DZDDPZ8 Fourierova t., spektrální zvýraznění. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Transkript

1 DZDDPZ8 Fourierova t., spektrální zvýraznění Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

2 Dobrovolný

3 Dobrovolný

4 Dobrovolný

5 Dobrovolný

6 Dobrovolný

7 Dobrovolný

8 Dobrovolný

9 Spektrální zvýraznění Manipulace s víceobrazem Dělení obrazu obrazem, používání poměrů Rozlišení jemných spektrálních změn zvýrazní se změny ve sklonu křivek spektrální odrazivosti bez ohledu na absolutní hodnoty n pásem => n*(n-1) poměrů, resp. ½

10 Indexové charakteristiky Dobrovolný

11 Dobrovolný

12 Použití pouze poměrů do syntézy může chybět informace o absolutních hodnotách => použití i 1 původního pásma = hybridní syntéza Před použitím poměrů je třeba odstranit šum např. atmosférický opar

13 Vegetační indexy Poměrové kanály nejčastější použití: posouzení výskytu zelené biomasy ukazatel celkové změny v životním prostředí (sucho) Řada vegetačních indexů normalizovaný v.i., transformovaný v.i. NDVI TM TM 4 4 TM 3 TM 3

14 Princip výpočtu vegetačních indexů založen na výrazné interakci zdravé vegetace s energií VIS a NIR oboru EMG záření specifickém spektrální chování vegetace (viz výukové materiály k DPZ) odlišnosti jiných materiálů (krajinného pokryvu)

15 Klasifikace vegetačních indexů vegetační indexy empirické optimalizované vegetační indexy (Jackson, Huete, 1991) poměrové ortogonální transformované

16 Empirické vegetační indexy detektory přítomnosti vegetace výsledku se nepřikládá se exaktní fyzikální význam nevyjadřují tedy kvantitativní charakteristiky odvozeny na základě experimentů snadný a rychlý výpočet nezávislé na senzoru citlivé na některé parametry (vlhkost, ozáření), které nemají rozhodující význam pouze význam indikátorů

17 Optimalizované vegetační indexy optimalizovány pro odhad specifické charakteristiky vegetace označení index nesou z historických důvodů přestože se o indexy fakticky nejedná (vzorec totiž neobsahuje operaci dělení) složitější výpočet závislé na měřícím senzoru výsledkem je definovaná kvantitativní veličina umožňuje srovnání pro různá místa a senzory

18 Vegetační indexy poměrové slope-based VI VI vyjádřen souborem hodnot odrazivosti R/NIR, které vytvářejí linii vycházející z počátku os prostoru R/NIR

19 Vegetační indexy poměrové ideálně by sklon linie R-NIR měl být ve vztahu k množství (hojnosti) vegetace β0 holá půda β1 holá půda, stopy vegetace β2 převaha půda, výskyt vegetace β6 masívní vegetační pokryv

20 Vegetační indexy poměrové princip umožňuje porovnání R-NIR v praxi je potřebné přizpůsobení resp. modifikace příklady: RATIO, NDVI, RVI, NRVI, TVI, CTVI, TTVI

21 Simple Ratio (SR) Ratio Vegetation Index (RVI) SR NIR R SR NIR VIS poměrový vegetační index citlivý na dělení chybovou nulou navržen pro data Landsat MSS odděluje zeleň od půdy v pozadí vysoké hodnoty způsobeny: intenzívním pohlcováním R chlorofylem intenzívním odrazem NIR vnitřní strukturou listu

22 Normalized Differential Vegetation Index NDVI TM 4 TM 4 TM 3 TM 3 NDVI NDVI navržen pro data Landsat MSS (1974), i jiné senzory odděluje zelenou vegetaci od půdy AVHRR 2 AVHRR 2 vyšší hodnoty vyjadřují masivnější výskyt vegetace Bohatá vegetace - kladné hodnoty dense ( ) Půdy - malé kladné NDVI hodnoty ( ). free standing water - very low positive or even slightly negative NDVI values clouds and snow fields - negative values of NDVI AVHRR1 AVHRR1

23 NDVI in Europe. Source: DLR

24 Transformed Vegetation Index TVI TVI TM TM 4 TM 3 4 TM 3 0,5 *100 navržen jako úprava NDVI (1975) množství zelené biomasy nutno ale kalibrovat částečně eliminuje výskyt záporných hodnot lineární průběh stupnice (data normální rozdělení)

25 Corrected Transformed Vegetation Index CTVI navržen jako úprava TVI (1984) řeší nedostatky NDVI a TVI způsobené zápornými hodnotami nevýhodou je nadhodnocování výskytu zelené vegetace

26 Thiam s Transformed Vegetation Index TTVI navržen jako úprava CTVI (Thiam, 1999) eliminuje nedostatky CTVI způsobené nadhodnocováním výskytu vegetace

27 Normalized Ratio Vegetation Index NRVI efekt normalizace se projevuje podobně jako u NDVI minimalizován problém variability osvětlení v důsledku topografických vlivů lineární průběh stupnice omezuje negativní vliv atmosféry normální rozdělení hodnot NRVI

28 Vegetační indexy ortogonální distance-based VI využívají linii půd - popisující charakteristické příznaky odrazivosti půd pro R a NIR záření

29 Vegetační indexy ortogonální pixely, reprezentující holé půdy, vykazují kladnou korelaci hodnot odrazivosti pro R a NIR pásma výpočet rovnice linie půd metodou nejmenších čtverců

30 Perpendicular Vegetation Index PVI základ ortogonálních indexů z PVI odvozeny další vegetační indexy hlavní smyslem je: minimalizovat vliv míchání spektrální odezvy řídké vegetace a půd v pozadí řeší problém smíšených pixelů použití v aridních a semi-aridních oblastech

31 Jiné než vegetační indexy

32 Jiné než vegetační indexy NDWI normalised difference water index (vlhkost v rostlinách), vyžadována pásma 900 a 1250 nm NDSI - normalised difference snow index pásma 500 nm a 1500 nm NBR - normalised burn ratio pásma 1000 nm a 2000 nm Hydrokarbonový index (Smejkalová)

33 Dobrovolný

34 Dobrovolný

35 Dobrovolný

36 Dobrovolný

37 Dobrovolný

38 Dobrovolný

39 ta/3-dpz-imageanal.pdf analýza hlavních komponent, dekorelační roztažení histogramu

40 ta/3-dpz-imageanal.pdf PC1, PC2, PC3 jako RGB PC1, PC2, PC3 jako RGB decorrelation a D-roztažení

41 Dobrovolný

42 Dobrovolný

43 Dobrovolný

44 Kolář

45 ta/3-dpz-imageanal.pdf RGB-IHS transformace

46 ta/3-dpz-imageanal.pdf RGB-IHS transformace

47 Dobrovolný

48 Dobrovolný

49 Dobrovolný

50 Resolution Merge spojení obrazů s různým rozlišením získání výsledného obrazu, který má prostorové a spektrální rozlišení stejné jako vyšší z obou původních vstupních obrazových záznamů např.: Landsat 7 - pásma 1-5, 7 prostorové rozlišení 30 m/pixel Landsat 7 - pásmo 8 prostorové rozlišení 15 m/pixel výsledkem tzv. PAN sharpened image

51 Resolution Merge

52 Jiné varianty využití RGB<->IHS Odlišení jemných změn v plochách hornin: MSS4, MSS5, MSS7 do složky I; MSS5/MSS4 do H; MSS5/MSS6 do S; Pak zpětná transformace do RGB Podobně geologické struktury pro SEASAT Tvorba zavěšených map na reliéfu: Obraz mapy do I; DMT do H; 127 do S; zpětná transformace do RGB Zvýraznění AVHRR (pouze 2 pásma). 1+2 = I; 2/1 do H; 1-2=S

53 ta/3-dpz-imageanal.pdf TM 5/4 3/1 5/7 jako RGB - HSI transformace

54 Brovey transformace využívá 3 pásma multispektrálního obrazového záznamu + obraz s vysokým prostorovým rozlišením např.: [DN B1 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B1new [DN B2 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B2new [DN B3 / (DN B1 + DN B2 + DN B3 )] x [DN HiResImage ] = DN B3new usnadnění vizuální interpretace zvýšení kontrastu v oblast nejsvětlejších a nejtmavších charakteristik (poskytuje kontrast ve stínech, v oblasti vodních objektů, )

55 Dobrovolný

56 Dobrovolný

57 Transformace M-T - spojení hlavních komponent využívá PC-1 pásmo iluminace scény usnadnění vizuální interpretace zvýšení kontrastu v oblast nejsvětlejších a nejtmavších charakteristik (poskytuje kontrast ve stínech, v oblasti vodních objektů, )

58 Literatura Jackson, R. D. and Huete, A. R. (1991) Interpreting vegetation indexes. Prev. Vet. Med. 11. pp Dobrovolný P.: Dálkový průzkum Země. Digitální zpracování obrazu. Brno MAGAZIN_XX_6_cl10%281%29.pdf IDRISI Manual, kap. 18 Vegetation indices