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)

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

A témák ismertetése A mondanivaló felvázolása

Az adatkocka

Főbb földtudományi felhasználási lehetőségek NÖVÉNYZET VIZSGAÁLATA - 400-1100 nm: főleg növényzet vizsgálata (vörös él) (látható+közeli IV) (vegetációborítás miatt Európa nagy része) TALAJ, ÁSVÁNYOK, KŐZETEK - 1100-2400 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)

Hysens 2002 2002. augusztus 17–18 DAIS - 79 sáv- méter/képpont hiperspektrális adatkockák GER3700 640 sávos terepi spektroradiométer DLR előfeldolgozás Egyszeri légifelvételezés (2 egymást követő napon)

Saját kutatás: erdőtípusok spektrális szétválasztása Homogén területek azonosítása a képen Homogén területek azonosítása a terepen Elegyes erdők (spektrálisan homogén) azonosítása Kutatási területek: Recsk, Gyöngyösoroszi

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

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

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

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

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

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?

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

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

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

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

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

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

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

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

KÉRDÉSEK

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: 20-30 mF? Korrekció: 250 eFt/kép Műholdas adatkocka: 50-100 eFt Szoftver 1,7 mFt

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

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

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