Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень

Спосіб підвищення спектральної розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень, при якому одержують функції спектральної чутливості існуючих спектральних каналів багатоспектрального аерокосмічного зображення, які перекриваються за спектром, визначають функцію спектральної чутливості C2 1 РОЗРІЗНЕННОСТІ (13) СП ЕКТРАЛЬНОЇ 81195 (54) СПОСІБ ПІДВИЩЕННЯ АЕРОКОСМІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ОПИС (11) ДЕРЖАВНИЙ Д ЕПАРТАМЕНТ ІНТЕЛ ЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ 3 81195 високі просторову розрізненість та радіометричну якість зображень, але досвід інтерпретації показує, що зображення, отримані в багатьох вузьких спектральних зонах, несуть додаткову унікальну інформацію про властивості об'єктів спостереження [1]. Розробниками багатоспектральних аерокосмічних сенсорів докладаються зусилля та вживаються заходи щодо збільшення кількості робочих спектральних діапазонів в них - тобто підвищення спектральної розрізненості, що є актуальною науково-технічною задачею. Більшість відомих технічних рішень цієї задачі є апаратними - з використанням цифрових спектроаналізаторів для підвищення числа спектральних каналів [2], з використанням спеціалізованих апаратних трансд'юсерів для підвищення спектральної розрізненості мінімум вдвічі [3], з використанням оптичних процесорів обробки прийнятого випромінювання для виявлення тонких спектральних структур [4]. Недоліками подібних способів є необхідність оброблення оптичних сигналів безпосередньо в процесі реєстрації, тобто в реальному масштабі часу на борту, що призводить до їх складності та високої вартості. Також достатньо широко розповсюджені способи збільшення кількості спектральних діапазонів шляхом постоброблення багатоспектральних аерокосмічних зображень, які забезпечують гнучкість, універсальність, простоту реалізації, можливість застосування тільки в разі потреби. Відомий спосіб підвищення спектральної розрізненості багатоспектральних аерокосмічних зображень [аналог - United States Patent No 5,400,265], за яким одержують багатоспектральне аерокосмічне зображення, де кожному елементу відповідає власна спектральна сигнатура, для кожного елемента багатоспектрального аерокосмічного зображення виконують Фур'єдеконволюцію спектральної сигнатури, в Фур'єобласті здійснюють лінійну інтерполяцію дискретних відліків, проводять встановлення спектральної сигнатури підвищеної спектральної розрізненості, що містить додаткові спектральні відліки [5]. Недоліками вказаного способу є недостатня точність інтерполяції, яка виникає через неврахування фізичних (спектрорадіометричних) характеристик багатоспектральної апаратури і об'єктів сцени і тим самим понижує достовірність відтворення додаткових зональних зображень. Найбільш близьким до способу, що пропонується [прототип - патент України №UA 75299], є спосіб одержання додаткових зональних зображень багатозонального цифрового аерокосмічного знімка, при якому одержують функції спектральної чутливості існуючих спектральних каналів багатоспектрального аерокосмічного зображення, які перекриваються за спектром, визначають функцію спектральної чутливості додаткового спектрального каналу та розраховують сигнал у кожному пікселі додаткового спектрального каналу 4 багатоспектрального аерокосмічного зображення [6]. Недоліками вказаного способу є недостатня точність інтерполяції, яка виникає через неврахування фізичних (спектрорадіометричних) характеристик об'єктів сцени і тим самим понижує достовірність відтворення додаткових зональних зображень. Усунути цей недолік можна тільки із залученням додаткової інформації про об'єкти, що складають сцену ДЗЗ. Якщо в межах сцени є об'єкт з відомою спектральною характеристикою відбиття (випромінювання) r(l), то його спектральний відлік rk в будь-якому k-му спектральному каналі, k=1…n, з довжинами хвиль від l k до l k+Δl k визначиться як rk = 1 Dl k l k + Dl k ò r(l)dl (1) lk Радіометричне значення сигналу Еk в k-му спектральному каналі багатоспектрального аерокосмічного зображення складає (2) Еk=a k×r k де ak коефіцієнт передавання багатоспектрального сенсора в k-му спектральному каналі. Встановлення коефіцієнтів передавання проводиться, як правило, шляхом калібрування сенсора на завіркових ділянках сцени по багатоспектральних зображеннях відомих об'єктів [7]. Якщо визначено величини коефіцієнтів передавання сенсора в усіх спектральних діапазонах, із (2) можна встановити спектральну сигнатур у об'єкта сцени - множину радіометричних значень його сигналу в усіх спектральних каналах. Спектральні сигнатури зазвичай індивідуальні для майже всіх об'єктів ДЗЗ, тому за ними можна визначити об'єкти на багатоспектральному зображенні сцени. Необхідною умовою такого визначення є відомості про спектральні характеристики цих об'єктів. При задоволенні цій умові, наприклад, при наявності бібліотеки спектрів типових об'єктів ДЗЗ, з'являється реальна можливість проведення класифікування спектральних сигнатур для кожного елемента розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення [8]. По завершенні класифікування стає можливим спрогнозувати радіометричні значення сигналів для будь-якого спектрального діапазону, відсутнього у вхідному багатоспектральному аерокосмічному зображенні. Здійснивши цю процедуру для всіх елементів зображення в необхідних додаткових спектральних діапазонах, одержимо багатоспектральне аерокосмічне зображення підвищеної спектральної розрізненості. Особливостями відомих алгоритмів класифікації аерокосмічних зображень є наявність певної кількісної оцінки належності поточного елемента кожному і-му з m розглянутих класів об'єктів, тобто рішення про класифікацію приймається з певною часткою вірогідності. Для статистичних алгоритмів - це умовна імовірність Сі 5 81195 [9]. Якщо поточний елемент зображення має ненульові оцінки належності декільком класам, слід застосовувати деяке вирішальне правило при визначенні радіометричного значення сигналу в додатковому спектральному діапазоні. Часто застосовується лінійне зважання із значеннями апостеріорної імовірності класів Pi за Байєсом: m En+1 = a n +1å Pi × r(n +1)i (3) i=1 де r(n+1)і - спектральний відлік об'єкта i-го класу в (n+1)-му спектральному каналі, A ×C Pi = m i i (4) å Aj ×C j j=1 Аі - апріорна імовірність наявності i-го класу на багатоспектральному аерокосмічному зображенні. Аналогічного (3) вигляду набуває вираз для Еn+1 у випадку суміші спектрів, тільки величина Рi при цьому має розглядатися як частка i-го спектрального компоненту в суміші [10]. Таким чином, пропонується новий спосіб підвищення спектральної розрізненості багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів, що враховує їх фізичні (спектрорадіометричні) характеристики. Необхідну послідовність операцій показано на Фіг. Одержується багатоспектральне аерокосмічне зображення (1), здійснюється його радіометричне калібрування (2) для визначення коефіцієнтів передавання спектральних каналів сенсора за формулою (2), проводиться попередній аналіз складу об'єктів сцени (3) багатоспектрального аерокосмічного зображення, за результатами якого з бібліотеки спектрів (4) відбирається набір спектрів об'єктів сцени ri(l), і=1...m (5). Виконується перерахунок (6) відібраних спектрів об'єктів сцени до спектральних сигнатур вказаних об'єктів на багатоспектральному аерокосмічному зображенні за формулами (1) і (2). За набором спектральних сигнатур об'єктів сцени проводиться класифікування спектральної сигнатури кожного елемента багатоспектрального аерокосмічного зображення одним із відомих способів, за результатами класифікування за формулою обчислюється (4) вектор апостеріорних імовірностей Ρі, і=1...m, належності даної спектральної сигнатури кожному з об'єктів сцени (7), далі з використанням спектральних характеристик об'єктів сцени та відповідних апостеріорних імовірностей по формулі (3) для довільного (n+1)-го спектрального діапазону розраховуються додаткові відліки спектральних сигнатур всіх елементів зображення (8) та одержується додаткове зональне зображення (9), що еквівалентно підвищенню спектральної розрізненості вхідного багатоспектрального аерокосмічного зображення. Вся процедура повторюється необхідну кількість разів до отримання всіх необхідних додаткових зональних зображень. Отже, в способі запропоновано порядок дій та умови їх здійснення з метою підвищення 6 спектральної розрізненості багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів, що дозволяє врахувати фізичні (спектрорадіометричні) характеристики об'єктів сцени і тим самим покращити якість багатоспектрального аерокосмічного зображення. Література 1. Landgrebe D.A. Signal Theory Methods in Multispectral Remote Sensing.- Hoboken: John Wiley, 2003.- 512p. 2. Lehmann J.L., Lynch F. Fully digital spectrum analyzer using time compression and Discrete Fourier Transform techniques / United States Patent No 3,984,669.- October 5, 1976.- 19p. 3.Morawski R.Z., Barwicz Α., Slima M.B., Miekina A. Method of interpreting spectrometric data / United States Patent No 5,991,023.- November 23, 1999.22p. 4. Barwicz Α., Morawski R.Z., Slima M.B. Apparatus and method for light spectrum measurement / United States Patent No 6,002,479.December 14, 1999.- 21p. 5. Kauppinen J. Procedure for enhancing resolution of spectral information / United States Patent No 5,400,265.- March 21, 1995.- 7p. 6. Мосов С.П., Станкевич С.А., Попов М.О., Волошин B.I. Спосіб одержання додаткових зональних зображень багатозонального цифрового аерокосмічного знімка / Патент України на винахід №UA 75299.- 15.03.2006.- 4с. 7. Sweet J.N. Method and apparatus for determining spectral similarity / United States Patent No 6,763,136.- July 13,2004.-13p. 8. Sweet J.N. Method and apparatus for assessing the quality of spectral images / United States Patent No 6,778,702.- August 17, 2004.- 12p. 9. Станкевич С.Α., Козлова А.О. Особливості розрахунку індексу видового різноманіття за результатами статистичної класифікації аерокосмічних знімків // Ученые записки Таврического национального университета им. В.И.Вернадского, 2006.- Т.19 (58).- В печати. 10. Sunshine J.M., Tompkins S., McNaron-Brown K.S. Method for selecting representative endmember components from spectral data / United States Patent No 6,741,740.- May 25, 2004.- 11p.