Kaukokartoituksen periaatteet-Kaukokuvauksen, tunnistamisen ja käsittelyn keskus, CRISP

optisten Kaukokartoituskuvien tulkitseminen

kuvantulkinnassa käytetään usein hyväksi neljää optisen kuvan sisältämän informaation päätyyppiä:

• radiometriset tiedot (eli kirkkaus, voimakkuus, sävy),
• Spektritieto (eli väri, värisävy),
• Textural Information,
• Geometrinen ja kontekstuaalinen informaatio.

niitä havainnollistetaan seuraavissa esimerkeissä.

Panchromatic Images

panchromatic image koostuu vain yhdestä kaistasta. Se esitetään yleensä harmaasävykuvana, eli tietyn pikselin näkyvä kirkkaus on verrannollinen pikselin digitaalilukuun, joka on suhteessa pikselin kohteiden heijastaman ja ilmaisimen havaitseman auringon säteilyn voimakkuuteen. Pankromaattinen kuva voidaan siis tulkita samalla tavalla alueen mustavalkoiseksi ilmakuvaksi. Radiometrinen informaatio on tärkein tulkinnassa käytetty tietotyyppi.

panchromatic image uutettu paikalla panchromatic kohtaus maanpinnan resolution of 10 m. maanpinnan kattavuus on noin 6,5 km (Leveys) x 5,5 km (korkeus). Kuvassa vasemmalla alhaalla olevalla kaupunkialueella ja kuvan yläreunan tuntumassa olevalla aukiolla on suuri heijastusvoimakkuus,kun taas kuvan oikealla puolella olevat kasvillisuusalueet ovat yleensä tummia. Kaupunkialueella näkyy teitä ja rakennuspalikoita. Kuvan oikeassa yläkulmassa näkyy joki, joka virtaa kasvillisuusalueen läpi. Joki näyttää kirkkaalta sedimenttien vuoksi, kun taas kuvan alareunan meri näyttää tummalta.

Multispektrikuvat

multispektrikuva koostuu useista datakaistoista. Visuaalista näyttämistä varten jokainen kuvan kaista voidaan esittää yksi kaista kerrallaan harmaasävykuvana tai kolmen kaistan yhdistelmänä kerrallaan värikomposiittikuvana. Monispektrisen värikomposiittikuvan tulkinta edellyttää kohtauksessa olevien kohteiden spektriheijastusjäljen tuntemusta. Tällöin tulkinnassa hyödynnetään kuvan spektristä informaatiosisältöä.

seuraavissa kolmessa kuvassa näkyy MULTISPEKTRIKUVAN kolme nauhaa, jotka on poimittu multispektrikuvasta 20 m: n maanpinnan resoluutiolla. peittämä alue on sama kuin yllä olevassa panssarikuvassa. Huomaa, että sekä XS1 (Vihreä) että XS2 (punainen) kaistat näyttävät lähes identtisiltä yllä olevan panssaroidun kuvan kanssa. Sen sijaan kasvipeitteiset alueet näkyvät nyt kirkkaina XS3 (near infrared) – kaistalla, koska near infrared-aallonpituusalueella on suuri lehtien heijastuskyky. Kasvillisilta alueilta voidaan tunnistaa useita harmaan sävyjä, jotka vastaavat erilaisia kasvillisuustyyppejä. Vesimassa (sekä joki että meri) näkyy tummana XS3 (near IR) – kaistalla.

SPOT XS1 (vihreä yhtye)

SPOT XS2 (punainen yhtye)

SPOT XS3 (lähellä IR-yhtyettä)

Värikomposiittikuvia

värikomposiittikuvan näyttämisessä käytetään kolmea pääväriä (punainen, vihreä ja sininen). Kun nämä kolme väriä yhdistetään eri suhteissa, ne tuottavat eri värejä näkyvässä spektrissä. Kunkin spektrikaistan (ei välttämättä näkyvän kaistan) liittäminen erilliseen pääväriin johtaa värikomposiittikuvaan.

monia värejä voidaan muodostaa yhdistämällä kolme pääväriä (punainen, vihreä, sininen) eri suhteissa.

True Colour Composite

jos monispektrinen kuva koostuu kolmesta visuaalisesta päävärinauhasta (punainen, vihreä, sininen), nämä kolme nauhaa voidaan yhdistää “true colour” – kuvan tuottamiseksi. Esimerkiksi Landsat TM-kuvan tai IKONOS-monispektrikuvan kaistat 3 (punainen nauha), 2 (vihreä nauha) ja 1 (sininen nauha) voidaan määrittää vastaavasti R -, G-ja B-väreiksi. Näin syntyvän värikomposiittikuvan värit muistuttavat läheisesti sitä, mitä ihmissilmät havaitsisivat.

1 metrin tarkkuudella tosivärinen IKONOS-kuva.

Valevärikomposiitti

monispektrikuvan mille tahansa kaistalle voidaan näytön värin osoittaminen tehdä täysin mielivaltaisesti. Tällöin näytetyssä kuvassa olevan kohteen väri ei muistuta lainkaan sen todellista väriä. Tuloksena oleva tuote tunnetaan valevärikomposiittikuvana. Väärien värikomposiittikuvien tuottamiseen on monia mahdollisia järjestelmiä. Jokin järjestelmä voi kuitenkin olla sopivampi tiettyjen kohteiden havaitsemiseen kuvasta.

alla on hyvin yleinen valevärikomposiittijärjestelmä SPOTTIMAISEN monispektrikuvan näyttämiseksi:

R = XS3 (NIR band)
G = XS2 (red band)
B = XS1 (green band)

tämän väärän värikomposiittijärjestelmän avulla kasvillisuus voidaan havaita helposti kuvasta. Tämän tyyppisissä valevärikomposiittikuvissa kasvillisuus esiintyy punaisen eri sävyissä kasvillisuuden tyypistä ja olosuhteista riippuen, sillä sen heijastuskyky NIR-kaistalla on suuri (kuten spektrisen heijastuskuvion kuvaajasta käy ilmi).

kirkas vesi näyttää tumman sinertävältä (korkeampi vihreä kaistaheijastavuus), kun taas samea vesi näyttää syaanilta (sedimenttien aiheuttama korkeampi punainen heijastuma) kirkkaaseen veteen verrattuna. Paljas maaperä, tiet ja rakennukset voivat näkyä sinisen, keltaisen tai harmaan eri sävyissä niiden koostumuksesta riippuen.

Valevärikomposiitti multispektraalinen SPOTTIKUVA:
Punainen: XS3; vihreä: XS2; Sininen: XS1

alla on toinen yleinen valevärikomposiitti optisen kuvan näyttämiseksi lyhytaaltoisella infrapuna-alueella (SWIR):

R = SWIR-alue (SPOT4-Alue 4, Landsat TM-alue 5)
G = Nir-alue (SPOT4-Alue 3, Landsat TM Band 4)
B = Red Band (SPOT4 Band 2, Landsat TM Band 3)

esimerkki tästä valevärikomposiittinäytöstä on SPOT 4-kuvan alla.

False colour composite of a SPOT 4 multispektraalinen image including the SWIR band:
Red: SWIR band; Green: NIR band; Blue: Red band. Tässä vitriinissä kasvillisuus
esiintyy vihreän sävyissä. Paljas maaperä ja avohakkuut ovat purppuranpunaisia tai magentanpunaisia.
kirkkaan punainen alue vasemmalla on aktiivisten palojen paikka.
aktiivisesta palopaikasta lähtevä savupilvi näyttää väriltään heikosti sinertävältä.

Valevärikomposiitti, SPOT 4-monispektrikuvaa ilman, että SWIR-nauhaa näytetään:
Punainen: NIR band; Vihreä: Punainen band; Sininen: Vihreä band. Kasvillisuus näkyy punaisen sävyissä.
savupilvi näyttää kirkkaan sinertävän valkoiselta.

Luonnollinen Värikomposiitti

optisissa kuvissa, joista puuttuu yksi tai useampi kolmesta visuaalisesta pääväristä (punainen, vihreä ja sininen), spektrivyöhykkeet (joista osa ei välttämättä ole näkyvällä alueella) voidaan yhdistää siten, että näytetty kuva muistuttaa näkyvää värivalokuvaa, toisin sanoen kasvillisuutta vihreänä, vettä sinisenä, maaperää ruskeana tai harmaana jne. Monet ihmiset kutsuvat tätä komposiittia “oikeaksi värikomposiitiksi”. Termi on kuitenkin harhaanjohtava, sillä monissa tapauksissa värit vain simuloidaan näyttämään samanlaisilta kuin kohteiden “todelliset” värit. Käytetään termiä” luonnollinen väri”.

SPOT HRV-monispektrisensorissa ei ole sinistä nauhaa. Kolme bändiä, XS1, XS2 ja XS3 vastaavat vihreä, punainen, ja NIR bändejä vastaavasti. Kohtuullisen hyvä luonnonvärikomposiitti voidaan kuitenkin tuottaa seuraavalla spektrivyöhykkeiden yhdistelmällä:

R = XS2
G = (3 XS1 + XS3)/4
B = (3 XS1-XS3)/4

jossa R, G ja B ovat näytön värikanavia.

Luonnonvärikomposiitti multispektraalinen SPOTTIKUVA:
Punainen: XS2; vihreä: 0,75 XS2 + 0,25 XS3; Sininen: 0,75 XS2 – 0,25 XS3

Kasvillisuusindeksit

kasvullisten alueiden korostamiseksi voidaan yhdistää multispektrisen kuvan eri vyöhykkeitä. Yksi tällainen yhdistelmä on lähi-infrapuna-alueen suhde punaiseen kaistaan. Tämä suhdeluku tunnetaan nimellä suhdeluku Kasvillisuusindeksi (rvi)

rvi=Nir / Red

koska kasvillisuuden Nir-heijastuskyky on korkea mutta punainen heijastuskyky Alhainen, kasvillisuusalueiden RVI-arvot ovat korkeammat kuin kasvittomien aerojen. Toinen yleisesti käytetty kasvillisuusindeksi on

NDVI = (NIR-Red) / (NIR + Red)

Normalized Difference Vegetability Index (NDVI), joka on johdettu yllä olevasta PISTEKUVASTA

NDVI: n kartassa, valoisat alueet ovat kasvullisia, kun taas värittömät alueet (rakennukset, AHOT, joki, meri) ovat yleensä tummia. Huomaa, että teiden reunustamat puut näkyvät selvästi harmaina lineaarisina piirteinä tummaa taustaa vasten.

NDVI-kaistaa voidaan myös yhdistää multispektrisen kuvan muihin kaistoihin muodostaen värikomposiittikuvan, joka auttaa erottelemaan eri kasvillisuustyyppejä. Yksi tällainen esimerkki on esitetty alla. Tässä kuvassa näytön väritehtävä on:

R = XS3 (Near IR band)
G = (XS3-XS2) / (XS3 + XS2) (NDVI band)
B = XS1 (green band))

NDVI SPOTTIKUVAN Värikomposiitti: Punainen: XS3; vihreä: NDVI; Sininen: XS1.

tässä värikomposiittikuvassa voidaan erottaa ainakin kolme kasvilajia: vihreä, kirkkaankeltainen ja kullankeltainen alue. Viheralueet koostuvat tiheistä puista, joiden latvustot ovat umpinaisia. Kirkkaankeltaiset alueet ovat pensaiden tai harvempien puiden peittämiä. Kullankeltaiset alueet ovat ruohon peitossa. Kasvittomat alueet näkyvät tummansinisenä ja magentana.

Textural Information

Texture on tärkeä apuväline visuaalisen kuvan tulkinnassa, erityisesti korkean spatiaalisen erotuskyvyn kuvaamisessa. Alla on esimerkki. Tekstuurisia ominaisuuksia on myös mahdollista karakterisoida numeerisesti, ja käytettävissä on algoritmeja tietokoneavusteiseen automaattiseen kuvan tekstuurien erotteluun.

tämä on IKONOS 1-m-resoluutioinen pan-teroitettu värikuva öljypalmuplantaasista. Kuvan läpimitta on 300 metriä. Vaikka yleisväri on kauttaaltaan vihreä, voidaan kuvan tekstuurista tunnistaa kolme eri maanpeitetyyppiä. Kolmiomainen laikku vasemmassa alakulmassa on öljypalmuplantaasi, jossa kasvaa kypsyneitä palmuja. Yksittäisiä puita näkyy. Vallitseva rakenne on puun latvusten muodostama säännöllinen kuvio. Lähellä kuvan latvaa puut ovat lähempänä toisiaan, ja puiden katokset sulautuvat yhteen muodostaen toisen tunnusomaisen tekstuurikuvion. Alue on todennäköisesti estynyt pensaista tai hylätyistä puista, joiden välissä on korkeita aluskasvustoja ja pensaita. Oikeassa alakulmassa väri on homogeenisempi, mikä viittaa siihen, että kyseessä on todennäköisesti Avonainen pelto, jossa on lyhyt ruoho.

Geometrinen ja kontekstuaalinen informaatio

geometristen ja kontekstuaalisten piirteiden käyttäminen kuvan tulkinnassa edellyttää jonkin verran a-priori-tietoa kiinnostavasta alueesta. Yleisesti käytettyjä “tulkinnallisia avaimia” ovat muoto, koko, kuvio, sijainti ja yhteys muihin tuttuihin piirteisiin.

kontekstuaalisella ja geometrisella tiedolla on tärkeä rooli erittäin korkean resoluution kuvien tulkinnassa. Kuvassa näkyvät tutut piirteet, kuten rakennukset, tienvarsipuut, tiet ja ajoneuvot, tekevät kuvan tulkinnasta suoraviivaista.

tämä on IKONOS-kuva konttisatamasta, josta kertovat Laivat, nosturit ja suorakulmaisten konttien säännölliset rivit. Satama ei todennäköisesti toimi maksimikapasiteetillaan, sillä konttien välissä näkyy tyhjiä tiloja.

tässä PISTEKUVASSA on öljypalmuviljelmä hakatun metsän vieressä Riaussa Sumatralla. Kuva-alueen koko on 8,6 km x 6,4 km. Tässä näkyvä suorakulmainen ruutukaava on alueen suurten öljypalmuviljelmien tärkein ominaisuus.

tässä PISTEKUVASSA näkyy, että hakkuuaukealla tehdään maanraivausta. Tummanpunaiset
alueet ovat jäljellä olevia metsiä. Jälkien voidaan nähdä tunkeutuvan metsiin, mikä viittaa joidenkin
metsien hakkuutoimiin. Hakkuujälkiä näkyy myös raivattuilla alueilla
(tummanvihreät alueet). On selvää, että maan raivaustöitä tehdään palojen avulla.
savupilven voi nähdä lähtevän aktiivisesta palopaikasta.
optinen Kaukokartoitus Infrapunakaukokartoitus
Siirry pääindeksiin