DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu




ŠUMARSKI LIST 1-2/2018 str. 71     <-- 71 -->        PDF

Landsat 7 lansiran je 15. travnja 1999. Sadrži poboljšani tematski skener (engl. Enhanced Thematic Mapper Plus – ETM+). Landsat 7 ima vremensku razlučivost od 16 dana. Sadrži dodatne značajke za globalne primjene, promatranje zemljinog pokrova i kartiranje velikih površina. Sadrži pankromatski kanal s površinskom razlučivosti 15 m x 15 m, termalni IR kanal s površinskom razlučivosti 60 m x 60 m, multispektralne kanale s površinskom razlučivosti 30 m x 30 m.
U postupku obrade satelitskih snimki upotrijebljene su snimke dobivene satelitom Landsat 7. Upotrijebljene su snimke prvog (plavog), drugog (zelenog), trećeg (crvenog) i četvrtog (blizu-infracrvenog) kanala. Upotrijebljen je i osmi (pankromatski) kanal satelita Landsat 7 koji se koristi za potrebe fuzije (izoštravanja) snimki.
Fuzija snimki – Image fusion
Metode daljinskih istraživanja razvijene su u svrhu identifikacije i isticanja entiteta i objekata. Te metode se primarno oslanjaju na slikovne sustave uporabom senzora s većim brojem spektralnih kanala. Metode fuzije podataka kombiniraju podatke s više senzora i odgovarajuće informacije pripadajuće baze podataka, kako bi se postiglo poboljšanje točnosti i kvalitetniji zaključak od onog do kojeg bi se došlo uporabom samo jednog senzora (Hall i Llinas 1997). Fuzija podataka je proces na više razina (engl. multi level) i više gledišta (engl. multi aspect) koji se koristi automatskom detekcijom, udruživanjem, korelacijom, ocjenom i kombinacijama podataka i informacija od jednog i više izvora (engl. Joint Directors of Laboratories - JDL).
Cilj fuzije snimki konstruiranje je umjetne (hibridne) slike koja će biti što je moguće sličnija stvarnosti. Postupak se bazira na uporabi sinergije informacija koje potječu iz različitih izvora. Umjetna slika treba pružati što je moguće više prostornih informacija te očuvati kvalitetne spektralne informacije. Ako se podaci prikupljeni multispektralnim kanalom jednostavno zamijene podacima prikupljenim pankromatskim kanalom, poboljšat će se prostorna razlučivost, ali s gubitkom prostornih podataka. (Blum i Liu 2005).
Glavni problem analize kvalitete rezultata fuzije slika nedostatak je referentne snimke za kvalitetnu ocjenu. Ne postoji standardizirani postupak ili kriterij za procjenu očekivane koristi pojedine metode ili njenog rezultata. Postupak ocjene trebao bi uspostaviti pravila i kriterije za provjeravanje dvaju svojstava: sličnosti i sinteze (fuzije). Svojstvo sličnosti zahtijeva sličnost između snimke bolje razlučivosti degradirane na snimku lošije razlučivosti i originalne snimke lošije razlučivosti. Svojstvo sinteze kaže da svaka sintetička slika (produkt fuzije) bolje razlučivosti mora biti što sličnija slici koja bi nastala u senzoru na visini leta koja bi osigurala tu bolju razlučivost (Alparone i sur. 2007).
Rezultati fuzije slika vrednuju se na osnovi testova koji se provode u kontekstu procesa fuzije podataka. Kao što je ranije navedeno, postoje različite vrste podataka, kao i metode i razine fuzije tih podataka, čiji su ciljevi vrlo različiti. Iz tog razloga postupci testiranja i vrednovanja će im se bitno razlikovati. Objektivni kriteriji za usporedbu izvorne snimke i pojedinog rezultata fuzije, odnosno za vrednovanje rezultata fuzije slika su (Meng i sur. 2010) koeficijent korelacije, koeficijent regresije, dijagram rasipanja, srednja vrijednost, standardno odstupanje, varijanca i medijan.
U ovome radu upotrijebljene su dvije vrste fuzije. Metoda fuzije bazirana na supstituciji i fuzija dodavanjem i multiplikacijom (Bretschneider i Kao 2010). Metode fuzije bazirane na supstituciji, temelje se na projiciranju aktualnog prostora boje u drugi prostor te zamjene dobivenih vrijednosti vrijednostima kvalitetnije snimke. U sklopu te metode koristila se brza fuzija intenzitet–boja–zasićenost. Navedena fuzija zamjenjuje skalu boja crvena-zelena-plava (engl. Red-Green-Blue – RGB) sa skalom intenzitet (I), boja (H), zasićenost (S) – IHS. Ta skala se koristi zato što kognitivni sustav ljudi ima tendenciju tretiranja triju komponenti kao približno okomitih osi. Nakon zamjene komponente intenziteta, snimka se transformira u skalu boja RGB. Fuzija dodavanjem i multiplikacijom dodaje ili multiplicira dio pankromatskog signala u multispektralni kanal, čime se postiže visoka korelacija s pankromatskim kanalom. U sklopu te metode upotrijebila se metoda P+XS (engl. panchromatic + multispectral). koja se temelji na simultanom prikupljanju pankromatskih i multispektralnih snimki s istim instrumentom. Fuzija se temelji na korelaciji između plavog, zelenog i crvenog kanala s pankromatskim. Metoda mijenja broj piksela kanala dupliciranjem. Nakon fuzije snimki proveden je izračun vegetacijskog indeksa NDVI (Pettorelli i sur. 2005):
 
Klasifikacija snimki – Image classification
Satelitske snimke dobivene daljinskim istraživanjima su multispektralni odziv raznih objekata stoga je teško izravno identificirati željeni element vizualnom interpretacijom. Kako bi bilo moguće razumjeti elemente prisutne na snimci potrebno je klasificirati i zatim poboljšati karakteristike podataka prikupljenih daljinskim istraživanjima. Klasifikacija je proces dodjeljivanja vrijednosti piksela sa snimki, odabranim klasama (Krtalić 2014).
Klasifikacija snimki kompleksan je posao, koji uključuje rigoroznu provjeru testnog uzorka ovisnog o upotrebljenom klasifikacijskom algoritmu. Metode se mogu grupirati u (Weih i Riggan 2010):