1 / 31

Obrazy teledetekcyjne jako źródło informacji o środowisku przyrodniczym

Obrazy teledetekcyjne jako źródło informacji o środowisku przyrodniczym. S. Królewicz, J. Piekarczyk. Trochę na wesoło. Wpiszmy do wyszukiwarki Google dwa zapytania: Satellite images i...  Sex images

armani
Télécharger la présentation

Obrazy teledetekcyjne jako źródło informacji o środowisku przyrodniczym

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Obrazy teledetekcyjne jako źródło informacji o środowisku przyrodniczym S. Królewicz, J. Piekarczyk

  2. Trochę na wesoło... • Wpiszmy do wyszukiwarki Google dwa zapytania: • Satellite images i... • Sex images i przeprowadźmy glosowanie, które z powyższych zapytań osiągnie wyższą liczbę znalezionych stron... * Oba zapytania nie wyczerpują oczywiście tematów... 2005 2009

  3. Interpretacja danych teledtekcyjnych (Lillesand i in. 2004) • Znajomość charakterystyki źródła energii promienistej. • Rozumienie przemian promieniowania EM w atmosferze na drodze od źródła do powierzchni Ziemi. • Rozumienie interakcji promieniowania EM z powierzchnią Ziemi; • Zrozumienie przemian promieniowania EM w atmosferze na drodze od powierzchni Ziemi do sensora. • Znajomość charakterystyk detekcji i zapisu promieniowania EM przez sensor oraz jak one zmieniają informację niesioną przez promieniowanie elektromagnetycznie • Korekcja zakłóceń wprowadzonych przez sensor na zebranych danych. • Analiza i Interpretacja danych (bez zakłóceń, wprowadzanych przez sensor) • Stworzenie produktów informacyjnych o specyficznych cechach ukierunkowanych na dobrze zdefiniowane potrzeby użytkownika końcowego. (ten element determinuje wymagania względem punktów 1.-7.) • Przekazywanie danych użytkownikom końcowym.

  4. Poruszane zagadnienia Standardy zapisu obrazów satelitarnych Precyzja geometryczna obrazów satelitarnych Sposób formowania obrazu teledetekcyjnego na tle krzywej emisji energii słonecznej Podgląd obszaru badań w dostępnych wysokorozdzielczych danych satelitarnych Charakterystyka meteorologiczna okresu poprzedzającego wykonanie danych teledetekcyjnych Interpretacja spektralna obrazów satelitarnych na przykładzie obrazów ASTER (i Landsat)

  5. Formaty importowane przez TNTmips Raster Import Formats ADRG: NIMA ARC Digitized Raster Graphics ARC-BIL/BIP, E00-GRID, GRID, TEXT: Arc/Infoformats ASTER-HDF: EOS ASTER in HDF AVIRIS Hyperspectral BMP: Microsoft Windows Bitmap BigTiFF: CADRG: NIMA Compressed ADRG CCRS: Canadian Centre for Remote Sensing CDED: Canadian Digital Elevation Data COQ: USGS CompressedOrthoQuad DCR: Kodak Digital Camera Raw DEM: USGS Digital Elevation Model DEM-GTOPO30: GTOPO30 Global DEM DIMAP: Digital Image Map DOQ: USGS Digital Orthophoto Quad DTE: Socet Set Digital Terrain format DTED: Digital TerrainElevation Data ECW: ER-Mapper Enhanced Compressed Wavelet ENVI Hyperspectral ER-MAPPER ERDAS-GIS/LAN, ERDAS-IMG: ERDAS IMAGINE ERS-SAR: ERS-1 and ERS-2 Synthetic Aperture Radar GeoJP2: JPEG2000 JP2 format with georeference GEOSOFT-GRD: GeosoftGrid format GEOSOFT-GXF: Geosoft eXchange format GeoTIFF GIF: GraphicsInterchange Format GOOGLE-LOCAL: Google Local tiled image format GRASS-RASTER HDF4-Generic: Hierarchical Data Format Version 4 Generic IDRISI_ASCII and IDRISI_BINARY IDRISI32_ASCII and IDRISI32_BINARY ILWISR: ILWIS Raster .MPR format IRS Super Structure (LGSOWG) JERS1: NASDA JERS-1 CEOS OPS radar JP2: JPEG-2000 JP2 JPEG LANDSAT-CCRS: CCRS Landsat CCT format LANDSAT-NLAPS LANDSAT7-HDF: LANDSAT7 ETM in HDF MODIS-HDF: EOS MODIS in HDF MRSID: Multiresolution Seamless Image Database NetCDF: Network Common Data Format NITF, NITF2.1: NIMA National Imagery Transfer NTF-DTM: UK National Transfer Format 2.0 DTM PALSAR: Radar Format PCI: PCIImage Format PCX PNG: Portable Network Graphics Prism-Alos RADARSAT: Radarsat CEOS Radar Formats SDTS DEM SIMPLE-ARRAY SPOT: SPOTImage format SPOTView: SPOTView/GeoSPOTImage format SRTM: Shuttle Radar Topography Mission Format SUNRAST: Sun Raster Format SURFER: Surfer ASCII, 6, 7 GRD TEXT-RASTER: ASCII Text format TEST-XYZ: ASCII Text, 3 coordinates per cell TIFF: Tag Image File Format TM-FAST: EosatLandsat TM Fast TM-FAST-L7A: NASA Landsat 7A Fast

  6. Standardowe formaty zapisu i transmisji danych • Praktyka pokazuje, że dane z wielu sensorów są dystrybuowane w unikalnym formacie… • Geotiff – standard graficzny wzbogacony o możliwość precyzyjnej definicji systemu współrzędnych, kodowanie danych o promieniowaniu elektromagnetycznym do 16- bitów, każda edycja w programie graficznym kończy się usunięciem nagłówka geograficznego, każdy kanał spektralny zapisywany w oddzielnym pliku • HDF – hierarchiczny format zapisu danych naukowych, obrazowych i tekstowych (tabelarycznych) uporządkowanych w logiczną strukturę; wszystkie dane obrazowe w jednym pliku i towarzyszącym mu pliku z metadanymi; dane tekstowe obejmują na przykład dane referencyjne do korekcji geometrycznej i dane kalibracyjne do korekcji radiometrycznej; generalnie w systemach przetwarzania obrazów i GIS dane teledetekcyjne posiadają w nazwie dodatkowo oznaczenie źródła danych – ASTER-HDF, LANDSAT-HDF, MODIS-HDF; jest to z założenia format archiwizacyjny; przeglądarka danych zapisanych w tym formacie dostępna pod poniższym linkiem: • http://www.hdfgroup.org/hdf-java-html/hdfview/ A pełna dokumentacja: http://www.hdfgroup.org/HDF5/doc/ Formaty graficzne JPEG, PNG, JP2, ECW, czy MrSID najczęściej są wykorzystywane do przechowywania danych w postaci kompozycji barwnych (powstałych metodą pansharpeningu) lub udostępniania, dystrybucji za pomocą Internetu.

  7. Nagłówek Geotiff-a • Output from Display Header • File Name: • File Information: • Standard : : TIFF File • Format : : CCITT Group 4 encoded • Pixels per Line : 8586 • Number of Lines : 6202 • Samples per pixel : 1 • File bits per sample : 1 • Actual bits per sample : 1 • Untiled file • Number of overviews : 0 • Scanning device resolution : 254 : lines/inch • Orientation : 4 : Row major order, origin at top left • NO scan line headers : non-scannable file • Packet size (16-bit words) : 0 • Free vlt space (16-bit words) : 2000000000 • Free packet space (16-bit words) : 2000000000 • Raster to UOR matrix: • Unspecified or All Zero Matrix • Raster to World Matrix: • Units: Meters • amx[ 0]= 1, amx[ 1]= 0, amx[ 2]= 274915 • amx[ 3]= 0, amx[ 4]= -1, amx[ 5]= 405551 • 274915 , 405551 • 283501 , 405551 • 283501 , 399349 • 274915 , 399349 • Geotiff_Information: • Version: 1 • Key_Revision: 1.0 • Tagged_Information: • ModelTiepointTag (2,3): • 0 0 0 • 274915 405551 0 • ModelPixelScaleTag (1,3): • 1 1 1 • End_Of_Tags. • Keyed_Information: • GTModelTypeGeoKey (Short,1): ModelTypeProjected • GTRasterTypeGeoKey (Short,1): RasterPixelIsArea • GTCitationGeoKey (Ascii,21): "TNTmipsGeoreference" • GeographicTypeGeoKey (Short,1): GCS_EUREF89 • GeogGeodeticDatumGeoKey (Short,1): Datum_European_Reference_System_1989 • GeogLinearUnitsGeoKey (Short,1): Linear_Meter • GeogAngularUnitsGeoKey (Short,1): Angular_Degree • GeogEllipsoidGeoKey (Short,1): Ellipse_GRS_1980 • GeogSemiMajorAxisGeoKey (Double,1): 6378137 • GeogSemiMinorAxisGeoKey (Double,1): 6356752.31 • GeogInvFlatteningGeoKey (Double,1): 298.257222 • ProjectedCSTypeGeoKey (Short,1): Unknown-2180 • ProjLinearUnitsGeoKey (Short,1): Linear_Meter • End_Of_Keys. • End_Of_Geotiff. • PCS = 2180 (ETRS89 / Poland CS92) • Projection = 18300 (Poland CS92) • Projection Method: CT_TransverseMercator • ProjNatOriginLatGeoKey: 0.000000 ( 0d 0' 0.00"N) • ProjNatOriginLongGeoKey: 19.000000 ( 19d 0' 0.00"E) • ProjScaleAtNatOriginGeoKey: 0.999300 • ProjFalseEastingGeoKey: 500000.000000 m • ProjFalseNorthingGeoKey: -5300000.000000 m • GCS: 4258/ETRS89 • Datum: 6258/European Terrestrial Reference System 1989 • Ellipsoid: 7019/GRS 1980 (6378137.00,6356752.31) • Prime Meridian: 8901/Greenwich (0.000000/ 0d 0' 0.00"E) • Projection Linear Units: 9001/metre (1.000000m) • Corner Coordinates: • Upper Left ( 274915.000, 405551.000) • Lower Left ( 274915.000, 399349.000) • Upper Right ( 283501.000, 405551.000) • Lower Right ( 283501.000, 399349.000) • Center ( 279208.000, 402450.000)

  8. Przeglądarka plików HDF

  9. Produkty obrazowe – dokładność geometryczna

  10. Dokładność geometryczna obrazów satelitarnych na przykładzie danych ASTER – poziom 1B Kanał spektralny 3N z 18 lipca 2001 roku i 18 maja 2002 roku. Rozdzielczość naziemna 15m na piksel. Okolice Rzepina. Przesunięcie około 7 pikseli (105m).

  11. Dokładność geometryczna obrazów satelitarnych na przykładzie danych Landsat –obrazy ortorektyfikowane Kanał spektralny 4 z 23 czerwca 2003 roku i 24 maja 2001 roku. Rozdzielczość naziemna 30m na piksel. Rejon wielkopolskiego parku Narodowego, w centrum jezioro Góreckie. Przesunięcie około 43 piksele (1300m).

  12. Źródłem precyzyjnych danych referencyjnych do średnio rozdzielczych danych satelitarnych jest geoportal.gov.pl • Jako źródła referencyjne można traktować mapy topograficzne (1:10000, 1:25000, 1:50000 i ewentualnie 1:100000) albo ortofotomapę kraju o rozdzielczości przestrzennej od 0,25m do 0,5m. • Dane z Geoportalu do oprogramowania (GIS) moduły nadawania referencji przestrzennych można podłączyć jako warstwy informacyjne oparte o usługę WMS albo w trybie offline (szczegółów, jak wykorzystać geoportal można się dowiedzieć wpisując w wyszukiwarkę tekst: „zabawy z geoportalem”) • Do rejestracji obrazów wysokorozdzielczych można po prostu wykorzystać granice działek udostępniane poprzez geoportal

  13. Względne wyrażenie odbitego promieniowania EM Angielskie terminy low gain, normal gain, high gain należy rozumieć podobnie jak w fotografii klasycznej: niskokontrastowy, normalnokontrastowy i wysokokontrastowy. Dobór czułości urządzenia teledetekycjnego może być sterowany ze stacji naziemnych zależnie od warunków pogodowych. Informacje o bieżącej czułości urządzenia zawarte są w metadanych dostarczanymi z obrazami. Istnieją sensory dla których czułość jest zmieniana dynamicznie, czyli każdy obraz posiada indywidualne dane o „gainach”  dostępne w metadanych. Ośmiobitowa skala, wykorzystywana w większości sensorów teledetekcyjnych, oznacza inny zakres zmienności energetycznej w każdym zakresie spektralnym. Najwyższe wartości rejestrowanej energii odbitej od powierzchni Ziemi występują w zakresach widzialnych; energię w tych zakresach można rejestrować za pomocą mniejszych elementów CCD, stąd kanały widzialne, panchromatyczne, charakteryzują się wyższą rozdzielczością przestrzenną. 255 255 255 255 255 0 http://www.trfic.msu.edu/data_portal/Landsat7doc/landsatch6.html

  14. Maksymalna radiancja dla sensora ASTER Różnice w wartości maksymalnej rejestrowanej radiancji pomiędzy Landsat’em serii TM i ASTER’em wynikają z innej techniki rejestracji obrazu i obszaru pozyskiwanej sceny, mimo że oba sensory umieszczone są na tej samej orbicie o wysokości 705 km. ASTER rejestruje obszar około 74 x 63 km, Landsat natomiast 185 x 185 km. ASTER wykorzystuje do rejestracji macierze CCD, natomiast Landsat rejestruje obraz w technice „pushbrum” - ruchome lusterko, i ma na rejestracje pojedynczego piksela mniej czasu niż aster. Kodowanie zmierzonej radiancji odbywa się najczęściej w skali 8-bitowej bez znaku (0-255) lub 16-bitowej (0-65535); Kodowanie bezpośrednie za pomocą liczb rzeczywistych (32-bitowe kodowanie) nie jest możliwe ze względu na ograniczenia technologiczne; np. na obecnym etapie komputery pokładowe satelitów są wyposażone w procesory klasy 486, lub Pentium 1.

  15. Ogólny związek pomiędzy SR a DN • • SRsensor(lin,col)jest SR docierającą każdego piksela sensora • • (lin,col)oznaczają pozycję piksela na obrazie, • • DN(lin,col) jest względną jasnością piksela, kodowaną w skali 8-bitowej lub 16-bitowej, • • DNb jest wartością bazową i odpowiada SRsensor = 0 (DNb, najczęściej równa się zero), • • k jest współczynnikiem konwersji, • • ebw jest szerokością efektywną zakresu spektralnego. (k i ebw różnią się wartościami pomiędzy kanałami)

  16. Ogólny związek pomiędzy SR i DN • Czasami k i ebw są wyrażane jednym parametrem, oznaczanym k lub sk, zwanym stałą spektralną. • SR jest wyrażane w jednostkach gęstości strumienia energii w jednostce kąta bryłowego w określonym zakresie długości fali, czyli w W m-2 sr -1 μm-1

  17. Produkty obrazowe

  18. Podgląd obszaru badań w dostępnych wysokorozdzielczych danych satelitarnych (POLSKA) • zumi.pl , geoserverpl (brak dat wykonania zobrazowań) • GoogleEarth.com, Googlemaps.com (poprzez aplikację googleEarth 5.0 możliwość przeglądania archiwalnych scen) • Virtualearth.com (Microsoft), obecna nazwa Bing Maps • pkt.pl (przede wszystkim miasta, bardzo świeże dane (koniec 2008) o rozdzielczości 0,25, m.in. pozyskane ze zdjęć lotniczych firmy aeroGRID) • Geoportal.gov.pl (wspomniana ortofotomapa 2003-2006, uaktualniana miejscowo) • Terraserver, www.terraserver.com (możliwość przeglądania archiwalnych danych z informacją o dacie) • Lokalne strony z ortofotomapami miast

  19. Bing Maps = terraserver pkt.pl Geoportal - 2007 terraserver.com zumi.pl = geoserwer.pl

  20. Googleearth – 7 lipca 2001 Googleearth – styczeń 2007 Poznań-maj 2006 – ortofotomapa przygotowana dla Geopoz Poznań

  21. Ikona „historii” w GoogleEarth 5.0

  22. Charakterystyka meteorologiczna okresu poprzedzającego wykonanie danych teledetekcyjnych • Charakterystyka meteorologiczna niezbędna jest do interpretacji szaty roślinnej i wilgotności gleb, ze stacji najbliżej położonych miejsca badań • Pozyskanie danych z IMGW wymaga walizki pieniędzy … ( bez komentarza) • Ale czego nie ma w Internecie…  • IMGW żeby prognozować musi otrzymywać dane z zewnątrz, za co płaci własnymi danymi… • Link do strony NOAA: • http://www7.ncdc.noaa.gov/CDO/cdo • Alternatywą jest rosyjski serwer z danymi meteorologicznymi od 1998 roku dostępny pod adresem: • http://meteo.infospace.ru/main.htm

  23. 2 1 4 3

  24. 5 6 7 8

  25. Przebieg średniej dobowej temperatury i opadu dobowego w roku 2007 dla stacji Słubice (opad w calach, źródłowo dane są dostępne w jednostkach anglosaskich)

  26. Charakterystyka „spektralna” w oparciu o DN Kompozycja barwna CIR wykonana w oparciu o trzy pierwsze kanały obrazu ASTER (kanały: zielony - GL, czerwony - RL i podczerwony - NA); powierzchnie o zabarwieniu czerwonawym to powierzchnie czynne biologicznie – pokryte roślinnością, powierzchnie o zabarwieniu turkusowym – to powierzchnie pozbawione roślinności, np. gleby. NA GL RL Na obrazie zaznaczono linię profilową, początek tej linii wyznacza krzyżyk (odpowiada mu położenie „0” na wykresie powyżej). Linia profilowa przechodzi przez powierzchnie niepokrytą roślinnością a następnie przez powierzchnię pola z uprawa ozimą – bujna roślinność. Powyżej pokazana jest zmienność względnych jednostek DN odbitego prom. EM w trzech kanałach spektralnych wzdłuż linii profilowej. Dla wybranych powierzchni zmienność spektralna w DN jest niezgodna z rzeczywistą charakterystyką spektralną, przedstawioną za pomocą standardowych krzywych spektralnych (rysunek obok)

  27. Charakterystyka spektralna w oparciu o SRFI Kombinacja barwna CIR NA RL GL Podobnie jak na poprzednim slajdzie na obrazie zaznaczono linię profilową, początek tej linii wyznacza krzyżyk (odpowiada mu położenie „0” na wykresie powyżej). Linia profilowa przechodzi przez powierzchnie niepokrytą roślinnością a następnie przez powierzchnię pola z uprawą ozimą – bujna roślinność. Powyżej pokazana jest zmienność odbitego prom. EM w trzech kanałach spektralnych za pomocą współczynnika odbicia wyrażonego indeksem SRFI wzdłuż linii profilowej. Dla wybranych powierzchni zmienność spektralna w DN jest tym razem zgodna z rzeczywistą charakterystyką spektralną. Wartości indeksu SRFI dla powierzchni glebowej wskazują na niską zawartość wilgotności na poziomie 5% (krzywa spektralna na rysunku obok odnosząca się do suchej gleby).

  28. Kalibracja danych wg Paris’a

More Related