Transcript ppt

TELEDETEKCJA
WYBRANYCH ELEMENTÓW
INFRASTRUKTURY
MIEJSKIEJ
NA ZOBRAZOWANIACH
SATELITANYCH
Małgorzata Jenerowicz
Wojskowa Akademia Techniczna
Kierownik pracy: Dr hab. inż.
Wiesław Dębski
CEL PRACY:
Analiza Technicznych Środków Obrazowania
obszarów miejskich w zakresie systemów
satelitarnych
Organizacja informacji pozyskanych na drodze
teledetekcji, określenie oraz zapewnienie
przydatności danego zobrazowania.
Praktyczne wykazanie przydatności
zobrazowań satelitarnych Landsat TM, w
wykrywaniu zmian zaistniałych w obrębie
obszaru miejskiego
Charakterystyka systemów satelitarnych w
świetle obrazowań obszarów miejskich:
QuickBird 2 USA
2002
LANDSAT 7 USA
1999
Wymiar piksela
0.61m w nadirze (PAN)
2.44m w nadirze (MS)
15m (PAN)
30m (ETM +)
60m (TIR)
Rozdzielczość spektralna
0.45-0.90 PAN
0.45-0.52 B
0.52-0.60 G
0.63-0.69 R
0.76-0.90 NIR
ETM +
0.50-0.90 PAN 0.76-0.90 NIR
0.45–0.52 B
1.55-1.75 MIR
0.52-0.60 G
10.4-12.5 TIR
0.63-0.69 R
2.08-2.35 MIR
Rozdzielczość czasowa
1 – 3.5 dni
16 dni
Rozdzielczość radiometryczna
11 bitów
8 bitów
Wysokość i rodzaj orbity
450 km,
heliosynchroniczna
705 km,
heliosynchroniczna
Szerokość pasa zobrazowania
16.5 km
185 km
Pojęcie rozdzielczości:
ZMIENNOŚĆ W CZASIE
ROZDZIELCZOŚĆ CZASOWA
CHARAKTERYSTYCZNE POKRYCIE TERENU
ROZDZIELCZOŚĆ SPEKTRALNA
GEOMETRIA I POŁOŻENIE
ROZDZIELCZOŚĆ PRZESTRZENNA
107 min
15 y
10 y
106 min
S
3
S1
5y
4y
3y
2y
B1
1y
180 d
Resurs DK1
Pan 1X1
MSS 2.5÷3.5
105min
IRS-1 AB
LISS-1 72.5x72.5
LISS-2
36.25x36.25
T1,U1
DE1,
E2
T2,U2,U3
S
2
SPOT HRV 4
Pan 10x10
XS 20x20
SPOT 5 HRG (2001; not
shown) Pan 2.5x2.5; 5x5
JERS-1 MSS 10x10; SWIR 20x20
MSS 18x24
SPIN
L-band 15x18
KVR-1000 2x2
ERS-1,2
TK-350 10x10
C-band 30x30
44
EROS B
44
Pan 0.7X0.7
d
30
d30
Quickbird 2
dd
Pan 0.62x0.62
16
MSS 2.48x2.48
IRS P5
d26
Pan 2.5X2.5
9 dd TES, IRS Cartosat 2
4min
Pan 1X1
1016
EROS A1
5 dd
Pan 1.8X1.8
4d
IKONOS 2
3d
2d
80
0
50
0
30
0
20
0
DE2
12 h
LANDSAT 4.5
Pan 30X30
MSS 80X80
TIR 120X120
LANDSAT 7 ETM+
Pan 15x15 MSS
30x30
TIR 60x60
ASTER
EOS Terra
VNIR 15X15 m
SWIR 30X30 m
TIR 90x90 m
Pan 0.82X0.82
MSS 3.24X3.24
DE3
DE4
1d
103min
IRS-1 CD
Pan 5.8x5.8
IRS P6
LISS-3
Pan 5.8x5.8
23.5x23.5;MIR LISS-3 23.5x23.5;
AWIFS 56÷70
70x70
WIFS 188x188
Formosat 2
M5
Pan 2X2
MSS 8X8
ORBITIMAGE
OrbView 2
Pan 1 x 1
MSS 4 x 4
100 min
80
50
30
20
10
8
1h
Digital Frame
Photography
and
Traditional
Aerial Photography
0.25x0.25 m (0.82x0.82ft)
1x1m (3.28x3.28ft)
min
T3
5
3
2
1m
0.2 0.3 0.5 0.8
10m
2 3
5
8
100m
15 20 30
50 80
1km
200 300 500 800
5km
2*103 3*103
10km
8*103
B1 - Obwód budynku, obszar,
objętość, wysokość, informacje
katastralne ( granice )
T1 - Główne osie drogi
T2 - Dokładna szerokość drogi
T3 - Badanie natężenia ruchu
(samochody, samoloty, itp.)
U1 - Sporządzanie map głównych linii
(napowietrznych, podziemnych itp.)
U2 - Dokładna szerokość linii,
pierwszeństwo przebiegu linii
U3 - Usytuowanie słupów, włazów,
podstacji
S1 - Szacowanie miejscowej populacji
S2 - Szacowanie populacji
regionu/krajowej
S3 - Wskaźniki jakości życia
E2 - Badania izolacji budynków
M5 - Monitorowanie ciepłych obszarów w
miastach
DE 1 - Zobrazowania sprzed katastrofy
DE 2 - Zobrazowania po katastrofie
DE 3 - Stopień uszkodzenia zabudowań
DE 4 - Stopień uszkodzenia ciągów
komunikacyjnych
Dziś…






Możliwość pokrycia obszaru jednym
zobrazowaniem
Zachowanie stałych warunków oświetleniowych
Periodyczność wykonania, a co za tym idzie,
aktualność
Możliwość wykonania zobrazowań w rejonach
gdzie misja lotnicza byłaby niemożliwa ze
względów technicznych i politycznych
Możliwość monitorowania w czasie
Sprawna dystrybucja, skrócony czas oczekiwania
Klimat miejski – celowość zastosowania
zobrazowań satelitarnych:
Mapowanie obszarów niekorzystnych
klimatycznie w obrębie miasta
Klimat miejski – celowość zastosowania
zobrazowań satelitarnych:
Jutro…






Zwiększenie ilości misji
Dążenie do pozyskania obrazu w szerokim pasie
terenu w możliwie dobrej rozdzielczości
przestrzennej
Rozwój i popularyzacja małych satelitów
Prace nad umieszczeniem satelitów o średniej i
wysokiej rozdzielczości na orbicie
geostacjonarnej
Budowa i operowanie pikselem o wymiarze 0,5m
Lata 2012 – 2020: wzrost rozdzielczości
systemów obrazujących (10 cm dla zakresów
optycznych i do 0,5m dla systemów radarowych)
2
Organizacja informacji
pozyskanych na drodze teledetekcji
CHARAKTERYSTYKA PRZYDATNOŚCI
ZOBRAZOWAŃ TELEDETEKCYJNYCH
POZYSKANYCH OD RÓŻNYCH SENSORÓW
- SYSTEM NIIRS
 ORGANIZACJA DANYCH ZA POMOCĄ
SCHEMATU KLASYFIKACJI
- USGS - U.S. Geological Survey
Classification Standard
- LBCS - Land-Based Classification Standard

2
NIIRS:
NIIRS składa się z 10 poziomów,
stopniowanych od 0 do 9
Każdy poziom posiada kilka
kryteriów, które wskazują ilość
informacji możliwych do
wydobycia z obrazu w danym
poziomie interpretacyjnym.
Np.:
POZIOM 1: Wyróżnia główne
kategorie użytkowania terenu
(np. teren miejski, rolniczy,
leśny, wodny, nieużytki);
wykrywa średniej wielkości
porty; odróżnia pasy startowe
i pasy kołowania na dużym
lotnisku; GRD: powyżej 9,00m.
Schemat klasyfikacji USGS
Atrybuty
USGS Poziom pierwszy
USGS Poziom drugi
USGS Poziom trzeci
USGS Poziom czwarty
Roz.Czasowa Roz.Przestrzenna
5 - 10 lat
5 -10 lat
3 - 5 lat
1 - 3 lat
20 - 100 m
5 - 20 m
1-5m
0.25 - 1 m
Roz.Spektralna
V - NIR - MIR -Radar
V - NIR - MIR -Radar
Pan - V - NIR - MIR
Pan
1 Obszary miejskie lub
zabudowane
2 Obszary rolnicze
3 Obszary występowania zieleni
4 Obszary zalesione
5 Wody
6 Obszary podmokłe
7 Obszary jałowe
8 Tundra
9 Obszary wiecznie ośnieżone lub
oblodzone
Schemat klasyfikacji LBCS:
Wielowymiarowość
(działalność, funkcja, struktura, charakter rozwojowy, własność).
PARK ROZRYWKI – PD KALIFORNIA
Działalność7000: czas wolny
Funkcja5310:
zabawa, rozrywka
Własność3000: publiczny rejon
zgromadzenia
Analiza cyfrowa – mapa zmian:
Miasto jest strukturą wielce skomplikowaną o szczególnym
nasileniu działalności przestrzenno-ekonomicznych i
społecznych, wynikających przede wszystkim z realizacji
potrzeb życiowych jego mieszkańców, czego wewnętrznym
przejawem jest stale przekształcający się fragment przestrzeni,
którą zajmuje.
 Hiszpańskie miasto – Walencja
 Landsat TM 1988r. oraz 2004 r.
Analiza cyfrowa – mapa zmian:
Korekcja geometryczna
Liczba punktów transformacji:
(n  1)( n  2)
2
n – stopień wielomianu
w transformacji
Metoda resamplingu:
Cubic convolution
Dokładność transformacji:
x1  x 2 2   y1  y 2 2
x1,x2 – współrzędne x na obrazie 1 i 2
y1,y2 – współrzędne y na obrazie 1 i 2
RMS 
ms (RMS) < ½ piksela (15m)
Analiza cyfrowa – mapa zmian:
Korekcja radiometryczna
Różne terminy rejestracji :
różne stany oświetlenia
warunki atmosferyczne
stan detektorów skanera
Erdas Imagine 9.0 :
Haze Reduction
Destripe TM data
Histogram Matching
Analiza cyfrowa – mapa zmian:



Metoda odejmowania wartości odbicia
spektralnego obrazów nieprzetworzonych
Metoda odejmowania wartości odbicia
spektralnego obrazów przetworzonych
Metoda klasyfikacji nadzorowanej
Różnicowanie obrazów
nieprzetworzonych
Na tym etapie zostały utworzone dwa obrazy różnicowe,
pierwszy w pełnym zakresie spektralnym kompozycji barwnej
false colour (4,3,2), drugi w zakresie podczerwonym.
Jedynym pewnym wnioskiem interpretacyjnym takich zobrazowań jest
stwierdzenie iż znacznej rozbudowie uległ port miejski oraz teren w
kierunku południowym, jednak konkretnej informacji na temat jakiego
charakteru są zaistniałe zmiany nie mamy
Różnicowanie obrazów
przetworzonych
PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS
Metoda ta polega na analizie głównych składowych zobrazowań wielospektralnych,
które są ze sobą silnie skorelowane. Został stworzony nowy zakres danych, który nie
jest skorelowany bądź posiada bardzo niski stopień korelacji.
Niemal cały ładunek informacji zawarty jest w czterech pierwszych składowych. W
analizie wykorzystujemy składową nr 2 .
Jedynym pewnym wnioskiem interpretacyjnym takich zobrazowań jest
stwierdzenie iż znacznej rozbudowie uległ port miejski
Różnicowanie obrazów
przetworzonych
WSPÓŁCZYNNIK NDVI
Metoda ta jest niezwykle przydatna w analizie rozwoju miejskiego
w przypadku gdy zmiany w pokryciu terenu polegają na przejściu z
klas roślinnych na klasę zabudowy
NDVI 
( NIR  RED)
( NIR  RED)
Klasyfikacja nadzorowana
Stworzenie pól treningowych poszczególnych kategorii obrazu za pomocą
narzędzia Signature Editor programu Erdas Imagine 9.0. Narzędzie to umożliwia
wyznaczenie i porównanie parametrów statystycznych charakteryzujących
poszczególne klasy (wartość średnia). Dzięki takiej informacji istnieje możliwość
oceny zmienności spektralnej dla danych klas. Analiza różnic odbicia dla
poszczególnych klas wykazała podobne charakterystyki spektralne dla niektórych
kategorii terenów miejskich
Rok 1988
Rok 2004
Klasyfikacja nadzorowana
Rok 1988
Rok 2004
teren inne
(pola, naga
ziemia, suche
łąki itp.)
zabudowa
stara
zabudowa
nowa
roślinność
Park Narodowy zabudowa
stara
morze
zabudowa
nowa
zabudowa
nowa
zabudowa
stara
obiekty
sportowe
roślinność
Wnioski końcowe:

Pojęcie teledetekcji obszarów miejskich nie istnieje bez usystematyzowanego kryterium
rozdzielczości.

Rozdzielczość czasowa realizowana przez systemy satelitarne (1-3 ÷ 26 dni) jest wystarczająca przy
niemalże każdym atrybucie miejskim poza badaniem natężenia ruchu (5-10min),

W większości zadań miejskich niezbędna rozdzielczość spektralna to: pasmo VIS i PAN, w pełni
zapewniana przez analizowane w pracy systemy średnio- i wysoko- rozdzielcze.

Ograniczeniem dla zobrazowań satelitarnych są wymogi związane z rozdzielczością przestrzenną.
Najmniejszy terenowy wymiar piksela satelity QuickBird 2 nie ma zastosowania w badaniach związanych
ze szczegółową analizą dróg i zabudowy, gdzie górna granica wynosi 0.5m.

Schematy organizacji danych pozyskanych na drodze teledetekcji potwierdzają, iż zobrazowania
satelitarne nie dostarczają pełnych informacji z zakresu badań obszarów miejskich, ze
względu na niewystarczający wymiar piksela obrazowania

Przeprowadzone w pracy analizy wykazały przydatność zobrazowań satelitarnych średnio
rozdzielczych - Landsat TM, w wykrywaniu zmian oraz mapowaniu terenów niekorzystnych
klimatycznie, na obszarach urbanistycznych ze względu na wysoką rozdzielczość spektralną sensora.

Atuty systemów satelitarnych, tj. monitorowania w czasie wykonywania danych inwestycji, pokrycie
obszaru jednym, ewentualnie kilkoma obrazami oraz aktualność, nie doprowadzą do wyparcia z
rynku danych lotniczych, ale powstanie rynek na którym będą się one wzajemnie uzupełniały i
wzmacniały.
Koniec
Dziękuję za uwagę
Małgorzata Jenerowicz