusion results has been made in terms of spectral and spatial quality. To determine the spectral and spatial quality of the processed images, used in such the correlation coefficient, RMSE, quality index Q, new quality index nQ%, ERGAS, Deviation Index (DI) and Deviation Per Pixel (DPP) were used. The best results, both in terms of the spectral and spatial quality, were given by give three methods: Zhang algorithm (PCI Geomatica), Gram-Schmidt transformation (ENVI) and Ehlersalgorithm (ERDAS Imagine).

Słowa kluczowe

PL

WorldView-2; integracja obrazów; ocena jakości integracji obrazów

EN

WorldView-2; image fusion; spectral quality; spatial quality

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 24
• Strony: 231--244
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz.

Twórcy

autor

Osińska-Skotak K.

• Zakład Fotogrametrii, Teledetekcji i Systemów Informacji Przestrzennej, Wydział Geodezji i Kartografii, Politechnika Warszawska, tel. [phone] fax: [phone]

Bibliografia

• 1. Aiazzi B., Baronti S., Selva M., Alparone L., 2006. Enhanced Gram-Schmidt Spectral Sharpening based Multivariate Regression of MS and Pan Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, s. 3806-3809.
• 2. Aiazzi B., Baronti S., Selva M., 2007. MS+Pan Image Fusion by an Enhanced Gram-Schmidt Spectral Sharpening. New Developments and Challenges in Remote Sensing, Z. Bochenek (ed.), 2007 Millpress, Rotterdam.
• 3. Beaulieu M., Foucher S., Gagnon L., 2003. Multi-Spectral Image Resolution Refinement using Stationary Wavelet Transform. Proceedings IGARS2003, Toulouse.
• 4. Carper W., Lillesand T., Kiefer R., 1990. The Use of Intensity-Hue-Saturation Transformations for Merging SPOT Panchromatic and Multispectral Image Data. Photogrammetric Engineering of Remote Sensing, Vol. 56, No. 4, s. 459-467.
• 5. Chaves, P.S., Sides, C., Anderson, J.A., 1991. Comparison of Tree Different Methods to Merge Multiresolution and Mulstispectral Data: Landsat TM and SPOT Panchromatic. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 57, No. 3, s. 295-303.
• 6. Ehlers M., Klonus S., Åstrand P.J., 2008. Quality Assessment for Multi-Sensor Multi-Date Image Fusion. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII. Part B4., Beijing 2008.
• 7. Eshtehardi A., Ebadi H., Valadan Zoej M.J., Mohammadzadeh A., 2007. Image Fusion of LANDSAT ETM+ and SPOT Satellite Images using HIS, BROVEY and PCA. Conference on Information Extraction from SAR and Optical Data, with Emphasis on Developing Countries,16-18 May 2007, Istanbul.
• 8. Garzelli, A., Nencini, F., Alparone, L., Aiazzi, B., Baronti. S., 2004.Pan-sharpening of Multispectral Images: a Critical Review and Comparison. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.1, No. 1, s. 81-84.
• 9. Han S.H., Kang J.M., 2004. Image Fusion of LANDSAT and Korean Satellite KOMPSAT. XX ISPRS Congress, Vol. XXXV, Commission I, WG I/3, Istambul 2004.
• 10. Lillo-Saavedra, M., Gonzalo. C., Arquero, A., Martinez, E., 2005. Fusion of multispectral and panchromatic satellite sensor imagery based on tailored filtering in Fourier domain. International Journal of Remote Sensing, vol. 26, No. 6, s. 1263-1268.
• 11. Mróz M., Szumiło M., 2005. Metody i podejścia stosowane w integrującym przetwarzaniu obrazów teledetekcyjnych pozyskanych za pomocą różnych sensorów. Acta Scientiarum Polonorum, seria: Geodezja i Kartografia, Wrocław, 4 (1), s. 17-28.
• 12. Osińska-Skotak K., 2006. Potencjał interpretacyjny zdjęć wysokorozdzielczych - wpływ metody łączenia danych MS i PAN na wartość interpretacyjną zdjęć VHR. Materiały z sesji naukowej 85-lecia Wydziału Geodezji i Kartografii.
• 13. Osińska-Skotak K., 2011. Integracja obrazów panchromatycznych i wielospektralnych, Opracowanie w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki: Zadanie 23 - Opracowanie programów oraz materiałów dydaktycznych i naukowych dla studiów doktoranckich z zakresu technik satelitarnych, Wydział Geodezji i Kartografii.
• 14. Pirowski T., 2006. Integracja danych teledetekcyjnych pochodzących z różnych sensorów -propozycja kompleksowej oceny scalonych obrazów. Geoinformatica Polonica, 8, Kraków
• 15. Price J. C., 1987. Combining Panchromatic and Multispectral Imagery from dual Resolution Satellite Instruments. Remote Sensing of Environment, 21, s. 119-128.
• 16. Ranchin T., Wald L., 2000. Fusion of High Spatial and Spectral Resolution Images: the ARSIS Concept and its Implementation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66, s. 49-61.
• 17. Wald, L., 1999. Some Terms of Reference in Data Fusion. IEEE Transaction on Geosciences and Remote Sensing, vol. 37, No. 3, s. 1190-1193.
• 18. Wald, L., 2002. Data fusion - Definitions and architectures - Fusion of images of different spatial resolutions. École de Mines de Paris.
• 19. Wald, L., Ranchin T., Mangolini M., 1997. Fusion of Satellite Images of Different Spatial Resolutions: Assessing in quality of resulting images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 63, No. 6, s. 691-699.
• 20. Wang Z., Li D., 1999. A Image Fusion Method: Improve the Spatial Resolution While Preserve the Color. Asian Conference on Remote Sensing.
• 21. Zhang Y., 1999, A new merging method and its spectral and spatial effects, International Journal of Remote Sensing, vol. 20, No. 10, 2003-2014.
• 22. Zhang, Y., 2002, Problems in the Fusion of Commercial High-resolution Satellite Images as well as LANDSAT 7 Images and Initial Solutions, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing (IASPRS), vol. 34, part 4, “GeoSpatial Theory. Processing and Applications”, Ottawa, July 2002.
• 23. Zhang, Y., 2002, A New Automatic Approach for Effectively Fusing Landsat 7 images and IKONOS Images, IEEE/IGARSS’02, Toronto, Canada, June 24-28, 2002.
• 24. Zhang, Y., 2004, Understanding Image Fusion, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, June 2004, 657-661.
• 25. Zhoua, J., Civco. D.L., Silander. J.A., 1998, A Wavelet Transform Method to Merge Landsat TM and SPOT Panchromatic Data, International Journal of Remote Sensing, vol. 19, No. 4, 743-757.