ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ
Ultrafialové záření
UV
0,1 - 0,4 μm
Viditelné záření
VIS
0,4 - 0,7 μm
Infračervené blízké záření
NIR
0,7 - 1,4 μm
Infračervené střední záření
MIR
1,4 - 3 μm
Tepelné záření
TIR
3 μm – 1 mm
Mikrovlnné záření
DPZ 01
1 mm – 1 m
1
SIGNATURY SPEKTRÁLNÍ ODRAZIVOSTI •
•
Pro rozlišení objektů a jevů jsou důležité tzv. signatury spektrální odrazivosti (spektrální signatury). Jsou to křivky, které statisticky charakterizují spektrální odrazivost objektů na zemském povrchu v daných spektrálních pásmech a mohou sloužit jako klíč k odlišení a k určení těchto objektů. Matematicky se vyjadřují jako procentický podíl spektrální odrazivosti, který je funkcí vlnové délky. a
DPZ 01
2
Příklad multispektrálního snímku: Landsat 7 ETM+
Landsat 7 ETM+ Band 1 – modrá Band 2 – zelená Band 3 – červená Band 4 – blízká infračervená (NIR) Band 5 – střední infračervená (MIR) Band 6 – termální (TIR) Band 7 – střední infračervená (MIR) Band 8 – panchromatická (PAN)
DPZ 02
3
DRUŽICE PRO PRŮZKUM PŘÍRODNÍCH ZDROJŮ •
Družice pro průzkum přírodních zdrojů se pohybují ve výšce 900 km, obvykle na heliosynchronní dráze.
•
LANDSAT
400 –
– První z amerických družic série Landsat (NASA) byla vypuštěna roku 1972, poslední – Landsat 7 – roku 1999. – Snímací zařízení na palubě těchto družic pořídila miliony snímků zemského povrchu. Tyto snímky jsou významným zdrojem informací pro zájemce ze sféry lesnictví, zemědělství, geologie, regionálního plánování, mapování, vzdělávání a nejrůznějších druhů výzkumu, především z hlediska časových změn. – Jednotlivé družice Landsat se od sebe liší přístrojovým vybavením. – Landsat 5 a 7 se pohybují ve výšce 705 km se šířkou záběru 183 – 185 km. – Data jsou ukládána na palubě družice a vysílána na Zemi teprve v dosahu některé z přijímacích stanic. – Landsat 7 nese zdokonalený snímač tématického mapování ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Snímá 6 optických pásem (3 VIS a 3 IR) v prostorovém rozlišení 30 m, dále tepelné pásmo (60 m) a panchromatické pásmo (15 m). – Snímky se používají ke studiu globálních změn, monitorování krajinného krytu a k mapování plošně rozsáhlých území. DPZ 03
4
•
Spektrální pásma snímače tématického mapování (TM) družice Landsat
Pásmo
Vlnová délka [μm]
Slovní označení
Hlavní oblasti aplikace
1
0,45-0,52
Modré (B)
Navrženo pro průnik vodou, užitečné pro mapování pobřežních vod, pro rozlišení půdy / vegetace, mapování lesních typů a identifikaci kulturních objektů.
2
0,52-0,60
Zelené (G)
Navrženo k měření vrcholů odrazivosti vegetace. Rozlišení vegetace, odhad vitality. Identifikace kulturních objektů.
3
0,63-0,69
Červené (R)
Navrženo ke snímání pásma absorpce chlorofylu, rozlišování rostlinných druhů. Identifikace kulturních objektů.
4
0,76-0,90
Blízké infračervené (NIR)
Užitečné pro vymezování vegetačních typů, vitality, množství biomasy, pro vymezování vodních objektů a pro zjišťování vlhkosti půdy.
5
1,55-1,75
Střední infračervené (MIR)
Indikativní pásmo pro obsah vlhkosti ve vegetaci a půdě. Rozlišení sněhu od oblačnosti.
6
10,24-12,5
Termální (TIR)
Analýza vegetačního stresu, zjišťování půdní vlhkosti a pro aplikace termálního mapování, znečištění vod a podloží.
7
2,85-2,35
Střední infračervené (MIR)
Rozlišování minerálních a horninových typů. Rovněž citlivé k obsahu vlhkosti ve vegetaci.
DPZ 03
5
•
• •
•
•
Záznam surových dat družice se dělí na scény (z nichž teprve vizualizací vznikají snímky) o velikosti cca 185 x 180 km. Lze však zakoupit i poloviční, čtvrtinové a plovoucí scény. Zkreslení způsobená polohou oběžné dráhy vzhledem k Zemi jsou rektifikována před distribucí. Scény se označují číslem řady (od východu k západu) a pořadovým číslem v řadě (od severu k jihu). Pokrytí ČR scénami Landsat
Pro klasifikaci vegetace jsou vhodné scény z konce letního období (kdy je ukončen růst asimilačních orgánů a dosud nezačalo jejich přirozené odumírání), které nejsou znehodnoceny oblačností nebo sníženou průhledností atmosféry. USGS – archivní snímky Landsat zdarma DPZ 03
6
•
•
•
Na rozdíl od družice Landsat 5, která je od roku 1984 stále v provozu, družice Landsat 7 splnila bez závady jen plánovaných 5 let provozu. Na konci května 2003 došlo na senzoru ETM+ k závadě na korekčním mechanismu skenovaných linií (scan line corrector, SLC), který kompenzuje dopředný pohyb družice. I při této závadě Landsat 7 může pořizovat obrazová data s vypnutým korektorem, zejména v centrálních částech scén. Pro opravu dat bylo vyvinuto několik interpolačních schémat. Střed scény před poruchou
Střed scény po poruše
Střed scény po poruše a po interpolaci
DPZ 03
7
Tvorba barevných syntéz •
• •
Většina družic pro průzkum přírodních zdrojů zaznamenává snímanou scénu v několika spektrálních pásmech. Tato pásma se nativně zobrazují v odstínech šedé barvy. Lze je samostatně zpracovávat pomocí operací zvýrazňování snímků. Kombinací vybraných pásem a zobrazením prostřednictvím základních barev vznikají různé typy barevných syntéz. Obrázek níže představuje barevnou syntézu prvních tří pásem snímače Landsat TM. Pásmo 1 = Blue, pásmo 2 = Green a pásmo 3 = Red.
Landsat TM pásmo 1
pásmo 2
pásmo 3 barevná syntéza pásem 1,2,3
DPZ 05
8
Syntézy v pravých barvách Pokud multispektrální snímek obsahuje tři vizuální pásma základních barev (tj. červené, zelené a modré), lze tato pásma kombinovat tak, aby vznikla syntéza v pravých barvách. Při kombinaci pásma č. 3 (červené pásmo/red band), pásma č. 2 (zelené pásmo/green band) a pásma č. 1 (modré pásmo/blue band) multispektrálního snímku družice IKONOS, můžeme tato pásma zobrazit červenou, zelenou a modrou barvou. Výsledná barevná syntéza pak je velmi blízká tomu, co bychom viděli na vlastní oči. DPZ 05
9
Syntézy v nepravých barvách (False Colour) Přiřazení barev jednotlivým pásmům multispektrálního snímku může být libovolné, některé kombinace jsou ovšem výhodnější, než jiné. Velmi často se používá kombinace pásem, která vede k syntézám v nepravých barvách. Barva objektů na takové syntéze nemá nic společného se skutečnou barvou objektů. Obvykle se blízké infračervené pásmo zobrazuje červeným zobrazovací kanálem. Nepravě barevná syntéza pro mutlispektrální snímky družice SPOT : R = XS3 (NIR band) G = XS2 (Red band) B = XS1 (Green band) Tato kombinace velmi dobře umožňuje detekovat vegetaci a její vlastnosti. Díky vysoké spektrální odrazivosti v blízkém infračerveném (NIR) pásmu se vitální vegetace zobrazuje v různých odstínech červené barvy, v závislosti na typu a růstových podmínkách. Poškozená vegetace směřuje k modrám odstínům. Čistá voda je obvykle tmavě modrá (díky vysoké odrazivosti v zeleném pásmu), kalná voda je spíše azurová (díky vyšší odrazivosti v červeném pásmu, ovlivněné sedimety). Holé půdy, silnice a budovy se obvykle zobrazují v různých odstínech modré, žluté nebo šedé. DPZ 05
10
Klasifikace obrazu • • •
•
Klasifikaci můžeme obecně definovat jako seskupování vzájemně si podobných prvků (entit) do určitých skupin (tříd, kategorií). V počítačových programech jde o operace, umožňující identifikovat v souboru prvků skupiny se společnými vlastnostmi. V obrazových záznamech dálkovém průzkumu jsou entity na nejnižší úrovni reprezentovány jednotlivými pixely. Klasifikace představuje proces, při kterém se jednotlivé pixely originálního numerického záznamu zařazují do tříd a vzniká tak klasifikovaný snímek. Originální obrazový záznam se tak stává tématickou mapou. Cílem digitální klasifikace je získat utříděnou informaci o objektech a jevech na zemském povrchu – např. kategorie půdního krytu, vegetační typy, půdní typy, geologické objekty, apod.
DPZ 06
11
Příznakový prostor • Příznakový prostor je Euklidovský prostor • Při klasifikacích se používá Euklidovská vzdálenost – jde zde o vzdálenost (Pythagorova věta) mezi klasifikovaným pixelem a centrem uvažovaného shluku • Vzdálenost je pojem, který náš mozek používá při rozpoznávání obrazců. Čím blíže se nacházejí body v p-rozměrném prostoru, tím jsou si podobnější • 2-rozměrný prostor • p-rozměrný prostor
DPZ 06
12
Příklad objektů v příznakovém prostoru DPZ 06
13
PŘESNOST KLASIFIKACE •
• • • •
Přesnost klasifikace se standardně hodnotí prostřednictvím tzv. klasifikační chybové matice (error matrix, confusion matrix), která vyjadřuje vztah mezi výsledky klasifikace a referenčními daty, obvykle terénními. Matice je čtvercová; znázorňuje se polem o rozměrech n x n, kde n vyjadřuje počet kategorií. Hodnoty v matici reprezentují počet pixelů nebo jejich procentickou část. Každý sloupec matice reprezentuje hodnoty získané klasifikací. Každý řádek matice reprezentuje hodnoty získané terénním průzkumem. (Některé systémy používají alternativní variantu přiřazení smyslu řádků a sloupců)
DPZ 06
14
• • • • •
Chybová matice poskytuje informaci o tom, jak odpovídají klasifikované hodnoty hodnotám skutečně zjištěným. Vizualizovaná chybová matice je nástrojem, který umožňuje posoudit, jak systém data zpracovává – např. jestli chybně neklasifikuje jednu třídu jako jinou. Počty pixelů mimo hlavní diagonálu chybové matice představují chyby v klasifikaci. Chybová matice se obvykle počítá z dat trénovacích množin. Ty se k tomuto účelu dělí na dvě skupiny. Jedna slouží k trénování klasifikátoru, druhá k verifikaci dat. Podle některých autorů (např. Bonn and Rochon 1992) lze pro obě tyto etapy použít stejné datové soubory. Výsledky budou zešikmené (biased), ale to neznamená, že nejsou použitelné.
DPZ 06
15
Hierarchická (víceměřítková) segmentace (Baatz et Schappe 2000) • •
• • •
Zpracování obrazových dat se realizuje rozvojem fraktální sítě. Postup využívá k extrakci obrazové informace sémantická pravidla založená na tvaru, velikosti a struktuře objektů na snímku a automatizovaně buduje objektově orientovanou síť. K tomu se využívají nejen spektrální údaje jednotlivých pixelů, ale také jejich prostorové vztahy. Tímto procesem se vytvářejí skupiny pixelů s podobnými vlastnostmi a minimální heterogenitou. Strategickým cílem je vytvořit hierarchickou síť obrazových objektů, která umožní simultánně reprezentovat informační obsah obrazu na různých úrovních rozlišení
DPZ 07
16
Příklady segmentace
Příklady segmentace při analýze lesních porostů
DPZ 07
17
