HIPERSPEKTRÁLIS KÉPALKOTÁS

Átírás

1 OKTATÁSI SEGÉDLET Lektorálta: Dr. Berke József egyetemi docens HIPERSPEKTRÁLIS KÉPALKOTÁS HIPER v1.0 Kozma-Bognár Veronika Pannon Egyetem, Georgikon, Mezőgazdaságtudományi Kar, Gazdaságmódszertani Tanszék, Informatika Csoport Keszthely

2 Tartalom Távérzékelés alapjai Hiperspektrális szenzorok DAIS AISA

3 Távérzékelés A földfelszín f n objektumai által különböző k hullámhosszon visszavert vagy kisugározott elektromágneses energia rögzítése és s az adatok kiértékelése. kelése. A mérőműszer m nincs közvetlen k kapcsolatban a vizsgált tárggyal. Nem gyakorol befolyásol hatást a vizsgálat tárgyára t ra Lehetővé teszi nagy kiterjedésű területekről l rendkívül l rövid r idő alatt sok adat gyűjtését. t. A távérzékelési t eljárásokkal más m s módszerekkel m elérhetetlen, megfigyelhetetlen területek is megfigyelhetők.

4 A távérzékelési eszközök spektrális működési tartományai Ultraibolya: 30nm--400nm Látható: 400nm-700nm Infravörös: 700nm-1300nm közeli 700nm-100mikro: 1300nm-3000nm középső 3 mikron-100mikro termális Mikrohullám: 1mm-30cm

5 Atmoszférikus ablakok Atmoszférikus ablak Hullámhossz tartomány (nm)

6 Alapvető energia-kölcsönhatások Visszaverődés Elnyelődés Elvezetődés

7 Reflektancia görbék

8 Detektáló berendezések Az elektromágneses sugárzást érzékelő műszereket szenzoroknak nevezzük. Típusai: alkalmazott em. sugárz rzás s hullámhossza alapján: pl. látható fény, infravörös, vagy mikrohullámú szenzorok szenzor energia forrása alapján: aktív és s passzív v szenzorok Aktív Passzív visszavert sugárz rzás s detektálásának módszere m alapján: analóg g felvételeket és s digitális képeket k készk szítő szenzorok hordozó eszköz z alapján: műholdas, földi f és s légi l szenzorok

9 Légi érzékelők I. Szenzor Hozzáférhetőség Csatornák száma Hullámhossz (nm) AAHIS AHI AISA-1/ AISA AISA Eagle AISA Hawk AISA Dual ARGUS ASAS APEX 2005 Max ASTER AVIRIS AVIS CASI

10 Légi érzékelők II. Szenzor Hozzáférhetőség Csatornák száma Hullámhossz (nm) DAIS EPS-H EPS-A HYDICE HYMAP MAIS MAS MIVIS OMIS PROBE ROSIS SASI SFSI VIFIS

11 Pánkromatikus kép: 1 csatorna Színes kép (RGB kamerák): 3 csatorna Multispektrális szenzorok: 4-20 csatorna Hiperspektrális szenzorok: 21- csatorna

12 Hiperspektrális érzékelő EURÓPAI UNIÓ TANÁCSA január r 27-i i 149/2003/EK belső rendelet: a több mint húsz diszkrét spektrális sávval rendelkező szenzor

13 Adatkocka felépítése

14 Adatkocka

15 Spektrum könyvtár Spektrális ujjlenyomatokat tartalmaznak Cél: objektumokat könnyen be lehessen azonosítani USGS library /USGS = United States Geológiai Földmérési Intézet/ Ásványok Növényzet Mikroorganizmusok Építmények Mesterséges anyagok

16 Hiperspektrális technológia alkalmazási területei Geológiai feltérképezések, ásványkutatás /Vulkánkitörése láváinak l hőmérsékletének h meghatározása/ Földfelszín és s tengeri ökoszisztéma környezeti k monitorozása /Kőolajszennyezettség, Erdőtűzek/ vegetáció állapotának és s igénybevételének nek vizsgálata mezőgazdasági gi és s erdészeti források feltérképezése Talaj típusok t meghatározására ra Termésbecslés Gyomdetektálás Képzőművészet (esztétikai tikai értékük k miatt)

17 DAIS 7915 (Digital Airborne Imaging Spectrometer) Németországi Geophysical Environmental Research corp. (GER) fejlesztett ki» 80 csatornás s nagy felbontású optikai spektrométer ter» Föld felszínéről l gyűjt informáci ciókat a 0,4 és 12,3 µm m hullámhossz mhosszúságú régióból

18 Hullámhossz /nm/ Csatornák száma Sávszélesség /nm/

19 Magyarországi DAIS felvételek (2002 augusztus) 1. CSATORNA (látható ) 50. CSATORNA (középső infravörös ) 25. CSATORNA (közeli infravörös ) 80. CSATORNA (termális infravörös )

20 DAIS felvételek felhasználása Pannon Egyetem, Georgikon Mezőgazdas gazdaságtudományi Kar, Gazdaságm gmódszertani Tanszék, Informatika Csoport Keszthely Saját t fejlesztésű szoftver segítségével, Különböző vegetációkra (lucerna, cukorrépa, kukorica, őszibúza, za,, gyom és s gyep) vonatkozóan, an, Csatornánként nként nt és s mind a 80 csatornára ra egyaránt mértünk m SFD-t.

21 Vizsgált területek A tanulmányozott terület a Hajdúböszörmény mellett fekvő TEDEJ Rt. területén helyezkedett el (koordináták: E 27 26, N 47 54), Lucerna Cukorrépa Kukorica Őszi búzab Gyom Gyep

22 Előkészítés

23 Mérés - SFD program

24 Az FD és SFD összehasonlítása FD = 1,99 SFD = 1,14 FD = 1,99 SFD = 2,49 FD = 1,99 SFD = 2,51

25 S F D é r té k e k 1,0000 0,9000 0,8000 0,7000 0,6000 0,5000 0,4000 0,3000 0,2000 SFD mérés eredményei DAIS felvételek alapján SFD ujjlenyomat 0,1000,4 96,5 14,5 32,5 51,5 68,5 86,6 05,6 23,6 39,6 57,6 75 0,6 93 0, 71,7 27,7 44 0,7 62 0, 78,7 98,8 14 0,8 32,8 51 0,8 69,8 86 0,9 04,9 21 0,9 38,9 56 0,9 73 0,9 88 1,0 06,0 21 1,0 35 1,5 39 1, 57,6 03 1,6 36,6 68 1,6 99,7 27 1,7 56,9 58 1,9 76 1,9 91 2,0 06 2, 02 2,0 36,0 52 2,0 68 2,0 84 2,1 2,1 15 2, 13,1 45 2,1 58,1 73 2,1 86 2,2 2,2 15,2 32 2,2 47,2 62 2,2 75 2, 29 2,3 03 2,3 17 2, 33,3 44 2,3 58,3 72 2,3 85,3 98 2,4 12 4,3 15 8, 57 9, 51 0,2 9 6, , , DAIS csatornák sorszáma hullámhosszal /µm/ Lucerna Kukorica Cukorrépa Őszibúza Gyom Gyep

26 Gyepek és társulásaik vizsgálata Echinocloa cruss-galli /Közönséges kakaslábfű/ Agropyron pectinatum /Tarackos búzafű/

27

28 AISA DUAL hiperspektrális képalkotó rendszer

29 AISA Dual szenzor Az AISA Dual az AISA Eagle és Hawk szenzoroks egy duális tartóban történő összeszerelése se révén r n kerül l kialakításra. A két k t szenzor egyidőben azonos földi f sávrs vról l képes k szinkronizálva adatot gyűjteni, a nm spektrális tartományban, maximum 498 sávban. s

30 AISA Dual szenzor (technikai paraméterek) VNIR szenzor (Eagle) SWIR szenzor (Hawk) AISA Dual Spektrális tartomány nm nm nm Spektrális pixelek Spektrális sávszélesség 2.3 nm 5.8 nm Spektrális mélyég (bit) Térbeli pixel szám Optika 18.5 mm 22.5 (vagy 14) mm Képalkotási gyorsaság 100 kép/s-ig 100 kép/s-ig 100 kép/s-ig

31 AISA Dual képalkotó rendszer előnyei legkisebb méretű légi hiperspektrális képalkotk palkotó rendszer a VNIR és s a SWIR tartományban kis tömegt megű,, könnyen k be- és s ki szerelhető a repülőgépb pből alacsony költsk ltségű nagy spektrális és s térbeli t felbontás s még m g nagy repülési sebességn gnél l is variálhat lható szenzorbeáll llítások (még g repülés s közben k is) nagy csatornaszám gyors adatátviteli tviteli sebesség

32 Hiperspektrális légifelvételek készítése ( ) Felvételek helyszíne Felvételek időpontja Projekt célja Repülési idő (óra) Megrendelő Siófok tesztfelvétel 1,2 DE Gödöllő tesztfelvétel, boresight kalibráció 4,8 MGI Keszthely, Balaton kutatási, tesztfelvétel 3,5 PE Gödöllő kutatási, tesztfelvétel, boresight kalibráció 1,7 MGI Szeged, Makó, Szabadkígyós kutatási 7,1 SZTE Mosonmagyaróvár, Keszthely kutatási, tesztfelvétel 2,2 NYME, PE Heves, Csákvár, Apaj élőhely-térképezés 4,5 MME

33 AISA Dual beépítése

34 A hyper-team az első tesztfelvétel után (Siófok, december 08.)

35 Geokódolt felvétel

36 Kerecseny LIFE program élőhelytérképezés Csákvár

37 Felvétel - AISA Dual 183 sáv Várvölgy 184 sáv 185 sáv 359 sáv, 1 méteres terepi felbontás

38 Előfeldolgozás Az előfeldolgozás menete: 1. Radiometriai korrekció (DN, Radiancia, FODIS) - CaliGeo 2. Geometriai korrekció (automatikus vagy/és manuális) CaliGeo 3. Mozaikolás - ERDAS

39 Radiometriai és geometriai korrekció Korrekció előtt Radiometriai + Geometriai korrekció után

40 Mozaikolás, geometriai pontosság

41 Tárkapacitás A példa p egy DUAL módban m készk szült 359 csatornás, s, méretű file feldolgozása során n keletkezett fájlok f méreteit m mutatja be: Nyers felvétel RAW: Radiometriai korrekció DAT: Geometriailag korrigált DAT: FODIS korrekció DAT: Geometriailag korrigált (FODIS) DAT: Összesen: 1,1Gb 1,5Gb 20Gb 1,5Gb 20Gb 44,1Gb

42 Költségek A hiperspektrális felvételek árai, az alábbi paraméterekt terektől l függnek: f földrajzi fekvés terület nagysága ga és s alakja domborzat felvétel radiometriai és s geometriai felbontása feldolgozottsági gi szint megrendelés s sürgs rgőssége Egy Debrecen környk rnyéki szabályos 10 10km 10km-es terület előfeldolgozott felvételeinek az ára: Eagle mód m d ( nm) 1,5m-es terepi felbontás s (9sáv): Ft Dual mód m d ( nm) 1,5m-es terepi felbontás s (35sáv v ): Ft

43 A hiperspektrális képfeldolgozás menete Légi felvételezések Terepi adatgyűjtések Várvölgy Kis-Balaton Laboratóriumi feldolgozás Növényvédelmi Intézet Növénytudományi nyi és s Biotechnológiai Tanszék Számítógépes adatfeldolgozás: Kemény János J számítógépes labor XGrid rendszer lehetőségei

44 Vizsgált növénykúltúrák parlagfű tarló kukorica napraforgó VÁRVÖLGY

45 Anyag- és adatgyűjtések +jegyzőkönyv készítés Gyűjtött adatok/gyűjtés helyszíne GPS adatok Meteorológiai adatok Színhőmérséklet adatok Talajminta-vételezési adatok Növényminta-vételezési adatok Vízminta-vételezési adatok I: Igen N: Nem Várvölgy I I I I I N Kis-Balaton I I I N N I

46 Adatgyűjtés GPS mérés Rögzített adatok: Koordináták Látható műholdak Magasság Tarcklog file

47 Adatgyűjtés meteorológiai adatok Sármelléki repülőtér meteorológiai központ: Időpont Hőmérséklet QNH Tengerszintre átszámított légnyomás QFE Pályához viszonyított légnyomás Relatív páratartalom Szél sebesség Globál sugárzás Ultraibolya sugárzás Mérőberendezés Időpont Hőmérséklet Légnyomás Relatív páratartalom

48 Adatgyűjtés színhőmérséklet mérés Rögzített adatok: Kép p sorszáma Szính nhőmérséklet (Kelvin) Fényintenzitás s (Lux) GOSSEN Colormaster 3F

49 Adatgyűjtés talajminta-vételezés Rögzített adatok: Terület rövid leírása Vegetáció típusa Minta sorszáma Minta elhelyezkedése Kép sorszáma Látható műholdak

50 Adatgyűjtés növényminta-vételezés Rögzített adatok: Terület rövid r leírása Vegetáci ció típusa Minta sorszáma Minta elhelyezkedése Kép p sorszáma Látható műholdak

51 Adatgyűjtés Kis-Balaton vízminta-vételezés

52 USFD klaszterező program Unsupervised classification by Spectral Fractal Dimension - USFD

53 SSFD osztályozó program Supervised classification by Spectral Fractal Dimension -SSFD

54

55 SSFD és USFD futási idők teljes DAIS képre AISA Futási idő/óra/ 4,5000 4,0000 3,5000 3,0000 2,5000 2,0000 1,5000 1,0000 0,5000 0, sáv sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok sávok DAIS csatornák szám a Rendkívül zajos sávok: , SSFD futási idő teljes DAIS képre USFD futási idő teljes DAIS képre SFD mérés eredményei DAIS felvételek alapján 1,0000 0,9000 0,8000 SFDértékek 0,7000 0,6000 0,5000 0,4000 0,3000 0,2000 0,1000 0,496 0,514 0,532 0,551 0,568 0,586 0,605 0,623 0,639 0,657 0,675 0,693 0,71 0,727 0,744 0,762 0,78 0,798 0,814 0,832 0,851 0,869 0,886 0,904 0,921 0,938 0,956 0,973 0,988 1,006 1,021 1,035 1,539 1,57 1,603 1,636 1,668 1,699 1,727 1,756 1,958 1,976 1,991 2,006 2,02 2,036 2,052 2,068 2,084 2,1 2,115 2,13 2,145 2,158 2,173 2,186 2,2 2,215 2,232 2,247 2,262 2,275 2,29 2,303 2,317 2,33 2,344 2,358 2,372 2,385 2,398 2,412 4,315 8,57 9,51 10,296 11,012 11,677 12, DAIS csatornák sorszáma hullámhosszal /µm/ Lucerna Kukorica Cukorrépa Őszibúza Gyom Gyep

56 Optimális sávok meghatározása (SFD mérés alapján)

57 I. Források I. Kozma-Bognár, V., HiperspektrÁlis adatok fraktálszerkezetének alkalmazasa különböző vegetációkra, XII. ITF, április 20., Keszthely. Horváth, Z., - Kozma-Bognár, V., - Hegedűs, G., - Berke, J., Fractaltexture test in lawn combination classification with hyperspectral images, XII. ISAF 2006, Prague. Berke, J., - Horváth, Z., - Kozma-Bognár, V., Varga, J., - Busznyák, J., - Hegedűs, G., Hiperspektrális adatok osztályozásának elmélete és gyakorlata, 4. Fény-Tér-Kép 2006 konferencia, Dobogókő. Kozma-Bognár, V. - Hegedűs, G., - Berke, J., Spektrális fraktálszerkezet alapú osztályozás gyakorlati alkalmazása, KÉPAF 2007 konferencia, Debrecen. Kozma-Bognár, V. - Hegedűs, G. Berke, J., Hiperspektrális adatok feldolgozási lehetőségei, XIII. ITF, március 22., Keszthely. Kozma-Bognár, V. - Hegedűs, G. Berke, J, Hiperspektrális adatok fraktálszerkezet alapú osztályozása, AVA3 konferencia, , Debrecen. Kozma-Bognár, V., HiperspektrÁlis adatok fraktálszerkezetének alkalmazasa

58 Források II. Burai, P., Első magyarországi légi hiperspektrális képalkotó rendszer AISA DUAL, 4. Fény-Tér-Kép Konferencia, Dobogókő, Európai Unió Tanácsa, január 27-i 149/2003/EK belső rendelet. Hargitai, H., A hiperspektrális képfeldolgozás módszerei és az első magyarországi képalkotó spektrométeres repülés adatainak elemzése, ELTE TTK FDI, PhD dolgozat, Berke, J., Measuring of Spectral Fractal Dimension, Advances in Systems, Computing Sciences and Software Engineering, Springer pp , (2006), ISBN Varshney, P. K. - Arora, M. K., Advanced Image Processing Techniques for Remotely Sensed Hyperspectral Data, Springer Berlin Heidelberg, New York, 2004, ISBN: Berke, J. - Hegedűs, GY. CS. - Kelemen, D. - Szabó, J.: Digitális képfeldolgozás és alkalmazásai. Georgikon Szeiler Kvark, Keszthely - Pictron Kft., Budapest, ISBN , 2003.

59 Források III. Tamás J. - Lénárt Cs. - Burai P. - Fenyvesi L. - Papp Z.: Új dimenziók a hazai térinformatikában Hiperspektrális légi spektrometria, I. Adatnyerés előfeldolgozás, II. Képfeldolgozás, 5. Fény-Tér-Kép Konferencia, Dobogókő Kozma-Bognár Veronika - Hegedűs Géza - Varga János -Busznyák János - Berke József: Integrált távérzékelési adatok készítése és feldolgozása, 5. Fény-Tér- Kép Konferencia, Dobogókő DE Agrárcentrum, Mezőgazdaságtudományi Kar, Víz- és Környezetgazdálkodási Tanszék: Távérzékelés és digitális képfeldolgozás a földrajzi információs rendszerekben, AISA hivatalos honlap - DLR hivatalos honlap - Az USGS honlapja:

60 Források IV. Kardeván, P., Z. Vekerdy, L. Róth, S. Sommer, T. Kemper, G. Jordán, J. Tamás, I. Pechmann, E. Kovács, H. Hargitai and F. László (2003). Outline of scientific aims and data processing status of the first Hungarian hyperspectral data acquisition flight campaign, HySens 2002 Hungary. Proceedings of the 3rd EARSeL Workshop on Imaging Spectrometry, Herssching, Germany Horváth Ferenc Hargitai Henrik Kardeván Péter: Az elsõ magyarországi képalkotó spektrométeres repülés és adatainak elemzése erdőtípusok elkülönítésére. Geodézia és Kartográfia, 58.évf. (2006), No. 9, pp Jung, A., Kardevan, P., Tőkei, L. (2006): Hyperspectral Technology in Vegetation Analysis. Progress in Agricultural Engineering Sciences Vol 2 (No.1), December, Hargitai Henrik - Vekerdy Zoltán - Ulanbek Turdukulov - Kardeván Péter: Képalkotó spektrométeres távérzékelési kísérlet Magyarországon. Térinformatika, 2004/6. pp12-15 János Tamás, Péter Kardeván, Elemér Kovács, Elza Kovács and Péter Takács, (2005) Evaluation of environmental risks of non point source heavy metal contamination using sensor DAIS. Proceedings of 4th EARSeL Workshop on Imaging Spectroscopy