DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görüntü boyutu Dijital bir görüntü, elemanları, uzaydaki x,y konumlarına karşılık gelen noktaları n f(x,y) parlaklık değerlerini içeren bir matristir. Görüntü verisinin boyutu veri katmanı (bant) sayısı ile saptanır

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görüntü türleri

Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm =25400

Piksel/dpi Örnek Bir harita yada fotoğraf 400 dpi ile taranmış ise piksel boyutu nedir? dpi=dot per inch 1 inch =25.4 mm =25400 25400 / 400 = 63

Piksel/dpi Örnek Bir harita yada fotoğraf 1200 dpi ile taranmış ise piksel boyutu nedir? 1 inch =25.4 mm =25400 25400 / 1200 = 21

Piksel/dpi Örnek Fotogrametrik uygulamalarda piksel boyutu 10 dan büyük olmaması gerekirse fotoğraşar kaç dpi taranmalıdır? 1 inch =25.4 mm =25400 25400 /x dpi = 10 x=2540 dpi

Piksel/dpi Örnek 1/4000 ölçekli bir harita 200 dpi ile tarandığında her bir pikselin büyüklüğü yeryüzünde kaç metreye karşılık gelir? 200 dpi taranmış bir haritada piksel boyutu = 25.4mm/200 dpi = 0.127 mm 1/4000 ölçeğinde piksel boyutu = 4000 x 0.127 = 508mm ~ 0.5m Bir pikselin örttüğü alan 0.5 x 0.5=0.25m2

Piksel/dpi Örnek 300 dpi ile taranmış 1/25 000 ölçekli bir haritanın piksel boyutu ne kadardır? 1 piksel boyutu 1 / 300 dpi = 25.4 mm/ 300 = (25.4/100)m/ 300 = 25.4/3000m 1/25 000 ölçeğinde piksel boyutu = 25 000 x 25.4/3000m = 2.1 m ~ 2 m

Piksel/dpi GSD = Ground Sample Distance (Yer örnekleme aralığı) Komşu piksellerin merkezlerinin yeryüzündeki fiziksel karşılığıdır. GSD büyükse mekansal çözünürlük küçüktür, detaylar daha az görünür. 20

Pikesel/dpi Örnek 8 bit gri seviyeli, 200dpi, jpg formatında bir görüntümüz olsun. Bu görüntü 450x450piksel dir. Dolayısıyla resmin boyutu 2.25x2.25 inç olur. Bu resim f değişkenine atanmış olsun. Biz bu resmi tiff formatında, sıkıştırmadan, sf ismiyle saklamak isteyelim. Daha sonra 450x450 piksel sayısını değiştirmeden boyutunu1.5x1.5 inç yapalım.

450x450 piksellik bir resmin çözünürlüğü 200 dpi ise bu resim; 450 dot/200 dpi=2.25x2.25 inç boyutlarında olur. 450x450 piksellik bir resmi 1.5x1.5 inç boyutunda ifade edersek; bir doğrultudaki piksel sayısı 450/1.5=300 dpi olur. veya 2.5x2.5 inç boyutundan 1.5x1.5 inç boyutuna düşürülürse, resmin çözünürlüğü (2.25/1.5) x 200=300 dpi olur. 26

ÇÖZÜNÜRLÜK Birçok uzaktan algılama algılayıcısı, verileri uzaktan algılamada geçerli olan temel prensiplere bağlı olarak algılamış olsa da, sonuç görüntüsünün formatı ve kalitesi çok farklılık gösterebilir. Bu farklılıklar dört farklı uydu çözünürlüğü ile ilişkilidir. Mekansal/Konumsal/Geometrik (Spatial resolution) Radyometrik Spektral Zamansal

Çözünürlük Geometrik/Mekansal Bir görüntünün /geometrik/uzaysal/mekansal çözünürlüğü (spatial resolution), ilgili görüntünün 1 pikselinin fiziksel büyüklüğüne eşittir. Kısaca çözünürlük, bir görüntünün detaylanabilir en küçük parçasıdır.

Çözünürlük Geometrik/Mekansal Mekânsal çözünürlük görüntüde ayırt edilebilir detay seviyesini gösteren bir özelliktir. Diğer bir ifade ile bir uydu görüntüsünde görünen detaylar algılayıcının mekânsalçözünürlüğüne bağlı olup, bu değer görüntünün en küçük elemanı olan bir pikselin yeryüzündeki kapladığı alana karşılık gelmektedir. Örneğin NOAA uydusundaki AVHRR algılayıcısı1kmx1km SPOT pankromatik (P) görüntüsünde ise bir piksel ise10m x 10m lik IKONOS -Pan - 1mx1m

LAC: Lokal Kapsama Alan, GAC: Global Kapsama Alan 32

Yeryüzünde algılanan minimum alan görüntünün maksimum mekânsal çözünürlüğüne eşit olup bu alan, algılayıcının platform yüksekliğine ve Anlık Görüş Alanı (IFOV) ile ifade edilen gözleme açısına bağlı olarak belirlenir. Daha küçük gözleme açısı veya daha alçak uydu yüksekliği daha küçük IFOV a neden olur. Gözleme doğrultusunun nadir doğrultuda veya eğik algılama olması durumu da yerde kaplanan alana etki etmektedir.

WHISKBROOM SCANNING PUSHBROOM SCANNING http://ces.iisc.ernet.in/hpg/envis/remote/introfile9.htm 38

Mekânsal çözünürlük açısından uydu görüntüleme sistemleri: Düşük mekânsal çözünürlüklü sistemler (30 - >1 km) Orta mekânsal çözünürlüklü sistemler (4 m - 30 m) Yüksek mekânsal çözünürlüklü sistemler (0.5 m - 4 m) olarak gruplandırılmaktadır.

Yüksek ve düşük mekânsal çözünürlüğe sahip dijital görüntülerdeki temel avantaj ve dezavantajlar

UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Yersel Ayırma Gücü Piksel büyüklüğü 2 2 ~3piksel (bir objenin tanınabilmesi için) LANDSAT SPOT IKONOS QUICKBIRD 30 x30 20m x 20m / pan 10m x 10m 4m x 4m / pan 1m x 1m 60 cm x 60cm

Piksel/dpi Örnek Bir Landsat görüntüsünde 450 hektar alan kaç piksel ile örtülür? Landsat 30mx 30m 450x10000=4500000m 2 30x30=900m 2 4500000/900= 5000piksel ~71x71

Piksel/dpi Örnek Bir SPOT görüntüsünde 450 hektar alan kaç piksel ile örtülür? SPOT 20 m x 20 m 450x10000=4500000m 2 20x20=400m 2 4500000/400= 11250 piksel SPOT pankromatik 10 m x 10 m 10x10=100m 2 4500000/100= 45000 piksel

Piksel/dpi Örnek Bir IKONOS görüntüsünde 450 hektar alan kaç piksel ile örtülür? IKONOS 4m x 4m 450x10000=4500000m 2 4x4=16m 2 4500000/16= 281250pikse IKONOS pankromatik 1m x 1m 1x1=1m 2 4500000/1= 4500000 piksel

Piksel/dpi Bir QUICKBIRD görüntüsünde 450 hektar alan kaç piksel ile örtülür? (Mekansal çözünürlük 60 cm) Örnek 450x10000= 4500000m 2 60x60=3600 cm 2 =0.36m 2 4500000/0.36= 12500000 piksel

UYDU SİSTEMLERİ Görüntülerin Özellikleri Spektral Ayırma Gücü Nesnelerin ve arazi türlerinin uzaktan algılama yolu ile ayırt edilebilmelerinin en önemli nedeni spektral özelliklerinin değişiklik göstermesidir. Algılayıcılar bu değişimleri fark edecek şekilde tasarlanır Her spektral aralık elektromanyetik spektrumun bir bölgesine duyarlıdır Spektral dalga boyu genişliği: Bir algılayıcının, elektromanyetik spektrumda kaydedebildiği spesifik dalga boyu aralığıdır. Algılama yapılan bant sayısı: Bant sayısı arttıkça spektral çözünürlük de artmaktadır.

Genel olarak spektral çözünürlüğe bağlı olarak algılayıcı sistemler; geniş-bant aralıklı, dar-bant aralıklı, spektral, hiperspektral algılayıcılar olarak gruplandırılırlar.

Yüksek ve düşük spektral çözünürlüğe sahip dijital görüntülerdeki temel avantaj ve dezavantajlar : Dar bant aralığına sahip bantlar daha fazla spektral detay içerirler, ancak daha az enerjiye diğer bir ifade ile düşük sinyal gücüne sahiptirler. Çok bantlı veri daha fazla bilginin depolanması, iletilmesi ve işlenmesini gerektirir. Ancak daha fazla bant sayısı daha fazla spektral detay içerdiğinden cisimlerin ayırt edilmesinde daha çok kolaylık sağlamaktadır.

http://www2.geog.ucl.ac.uk/~mdisney/teaching/pprs/pprs_3/principles3.pdf 69

Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Dijital olarak ifade edilen görüntüdeki nokta sayısı (dot) ne kadar fazla olursa o kadar gerçeğe yakın netlikte bir görüntü oluşmaktadır. Ayrıca her bir noktanın ifade edeceği renk de ne kadar gerçeğe yakın olursa o kadar gerçeğe yakın netlikte bir görüntü elde edilmiş olur. Görüntüyü oluşturan her bir noktacığın (piksel) alabileceği renk aralığı ne kadar fazla ise o noktacık da renk havuzunda gerçeğe daha yakın bir renk alacaktır. Buna renk derinliği denir. Genelde bit olarak ifade edilir.

Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Boyut Hesabı: Tek bir görüntünün boyutu = düşey nokta sayısı x yatay nokta sayısı x renk derinliği Örneğin 16 bit renk (orta gerçek renk) derinliğine sahip 1024 x 768 çözünürlükteki sıkıştırılmamış bir fotoğrafın boyutunu hesaplayalım: Boyut = 1024 x 768 x 16 = 12.582.192 bit = 1.572.864 Byte = 1536 kb = 1,5 MB 8 bit = 1 byte 1024 byte = 1 kbyte 1024 kbyte = 1 mbyte 1024*8*1024 =8388608 bit

Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük n = 2^b olmak üzere, b değeri görüntünün 1 pikselini ifade etmek için gereken bit sayısıdır. Örneğin b=8 ise 256 adet gri tonu

Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük 1bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 1 = 2 adet renk alabilir. (siyah ve beyaz) 2 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 2 = 4 adet renk alabilir. 3 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 3 = 8 adet renk alabilir. 4 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 4 = 16 adet renk alabilir. 6 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 6 = 64 adet renk alabilir. 7 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 7 = 128 adet renk alabilir. 8 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 8 = 256 adet renk alabilir. 11 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 11 = 4.096 adet renk alabilir. 16 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 16 = 65.536 adet renk alabilir. 24 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 22 4 = 16.777.216 adet renk alabilir. (yaklaşık 16.7 milyon) 32 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 32 = 4.292.967.296 adet renk alabilir. (yaklaşık 4.3 milyar)

Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Boyut Hesabı: Tek bir görüntünün boyutu = düşey nokta sayısı x yatay nokta sayısı x renk derinliği Örneğin 16 bit renk (orta gerçek renk) derinliğine sahip 1024 x 768 çözünürlükteki sıkıştırılmamış bir fotoğrafın boyutunu hesaplayalım: Boyut = 1024 x 768 x 16 = 12.582.192 bit = 1.572.864 Byte = 1536 kb = 1,5 MB 8 bit = 1 byte 1024 byte = 1 kbyte 1024 kbyte = 1 mbyte 1024*8*1024 =8388608 bit

UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Radyometrik çözünürlük bir görüntü dosyasının boyutunu (depolama alanını) da hesaplamada kullanılır. Örneğin 100 x 100 pikselden oluşan 8bit lik bir görüntünün kapladığı alan; Dosya boyutu = Görüntü boyutu (satır * sütun) Radyometrik çözünürlük (bit) = 100 100 8 = 80 000 bit veya 10 000 bayt dır.

UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Zamansal Ayırma Gücü Uydunun aynı bölgeden arka arkaya geçişi arasındaki süre Bu ise uydudan uyduya farklılık göstermektedir, diğer bir ifade ile bazı uydu sistemleri birkaç saatte, bazıları ise birkaç gün sonra aynı bölgeden algılama yapabilmektedir. LANDSAT-TM uydusu 16 günde NOAA/AVHRR günde 2 kez Bazı uygulamalar için görüntülerin alınma aralığı önem taşır Tarım alanlarının izlenmesinde : Gün Kent alanlarının büyümesinin izlenmesinde : Yıl

UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Zamansal çözünürlük, tek bir görüntü yerine aynı algılayıcının zaman içerisinde algıladığı seri görüntüleri belirttiğinden özellikle değişim saptama uygulamaları için çok önemlidir. Zamansal çözünürlük özellikle; yeryüzünün belirli bölgeleri için (örn. tropik bölgeler) bulutsuz görüntü alma olanağının sınırlı olması durumunda, insan ve/veya doğal kaynaklı afet olaylarının (sel baskını, gemilerden yağ tabakası deşarjı, vb.) izlenmesinde, çok-zamanlı görüntülerin karşılaştırılmalarını (örn. böcek istilası durumunda zarar gören orman kaynaklarının yıldan yıla izlenmesi ve yayılımının belirlenmesi)gerektiren uygulamalarda, dinamik özelliğe sahip arazi örtü sınırlarının (örn. buğday ürünü gelişiminin izlenmesi) zaman içindeki gelişiminin izlenmesinde oldukça kritik bir faktör olduğundan, uzaktan algılama uygulamalarında kullanılacak algılayıcı seçiminde büyük önem taşımaktadır.

http://www.eorc.jaxa.jp/alos/en/img_up/l_amazonfnf_1993-2010e.htm Zamansal analiz 20

IKONOS 2002 2008 http://www.mdpi.com/2072-4292/6/7/5976/htm 21

http://www.glcn.org/data bases/se_change_en.jsp 22

Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Görsel yorumlama Ön işleme Görüntü zenginleştirme Radyometrik Düzeltme Geometrik Düzeltme Oran görüntüleri Filtreleme Ana Bileşen Dönüşümü

Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Sayısal görüntülerden amaca uygun bilgilerin çıkartılmasında genel olarak iki farklı yöntem kullanılır: Görsel analiz Görüntüler bu konuda tecrübe sahibi kişiler tarafından görsel/optik olarak yorumlanırlar. Kantitatif analiz Görüntüler bilgisayar ortamında oldukça karmaşık olabilen matematik istatistik algoritmalarla işlenirler.

Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Sayısal görüntünün bilgisayar ortamında değişik algoritmalarla analizinde göz önüne alınan genel işleme adımları aşağıda verilmektedir: Ön işleme Görüntü zenginleştirme Spektral dönüşüm Mekânsal dönüşüm Görüntü Sınıfandırma

Sayısal Görüntü İşleme - Görsel Analiz Görsel yorumlama farklı algılama sistemlerinden elde edilmiş görüntülerin (uçak-/uydu-bazlı görüntü) optik olarak yorumlanarak değerlendirilmesi ve değişik fiziksel özelliklerinin sınışandırılmasıdır. İşlemin başarısı, analizcinin görüntüdeki mekânsal, spektral ve zamansal öğeleri analiz edebilme yeteneğine sıkı sıkıya bağlıdır. Bilginin mekânsal özellikleri genellikle objelerin şekil, büyüklük, oryantasyon, örüntü ve doku nitelikleriyle açıklanır.

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Görsel Yorumlama da dikkate alına temel özellikler

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Bilginin mekânsal özellikleri genellikle objelerin şekil, büyüklük, oryantasyon, örüntü ve doku nitelikleriyle açıklanır. Örnek:Yollar, caddeler, yerleşim yerleri, kıyı şeritleri, sulama sistemleri,nehirler, kırıklı örüntüler, sık veya seyrek dokular mekânsal özelliklerdeki farklılıklara göre rahatça ayırt edilebilir. Cisimlerin spektral nitelikleri renk olarak algılanır. Analizcinin önceden arazi örtü tiplerinin spektral özelliklerini ve görüntünün nasıl algılandığını bilmesi gerekir.

Zamansal özellikler, belirli bir objenin belirli bir zaman aralığındaki değişimini yorumlamak için kullanılırlar. bunun için ilgili tarihlerde incelenen bölgeye ait görüntülerin elde edilmiş olması gerekir. atmosfer koşullar göz önüne alınmalıdır. 30

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Görsel yorumlamada görüntünün mekânsal ve radyometrik detaylarının analizi oldukça kaba olduğundan belirtilen niteliklere göre görsel yorumlamanın daha doğru yapılabilmesi için genellikle görüntülere görüntü zenginleştirme teknikleri uygulanır. örn. kontrast artırımı

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Eğer görüntüde yeterli kontrast varsa, diğer bir ifade ile görüntüde ilgilenilen cisim ile etrafındaki komşu cisimlerin (yeryüzü özelliklerinin) rölatif parlaklık değerleri arasındaki fark yüksek ise cisimlerin tanınması daha kolaydır, aksi durumda ilgilenilen cisim görüntüde saptanamayabilir. Bant 3 kırmızı bölgeden alınan görüntü Bant 4 kızıl ötesi bölgesinden alınan görüntü (bitkiye duyarlı)

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Görüntülerdeki kontrastın oldukça düşük ve insan gözünün sınırlı sayıda gri renk tonu seviyesini ayırt edebiliyor olması nedeniyle işlenmemiş, ham uydu görüntü verileri yorumlama açısından pek uygun olamamaktadır. Bu amaca yönelik olarak; işlenmemiş görüntü bantları arasındaki kontrastı artırmak için birçok farklı görüntü işleme teknikleri kullanılmaktadır. bu yöntemlerin kullanılabilmesim için görüntü karakteristiklerinin iyi bilinmesi gerekmektedir

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görsel analiz İşlenmemiş ham uydu görüntüleri genelde gri renk seviyesi formatında depolanırlar genellikle 256 (8bit) dir Her bir değer cisimlerden yansıtılan parlaklık değerini gösterir. Bir cismin uydu görüntüsünde ayırt edilebilirliği, görüntünün mekânsal, spektral ve radyometrik çözünürlükleri ile ilişkilidir. Buna ek olarak dikkate alınması gereken diğer faktörler ise cismin; boyutu, doğrultusu, rengi (ya da spektral yansıtım özelliği), dokusu, arka plan ile kontrastı, örüntüsü, diğer cisimlerle olan birleşimi

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Büyüklük, objelerin diğer objelere göre ölçeğini gösterir. Örneğin, kamu binaları genellikle konut binalarından daha büyüktür.

Biçim, objelerin fiziksel dış sınırlarının oluşturduğu genel formu veya konfigürasyonudur. İki boyutlu değerlendirmelerde sadece uzunluk ve genişlik söz konusu olurken, üç boyutlu stereoskopik değerlendirmelerde yükseklik bilgisi de biçim özelliğine dâhildir. 38

Örüntü (pattern), objelerin mekânsal dizilimidir. Örneğin bir otoparkta hem belirli şekiller hem de objeler arasındaki belirli ilişkiler (aralarındaki boşluk, yönelimleri) tekrarlanmaktadır. Bu özellikler bir otoparkın rahatlıkla ayırt edilmesini ve tanınmasını sağlar. Aynı durum bir meyve bahçesiyle bir orman arasındaki farkı oluşturur. 40

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Ton ve renk, objelerin bağıl parlaklık ve spektral yansıtım farklılıklarını ifade eder. Cisimlerin mekânsal özellikleri ne kadar farklı olursa olsun, renk veya ton farklılıkları olmazsa birbirlerinden ayırt edilemezler. Toprak için: açık ton yüksek bölgede kuru Koyu ton yüksek bölgede ıslak Doku (Texture), görüntüdeki ton değişiminin frekansıdır. Bu özellik, fark edilemeyecek kadar küçük olabilen bireysel objelerin bir araya gelmesiyle oluşur. Dokusuna göre objeler ince veya kaba olabilirler. Doku ölçeğe çok bağlı olup ölçek küçüldükçe doku özelliği kaybolur. Bitkilere ait yoğunluk, yaş, bitki türü bilgileri

http://jrt35.blogspot.com.tr/2012/09/module-2-visual-interpretation.html 44

Gölge, üstten elde edilen görüntülerde objelerin dış görünüşleri hakkında ipucu verir. Bu avantajına rağmen gölgede kalan diğer objeler fark edilemeyebilir. 45

T.M Lillesand, Wiley 2003 46

Konum, objelerin coğrafi konumlarını belirtir. Belirli bitki çeşitlerinin belirli coğrafi bölgelerde yetişmesi durumundan dolayı, bitki örtüsü tiplerinin belirlenmesinde önemli bir özelliktir. 47

Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Bağlamsal ilişki, objelerin belirli özelliklerinin ilişkilendirilmesi anlamına gelir. Bu özelliklerin yanı sıra görüntünün mekânsal çözünürlüğü, görüntünün görsel kalitesi (örn. kontrast dengesi), görüntünün spektral bölgesi, görüntü zamanı ve görüntülerin zamansal dağılımı görsel yorumlama başarısını doğrudan etkileyen diğer faktörlerdir. Daha doğruluklu bilimsel görüntü yorumlama ve bilgi çıkartımı için; farklı-ölçekte, çok-spektrumlu ve çok-zamanlı veri alımı sağlanarak, bu görüntülerin çoklu-disipliner yorumlama entegrasyonu ile analizi yapılmalıdır.

Biçim Büyüklük Ton Bağlamsal ilişki 50

Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme Bir görüntü elde edilirken geometrisinde ve piksel gri değerlerinde bazı sistematik karakterli geometrik ve/veya radyometrik hatalar oluşabilir. Algılayıcı, uydu platformu ve yeryüzü karakteristiklerine bağlı olarak oluşan hatalar geometrik hatalardır. Algılayıcı, ışımanın dalga boyu, atmosfer ve topoğrafik etkiler sonucu gri değerlerinde oluşan hatalar radyometrik hatalar olarak adlandırılır. Sayısal görüntünün yorumlanmasında veya bilgisayarla analizinde istenen seviyede doğru sonuçlar elde edebilmek için geometrik ve radyometrik hataların olabildiğince düzeltilmeleri gerekir.

Ön işleme olarak adlandırılan bu aşamada görüntü verisinden sözü edilen sistematik hatalar uygun fiziksel ve matematiksel yaklaşımlarla giderilmeye çalışılır ve iki aşamada gerçekleştirilir: 1. Radyometrik düzeltme: Ölçülen sinyalin kalibrasyonu. 2. Geometrik düzeltme: Görüntünün ait olduğu gerçek yüzey konumundan dolayı oluşan hataların düzeltilmesi. 52

Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Herhangi bir algılayıcı sistem tarafından ölçülen ışınırlık (yansıtılan enerji), aydınlanma geometrisindeki, atmosferik koşullardaki, bakış geometrisindeki ve algılayıcı karakteristiklerindeki değişimlerden etkilenir Genellikle bu etkilerin düzeltilmesi algılayıcı sisteme ve uygulama çeşidine bağlı olarak farklılık gösterir. Örneğin bakış geometrisi gibi etkiler uçak-bazlı sistemlerde uydu sistemlerine göre çok daha önemli bir etkiye sahiptir.

Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme

Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Spektrumun görünür ve kızıl ötesi bölgelerinde kullanılan pasif algılama sistemlerinde belirgin radyometrik düzeltme aşamaları dört adımda incelenebilir; algılayıcı kalibrasyonu, atmosferik düzeltme, topoğrafik düzeltme ve Güneş in açısal yüksekliği ve yeryüzüne olan uzaklığına bağlı düzeltme olarak

Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme

RADYOMETRİK DÜZELTME (1) Algılayıcı kaynaklı radyometrik hata (2) Bulut etkisi (3) Sis etkisi görülmektedir.