Classification of roofing materials with the use of high resolution satellite imagery is a difficult issue, especially due to the fact that roofs are characterised by large diversity of shapes and textures, mainly caused by different roof surfaces illumination. To automate the process of roofing material types classification the influence of diversified illumination of individual roof surfaces should be eliminated. Topographic correction of satellite imagery may decrease influence of such effects and therefore leads to more accurate classification results. This paper presents classification results of roofing materials based on an 8-channel WorldView-2 satellite image. The digital terrain model and the digital surface model created with the use of aerial laser scanning data provided by the ISOK project were used for the topographic correction. The accuracy of the supervised classification of WorldView-2 image achieved for asbestos-cement roofing materials was at the level of 76-92%, (depending on the variant of classification). After grouping roofing materials by similar materials (e.g. painted sheet metal and metal tiles) it is possible to achieve classification results with the accuracy of ca. 70-80%.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The paper presents the analysis of usefulness of WorldView-2 satellite image processing, which enhance information concerning the cultural heritage objects. WorldView-2 images are characterised by the very high spatial resolution and high spectral resolution; that is why they create new possibilities for many applications, including investigations of the cultural heritage. The vicinities of Iłża have been selected as the test site for presented investigations. The presented results of works are the effect of research works, which were performed in the frames of the scientific project “Utilisation of laser scanning and remote sensing in protection, investigations and inventory of the cultural heritage. Development of non-invasive, digital methods of documenting and recognising the architectural and archaeological heritage”, as the part of “The National Programme for the Development of Humanities” of the Minister of Science and Higher Education in the period of 2012–2015.
PL
W artykule przedstawiono analizę przydatności przetworzeń obrazów satelitarnych WorldView-2 uwypuklających informacje na temat występowania obiektów dziedzictwa kulturowego. Obrazy WorldView-2 charakteryzują się bardzo wysoką rozdzielczością przestrzenną i dużą rozdzielczością spektralną, dzięki czemu stwarzają nowe możliwości w wielu zastosowaniach, w tym także w badaniach zasobów dziedzictwa kulturowego. Obszarem testowym dla prezentowanych badań są okolice Iłży. Przedstawiane rezultaty prac są wynikiem zadań badawczych realizowanych w ramach projektu naukowego pt. „Zastosowanie skaningu laserowego oraz teledetekcji w ochronie, badaniu i inwentaryzacji dziedzictwa kulturowego. Opracowanie nieinwazyjnych, cyfrowych metod dokumentacji i rozpoznawania zasobów dziedzictwa architektonicznego i archeologicznego” w ramach programu Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego pod nazwą „Narodowy Program Rozwoju Humanistyki” w latach 2012–2015.
Zgodnie z założeniami programu „Program Oczyszczania Kraju z Azbestu na lata 2009-2032" do końca roku 2032 azbestowo-cementowe pokrycia dachowe powinny być wymienione na wszystkich dachach w kraju. Od kilku lat samorządy gminne przygotowują plany usuwania azbestu i wyrobów zawierających azbest, który zawiera m.in. inwentaryzację wyrobów azbestowych na terenie gminy. Inwentaryzacja terenowa jest czasochłonna, stąd w artykule zaproponowano wykorzystanie do tego celu automatycznej ekstrakcji informacji z wykorzystaniem obrazów satelitarnych WorldView 2. Jako obszar testowy posłużył południowo-wschodni fragment dzielnicy Wilanów m.st. Warszawa, gdzie znajduje się różnorodna zabudowa pochodząca z różnych okresów, w tym wiele domów jednorodzinnych i budynków gospodarczych pokrytych płytami azbestowo-cementowymi w różnym stanie. Przetestowano klasyczne metody uzyskania informacji tematycznej, takie jak: klasyfikacja nienadzorowana i klasyfikacja nadzorowana wykonane w różnych podejściach. Uzyskane wyniki wskazują na możliwość praktycznego zastosowania danych satelitarnych WorldView-2 w inwentaryzacji azbestowo-cementowych pokryć dachowych. Dokładność tego rodzaju inwentaryzacji osiąga 90%.
EN
According to the program "Programme for Asbestos Abatement in Poland 2009-2032" asbestos-cement roofing should be removed completely from any roofs in the country by the end of 2032. For several years, local authorities have been preparing plans for disposal of asbestos and asbestos-containing products, which includes, among others, inventory of asbestos in the .municipality. The article proposed less time-consuming inventory methods than traditional filed inventory, based on automatic extraction of information using satellite images WorldView 2. South-eastern portion of the Wilanów district of the City of Warsaw was used as the test field. This area is a diverse buildings dating from different periods, including many houses and farm buildings covered with sheets of asbestos-cement in a various state. Classical methods of thematic information, such as: unsupervised and supervised classifications, made in various approaches, were tested. Obtained results indicate the possibility of practical application of satellite data WorldView-2 in the inventory of asbestos-cement roofing. The accuracy of inventory based on this method reached 90%.
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).
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).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.