원격 감지의 원리-원격 이미징,감지 및 처리를위한 센터,선명한

광학 원격 감지 이미지 해석

광학 이미지에 포함 된 정보의 네 가지 주요 유형은 종종 이미지 해석에 사용된다:

• 방사선 측정 정보(즉,밝기,강도,톤),
• 스펙트럼 정보(즉,색상,색조),
• 조직 정보,
• 기하학적 및 문맥 정보.

이들은 다음의 예에 도시된다.

팬크로매틱 이미지

팬크로매틱 이미지는 하나의 밴드로만 구성됩니다. 그것은 일반적으로 그레이 스케일 이미지,즉 특정 픽셀의 표시 된 밝기는 픽셀의 대상에 의해 반영 하 고 검출기에 의해 감지 태양 복사의 강도 관련 된 픽셀 디지털 번호에 비례 표시 됩니다. 따라서,판색 이미지는 그 지역의 흑백 항공 사진으로 유사하게 해석 될 수있다. 방사성 동위 원소 정보는 해석에 사용되는 주요 정보 유형입니다.

지반 해상도에서 스폿 판크로매틱 장면에서 추출된 판크로매틱 이미지입니다. 이미지의 오른쪽 부분에 식생 영역은 일반적으로 어두운 동안 왼쪽 하단과 이미지의 상단 근처 개간 도시 지역은 높은 반사 강도를 가지고있다. 도로 및 블록도시 지역의 건물을 볼 수 있습니다. 이미지의 오른쪽 상단 모서리를 가로 질러 절단 식생 영역을 통해 흐르는 강을 볼 수 있습니다. 강은 퇴적물로 인해 밝게 보이고 이미지의 아래쪽 가장자리에있는 바다는 어둡게 보입니다.

다중 스펙트럼 이미지

다중 스펙트럼 이미지는 여러 데이터 밴드로 구성됩니다. 시각적 표시를 위해,이미지의 각 밴드는 그레이 스케일 이미지로서 한 번에 하나의 밴드로 표시되거나,컬러 합성 이미지로서 한 번에 세 개의 밴드의 조합으로 표시될 수 있다. 다중 스펙트럼 컬러 합성 이미지의 해석은 장면에 있는 대상의 스펙트럼 반사율 시그니처에 대한 지식이 필요합니다. 이 경우,이미지의 스펙트럼 정보 내용이 해석에 활용된다.

다음 3 개의 이미지는 스폿 멀티스펙트럼 장면에서 추출된 멀티스펙트럼 이미지의 3 개의 밴드를 20 미터의 지상 해상도로 보여준다. 2015 년 12 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(일) 반대로,근적외선 파장 영역에서 잎의 반사율이 높기 때문에 식생 영역은 이제 밝은 것처럼 보입니다. 다양한 유형의 식물에 해당하는 식생 지역에 대해 여러 가지 회색 음영을 식별 할 수 있습니다. 물 덩어리(강과 바다 모두)는 3 번(적외선 근처)밴드에서 어둡게 보입니다.

녹색 밴드)

레드 밴드)

2018 년 10 월 1 일)

컬러 합성 이미지

컬러 합성 이미지를 표시 할 때 세 가지 기본 색상(빨강,녹색 및 파랑)이 사용됩니다. 이 세 가지 색상이 다양한 비율로 결합 될 때 가시 스펙트럼에서 다른 색상을 생성합니다. 각 스펙트럼 밴드(반드시 보이는 밴드 일 필요는 없음)를 별도의 기본 색상에 연결하면 색상 합성 이미지가 생성됩니다.

세 가지 기본 색상(빨강,녹색,파랑)을 다양한 비율로 결합하여 많은 색상을 형성 할 수 있습니다.

트루 컬러 합성물

다중 스펙트럼 이미지가 3 개의 시각적 원색 밴드(적색,녹색,청색)로 구성되는 경우,3 개의 밴드가 결합되어”트루 컬러”이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어,랜드샛 티엠 이미지 또는 아이코노스 멀티스펙트럼 이미지의 밴드 3(적색 밴드),2(녹색 밴드)및 1(청색 밴드)은 디스플레이용 컬러에 각각 할당될 수 있다. 이 방법으로,결과 컬러 합성 이미지의 색상은 밀접하게 인간의 눈에 의해 관찰 될 것입니다 무엇을 닮았다.

1 미터 해상도 트루 컬러 아이콘 이미지.

거짓 컬러 합성

다중 스펙트럼 이미지의 모든 밴드에 대한 디스플레이 컬러 할당은 완전히 임의의 방식으로 수행 될 수 있습니다. 이 경우 표시된 이미지의 대상 색상은 실제 색상과 유사하지 않습니다. 결과 제품을 거짓 컬러 합성 이미지라고 합니다. 거짓 컬러 합성 이미지를 생성하는 많은 가능한 계획이 있습니다. 그러나 일부 구성표는 이미지의 특정 개체를 감지하는 데 더 적합 할 수 있습니다.

스폿 다중 스펙트럼 이미지를 표시하는 매우 일반적인 거짓 색상 합성 방식은 다음과 같습니다.

이 잘못된 색상 복합 구성표를 사용하면 이미지에서 식물을 쉽게 감지 할 수 있습니다. 이 유형의 거짓 컬러 합성 이미지에서 식물은 식물의 유형과 조건에 따라 다른 빨간색 음영으로 나타납니다(스펙트럼 반사율 서명 그래프에 표시된 것처럼).

맑은 물 어두운 푸른 물(높은 녹색 밴드 반사율),반면 탁한 물 나타납니다 청록(퇴적물로 인해 높은 빨간색 반사율)맑은 물에 비해. 벌거 벗은 토양,도로 및 건물은 구성에 따라 파란색,노란색 또는 회색의 다양한 음영으로 나타날 수 있습니다.

단파 적외선(소용돌이)대역을 갖는 광학 이미지를 표시하기 위한 또 다른 일반적인 거짓 컬러 복합 방식은 다음과 같다.

이 경우 두 개의 밴드가 서로 연결되어 있습니다.3)

이 거짓 컬러 복합 디스플레이의 예는 자리 아래에 표시됩니다 4 이미지.

스팟의 거짓 컬러 합성 4 소용돌이 밴드를 포함한 다중 스펙트럼 이미지:
레드:소용돌이 밴드;그린:니르 밴드;블루:레드 밴드. 이 표시 방식에서 초목
은 녹색 음영으로 나타납니다. 벌거 벗은 토양과 맑은 절단 지역은 자줏빛 또는 자홍색으로 보입니다.
왼쪽의 밝은 빨간색 영역은 활성 화재의 위치입니다.
화재 현장에서 발생한 연기 깃털은 희미한 푸르스름한 색으로 보인다.

소용돌이 밴드를 표시하지 않고 스팟 4 다중 스펙트럼 이미지의 거짓 색상 합성:
빨간색: 니르 밴드;녹색:빨간색 밴드;푸른:녹색 밴드. 식물은 빨간색 음영으로 나타납니다.
연기 깃털은 밝은 푸르스름한 흰색으로 보입니다.

자연색 합성물

3 개의 시각적 원색 밴드(즉,적색,녹색 및 청색)중 하나 이상이 없는 광학 이미지의 경우,스펙트럼 밴드(그 중 일부는 가시 영역에 있지 않을 수 있음)는 표시된 이미지의 외관이 가시적 컬러 사진,즉 녹색의 식물,파란색의 물,갈색 또는 회색의 토양 등과 유사한 방식으로 결합될 수 있다. 많은 사람들이”트루 컬러”합성으로이 복합 참조. 그러나,이 용어는 많은 경우에 색상이 대상의”진정한”색상과 유사하도록 시뮬레이션되기 때문에 오해의 소지가 있습니다. “자연 색상”이라는 용어가 선호됩니다.

스폿 멀티 스펙트럼 센서에는 파란색 밴드가 없습니다. 세 밴드,엑스 에스 1,엑스 에스 2 과 엑스 에스 3 각각 녹색,빨간색 및 니르 밴드에 해당합니다. 그러나 합리적으로 좋은 자연 색상 합성물은 다음과 같은 스펙트럼 대역의 조합에 의해 생성 될 수 있습니다:

)/4

여기서 아르 자형,지 과 비 아르 디스플레이 색상 채널.

자연색 복합 멀티스펙트럼 스팟 이미지:
적색:엑스 2;녹색:0.75 엑스 2+0.25 엑스 3;청색:0.75 엑스 2-0.25 엑스 3

초목 지수

초목 영역을 강조하기 위해 멀티스펙트럼 이미지의 다른 밴드가 결합될 수 있다. 이러한 조합 중 하나는 근적외선 대 적색 대역의 비율입니다. 이 비율은 식생 지수의 비율로 알려져 있는데,식생 지수는 높은 식생 반사율을 갖지만 적색 반사율은 낮기 때문에 식생 지역은 비 식생 에어라스에 비해 더 높은 식생 값을 가질 것이다. 일반적으로 사용되는 또 다른 식생 지수는

에 의해 계산 된 정규화 된 차이 식생 지수입니다.)

위의 스팟 이미지에서 파생 된 정규화 된 차이 식생 지수

위에 표시된 비식물 지도에서 밝은 지역은 식생하고 비식물 지역(건물,개간지,강,바다)은 일반적으로 어둡습니다. 도로를 가로지르는 나무는 어두운 배경에 대해 회색 선형 피쳐로 명확하게 표시됩니다.

은 또한 멀티스펙트럼 영상의 다른 밴드들과 결합되어서,다른 유형의 식물들을 구별하는데 도움이 되는 컬러 합성 영상을 형성할 수 있다. 이러한 예 중 하나가 아래에 나와 있습니다. 이 이미지에서 디스플레이 색상 지정은 다음과 같습니다.

)

스폿 이미지의 컬러 합성:레드:엑스 3;그린:엑스 3;블루:엑스 1.

이 컬러 합성 이미지에서 적어도 세 가지 유형의 식물을 구별 할 수 있습니다.: 녹색,밝은 노란색 및 황금색 노란색 영역. 녹색 지역은 닫힌 캐노피가있는 빽빽한 나무로 구성됩니다. 밝은 노란색 지역은 관목 또는 덜 조밀 한 나무로 덮여 있습니다. 황금빛 노란색 지역은 잔디로 덮여 있습니다. 비 식생 지역은 진한 파란색과 자홍색으로 나타납니다.

텍스처 정보

텍스처는 특히 높은 공간 해상도의 이미지에 대한 시각적 이미지 해석에 중요한 도움이됩니다. 아래에 예가 나와 있습니다. 이것은 수학적으로 정확한 유형 계층구조인,강력한 타입을 정의합니다.

10 월상순의 오세 다습 초원입니다.수면에 비치는 아침의 아침입니다 이미지는 가로 300 미터입니다. 일반적인 색상이 전체적으로 녹색 임에도 불구하고 이미지 텍스처에서 세 가지 별개의 토지 덮개 유형을 식별 할 수 있습니다. 왼쪽 하단 모서리에있는 삼각형 패치는 성숙 야자수와 오일 팜 농장입니다. 개별 나무를 볼 수 있습니다. 주된 질감은 나무 크라운에 의해 형성된 규칙적인 패턴입니다. 이미지의 상단에 가까운,나무는 서로 가까이,그리고 나무 캐노피는 또 다른 독특한 조직 패턴을 형성,함께 병합. 이 지역은 아마도 나무 사이에 키가 큰 덤불과 관목이있는 관목이나 버려진 나무에 의해 억제 될 것입니다. 오른쪽 하단 모서리에서는 색상이 더 균질하여 잔디가 짧은 열린 필드임을 나타냅니다.

기하학적 및 문맥 정보

이미지 해석에 기하학적 및 문맥 기능을 사용하려면 관심 영역에 대한 선험적 정보가 필요합니다. 일반적으로 사용되는”해석 키”는 모양,크기,패턴,위치 및 기타 친숙한 기능과의 연관성입니다.

문맥 및 기하학적 정보는 매우 높은 해상도의 이미지를 해석하는 데 중요한 역할을합니다. 건물,길가 나무,도로 및 차량과 같은 이미지에서 볼 수있는 친숙한 기능은 이미지를 똑바로 해석합니다.

이것은 선박,크레인 및 직사각형 컨테이너의 일반 행의 존재에 의해 입증 컨테이너 포트의 아이콘 이미지입니다. 이 포트는 컨테이너 사이에 빈 공간을 볼 수 있으므로 최대 용량으로 작동하지 않을 수 있습니다.

이 스팟 이미지는 수마트라 리아 우의 숲에 인접한 기름 야자 농장을 보여줍니다. 이미지 영역 6.4 킬로미터에 의해 8.6 킬로미터 이다. 여기에서 볼 수있는 직사각형 격자 패턴은이 지역의 대규모 기름 야자 농장의 주요 특징입니다.

이 스팟 이미지는 기록 된 숲에서 토지 개간이 수행되는 것을 보여줍니다. 진한 빨간색
지역은 나머지 숲입니다. 트랙이 숲으로 침입하여 숲에서 일부
로깅 활동을 암시하는 것을 볼 수 있습니다. 로깅 트랙은 삭제 영역
(어두운 녹색 영역)에서 볼 수 있습니다. 이 토지 개간 활동은 화재의 도움으로 수행되는 것이 분명하다.
화재 현장에서 연기가 나는 깃털을 볼 수 있습니다.
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