Спосіб підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об’єктів

Спосіб підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів, за яким одержують багатоспектральні аерокосмічні зображення високої і низької просторової розрізненності однієї і тієї ж сцени, кожному елементу розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності ставиться у відповідність певна кількість елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, які просторово перекриваються з ним, на основі цієї відповідності виконують ресемплінг багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності до просторової розрізненності багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, для кожного елемента розрізнення ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності і відповідного елемента розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, будують залежність між радіометричними значеннями сигналів в елементах розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності та в елементах розрізнення ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненості, на основі цієї залежності обчислюють радіометричні значення 2 (19) 1 3 84877 Винахід відноситься до напрямку попереднього оброблення багатоспектральних аерокосмічних зображень, що отримуються системами дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Як правило, існуючі багатоспектральні сенсори ДЗЗ реєструють аерокосмічні зображення в декількох групах спектральних діапазонів з постійними значеннями просторової розрізненності всередині групи та кратними значеннями просторової розрізненності між групами. Прикладами таких сенсорів можуть служити ЕТМ+, ASTER, MODIS та інші, характеристики щодо розрізненності яких наведено в таблиці 1. Це явище обумовлено принциповими змінами конструкції сенсора при переході від однієї групи спектральних діапазонів до іншої, наприклад, від видимого та ближнього інфрачервоного (Visible and Near Infrared - VNIR) до середнього інфрачервоного (Short Wave Infrared - SWIR) або до дальнього інфрачервоного (теплового - Thermal Infrared - TIR) внаслідок змін квантових властивостей випромінювання та фотоприймального середовища. Проблема усунення цієї кратності шляхом підвищення просторової розрізненності окремих аерокосмічних зображень або синтезування нового аерокосмічного зображення високої розрізненності на основі аналізу сукупності зображень низької розрізненності тієї ж самої сцени добре відома [1, 2]. Теоретичним обґрунтуванням для її розв'язання є підвищення відношення "сигнал-шум" при сумісному лінійному обробленні сигналів, шуми яких некорельовані [3, 4]. Таблиця 1 Просторова розрізненість багатоспектральних сенсорів ДЗЗ Тип сенсора (платформа) IR-MSS (CBERS) LISS-III (IRS) HRVIR (SPOT) ЕТМ+ (Landsat) ASTER (EOS) MODIS (EOS) Просторова розрізненість, м (кількість діапазонів) VNIR SWIR TIR 78 (1) 78 (2) 156 (1) 23,5 (3) 70,5 (1) 10 (3) 20 (1) 30 (4) 30 (2) 60 (1) 15 (3) 30 (6) 90 (5) 250 (2) 500 (5) 1000 (29) В комп'ютерних технологіях для підвищення розрізненності цифрових зображень використовуються різноманітні алгоритми ресемплінга (кратного збільшення кількості елементів цифрових зображень), які обираються виходячи з контексту даних або з візуального оцінювання якості зображень [5, 6]. Для підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень частіше за все пропонуються різни варіанти вже класичного pan-sharpening (сумісне оброблення панхроматичних та багатоспектральних аерокосмічних зображень сцени з метою покращення їх 4 візуального сприйняття), коли панхроматичне аерокосмічне зображення високої розрізненності накладається на багатоспектральне аерокосмічне зображення меншої розрізненності однієї і тієї ж сцени шляхом визначеного набору формальних арифметико-логічних операцій [7]. Недоліками класичного pan-sharpening є наукова необґрунтованість та неврахування статистичних і радіометричних властивостей багатоспектральних аерокосмічних зображень і фізичних характеристик об'єктів сцени. Відомий спосіб підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень [аналог - United States Patent No 6,011,875], за яким одержується комплект багатоспектральних аерокосмічних зображень високої і низької розрізненності однієї і тієї ж сцени, кожному елементу розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності ставиться у відповідність певна кількість елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, які просторово перекриваються з ним, на основі цієї залежності виконується десемплінг (кратне зменшення кількості елементів) багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності до просторової розрізненності багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності, над комплектом багатоспектральних аерокосмічних зображень десемпльованої високої і низької розрізненності виконується перетворення ГрамаШмидта (ПГШ), здійснюється корегування багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності з метою узгодження його статистичних властивостей із статистичними властивостями відповідних компонентів ПГШ, здійснюється формування нового комплекту компонентів ПГШ шляхом заміни названих відповідних компонентів на відкореговане багатоспектральне аерокосмічне зображення високої розрізненності, виконується зворотнє перетворення Грама-Шмидта, в результаті чого одержується багатоспектральне аерокосмічне зображення підвищеної розрізненності [8]. Недоліками вказаного способу є здійснення основних операцій в області низької просторової розрізненності та неврахування радіометричних властивостей багатоспектральних аерокосмічних зображень і фізичних характеристик об'єктів сцени. Найбільш близьким до способу, що пропонується [прототип - United States Patent No 6,097,835], є спосіб підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень, за яким одержується комплект багатоспектральних аерокосмічних зображень високої і низької розрізненності однієї і тієї ж сцени, кожному елементу розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності ставиться у відповідність певна кількість елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, які просторово 5 84877 перекриваються з ним, на основі цієї залежності виконується ресемплінг багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності до просторової розрізненності багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, для кожного елемента розрізнення ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності і відповідного елемента розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності будується лінійна залежність між радіометричними значеннями сигналів в елементах розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності та в елементах розрізнення ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності, на основі вказаної залежності обчислюються вагові коефіцієнти перерахунку радіометричних значень сигналів в елементах розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності в радіометричні значення сигналів у відповідних елементах розрізнення ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності, далі виконується цей перерахунок для кожного елемента розрізнення кожного спектрального діапазону ресемпльованого багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності, в результаті чого одержується багатоспектральне аерокосмічне зображення підвищеної розрізненності [9]. Недоліком вказаного способу є неврахування фізичних характеристик об'єктів сцени. Усунути цей недолік можливо 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), можливо визначити його інтегральну спектральну характеристику r(j) в будь-якому j-му спектральному діапазоні з довжинами хвиль від l(j) до l(j) +Dl(j) : r ( j) = 1 D l( j) l( j) +D l(j ) ò r ( l ) dl l(j ) (1) Радіометричне значення сигналу E(j) в j-му спектральному діапазоні багатоспектрального аерокосмічного зображення складає (2) E(j) =a(j) ×r(j) де a (j) - коефіцієнт передавання сенсора в j-му каналі. Якщо відомі величини коефіцієнтів передавання сенсора в усіх спектральних діапазонах, із (2) можливо встановити спектральну сигнатуру об'єкта сцени - множину його інтегральних спектральних характеристик в усіх спектральних діапазонах. Спектральні сигнатури зазвичай індивідуальні для майже всіх об'єктів ДЗЗ, тому за ними можливо 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, реально провести класифікування спектральних сигнатур для кожного елемента розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення [10]. 6 Для проведення класифікування може застосовува тися багато відомих способів - з використанням крос-кореляції [11], з використанням спектральних діаграм [12], визначенням спектральної схожості за амплітудами середніх, за формою спектральних кривих, за спектральними контрастами, за евклідовою або махалонобісовою відстанню [13], з використанням нормальної композиційної моделі [14], тощо. По завершенні класифікування стає можливим спрогнозувати спектральні сигнатури для тих окремих частинок елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності, які відповідають елементам розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності. При цьому за умовою невикривлення вхідного багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності в кожному j-му спектральному діапазоні повинно виконуватися обмеження E( j) = a( j) n (j ) å r( j) n( j) i=1 (3) де n(j) - кількість елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, що відповідають одному елементу розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності. Таким чином, пропонується новий спосіб підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів, що враховує їх фізичні характеристики. Необхідну послідовність операцій показано на Фіг. Одержується комплект багатоспектральних аерокосмічних зображень високої (1) і низької (2) просторової розрізненності однієї і тієї ж сцени, в якому кожному елементу розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності поставлено у відповідність певну кількість елементів розрізнення багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, які просторово перекриваються з ним. Здійснюється аналіз сцени (3) за допомогою комплекту багатоспектральних аерокосмічних зображень високої і низької розрізненності, за результатами якого із спектральної бібліотеки (4) відбирається набір спектрів об'єктів сцени (5). Виконується перерахунок (6) відібраних спектрів об'єктів сцени до спектральних сигнатур (7) вказаних об'єктів на багатоспектральних аерокосмічних зображеннях високої і низької розрізненності за формулою (1). З метою встановлення системи коефіцієнтів передавання каналів сенсора в формулі (2) за одержаним набором спектральних сигнатур об'єктів сцени здійснюється радіометричне калібрування багатоспектральних аерокосмічних зображень високої (8) і низької (9) розрізненності. На основі відповідності елементів розрізнення багатоспектральних аерокосмічних зображень низької і високої розрізненності виконується ресемплінг (10) багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності до просторової розрізненності багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності. Далі для кожного елемента 7 84877 розрізнення відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності та ресемпльованого відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності проводиться класифікування (11) спектральної сигнатури елемента розрізнення за набором спектральних сигнатур об'єктів сцени одним із відомих способів. За одержаними результатами класіфікування виконується корегування (12) радіометричних значень сигналів для кожного елемента розрізнення кожного спектрального діапазону ресемпльованого відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності за умовою збереження середнього радіометричного значення сигналу - формула (3) у відповідному елементі розрізнення нересемпльованого відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності. Після корегування просторова розрізненість ресемпльованого відкаліброваного багатоспектрального аерокосмічного зображення низької розрізненності стає рівною просторовій розрізненності багатоспектрального аерокосмічного зображення високої розрізненності, тобто ресемпльоване відкаліброване багатоспектральне аерокосмічне зображення низької розрізненності перетворюється на відкаліброванебагатоспектральне аерокосмічне зображення підвищеної розрізненності (13). Таким чином, в способі запропоновано порядок дій з підвищення просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі класифікування спектральних сигнатур об'єктів, що дозволяє врахувати фізичні характеристики об'єктів сцени і тим самим покращити достовірність відтворення багатоспектрального аерокосмічного зображення підвищеної розрізненності. Джерела інформації: 1. Bender W.R., Teodosio L.A. Method of creating a high resolution still image using a plurality of images and apparatus for practice of the method / United States Patent No 5,657,402. - August 12, 1997. - 26p. 2. Bender W.R., Teodosio L.A. Method of creating a high resolution still image using a plurality of images and apparatus for practice of the method / United States Patent No 5,920,657. - July 6, 1999. 22p. Комп’ютерна в ерстка Н. Лисенко 8 3. Головко В.А., Кондранин Т.В. Статистические модели временных рядов характеристик поля уходящего излучения Земли по данным космических наблюдений // Исследовано в России, 2003. Т.6. - С.147-151. 4. Ребрин Ю.К., Пермяков А.В., Куковский В.В., Анохин А.А. Способ формирования синтезированного изображения / Авторское свидетельство СССР № SU 1800266 AL- 07.03.1993. - 6 с. 5. Atkins В., Bouman C.A., Allebach J.P., Gondek J.S., Schramm M.T., Sli z F.W. Computerized method for improving data resolution / United States Patent No 6,058,248. - Ma y 2, 2000. - 46p. 6. Atkins В., Bouman C.A., Allebach J.P., Gondek J.S., Schramm M.T., Sli z F.W. Computerized method for improving data resolution / United States Patent No 6,075,926. - June 13, 2000. - 22p. 7. Yuen P.W. Enhancing the resolution of multispectral image data with panchromatic image data using super resolution pan-sharpening / United States Patent No 5,949,914. - September 7, 1999. - 15p. 8. Laben C.A., Brower B.V. Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening / United States Patent No 6,011,875. - January 4, 2000. - 8p. 9. Lindgren J.E. Projective pan sharpening methods and apparatus / United States Patent No 6,097,835. - August 1, 2000. - 8p. 10. Sweet J.N. Method and apparatus for assessing the quality of spectral images / United States Patent No 6,778,702. - August 17, 2004. - 12p. 11. Koeln G.T., Mitchell R.A. Process and apparatus for cross-correlating digital imagery / United States Patent No 5,719,949. - February 17, 1998. 20p. 12. Spencer C.H. Method for creating thematic maps using segmentation of ternary diagrams / United States Patent No 6,356,646. - March 12, 2002. - 24p. 13. Sweet J.N. Method and apparatus for determining spectral similarity / United States Patent No 6,763,136. - July 13, 2004. - 14p. 14. Stein D.W. Method and system for detecting targets known up to a simplex from multi-spectral and hyper-spectral imagery employing the normal compositional model / United States Patent No 6,958,466. October 25, 2005. - 10p. Підписне Тираж 28 прим. Міністерство осв іт и і науки України Держав ний департамент інтелектуальної в ласності, вул. Урицького, 45, м. Київ , МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислов ої в ласності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601