Digitális képanalízis Képműveletek
Alapműveletek főként kétoperandusú műveletek összetartozó operandusok kérdése alapműveletek: összeadás kivonás szorzás osztás
Összetartozó operandusok pixelpár sor-oszlop pozícióval koordináta megadással (pl. EOV-ban) eltérő-azonos képméretek kérdése
Egy egyszerű példa összeadás összeg kezelése: pixelek értékei: pl: 128, 242 az összeg: 370 összeg kezelése: átskálázás pl: eredmény maximuma: 473
Még egy példa kivonás minimum: -37 maximum: 255 a kivonás eredménye: 14 az átskálázás eredménye:
Problémák az osztáskor kezelése: eredmény egy konstans, pl. 0 vagy 255 eredmény speciális szám: NaN osztó + (egy kis szám!) 0-255 intervallum eltolása: 1-256-ra
Példák összeadás kivonás szorzás osztás
További példák minimum maximum átlag differencia
Logikai műveletek bináris bemenet típusai: NOT AND OR XOR
Példák NOT OR XOR AND
Multispektrális hányadosok cél: vizualizáció támogatása lehetséges megoldás: algebrai osztás megvalósítása változatok szakterületek szerint egyszerű számíthatóság
Néhány példa agyagos ásványok (clay minerals): B5/B7 vastartalmú ásványok (ferrous minerals): B5/B4 vasoxidos ásványok (ferric minerals): B3/B1 kompozitképek
Budapest Landsat TM B1 B2 B3 B4 B5 B7
Színes kompozit
Kompozit 2
Kompozit 3
Hányadosok B5/B7 B5/B4 B3/B1 Ásványi kompozit
Indexképek gyakran vegetációs indexek változatok: vegetációs index (VI) normalizált differenciált VI (NDVI) transzformált NDVI (TNDVI)
Indexképek VI NDVI
„Tasseled cap” transzformáció lineáris radiometriai transzformáció empirikus paraméterekkel
Tasseled cap-eredményképek
Főkomponens-elemzés a főkomponens jelentése
Főkomponens elemzés elnevezései: a transzformáció: sajátérték-elemzés principal component analysis (PCA) a transzformáció: principal component transformation (PCT) főtengely-transzformáció Karlhunen-Loève (KL) transzformáció
A PCA menete kovariancia/korrelációs mátrix előállítása sajátvektorok és sajátértékek számítása (nem triviális megoldás) információtartalom és kumulált információtartalom számítása a transzformáció végrehajtása
A főkomponens jelentése két komponensre:
PCA-példa Kovariancia-mátrix
Együtthatók, varianciák
Főkomponens-képek (1-4)
Lehetséges korrekciók csíkkorrekció geometriai korrekció radiometriai korrekció atmoszférikus korrekció
Radiometriai korrekció oka: az eltérő megvilágítás miatt jelentkező eltérő visszaverődés a távérzékelésben: eltérő Nap állás-szög a számítás menete:
Atmoszférikus korrekció oka: a légkör torzító hatása a fény terjedésében a megoldás: hatás- vagy atmoszféramodellek LOWTRAN MODTRAN HITRAN
Gyakorlati atmoszférikus korrekció közelítések: minimális és maximális intenzitás „sötét pixel kivonás” intenzitás-regresszió hisztogram-transzformáció scattergram transzformáció
Csíkkorrekció (destriping) oka: szenzor kalibráció hiánya vagy gyenge kivitelezése megoldás: csíkmásolás interpoláció