Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 8 Multispektral Görüntüleme ve Uygulamaları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr

Multispektral Görüntüleme Her piksel için birkaç adet spektral kanalda ölçüm değeri vardır Her kanal, belirli bir dalga boyu aralığında yansımaya / ışımaya hassastır Alıcı, ilgili dalga boyu aralığındaki yansımanın / ışımanın ortalamasını alır En sık kullanılan kanallar, mavi, yeşil, kırmızı ve yakın kızılötesi spektral bölgeleridir

Multispektral Görüntüleme

Multispektral Görüntüleme Multispektral görüntülerin üç renkli görselleştirilmesi için standart mavi, yeşil, kırmızı bantlar kullanılabileceği gibi, farklı bant kombinasyonları da kullanılabilir

Multispektral Görüntüleme Multispektral görüntüleme teknolojileri ile birçok uygulama gerçekleştirilebilmektedir. Bu ders kapsamında, diğer uygulamalara göre daha çok öne çıkan şu uygulamalar üzerinde duracağız: NDVI ile bitki tespiti Doğal afet etkilerinin tespiti Pan-keskinleştirme

NDVI Bitki yapraklarındaki pigment (klorofil), görünür ışığı yüksek oranda soğurur (özellikle 0.4-0.5 um ve 0.6 0.7 um aralıklarında) Yapraklardaki hücre yapısı ise yakın-kızılötesi (0.7 1.1 um) ışımayı yüksek oranda yansıtır Bu nedenle, bitki tespiti için kızılötesi bölge ve kırmızı renk bölgesi tabanlı normalize edilmiş fark bitki indeksi kullanılabilir Normalized difference vegetation index (NDVI)

NDVI NDVI ile aynı zamanda bitkilerin sağlık durumları ile ilgili de bilgi elde edilebilir

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Multispektral görüntülerde doğal afet etkilerinin tespiti için genellikle değişim tespiti yaklaşımları kullanılır Değişim tespiti, aynı sahnenin / alanın her biri farklı zamanlarda alınmış görüntülerinin işlenmesi ile bu görüntülerin aralarında oluşan değişimlerin tespitidir Çıktı olan ikili (1-0) sonuç alınabileceği gibi, değişim tiplerine bağlı olarak daha çok seviyeli sonuç elde etmek de mümkündür.

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Değişim tespiti

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Tüm değişim tespiti yaklaşımları için önceden yapılması gereken aşamalar: Geometrik düzeltme yapılmalıdır Piksel tabanlı yaklaşım kullanılacaksa görüntü çakıştırma yapılmalıdır Radyometrik düzeltme başarımı artırır Atmosferik düzeltme başarımı artırır

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Basit değişim tespiti yaklaşımları: 1) Fark alma Aynı sahnenin farklı zamanlara ait görüntülerinde aynı konumdaki piksellerin farkı hesaplanır Multispektral görüntülerde bu fark, bant sayısı boyutunda bir vektördür Mutlak değer hesaplanır. Bu mutlak değer, vektörler için her bileşenin karelerinin toplamının kareköküdür

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Basit değişim tespiti yaklaşımları: 2) Oranlama Aynı sahnenin farklı zamanlara ait görüntülerinde aynı konumdaki piksellerin orantısı hesaplanır Multispektral görüntülerde bu oran, bant sayısı boyutunda bir vektördür Mutlak değer hesaplanır. Bu mutlak değer, vektörler için her bileşenin karelerinin toplamının kareköküdür

Doğal Afet Etkilerinin Tespiti Basit değişim tespiti yaklaşımları: 3) Regresyon İki görüntü arasında doğrusal bir ilişki olduğu varsayımından yola çıkar I 2 x, y = ai 1 x, y + b denklemindeki a ve b değişkenlerini bulmak istenir

Görüntü Kaynaştırma Aynı sahneden alınan farklı karakteristikteki görüntülerin iyi özelliklerini birleştirmeyi amaçlar Kaynaştırma için kullanılabilecek görüntüler: Multispektral ve yüksek çözünürlüklü Hiperspektral ve yüksek çözünürlüklü Multispektral ve hiperspektral... Yüksek uzamsal çözünürlük ve yüksek spektral çözünürlük amaçlanır

Pan-Keskinleştirme Multispektral görüntü ile pankromatik görüntünün kaynaştırılmasıdır Pankromatik görüntü ile multispektral görüntü keskinleştirilir => multispektral görüntünün uzamsal çözünürlüğü artırılır Pan-keskinleştirme için kullanılan çok sayıda yaklaşım bulunmaktadır: Intensity-Hue-Saturation (IHS) Brovey Transform (BT) Principal Component Substitution (PCS) Wavelet Transform (WT) Contourlet Transform (CT)

Pan-Keskinleştirme IHS tabanlı pan-keskinleştirme: Multispektral görüntünün bantları üst-örneklenerek pankromatik görüntünün çözünürlüğüne (boyutuna) getirilir (ara değerleme ile) Multispektral görüntü RGB uzayından IHS uzayına geçirilir Elde edilen I bandı yerine histogramı I bantı ile eşleştirilen pankromatik görüntü koyulur (Histogram eşleştirme ile ortalamalar ve standart sapmalar eşitlenir) Tekrar RGB uzayına dönülür

Pan-Keskinleştirme

Pan-Keskinleştirme Quickbird pankromatik görüntüsü 0.6 m uzamsal çözünürlük

Pan-Keskinleştirme Quickbird multispektral görüntü 2.4 m uzamsal çözünürlük

Pan-Keskinleştirme Pan-keskinleştirilmiş multispektral görüntü

Pan-Keskinleştirme

Sorular?????