Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

A hiperspektrális képfeldolgozás módszerei és az első magyarországi képalkotó spektrométeres repülés adatainak elemzése Hargitai Henrik doktori értekezésének.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "A hiperspektrális képfeldolgozás módszerei és az első magyarországi képalkotó spektrométeres repülés adatainak elemzése Hargitai Henrik doktori értekezésének."— Előadás másolata:

1 A hiperspektrális képfeldolgozás módszerei és az első magyarországi képalkotó spektrométeres repülés adatainak elemzése Hargitai Henrik doktori értekezésének védési bemutatója Témavezetők: Kardeván Péter, Mari László ELTE TTK Földtudományi Doktori Iskola Földrajzi program 2006 (2007)

2

3 Bevezetés Hiperspektrális távérzékelés: Spektrális felbontás: Több tíz sáv, szűk felbontásban Jellegzetes lefutású spektrumgörbe Szűk elnyelési sávok azonsíthatók Forrás: Műholdas, légifelvételezés, terepi spektroradiométer, labor spektrométer, modellszámítás (kevert pixel), spektrumkönyvtár (endmember) A: LANDSAT, B: DAIS

4

5 A témák ismertetése A mondanivaló felvázolása

6 Az adatkocka

7 Főbb földtudományi felhasználási lehetőségek NÖVÉNYZET VIZSGAÁLATA nm: főleg növényzet vizsgálata (vörös él) (látható+közeli IV) (vegetációborítás miatt Európa nagy része) TALAJ, ÁSVÁNYOK, KŐZETEK nm: ásványi anyagok, kőzetek jellegzetes elnyelési sávokkal (középső IV (reflektív IV) (sivatagi területek) HŐMÉRSÉKLET (TÜZEK) - 2,5- (10) um: termális IV (hőmérséklet) Európa: bányászati szennyeződések (meddőhányók, vízek): MINEO, PECOMINES --  Hysens 2002 projekt (EU/DLR/MÁFI). Gond: gyakori felhőborítás (monitorozás nehéz)

8 Hysens augusztus 17–18 DAIS - 79 sáv- méter/képpont hiperspektrális adatkockák GER sávos terepi spektroradiométer DLR előfeldolgozás Egyszeri légifelvételezés (2 egymást követő napon)

9 Saj á t kutat á s: erdőtípusok spektr á lis sz é tv á laszt á sa Homogén területek azonosítása a képen Homogén területek azonosítása a terepen Elegyes erdők (spektrálisan homogén) azonosítása Kutatási területek: Recsk, Gyöngyösoroszi

10 1. Történeti összegzés 1989 MINOTEQ (FÖMI) Bős-Nagymaros 2000: ciánszennyezés – MÁFI-ITC (NL) együttműködés kezdete (Kardeván Péter - Vekerdy Zoltán) Próbamérések GER 3700 spektroradiométerrel az Alföldön Hysens 2002: MÁFI: pályázat – DAIS elérhetővé tétele. Koordinál: DLR. ITC, JSC: ASD FieldSpec, GER3700, PIMA spektroradiométerek + VITUKI, DE (Látókép, Tedej) 2000: ciánszennyezés – MÁFI-ITC (NL) együttműködés kezdete

11 2. Magyar kutatások DAIS adatkockák felhasználásával: Bányászati szennyeződések – Sajó, Gyöngyösoroszi, Recsk Mezőgazdasági kutatás (hibrid gabonafajták): Látókép, Tedej (részletes táblatörzskönyv) – DE MTA Vácrátót (Horváth Ferenc): erdőtípusok Jung A.: városi kutatás (növényzet állapota) Gyöngyös

12 3. Angol-magyar szójegyzék Magyar irodalom alapján Imaging spectroscopy, imaging sopectrometry, hyperspectral remote sensing – képalkotó spektrometria, hiperspektrális táváérzékelés (mérések által sokcsatornás kép létrehozása) Endmember: végállású spektrum, végállású összetevő Ground truth: körülírással

13 4. A technológia működési elvei Leírás az ENVI működése alapján „lépésről lépésre” kalauz a jövőbeni felhasználóknak (a potenciális hibákat hol kerüljük el?)

14 5. Spektrumkönyvtár „Spektrumtájak”: sok tényező együttjátszása, egy adott vegetációs időpontban Tedej: haszonnövények Recsk, Gyöngyösoroszi: erdei fák (erdőtípusok) és erdei felszínborítás-típusok (rét stb)

15

16

17

18 6. Terepi ellenőrzés 1: automatizált osztályba sorolás 2: erdészeti adatbázisok alapján tanítópontos osztályba sorolás 3. Terepbejárás alapján homogén területek tanítómezeinek felhasználásával osztályba sorolás A három módszer eredményei egybevágnak – nincs szükség terepbejárásra?

19 7. Terepi és laborspektrum eltér A terepi és a laborspektrum nem összevethető (növényzet esetén): abszolút reflektanixca és lefutási görbe jellemzői is különbözhetnek. Ok: felülről máshogy néz ki a terep (lombkoronaszint szerkezete, aljnövényzet, árnyékviszonyok, záródás) Falevél tisztán erősebb reflektaniájú, mint terepen

20 8. Fenológiai fázisok spektrális térképezése A mezőgazdasági termésbecslés alkalmazáshoz hasonlóan az erdészeti felhasználsát is segítené, ha minden fenológiai fázisból rendelkezésre állna spektrum Felvétele: multitemporális (spektroradiométerrel?) Felhőzet miatt több évi kutatást igényel Nem dátumhoz, hanem adott helyhez, évi időjáráshoz, éghajlathoz stb. kötött Legnagyobb különbség ideje a szétválasztandó fajok között így állapítható meg

21 9. „Bükk” és „tölgy” elkülönítése A spektrum lefutása csak pár helyen tér el  Ez csak a hiperspektrális vizsgálattal azonosítható A reflektancia viszont jelentősen különbözik  Ehhez viszont elég célzott multispektrális vizsgálat

22 10. A recski terület növényborítási térképe (Matched filtering) Tölgy Rét Bükk Fenyves Kompozit

23

24 11. Zajszűrés A DAIS képekre 79-ből 52 sáv hasznos A rossz jel-zaj viszony oka  Erős légköri elnyelés (víz 0,9, 1,1, 1,4, 1,8 nm)  alacsony reflektancia (anyagfüggő, pl. víz)  Lámpás terepi vizsgálat: lámpa egyenletes radianciájú, de gyengébb: az 1,4 és 1,8 nm-en erősebb, mint a terepi napfény, másutt gyengébb

25 12. Feldolgozási mátrix Légi és terepi felvételezés Korrekciók Szűrés, adatdim. csökk. Célspektrum választás  (ROI, endmember) Osztályozás Ábrázolás Ellenőrzés, tévesztési mátrix

26

27

28

29 13. Tedeji területre LANDSAT összehasonlítás Ismert táblatörzskönyv Landsat és DAIS között főleg a táblaperemeken van különbség Az osztályozás a tág kategóriákon belül nem tér el jelentősen

30 14. Összegző megállapítások Célszerű használat: ha multispektrális nem működik Spektrumkönyvtár a teljes fenofázisra  Célszerű felvételi időpont: tavasz, ősz

31 KÉRDÉSEK

32 Berke József 1. KÖLTSÉGEK Terepi spektroradiométer 1,5-10 mFt Bérlés: 50 eFt/nap Légi felvételezés (repülés) 5-10 mFt teljes projekt, 250 eFt belföldi repülés Repülő műszer: mF? Korrekció: 250 eFt/kép Műholdas adatkocka: eFt Szoftver 1,7 mFt

33 2. 6x6 - kvázi homogén felszínborítás - nem volt spektrométer -csak potenciális endmemberként használt spektrumok 3. Lehetőségek Jogilag szabványos eljárás Állami megrendelés Spektumkönyvtár háttérbázis Planetológia (képalkotó)

34 Elek István Hibabecslés DLR: at sensor, nem geokódolt atmoszfériukusan korrigált, sík felszínre; ill. topográfiai normalizációval – hibás Először ezt használtuk, de: túl nagy korrelláció a domborzattal Pont-pont referálással a geokódolásos képről az at sensor képre De: topográfiai normalizáció a hegy-völgye területre fontos (a lejtős területeken) Pl: Philip A. Townsend and Jane R. Foster TERRAIN NORMALIZATION OF AVIRIS AND HYPERION IMAGERY IN FORESTED LANDSCAPES

35 Folytatás:  Nincs terepi spektroradiométer  Teszt repülések  Multitemporális spektrumkönyvtár felállítása  Jövő tervek:  Mars: szulfátok kimutatás in situ CL módszerrel, egyesítve a hiperspektrális vizsgálatot (pl. OMEGA) és a CL módszert


Letölteni ppt "A hiperspektrális képfeldolgozás módszerei és az első magyarországi képalkotó spektrométeres repülés adatainak elemzése Hargitai Henrik doktori értekezésének."

Hasonló előadás


Google Hirdetések