У даній работе Розглянуто Особливості процедури Підвищення якості та деталізації зображення вегетаційніх індексів, отриманий на основе фотограмметрічніх Даних. предложено алгоритм паншарпенінга, что ґрунтується на інтерполяційніх операціях над початкових зображеннями та обчислення ваг для кожного пікселя зображення. для паншарпенінга Використовують зображення індексу та панхроматічні зображення вісокої роздільної здатності. Експеримент для індексу NDVI підтверділі застосовність даного алгоритму та переважаючу ефективність бікубічної інтерполяції

Анотація наукової статті з комп'ютерних та інформаційних наук, автор наукової роботи - О. О. Сафаров


THE VISUALIZATION QUALITY IMPROVEMENT ALGORITHM OF VEGETATION INDEX MAPS

In this paper the features of improving quality and detailing procedure for vegetative index images that were obtained on the basis of photogrammetric data were considered. Indexes are widely used in the study of the environment, climate and agriculture. Index images are calculated by arithmetic operations on the pixel brightness values ​​from different image channels. In index images, objects of interest are more contrasting and distinct than on the original images. For quantitative assessment of vegetation, a normalized difference vegetation index (NDVI) is widely used. The red and infrared spectral channels of the photogrammetric image, respectively, are used for its calculation. Pansharpening operation increases the spatial resolution of multispectral channels due to the use of panchromatic channel data. Pansharening of such synthetic information as indexes has its peculiarities. The index image is visually less precise than the original ones. The goal is to make it more detailing and distinct. Well-known existing pansharpening algorithms, such as Brovey Transform, are not applicable due to significant color distortions of result image and required weight coefficients for fused bands. There are no known weights for index image pansharpening because its synthetic image. A pansharpening algorithm based on interpolation operations on initial images and weights calculation for each image pixel is proposed. Index images and high-resolution panchromatic images are used for pansharpening. It is also important to consider greater impact of panchromatic image data in calculations due to its sharpness. The resulting matrix is ​​calculated based on the arithmetic mean of the panchromatic matrix and the index matrix, which is interpolated to the panchromatic dimensions. The result of the arithmetic means is multiplied by the synthesized weight matrix, which takes into account all transformations over the initial matrices of data Experiments for the NDVI index confirmed the applicability of this algorithm and the prevailing efficiency of bicubic interpolation. The proposed algorithm is applicable both for single-channel and multi-channel pansharpenning.


Область наук:
  • Комп'ютер та інформатика
  • Рік видавництва: 2018
    Журнал: Вісник Херсонського національного технічного університету

    Наукова стаття на тему 'АЛГОРИТМ Підвищення ЯКОСТІ візуалізації КАРТ ВЕГЕТАЦІЙНІХ ІНДЕКСІВ'

    Текст наукової роботи на тему «Алгоритм Підвищення ЯКОСТІ візуалізації КАРТ ВЕГЕТАЦІЙНІХ ІНДЕКСІВ»

    ?УДК 004

    О.О. САФАРОВ

    Дншровській нацюнальній ушверсітет iMeHi Олеся Гончара

    АЛГОРИТМ П1ДВІЩЕННЯ ЯКОСТ1 В1ЗУАЛ1ЗАЦП КАРТ ВЕГЕТАЦ1ЙНІХ 1НДЕКС1В

    У данш роботi Розглянуто особлівостг процедури пгдвіщення якостг та детал1зацІ збережений вегетацтніх шдекав, отриманий на основi фотограмметрічніх Даних. Предложено алгоритм паншарпетнга, что Трунтуеться на ттерполяцтніх операцiях над початкових зображеннями та обчислення ваг для кожного пiкселя зображення. Для паншарпетнга Використовують зображення тдексу та панхроматічнi зображення вісоког ро.здшьно'1 здатностi. Експеримент для тдексу NDVI пiдтверділі застосовнкть даного алгоритму та переважаючу ефектівтсть бiкубiчноi iнтерполяцii.

    Ключовi слова: паншарпентг, вегетацтш тдексі, фотограмметрiя, бiкубiчна ттерполящя

    А.А. САФАРОВ

    Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

    АЛГОРИТМ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ КАРТ вегетаційного ІНДЕКСІВ

    У даній роботі розглянуті особливості процедури підвищення якості і деталізації зображень вегетаційних індексів, отриманих на основі фотограмметричних даних. Запропоновано алгоритм паншарпенінга, заснований на інтерполяційних операціях над початковими зображеннями і обчисленням ваг для кожного пікселя зображення. Для паншарпенінга використовуються зображення індексу і панхроматические зображення з високою роздільною здатністю. Експерименти для індексу NDVI підтвердили придатність даного алгоритму і переважну ефективність бикубической інтерполяції.

    Ключові слова: паншарпенінг, вегетаційні індекси, фотограмметрія, бікубічеськая інтерполяція.

    O.O. SAFAROV

    Oles Honchar Dnipro National University

    THE VISUALIZATION QUALITY IMPROVEMENT ALGORITHM OF VEGETATION INDEX MAPS

    In this paper the features of improving quality and detailing procedure for vegetative index images that were obtained on the basis of photogrammetric data were considered. Indexes are widely used in the study of the environment, climate and agriculture. Index images are calculated by arithmetic operations on the pixel brightness values ​​from different image channels. In index images, objects of interest are more contrasting and distinct than on the original images. For quantitative assessment of vegetation, a normalized difference vegetation index (NDVI) is widely used. The red and infrared spectral channels of the photogrammetric image, respectively, are used for its calculation.

    Pansharpening operation increases the spatial resolution of multispectral channels due to the use of panchromatic channel data. Pansharening of such synthetic information as indexes has its peculiarities. The index image is visually less precise than the original ones. The goal is to make it more detailing and distinct. Well-known existing pansharpening algorithms, such as Brovey Transform, are not applicable due to significant color distortions of result image and required weight coefficients for fused bands. There are no known weights for index image pansharpening because its synthetic image. A pansharpening algorithm based on interpolation operations on initial images and weights calculation for each image pixel is proposed. Index images and high-resolution panchromatic images are used for pansharpening. It is also important to consider greater impact ofpanchromatic image data in calculations due to its sharpness. The resulting matrix is ​​calculated based on the arithmetic mean of the panchromatic matrix and the index matrix, which is interpolated to the panchromatic dimensions. The result of the arithmetic means is multiplied by the synthesized weight matrix, which takes into account all transformations over the initial matrices of data Experiments for the NDVI index confirmed the applicability of this algorithm and the prevailing efficiency of bicubic interpolation. The proposed algorithm is applicable both for single-channel and multi-channel pansharpenning.

    Keywords: pansharpening, vegetation indexes, photogrammetry, bicubic interpolation.

    постановка проблеми

    Вегетацшш Iндекс, обчіслеш на 0CH0Bi фотограмметрічніх Даних, Досить широко застосовуються в сшьському господарствi для вдентіфшацп i оцiнки стану рослінностi, в картографп - для создания карт ландшафпв та природних зон, при моніторингу ПИТАНЬ НАДЗВИЧАЙНИХ ситуацiя - для визначення ступенів Ураження лiсніх масівiв та заповвдніх теріторiй.

    Аналiз останшх дослiдження i публiкацiя

    Операцiй паншарпеншга, яка вікорістовуеться для пiдвищення вiзуальноl якостi та детал1заці мультиспектральних фотограмметрічніх збережений, Розглянуто в [1]. Особливе паншарпенiнга, зокрема, вегетацiйного Iндекс NDVI, прісвяченi роботи [2-3]. ! Застосування вщоміх алгорітмiв паншарпенiнга до збережений iндексiв виробляти до Втрата просторово! шформацп на результуюча зображеннi. Отже, харчування коректного здшснення паншарпенiнга та Отримання краще! вiзуалiзацil зображення Iндекс у пвдсумку е ключовими.

    Мета дослвдження

    Метою роботи е Вивчення можлівосп ефективного паншарпенiнга збережений iндексiв та дослвдження особливо вiзуалiзацil отриманий результату, а такоже порiвняння его з традіцшнім збережений Iндекс. На даного етапi найбiльш актуальним е дослвдження зображення Iндекс NDVI, як одного з найбшьш вживаних, в рамках завдання полiпшення его вiзуалiзацil.

    Викладення основного матерiалами дослiдження

    Мультіспектральнi даш супутніково1 зйомки дозволяють отріматі доступ до простого i в тій же година потужного iнструмент - iндексiв. 1ндексі обчислюють Шляхом Арифметичний операцiй над значенням яскравостi ткселя з рiзних канал1в знiмка. На iндексніх збережений бiльш контрастно i яскраве відiляються шуканi об'єкті, ШЖ на вихiдних знiмках. 1ндексі широко застосовуються при дослвдженш навколишнього середовища, клiмату, а такоже в сшьському господарст. Кiлькiсть iндексiв, якi можна розрахуваті, покладах вiд спектральних можливий сенсора Супутник, что здiйснював зйомки. Тобто, чим бiльше каналiв - тім бшьше рiзних iндексiв в теори можна отріматі. Однако тут Грають роль i особлівостi Даних, что отримуються, та! Х затребувашсть в тiй чи iншiй області

    Вiдбіття рослини покривив в червонш i бліжнiй iнфрачервонiй областях електромагштного спектру тiсно пов'язано з его зеленою фтгомасою. Для к1льк1сно1 оцшкі стану рослінностi широко застосовуеться нормал1зованій рiзніцевій вегетацiйній Iндекс, что обчіслюється за Наступний формулою:

    NDVI _NIR-RED, (1)

    NIR + RED

    де NIR - значення коефщента вiдбіття в бліжнiй iнфрачервонiй обласп спектра, а RED - в червонш обласп спектра.

    Даній Iндекс часто вікорістовуеться для спостереження посуху, моніторингу та прогнозування сiльськогосподарських виробництва. NDVI Характеризуючи такоже щ№нють рослінностi, дозволяе дослвднікам оцiніті схож1сть i РЮТ рослин, продуктівнiсть угвдь. Значення NDVI змшюються в дiапазонi ВВД -1 до 1. У мюцях зшмка з великим значенням даного Iндекс (зазвічай, бiльше 0.7) наявна, як правило, бшьш густа росліннiсть. У мюцях з низьких значень, особливо менше нуля, рослінностi, як правило, немае. В результат! розрахунку для кожного ткселя зображення, за віщезазначеною формулою, отрімуеться зображення Iндекс або так кличуть входити карта NDVI. Для розрахунку застосовуються вщповвдно червоний та шфрачервоній спектральш канали фотограмметрічного зображення, параметри якіх могут Дещо варшватісь вiдповiдно до сенсора.

    Операцiй паншарпеншга часто вікорістовуеться для тдвіщення вiзуальноl якостi i деталiзацil мультиспектральних фотограмметрічніх збережений. Вона зб№шуе просторова розд№ну здатнiсть мультиспектральних каналiв за рахунок использование Даних панхроматічного каналу. Побiчнім ефектом е можлівi колiрнi спотворення результуюча зображення, ЯК-1 варiюються в залежносп вiд вікорістовуваного алгоритму. Оскшькі паншарпенiнг по сутi спотворюе шформацш з метою кращо1 вiзуалiзацil, тому ВШ застосовуеться в бiльшостi віпадшв для композітiв каналiв для шдвіщення деталiзацil віх1дного композиту. Паншарпенiнг тако1 сінтетічно1 iнформацil як Iндекс травні сво1 особлівостi. Потрiбна в1дзначіті, что зображення шдекав вiзуально Менш чгтш в порiвняннi з вихiдних (рис. 1) i цiлком логiчною е спроба! Х сделать бiльш деталiзованімі. Окремо сл1д Зазначити, что для результуючо1 вiзуалiзацil Вкрай важлівою е вікорістовувана палтгра. Таким чином, проблема вiзуального полiпшення зображення iндексiв е довол1 нетрівiальною.

    ш

    Wbl

    Мал. 1. RGB-композит (шворуч) та NDVI-зображення (праворуч) фрагменту зшмка Landsat 8

    Покращення вiзуально! якосп передбачало проведення паншарпенiнга зображення Iндекс, для чого необхщно використовуват панхроматічній канал б№ш високо! роздшьно! здатностi, ШЖ вікорістанi при отріманнi NDVI червоний i iнфрачервоній канали. У разi! Застосування Даних Супутник Landsat 8 для Отримання NDVI Використовують канали 5 (NIR) i 4 (RED) просторова розрiзнення 30 м. Панхроматічній 8 канал цього сенсора травні розрiзнення удвiчi вищє - 15 м. Саме зображення Iндекс е одноканальний i тому далеко не ва алгоритми паншарпенiнга могут буті застосоваш в даного випадка. Бiльше того, шкірні з них травні п або iншi недолiкі, ЯК-1 могут спотворюваті результуюча зображення отриманий шдексу. Например, использование широко вiдомого Brovey Transform виробляти до Втрата просторово! шформаці з панхроматічного каналу [3].

    Тому БУВ розроблення алгоритм, Який отрімуе ваги для паншарпенiнга на основi iнтерполяцiй збережений каналiв i пром1жніх обчислюваного вагових коефiцiентiв мiж цімі iнтерполяцiямі. Алгоритм цiлком застосовній як для багатоканального (например, паншарпеншг RGB) злиттів збережений, так i для одноканального, як в даного випадка.

    Отже, початкова данімі для алгоритму е двi матріщ, что мiстять значення яскравостi пiкселiв панхроматічного зображення та зображення Iндекс одше! Т1Е1 ж дiлянки мiсцевостi, причому матриця з панхроматічнімі данімі вдвiчi бiльша, что обумовлено віщою роздшьною здатнiстю. Алгоритм складаеться з Наступний крокiв.

    1. Iнтерполяцiя панхроматічно! матріщ до розмiрiв iндексно! (PAN05).

    2. Розрахунок першо! матріцi ваг полягае в дшент матріцi початкових iндексного зображення на результат СЕРЕДНЯ Арифметичний мiж цiею ж iндексною матриці та результатом Перший Крок:

    W =-

    2 • MS

    PAN05 + MS

    (2)

    де MS - матриця початкових iндексного зображення, PANos - матриця штерпольованого до вдвiчi менше розмiру панхроматічного зображення.

    3. 1нтерполящя результату Перший Крок до вдвiчi бiльшіх розмiрiв та дшення на него панхроматічно! матріщ. Тобто, по суп здiйснюемо обчислення ваг, что в1дображають вікрівлення зображення ПВД годину iнтерполяцiй.

    W2 =-

    PAN

    PAN

    (3)

    05 х 2

    4.

    5.

    де PAN - матриця початкових панхроматічного зображення, PANosx2 - матриця штерпольованого до вдвiчi менше розмiру панхроматічного зображення, Пожалуйста попм Було штеропольоване до початкових розмiрiв.

    Iнтерполяцiя iндексноl матріцi до розмiрiв панхроматічно! (MS х2). Iнтерполяцiя ваг з Кроку 2 (W1) до розмiрiв панхроматічно! матріцi (W1x2).

    6. Обчислення шнцевіх ваг Шляхом множення ваг з крошв 3 та 5:

    W = W W2. (4)

    7. Обчислення кінцевого результату за Наступний формулою:

    ло MSx2 + PAN ТТГ

    PS = -x2 - W3. (5)

    2 3

    Таким чином, результуюча матриця обчіслюється на основ1 СЕРЕДНЯ Арифметичний панхроматічно! матриць та щдексно! матріщ, что булу штерпольована до розм1р1в панхроматічно !. Результат СЕРЕДНЯ Арифметичний домножуеться на сінтезовану матрицю ваг, яка враховуе в соб1 ва превращение над початкова матриця Даних.

    Як видно з крошв алгоритму, ВШ потребуе лишь початкових збережений, что Робить его бшьш застосовнім та ушверсальнім на ввдмшу вщ того ж віщезгаданого Brovey Transform, Який потребуе конкретш значення ваг для кожного каналу. Зворотнього стороною розроблення алгоритму е его критична залежшсть в1д застосовання методу штерполяцп. Так, штерполящя куб1чнімі сплайнами, яка в шшіх випадки е одшею з найяшсшшіх, дае Занадто згладження результуюча зображення, найпростша штерполящя методом ближнього сус1да - шксел1зоване грубі зображення.

    Результат паншарпеншга - це зображення 1ндексу, Пожалуйста на ввдмшу в1д RGB, виходом в1зуально б1льше згладження, а не чггкім як оч1кувалося. Анал1з сінтезованіх збережений показуем, что зображення шдексу набагато груб1ше за мультіспектральн1, яш були застосован1 при его розрахунку. Тому при сінтез1 лог1чнім кроком Було Встановити б1льшій Вплив самє панхроматічного каналу на результат. Цей аспект ввдчутно вплівае на результат (див. Рис. 2).

    Мал. 2. ND FZ-зображення тсля! Застосування алгоритму паншарпешнга

    Стосовно обраних алгоритму штерполяці, грунтуючись на проведення досл1дах, оптимальною у даного випадка е бiкубiчна iнтерполяцiя. Вона дае найменша вікрівлень на результуюча зображеннi та максимально збертае чiткiсть отриманий з зображення панхроматічного каналу.

    Висновки

    Розроблено алгоритм паншарпеншга на основi iнтерполяцiй та обчислення вагових коефщенпв. На основi проведених експериментiв визначили бiкубiчну штерполящю як найбiльш ефективних з точки зору вiзуалiзацil. Подальшi досл1дження будут спрямованi на визначення застосовностi алгоритму з шшімі iндекснімі зображеннями.

    Список вікорістаноТ л1тературі

    1. Alparone, L .; Aiazzi, B .; Baronti, S .; Garzelli, A. Remote Sensing Image Fusion; CRC Press, Inc .: Boca Raton, FL, USA, 2015.

    2. Choi J, Kim G., Park N., Park H., Choi S. A Hybrid Pansharpening Algorithm of VHR Satellite Images that Employs Injection Gains Based on NDVI to Reduce Computational Costs, Remote Sens. 2017, 9 (10), 976; doi: 10.33 90 / rs9100976.

    3. Johnson, B. Effects of pansharpening on vegetation indices. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2014 року, 3, 507-522.

    4. Schowengerdt, R.A. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, 3rd ed .; Academic Press: San Diego, CA, USA, 2007.


    Ключові слова: паншарпенінг / вегетаційні Індекси / фотограмметрія / бікубічна інтерполяція / pansharpening / vegetation indexes / photogrammetry / bicubic interpolation

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити