Yun zhang

Creșterea rezoluției spațiale a imaginilor spațiale multispectrale (Fusion)

fusion Image (fuziune), numit pan - ascuțire (adică creșterea artificială a rezoluției spațiale), această metodă folosind asociere detaliu geometric imagine pancromatica cu rezoluție înaltă (Pan) și informații de imagini color multispectrale cu rezoluție mică (MS) în vederea obținerea unei imagini multispectrale cu rezoluție ridicată. Această metodă este deosebit de importantă pentru imaginile de mari dimensiuni.

Valoarea fuziunii imaginilor

Cum este interesantă această metodă? Majoritatea sateliților, cum ar fi IKONOS. QuickBird. SPOT. IRS. Landsat 7, precum și unii senzori de ultimă generație, cum ar fi Leica ADS 40, oferă simultan imagini panoramice înalte spațioase și imagini multispectrale cu rezoluție redusă. Metoda eficientă de îmbinare a imaginii poate extinde posibilitățile de utilizare a datelor de la distanță, deoarece pentru multe domenii, în special pentru aplicațiile GIS, este necesar ca imaginile să aibă atât rezoluții spectrale superioare, cât și spațiale.
De ce majoritatea sateliților nu pot primi imagini MS cu o rezoluție spațială care să satisfacă în același timp cerințele ridicate pentru rezoluțiile spațiale și spectrale? Există două limitări tehnice principale: (1) energia emisă de satelit. și (2) cantitatea de date care intră în satelit. În general, imaginea panchromatică acoperă o gamă mai largă de lungimi de undă. în timp ce imaginea SM acoperă o gamă spectrală îngustă. Pentru a obține aceeași cantitate de energie la intrarea în sistemul de satelit optoelectronic, mărimea senzorului panchromatic poate fi mai mică decât dimensiunea senzorului multispectral. Prin urmare, pe aceeași platformă satelit sau aeronavă, rezoluția senzorului panchromatic poate fi mai mare decât rezoluția senzorului multispectral. În plus, cantitatea de date MS de rezoluție de înaltă rezoluție este semnificativ mai mare decât cantitatea de date de imagine panoramică la imagini de rezoluție înaltă sau cu rezoluție redusă MS. O astfel de soluție conexă poate atenua constrângerile limitărilor capacității de stocare la bord și a ratelor de transfer de date de la platforma de la bord la sol.
Când se iau în considerare aceste limitări, devine evident că soluția cea mai eficientă pentru asigurarea unei rezoluții spațiale înalte și rezoluția spectrală simultană a datelor ERS este dezvoltarea unor metode eficiente de fuziune a imaginilor.

Metode existente pentru îmbinarea imaginilor

Limitări ale metodelor existente pentru combinarea imaginilor

Cauze de distorsiune a culorii

Pentru date noi prin satelit, principala cauză a distorsiunii semnificative a culorii în imaginea rezultată este extinderea lungimilor de undă ale imaginilor panchromatice noi prin satelit. Spre deosebire de imaginile Pan ale senzorilor SPOT și IRS, intervalul lungimilor de undă ale unor noi sateliți se extinde din regiunea vizibilă în apropierea infraroșiei a spectrului (tabelul 1). Această diferență modifică semnificativ nivelele gri ale noilor imagini Pan. Prin urmare, metodele traditionale de fuziune, care sunt atat de bine adaptate pentru combinarea imaginilor SPCH panchromatice cu alte date multispectrale, nu pot obtine rezultate calitative la fuzionarea de noi imagini satelitare.

Tabelul 1. Intervale spectrale ale diferitelor imagini panchromatice

Diferența semnificativă a nivelelor gri dintre imaginile Pan SPOT și Pan IKONOS este vizibilă în mod clar în Figurile 1a și 1b. De exemplu, zonele de vegetație din imaginea Pan SPOT (Figura 1a) apar mai întunecate decât zonele trotuare. Cu toate acestea, datorită influenței spectrului apropiat de infraroșu, acestea arată mai luminoase decât zonele de trotuar din imaginea Pan IKONOS (Figura 1b).

În Fig. 1c prezintă banda I a conversiei IHS a canalelor 1, 2 și 3 ale imaginii MS IKONOS. Diferența dintre valorile bandei gri I și Pan IKONOS este mult mai mare decât în ​​cazul benzii I Pan SPOT (aceeași pentru banda I a TM Landsat). Valorile nivelelor de bandă gri I (Figura 1c) sunt chiar aproape de negativul Pan IKONOS (Figura 1b). Dacă scot Pan IKONOS cu date pentru a fuziona prin metoda IHS, acest lucru va duce, desigur, la o denaturare semnificativă a culorii.
Cu toate acestea, în cazul în care banda I (fig. 1 c) a fost înlocuit cu I dunga imagini cu rezoluție înaltă și cu valorile nivelelor de gri ca în Pan SPOT (fig. 1 a), denaturarea culorii ar descrește considerabil. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că algoritmii IHS, reușiți pentru fuziunea Pan SPOT cu alte imagini MS, nu pot obține rezultate calitative de fuzionare cu noi imagini prin satelit.

În Fig. 2 prezintă primul și al doilea component principal (PC 1 și PC 2) 1,2 și 3 canale MS ale IKONOS în comparație cu imaginea originală Pan IKONOS. PC 1 (similar benzii I) este semnificativ diferit de Pan IKONOS. Diferența dintre PC 2 și Pan IKONOS este și mai semnificativă. PCA merge - înlocuind PC 1 sau PC 2 cu Pan IKONOS - va cauza cu siguranță distorsiuni semnificative ale culorii.

Fig. 3 ilustrează imaginile IKONOS panchromatice și multispectrale originale și descompunerea imaginii panului original, pe baza transformării wavelet. Se vede clar că imaginea Pan original diferă semnificativ de datele originale ale tuturor celor trei canale MS. Dacă ar fi disponibil un set de imagini MS cu rezoluție înaltă, atunci detaliile spațiale extrase din ele ar fi, desigur, diferite de cele extrase din imaginea panchromatică de înaltă rezoluție. Prin urmare, introducerea detaliilor spațiale ale imaginii Pan (Figura 3e din dreapta sus, stânga jos și dreapta jos), fiecare dintre cele trei intervale SM rezoluție mică, tehnica de fuziune folosind wavelet transforma distorsiuni de culoare va duce la fuziune.
Alte metode de fuziune, cum ar fi Brovey. Metodele SVR și RE conduc, de asemenea, la rezultate nesatisfăcătoare pentru imagini noi prin satelit datorită extinderii spectrului spectral al imaginilor Pan.
Având în vedere problema distorsiunilor semnificative de culoare obținute prin combinarea imaginilor noi prin satelit, industria modernă încearcă să îmbunătățească în continuare rezultatele fuziunii pe baza transformării wavelet. Unele metode noi bazate pe wavelet au demonstrat o reducere a distorsiunii de culoare. Unele metode de fuziune bazate pe transformările IHS sau PCA au obținut, de asemenea, rezultate bune, combinând cele mai eficiente strategii de reglementare. Cu toate acestea, distorsiunile de culoare sunt încă prezente în multe cazuri, iar calitatea îmbinării variază în funcție de setul de date care fuzionează.

O nouă abordare a fuziunii imaginilor

Noua metodă - fuzionarea statistică efectuată în prezent în produsul software PCI-Geomatica în modulul special PANSHARP - face o cerere serioasă pentru automatizarea fuziunii. Întreaga procedură este implementată ca un proces într-o singură etapă. Dacă este cunoscută georeferențiarea imaginilor sursă MS și Pan, procesul de eșantionare poate fi efectuat împreună cu procesul de îmbinare. Toate intervalele multispectrale pot fi combinate simultan (la un moment dat). De asemenea, puteți fuziona separat pentru un canal multispectral definit de utilizator. Fuzionarea 16 biți scena QuickBird georeferentiate cu 4 canale și volum pixeli MS 12,000H12,000 Pan ocupă un total de 31 de minute cu ajutorul unui PC Pentium staționar 4, 1.8 GHz și 1 GB de RAM. Din acest moment, 26 de minute sunt necesare pentru eșantionare și doar 5 minute pentru fuziunea reală. Metoda statistică rezolvă două probleme de bază ale fuziunii imaginii - distorsiuni de culoare și dependență de operator (sau set de date). Are două principale diferențe față de metodele existente:
- Pentru a reduce distorsiunile de culoare, metoda cea mai mică pătrare este folosită pentru a găsi cea mai bună corespondență între valorile nivelurilor de gri ale imaginilor îmbinate și când se ajustează contribuția fiecărui interval individual la imaginea rezultată;
- pentru a elimina dependența de setul de date inițiale (adică pentru a reduce influența schimbărilor din datele originale) și pentru a automatiza procesul de fuziune, se utilizează o abordare statistică pentru a estima raportul dintre valorile nivelurilor de gri din toate canalele de intrare.

Pe coperta acestei lucrări PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING TELEDETECȚIE c lev prezintă un mozaic de imagini MS colorate originale (canal de 2,4 m) QuickBird, Pan imagine 0,6 m (de mai sus), rezultatul fuziunii bazate pe statistici (centru-dreapta) și rezultatul fuziunii culorilor cu tratamentul îmbunătățit (de jos). Imaginea include teritoriul Teatrului de operă din Sydney, Australia, precum și o parte din centrul de afaceri din Sydney. Întregul proces de îmbinare nu necesită intervenție manuală. Pentru a reda imagini una și aceeași egalizarea histogramei a fost aplicată pentru toate imaginile, inclusiv originalul MS (stânga), original Pan (de sus), imaginea rezultată (dreapta mijloc), iar imaginea rezultată cu o mai bună procesare a culorilor (de jos).

În comparație cu culoarea imaginii originale multispectrale, culoarea imaginii rezultate a rămas practic neschimbată pentru toate obiectele (a se vedea coperta, stânga și dreapta). Într-un sens spațial, toate detaliile imaginii panchrome sunt, de asemenea, perfect integrate în imaginea rezultată (de sus și de centru dreapta). Datorită unei combinații eficiente de elemente de culoare și spații, detaliile sub umbrele clădirilor înalte, cum ar fi mașinile, copacii și ferestrele, apar mai clar în imaginea rezultată decât în ​​imaginea panchromatică originală.

Fig. 4 prezintă o parte a sursei scenei imagine MS QuickBird Sydney, Australia, cu o rezoluție de 2,4 m și un strat de acoperire cu o suprafață de 6 x 6 km km. Suprafața totală a scenei imaginii QuickBird este de 16,5 km? 16,5 km. Partea lărgită a scenei deasupra și dedesubt în Fig. 4 sunt subseturi de 0,6 m imaginii rezultate obținute prin fuziune statistică (sus de mijloc, de jos din stânga și dreapta). Și subseturi ale imaginii rezultate, obținute prin fuziunea cu procesarea îmbunătățită a culorii (de sus stânga și dreapta mijloc, jos). Comparând rezultatul fuziunii SM statistic cu imaginea originala, se poate vedea că culoarea imaginii rezultate (de sus de mijloc, de jos stânga și dreapta) sunt aproape identice cu imaginea color originala MS. Detaliile spațiale ale subclaselor rezultate sunt totuși în mod semnificativ sporite. Este ușor de recunoscut chiar și pista în piscină (mai sus de mijloc) și bompresul, catarg și Spar plutitoare vas (stânga jos).

Concluzii și perspective

Imaginile satelitare multispectrale de înaltă rezoluție reprezintă o sursă importantă de date pentru obținerea de informații geospațiale de mari dimensiuni și detaliate pentru o varietate de aplicații. Pentru a obține sau a reproduce astfel de informații, sunt adesea folosite trei metode: decodificarea vizuală, clasificarea digitală și vizualizarea imaginilor color.
În funcție de scopul de utilizare:
1) unii utilizatori trebuie să obțină ca rezultat al fuziunii o imagine care să prezinte mai multe detalii de culoare, pentru o interpretare mai bună a imaginii sau să o folosească pentru cartografiere;
2) unii utilizatori trebuie să obțină ca urmare a fuziunii unei imagini care îmbunătățește acuratețea clasificării digitale;
3) unii utilizatori doresc să obțină o imagine color vizuală frumoasă, exclusiv în scopul vizualizării.
Prin urmare, pentru diferite fuziuni (imagini orientate spre orientare, orientate spre clasificare și imagini), sunt necesare diverse metode.
În prezent, metodele de îmbinare a imaginii (sau metode de ascuțire prin pantare) s-au dovedit eficiente în furnizarea de date îmbunătățite de la distanță pentru interpretarea vizuală, maparea și integrarea cu GIS. Metoda de îmbinare statistică poate combina imaginile Pan și MS ale sateliților noi, precum și imaginile SPOT și IRS. rezultând: distorsiuni de culoare minimizate, detalii maxime și culori naturale și unirea pieselor.
Cu toate acestea, există încă o lipsă de metode eficiente de fuziune, orientate spre clasificare și vizualizare. Prima metodă automată pentru vizualizare fuzionează orientat, numit fuziunea cu procesarea îmbunătățită de culoare, a fost dezvoltat în cadrul Departamentului de Geodezie si dezvoltare Geomatica la Universitatea din New Brunswick (A se vedea. Figura 4, partea de sus stânga și dreapta și în partea de jos în mijloc). Copaci și peluze par mai naturale și în mod clar separate de clădiri, în special în zonele construite (a se vedea. Capacul, compara copacii din partea de jos și în mijlocul stânga). sondaj de paie simplu printre studenți și cadre didactice de la Universitatea din New Brunswick a arătat că imaginea rezultată obținută prin fuziunea cu prelucrare avansată de culoare a fost cel mai atractiv din totalul respondenților.

Îmi exprim aprecierea mea profundă și mulțumită Matthew Wood și Mary Bolton de la DigitalGlobe pentru furnizarea prime MS și imagine Pan QuickBird, precum David Stanley de la PCI Geomatica pentru a oferi posibilitatea de a utiliza modulul PANSHARP PP PCI-Geomatica.