Aeronautica | Comunicatii | Constructii | Electronica | Navigatie | Pompieri | |
Tehnica mecanica |
Prelucrarea digitala a imaginilor satelitare
Prelucrarea digitala a imaginilor sateliatare presupune existenta unei statii digitale performante cu componente hardware si software specializat pentru prelucrari specializate digitale. Sunt disponibile mai multer tipuri de sisteme de prelucrare si de software-uri profesionale pentru prelucrarea si analiza imaginilor. Modulele de prelucrare digitala disponibile pe aceste sisteme asigura in princuipiu urmatoarele patru categorii de functii:
prelucrarea preliminara a imaginii;
intarirea imaginii;
transformarea imaginii;
clasificarea si analiza imaginii.
Prelucrarea preliminara a imaginii
Programele de teledetectie utilizate pentru studiul mediului inconjurator necesita o validare fizica a datelor in domeniul reflectantei prin corectarea erorilor captorilor, a efectelor atmosferice si rectificarea imaginilor dupa un sistem de referinta geografic. Functiile de prelucrare preliminara preced analiza imaginii si extragerea informatiilor si sunt grupate in calibrari radiometrice, corectii atmosferice si geometrice. Corectiile atmosferice includ corectarea datelor afectate de functionarea defectuasa a senzorului sau influentelor atmosferei, astfel incat sa fim siguri ca ceea ce analizam este radiatia reflectata de obiecte si inregistrata de catre senzor. Corectiile geometrice includ corectarea distorsiunilor geometrice datorate variatiior geometriei senzor-Pamant si referentierea datelor intr-un sistem de coordonate (ex. latitudine, longitudine) pe suprafata Pamantului.
Imaginile inregistrate pe oceane ofera o vedere instantanee sau de scurta durata a diferitelor fenomene ce se petrec la suprafata acestuia. Deci este absolut necesar de a dispune de date validate anterior intrucat nu exista mijloace de verificare ulterioara a rezultatelor obtinute. Trei nivele de corectie sunt indispensabile: calibrarea radiometrica, corectia atmosferica si rectificarea geometrica, toate acestea dupa o retea de puncte de reper la sol.
1. Calibrarea radiometrica
Limitele captorului, legata de puterea disponibila la bordul satelitului si de mediul in care opereaza captatorii de teledetectie, sunt motivul degradarii progresive a raspunsurilor instrumentelor. Unii sateliti au la bord sisteme de calibrare care permit masurarea acestui proces prin vizarea unei tinte de referinta, o lampa speciala in cazul captatorilor operand in spectrul vizibil sau un corp negru de temperatura cunoscuta pentru masuratorile efectuate in zona termica. Aceasta calibrare se realizeaza de catre centrul de livrare a inregistrarilor satelitare, pe baza datelor referitoare la parametrii constructivi si de functionare ai senzorilor.
Corectii atmosferice
Compozitia eterogena si variatile maselor de aer din atmosfera perturba radiatia electromagnetica in drumul ei intre sursa de radiatie si Pamant pe de o parte si intre Pamant si satelit pe de alta parte. Absortia, reflexia sau difuzia semnalului prezinta o importanta diferita in functie de banda considerata. Aceste probleme pot fi abordate prin trei moduri:
A) Efectuarea unor masuratori pe teren in timpul inregistrarilor Metoda consta in stabilirea unui model ce tine cont de relatia dintre datele inregistrate la bordul satelitului si masuratorile din teren. Calitatea corectiilor ce vor fi aplicate depinde de numarul si localizarea masuratorilor efectuate. Aceasta metoda presupune o campanie de masuratori pentru fiecare imagine intrucat corectiile sunt valabile pentru o singura inregistrare.
B) Analiza benzii in infrarosu apropiat Aceasta metoda este o metoda folosita pentru corectarea imaginilor inregistrate de captorii multibanda din domeniul vizibil. Se foloseste in absenta datelor meteorologice sau de teren. Se pleaca de la principiul ca variatiile sesizate in banda infrarosu apropiat sunt legate doar de perturbatiile atmosferice. Aceasta metoda permite o corectare pixel cu pixel, deci o interpretare fina a datelor. Este necesar sa existe pe imagine si pixeli foarte inchisi (suprafete de apa calme sau nepoluate sau umbre inclinate).
C). Metode generale de corectare a influentei atmosferice Aceste metode sunt propuse pentru prelucrarile de rutina de catre organismele care distribuie inregistrarile de teledetectie. Spre exemplu, firma P.C.I Inc din Richmond Hill, Ontario - Canada, specializata in programe de teledetectie L.I.S - S.I.G ofera un set de programe pentru corectii atmosferice, cuprinse in cadrul pachetului de programe pentru prelucrarea datelor de teledetectie EASI / PACE. Programele ATCOR 0, ATCOR 1, ATCOR 2, bazate pe algoritmi rapizi sunt destinate corectarii inregistrarilor de teledetectie de la senzorii Landsat M.S.S si T.M si Spot.
Acesti algoritmi transforma radianta imaginii originale (incluzand energia emisa reflectata de atmosfera si de suprafata Pamantului) in reflectanta imaginii (doar energia emisa si reflectata de suprafata Pamantului). Pentru efectuarea usoara a acestei transformari se apeleaza la un catalog al functiilor de corectii atmosferice pentru senzorii citati mai sus,care au fost calculate pentru diferite tipuri de atmosfera standard, tipuri de aerosoli, unghiuri zenitale si altitudini.
3. Corectii geometrice
Corectiile geometrice sunt necesare deoarece imaginea bruta rezultata din inregistrarile satelitare este afectata de deformatii. Unele sunt sistemice, adica sunt legate de sistemul de inregistrare, altele sunt accidentale, din cauze intamplatoare.
Erorile sistemice pot fi eliminate prin programe de corectare automata Aceste programe sunt aplicate la centrele de achizitionare si distributie a datelor. In aceasta categorie intra deformatiile datorate rotatiei Pamantului, distorsiunii panoramice, oblicitatii liniilor de baleiaj in raport cu linia nadirala, vitezei de baleiere a oglinzii oscilante si inclinarii orbitei fata de directia nord-sud.
Corectiile accidentale sunt legate mai ales de miscarile necontrolabile ale satelitului fata de linia sa orbitala si fata de verticala locului. Astfel pot sa apara variatii de altitudine in cursul inregistrarilor. Aceste deformatii nu pot fi inlaturate decat cu ajutorul unor puncte de control alese la sol si a unor programe speciale realizate in laboratoarele de analiza si interpretare a datelor.
Surse de erori geometrice in pozitionarea pixelilor:
rotirea Pamantului in timpul deplasarii satelitului;
distorsiunea panoramica (pixelii de la extremitatea liniei de scanarecorespund unei suprafete mai mari decat cei de la nadir);
curbura Pamantului (introduce alte distorsiuni);
deplasarea satelitului in timp ce detectorii primesc informatii prin scanare;
modificari de altitudine, viteza si pozitie a satelitului;
distorsiunea de aspect.
neliniaritati in scanare (datorate oglinzii oscilante care trebuie sa isi micsoreze viteza aproape de capetele liniei de scanare cand isi schimba directia).
Tehnici de intarire a imaginii
Functiile pentru intarirea imaginii sunt destinate pentru imbunatatirea aspectului imaginii in vederea unei interpretari si analize vizuale initiale. Exemple de functii de intarire includ intarirea contrastului (intarirea liniara, logaritmica exponentiala, liniarizarea histogramei) pentru cresterea diferentelor tonale intre tinte alaturate din imagine sau filtrari spatiale pentru intarirea anumitor tinte din imagine (de ex. intarirea limitelor, folosind filtre Laplaciene - canale, sosele, etc.).
Atunci cand dinamica spectrala a imaginilor (contrastul) este slaba, ea trebuie imbunatatita. Practic, prin manipularea si intarirea tematica a contrastului se inteleg o serie de tehnici prin care se obtine o imagine modificata pentru o aplicatie specifica, alta decat originalul. In intregime metodele numerice, folosite au avantajul unor pierderi minime de informatii. Abordarea se face in doua moduri: operind in domeniul spatial si operind in domeniul frecventei. Procedeele din domeniul spatial se aplica chiar in planul imaginii, prin manipularea pixelilor acesteia, in timp ce tehnicile de prelucrare din domeniul frecventei se bazeaza pe modificarea functiei de transfer a modulatiei imaginii respective.
Inainte de orice interpretare si prelucrare numerica este necesara o clasificare a datelor. Aceasta incepe cu tratarea statistica a valorilor din cadrul imaginii: calculul principalilor parametrii, medii, ecart-tip, histograma. Histogramele permit aprecierea formei distributiei. Pentru realizarea acestora, dupa eterogenitatea imaginii, operatorii cu experienta ar retine un pixel din zece si nu pe toti. Daca histograma are o foarte mare concentrare de clase pe un interval ingust contrastul general al imaginii este slab. Acest interval se poate largi prin redistribuirea valorilor in clase.
Netezirea imaginii este utilizata pentru diminuarea efectelor parazite in imaginea digitala, care apar ca rezultat al slabelor performante ale sistemului de esantionare prin canalul de transmisie. Tehnicile sunt atat in domeniul spatial cat si in domeniul frecventei. In domeniul spatial este folosita tehnica 'vecinatatii proxime'- plus un procedeu de prag, iar in domeniul frecventei se foloseste filtrarea ' lasa sa treaca jos ' prin atenuarea frecventelor inalte ( date de perturbatii ) utilizand transformarea Fourier.
Marirea claritatii imaginii consta in medierea pixelilor intr-o zona pentru un anumit specific tinde sa faca neclare detaliile imaginii. Deoarece medierea este analoaga operatiei de integrare, diferentierea va avea un efect opus, urmand sa mareasca calitatea imaginii date. Se foloseste metoda gradientului.
3. Transformari ale imaginii
Functiile pentru transformarea imaginii sunt functii similare conceptual cu intarirea imaginii. Dar in timp ce intarirea contrastului se aplica doar unui xcanal imagine, transformarea imaginii presupune prelucrari combinate ale unor benzi spectrale multiple. Asupra numerelor digitale ce caracterizeaza fiecare pixel al imaginilor multispectrale sunt aplicate operatii aritmetice (scaderi, adunari, inmultiri, impartiri) care conduc la realizarea unor noi imagini care evidentiaza mai bine anumite obiecte din imagine (intarirea multiplicativa a contrastului, transformari bazate pe pe variatia intensitatii, nuantei si saturatiei culorii). In aceasta categorie intra Indicii de vegetatie - aprecieri cantitative bazate pe valorile digitale ale imaginii, care incearca sa masoare biomasa sau vigoarea vegetatiei. Tot aici intra si tehnicile de compresie a datelor cum este Analiza in Componente Principale care urmareste inlaturarea corelatiei dintre canalele junei inregistrari si reprezentarea mai eficienta a informatiei in inregistrarile multispectrale.
4. Clasificarea si interpretarea imaginii
Functiile pentru clasificarea si analiza imaginii sunt utilizate pentru identificarea si clasificarea pixelilor apartinand unui anumit obiect din imagine. Clasificarea se realizeaza de obicei pe seturi de date multispectrale atribuind fiecare pixel din imagine unei clase anume, pe baza unor caracteristici statistice cunoscute sau pe baza valorii stralucirii pixelior din imagine. Exista o mare varietate de metode de clasificare, dar se poate face o clasificare in clasificari nesupervizate si supervizate.
In primul caz este vorba de o metoda de identificare, bazata doar pe proprietatile fizice sau configuratia spatiala a obiectelor din imagine (zone necunoscute sau greu accesibile).
In al doilea caz se stabilesc criteriile de decizie ale clasificarii imaginii, referitoare la o partitionare prealabila a valorilor radiantei: se aleg clasele de obiecte; se masoara sau se extrag din cataloage valorile radiantei si parametrii statistici pentru fiecare clasa (media, intervalul de variatie, ecartul-tip,etc.). In acest scop, sunt ideale masuratori radiometrice de teren in siturile de esantionaj, caracteristice pentru fiecare clasa. Acestea sunt efectuate concomitent cu trecerea satelitului si corectate din punct de vedere al transferului atmosferic si instrumental.
3.4. Integrarea datelor digitale multisursa
Aplicarea prelucrarii digitale permite integrarea datelor din diferite surse, multitemporale, preluate cu senzori diferiti (cartografice analogice, fotogrametrice, de teledetectie) o metoda foarte utilizata pentru interpretarea si analiza datelor. Scopul este extragerea mai usoara, mai precisa si a unui volum mai mare de informatie. Rezolutia senzorilor satelitari permite aplicatii combinate sau alternative cu camere digitale fotogrametrice pana la scara 1:1.000. Imaginile multispectrale color servesc pentru culegerea de date spectrale, in timp ce imaginile pancromatice asigura o buna rezolutie spatiala. Un excelent exemplu este apoi combinarea datelor optice multispectrale care asigura date privind tipul de acoperire al suprafetelor, cu imaginile radar, care evidentiaza detalii structurale ale zonei.
Aplicatiile de integrare a datelor multisenzor necesita o suprapunere geometrica perfecta a imaginilor referentiate intr-un sistem de coordonate sau folosind o imagine (harta) de referinta. De exemplu Modelul Digital al Terenului obtinut pe cale fotogrametrica poate fi integrat cu date multispectrale si utilizat pentru in clasificarea imaginii, pentru corectarea efectelor datorate variatiei altimetriei si pantei terenului, cu efect in sporirea preciziei clasificarii. Combinand datele de diferite tipuri si din diferite surse intr-un mediu digital potentialul extragerii informatiei sporeste considerabil.
In felul acesta a aparut conceptul de Sistem Informational Geografic (GIS) definite ca baze de date geografice cu metodologie specifica pentru stocarea, regasirea, analizarea, afisarea, extragerea, prelucrarea si reactualizarea unor date ce pot fi localizate pe suprafata terestra cu ajutorul unui sistem de referinta. Scopul lor este de a furniza o gama diversa de informatii privind terenul si mediul inconjurator prin localizarea spatiala a fenomenelor studiate. Pentru aceasta, GIS trebuie sa asigure urmatoarele functiuni principale: introducerea, validarea si codificarea datelor; gestionarea datelor, regasirea si apelarea lor facila; prelucrarea datelor in vederea obtinerii unor informatii tematice sau de sinteza; decodificarea informatiilor obtinute si prezentarea lor intr-o forma cat mai accesibila si expresiva, sub forma de imagini, harti tematice, tabele etc.
Aceste functii sunt
realizate cu ajutorul subsist
Copyright © 2024 - Toate drepturile rezervate