Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. №2. С. 50-67
Синтез многоспектральных изображений различного пространственного разрешения с использованием для регуляризации библиотечных спектров объектов
Б.С. Жуков
1 , М.А. Попов
2 , С.А. Станкевич
2 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Научный центр аэрокосмических исследований Земли ИГН НАН Украины, Киев, Украина
Комплексная оценка характеристик поверхности и атмосферы Земли по результатам спутниковых наблюдений требует совместной обработки многосенсорных видеоданных, получаемых в различных спектральных диапазонах с различным пространственным разрешением. Задачу радиометрически верного синтеза многоспектральных изображений различного разрешения предлагается решать путём комбинирования двух ранее предложенных методов: метода MMT (Multisensor Multiresolution Technique) и метода синтеза по библиотечным спектрам. Метод MMT основан на классификации изображений высокого разрешения (ВР), оценке спектральных сигнатур полученных классов в спектральных зонах низкого разрешения (НР) и использовании их для восстановления изображений в НР-зонах с размером пиксела ВР-изображения. Недостатком метода MMT является ухудшение точности оценки сигнатур классов при уменьшении их площади. Для компенсации этого недостатка при применении метода ММТ предлагается проводить регуляризацию с помощью НР-изображения, восстановленного методом синтеза по библиотечным спектрам. Этот метод основан на совместной классификации ВР- и НР-изображений с использованием библиотечных спектров природных и антропогенных объектов и присвоении ВР-пикселам взвешенных НР-сигнатур соответствующих классов. Возможности комбинированного метода проиллюстрированы на примере синтеза изображений, полученных спектрорадиометром ASTER на КА Terra в каналах видимого и ближнего ИК (VNIR) диапазонов с разрешением 15 м и в каналах коротковолнового ИК (SWIR) диапазона с разрешением 30 м. Показано, что комбинированный метод позволяет восстановить SWIR-изображения с лучшей резкостью, чем исходное и регуляризующее изображения, уменьшить ошибки оценки спектральных сигнатур классов малой площади, возникающие при применении метода MMT без регуляризации, и извлечь из данных новую информацию, не содержащуюся в библиотечных спектрах.
Ключевые слова: методы повышения резкости изображения, синтез многосенсорных данных, метод MMT, метод синтеза по библиотечным спектрам, спектрорадиометр ASTER
Полный текстСписок литературы:
- Попов М.О., Станкевич С.А., Козлова А.О. Удосконалена процедура класифікування багатоспектральних аерокосмічних зображень при оцінюванні біорізноманіття Північно-Причорноморського регіону України // Сборник научных трудов Морского гидрофизического института. Вып.14. Севастополь: МГИ, 2006. С. 406-410.
- Станкевич С.А. Алгоритм статистичної класифікації об’єктів дистанційного спостереження за їх спектрально-топологічними характеристиками // Науковий вісник Національного гірничого університету. 2006. № 7. С. 38-40.
- Станкевич С.А., Шолонік О.В. Інструментарій оцінювання еквівалентної просторової розрізненності багато- та гіперспектральних цифрових аерокосмічних знімків // Збірник наукових праць Державного науково-дослідного інституту авіації. Вип.3(10). Київ: ДНДІА, 2007. С. 165-171.
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. Пер. с англ. М. Техносфера. 2010. 560 с.
- Abrams M., Hook S., Ramachandran B. ASTER Users Handbook Version 2. Pasadena: Jet Propulsion Laboratory. 2002. 135 p.
- Arai K., Thome K., Iwasaki A., Biggar S. ASTER VNIR and SWIR radiometric calibration and atmospheric correction // Land Remote Sensing and Global Environmental Change. NASA’s Earth Observing System and the Science of ASTER and MODIS / B. Ramachandran, C.O. Justice, M.J. Abrams (Eds). New York: Springer, 2011. P. 83-116.
- Baldridge A.M., Hook S.J., Grove C.I., Rivera G. The ASTER spectral library version 2.0 // Remote Sensing of Environment. 2009. Vol. 113. No.4. P.711-715.
- Franklin S.E., Wulder M.A. Remote sensing methods in medium spatial resolution satellite data land cover classification of large areas // Progress in Physical Geography. 2002. Vol.26. No.2. P. 173-205.
- King R.B. Land cover mapping principles: a return to interpretation fundamentals // International Journal of Remote Sensing. 2002. Vol.23. No.18. P. 3525-3545.
- Zhukov B., Oertel D., Lanzl F., Reinhaeckel G. Unmixing-based multi-sensor multi-resolution image fusion // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1999. Vol.37. No.3. P. 1212-1226.