Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym

Interpretacja radiometryczna danych satelitarnych (4).

Charakterystyka spektralna w oparciu o DN

NA

GL

RL

NA

GL

RL

Charakterystyka spektralna w oparciu o DN

NA

GL

RL

Charakterystyka spektralna w oparciu o SR

18.05

24.04

10.09

Wzrost wartości odbitej energii, wynika ze wzrostu kąta padania promieni słonecznych lub ze zmian pokrycia danej powierzchni (pojawienie się roślinności).

Relacja współczynnika odbicia na poziomie górnej atmosfery do współczynnika odbicia na powierzchni ziemi...(6)

Uprośćmy to równanie do postaci w kontekście SRFsfc:

Zakładając brak rozpraszania atmosferycznego to wówczas t1 i t2 są równe 1.SIsky/SItoa = 1 i c = 1. Dla dowolnego stanu atmosfery c wzrasta przy spadku długości fali.

Szacowanie wartości współczynnika c

Jego szacowanie odbywa się na podstawie omówionego na pierwszym wykładzie modelu rozpraszania światła w atmosferze Chavez’a, (1996)

W trakcie obliczeń szacuje się dwa parametry, c, oznaczane jako cXX (c dla danego kanału spektralnego, oraz SRFpath, czyli współczynnik odbicia od atmosfery

C i SRFpath są obliczane w relacji do kanału czerwonego, zgodnie z poniższymi formułami:

Dla kanału czerwonego c=1.34, a pc = 2.27114.

Model rozpraszania promieniowania elektromagnetycznego w atmosferze

Względne rozpraszenie wg. Chavez'a, 1988

0

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

200 400 600 800 1000 1200

Bardzo czyste niebo

Czyste niebo

Umiarkowanezachmurzenie

Zamglenie

Duże zamglenie

Warunki atmosferyczneRozpraszanie w funkcji

długości fali

Bardzo czyste niebo

-4

Czyste niebo -2

Umiarkowane zachmurzenie

-0,1

Zamglenie -0,7

Duże zamglenie -0,5

Szacowanie wartości współczynnika c zgodnie z prawem Chavez (1996)

Wstępna analiza danych wielospektralnych

Przestrzenie n-wymiarowe danych spektralnych w modelu rastrowym danych ;

jako podstawę tych rozważań można przyjąć przestrzeń jednowymiarową;

n oznacza liczbę kanałów, Przestrzeń jednowymiarową można przedstawić na jednej osi

układu współrzędnych, dwumiarową na dwóch osiach (płaski układ współrzędnych), trójwymiarową na trzech osiach (układ w przestrzeni), czterowymiarową, z tym jest gorzej, nie obcujemy w naturalny sposób z taką przestrzenią

N-wymiarowa przestrzeń spektralna nie może być utożsamiana z przestrzenia powiedzmy geograficzną czy przestrzenią podobną do mapy, jest to raczej przestrzeń cech połączona z przestrzenią geograficzną, w przypadku obliczeń raczej z układem kolumn i wierszy macierzy rastrowej

Co może być cechą w spektralnej przestrzeni n-wymiarowej DN – względna wartość odbitego promieniowania z

kolejnych kanałów DN – względna wartość odbitego promieniowania z

dat SFRsfc Wartości indeksów roślinnych (NDVI, SDVI) Wysokość nad poziomem morza, nachylenie stoku,

wystawa stoku Wartość komponentów tesseled cap I wiele różnych wartości, które można wykorzystać w

klasyfikacji treści obrazów

Przestrzeń 1-wymiarowa (pojedynczy kanał spektralny)

Histogram Rastrowy

Jest on przykładem przestrzeni jednowymiarowej, gdzie cechą jest jasność względna piksela DN, a wartość piksela w tej przestrzeni jest przedstawiana nie kolorem tylko wysokością słupka lub linią ciągłą poprowadzoną przez nie

Histogram Rastrowy (2)

Dla przypomnienia ważne informacje obliczane na podstawie histogramu to: minimum DN, maksimum DN, mediana, moda, Ilość wszystkich pikseli, wartość komórki zerowej (null),

Histogram ...(3)

Interpretacja obrazu satelitarnego na podstawie pojedynczego histogramu, nie jest wystarczająca do potrzeb dokładnej klasyfikacji obrazu. Choć orientacyjnie wiadomym jest, patrząc na zamieszczony obok histogram, że pierwsze maksimum będzie związane z wodą i cieniami drzew, powierzchniami o mieszanym pokryciu roślinno-glebowym, trzecie maksimum będzie dotyczyć powierzchni nie roślinnych, dróg, dachów.

Literowe kodowanie poszczególnych zakresów spektralnych wymuszone w przypadku pisania skryptów (SML, GML)

Dwuwymiarowa przestrzeń cech spektralnych Umieszczenie w tej przestrzeni pojedynczego piksela o

współrzędnych DNRL i DNNA, wraz z kodowaniem kolorowym ilości pikseli

Dwuwymiarowa przestrzeń cech spektralnych (2)

Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym

Obszary zielono –czerwone, czyli obszary a największym zagęszczeniu pikseli noszą wspólną nazwę Tasseled Cap (TC). Brzeg jest zielony środek (wyższa gęstość) czerwony. W wolnym tłumaczeniu oznacza to frędzlowate kapsle.

Skala kolorów zdefiniowana w oparciu o średnią wartość gęstości;

Odległość pomiędzy lewą krawędzią chmury punktów (obszar tasseled cap) DNRL = 0 oznacza wsteczne promieniowanie atmosfery i dlatego żaden piksel nie może mieć niższej wartości.

Wartość promieniowania atmosfery w kanale bliskiej podczerwieni - NA, jest dużo niższa.

Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym

Obszar Tasseled Cap

Linia materiałów tła – odnosi się do gleb nie pokrytych roślinnością

Obszar TC został po raz pierwszy zdefiniowany przez Kauth’a i Thomas’a (1976)

Raster Correlation (TNTMIPS)

Linia gleb nie pokrytych roślinnością

Zboża siane na jesień (ozime)

Zboża wiosenne (jare)

Woda, cienie

Jasne obiekty – dachy domów, drogi

Pozostałe to piksele mieszane, trochę roślinności trochę gleby, trochę cienia

Stosunek wstecznego promieniowania atmosfery do zakresu zmienności odbitego promieniowania

TCTC

Przekształcenia n-wymiarowych przestrzeni spektralnych Przekształcenia takie

zachowują skale na poszczególnych wymiarów

Obejmują przesunięcia we wszystkich wymiarach o stałą wartość (różną dla danego wymiaru) czyli translację

Obejmują również obrót o kąt co jest wyrażane przez układ równań sinusów i kosinusów, kąt obrotu (zawsze dodatni, czyli zgodnie z ruchem wskazówek zegara).

3-wymiarowa przestrzeń cech spektralnych

Przestrzeń trójwymiarową cech spektralnych można wizualizować w przestrzennym układzie współrzędnych, nie można jednak pokazać, zobaczyć zagęszczenia tej przestrzeni (ilości pikseli z tą samą charakterystyką spektralną

Dlatego analizy przestrzeni wielowymiarowych wykonuję się w dwuwymiarowych „podprzestrzeniach”.

3-wymiarowa przestrzeń cech spektralnych

Wskaźniki NDVI i SAVI

Znormalizowany indeks roślinności (NDVI)

Indeks roślinności uwzględniający udział tła glebowe (SAVI):

L = 0.5 jest współczynnikiem określającym udział tła glebowego

Przekształcenie danych z DN na SRF

Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym Interpretacja radiometryczna danych

satelitarnych (4 i 5).

Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym Interpretacja radiometryczna danych

satelitarnych (4 i 5).

Interpretacja danych teledetekcyjnych o środowisku przyrodniczym

Interpretacja radiometryczna danych satelitarnych (4 i 5).