bilgiz.org

DüŞey engel verileriNİn toplanmasi ve sunumu

  • 1. Giriş
  • 2. Çalışma Bölgesi
  • 3. Yeniden Örnekleme Yöntemleri



  • Sayfa1/4
    Tarih13.10.2017
    Büyüklüğü313.77 Kb.

    Indir 313.77 Kb.
      1   2   3   4

    TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 14. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 14-17 Mayıs 2013, Ankara.


    Görüntü Birleştirme Yöntemlerinin Spektral Değerleri ve Görüntü Nefasetini Koruma Açısından Karşılaştırılması: Worldview-2 Uygulaması
    Bekir Gül*, Çağlar Yıldırmış, Abdullah Değer, Mustafa Erdoğan, Ali Ulubay
    Harita Genel Komutanlığı Askeri Coğrafya Dairesi Başkanlığı, 06100, Ankara.
    Özet
    Son dönemde yüksek mekânsal çözünürlüklü ve çok bantlı (multispektral) uydu görüntülerindeki artış, piksel tabanlı sınıflandırma uygulamalarını da olumlu etkilemektedir. Kullanıcılar uygulamalarında hem yüksek konumsal çözünürlükten hem de yüksek spektral çözünürlükten elde ettiği bilgilerden vazgeçmek istememektedirler. Bu durum tek bantlı (pan) yüksek mekânsal çözünürlüklü görüntünün, çok bantlı yüksek spektral çözünürlüklü (multispektral) görüntü ile birleştirilmesine (Pan Sharpening) olan talebi artırmaktadır.
    Kullanılan algoritmanın/yöntemin özelliklerine göre görüntü birleştirme teknikleri spektral yansıma değerlerini ya da görüntü nefasetini farklı oranlarda bozmaktadır. Piksel tabanlı sınıflandırma işlemlerinde bozulmuş spektral değerlere sahip görüntünün kullanılması, doğru ve güvenilir bilgi çıkarımını olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle uydu görüntüleri üzerinden optik veya spektral olarak kıymetlendirme yapacak araştırmacıların amaçlarına göre doğru görüntü birleştirme yöntemini seçmelerinin yapacakları çalışmanın başarısına katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.
    Bu çalışmada Kızılcahamam-Ankara bölgesine ait Worldview-2 uydu görüntüsü kullanılarak, 17 Görüntü Birleştirilme tekniğinin spektral yansıma değerine olan etkisi, 5 farklı bant kombinasyonunda ve arazi, orman ve hidrografya bilgisi içeren alanlarda piksel değeri araştırılarak, her üç veri grubu için bu yansıma değerlerindeki değişim belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar istatistik açılarından değerlendirilmiştir. Ayrıca görüntü nefasetinin korunması açısından elde edilen sonuç görüntüler belirlenmiş olan denek grubuna sorularak görsel olarak hangi yöntemlerle elde edilen görüntülerin daha iyi sonuç verdiği tespit edilmeye çalışılmıştır.
    Anahtar Sözcükler:

    Görüntü Birleştirme, Spektral Yansıma Değeri, Görüntü Nefaseti, Worldview-2



    1. Giriş

    Son yıllarda farklı disiplinlerin ihtiyaçları ve sayısal görüntü birleştirme tekniklerindeki gelişmeler, yüksek mekânsal çözünürlüklü tek bantlı görüntülerin, yüksek spektral çözünürlüklü ve düşük mekânsal çözünürlüklü çok bantlı görüntüler ile birleştirilmesi ihtiyacını artırmıştır. Worldview-2 uydusu, 8 spektral banda sahip, yüksek çözünürlüklü bir gözlem uydusudur. Worldview-2’nin, yersel çözünürlüğü tek bantlı görüntüde 0.50m., çok bantlı zengin spektral değerlere sahip görüntüde 2.00m.’dir.

    Görüntü birleştirme işleminin amacı, spektral bilgileri koruyarak, mekânsal çözünürlüğü yükseltmektir. Böylece spektral bilgileri korunan bitki örtüsü ve zemin yapısı gibi oldukça yoğun bilgi içeren katmanların görsel olarak değerlendirilmesi ve yoğun spektral veri içeren çok bantlı görüntüden elde edilen bilgilerinin konumsal doğruluğunun artırılması mümkün olacaktır.

    Bu çalışmada arazi, orman ve hidrografya bilgisi içeren 30 farklı noktada; En Yakın Komşuluk (Nearest Neighbour), Bilinier Enterpolasyon (Bilinear interpolation) ve Kübik Eğrilik (Kübik convolution) yeniden örnekleme yöntemleri ayrı ayrı kullanılmıştır. Görüntü birleştirme için Erdas Imagine 9.2 yazılımında mevcut olan Ehlers, Yansıma Şiddeti, Renk Tonu, Doygunluk Dönüşümü (Intensity Hue Saturation - IHS), Yüksek Geçirgenli Filtreleme (High Pass Filters-HPF), Ana Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis-PCA), Dalgacık (Wavelet) ve Hiperküre Renk Uzayı (Hyperspherical Color Space-HCS) yöntemleri uygulanmıştır. Farklı yöntemlerle birleştirilen görüntüler ile çok bantlı görüntü aralarındaki spektral farkları ve standart sapmaları açısından irdelenmiştir. Birleştirilmiş görüntüler 27 kişiden oluşan denek grubuna farklı ölçeklerde çıktı ortamında sunulmuş ve öncelik sırasına göre en iyi 5 görüntüyü seçmeleri istenmiştir.


    2. Çalışma Bölgesi

    Çalışma bölgesi olarak Ankara ili Kızılcahamam ilçesi yakınlarında şekil-1’de gösterilen Worldview-2 uydu görüntüsü üzerindeki 10km2’lik alan seçilmiştir. Bölge farklı özelliklere sahip orman gruplarını, tarım arazilerini, çıplak arazileri ve baraj, kanal, akarsu gibi hidrografik detayları içermektedir.



    Şekil-1: Test Bölgesi

    3. Yeniden Örnekleme Yöntemleri

    Yeniden örnekleme işlemi (resampling methods) “sayısal görüntü işleme uygulamalarında yeni görüntünün piksel değerinin, eskisinin piksel değerini kullanılarak hesaplanmasına verilen isim” (Haritacılık Terimleri Sözlüğü, 2003) olarak tanımlanmaktadır. Yeniden örnekleme, genellikle uzaktan algılama amaçlı görüntüler içerisinde daha büyük veya küçük hücre değerlerinin enterpolasyonu için kullanılan bir işlemdir. En yaygın kullanılan yeniden örnekleme yöntemleri En Yakın Komşuluk (Nearest neighbour), Bilinier Enterpolasyon (Bilinear interpolation) ve Kübik Eğrilik (Kübik convolution) yöntemleridir. (Erdas Field Guide, 2010).

    En Yakın Komşuluk yöntemi ile örneklemede, orijinal görüntüden alınan pikseller sayısal olarak düzeltilmiş görüntüdeki en yakın piksele atanır. Bu yöntemde orijinal değerler en az değişikliğe uğramakta bununla birlikte, bazı piksel değerleri çift olarak ortaya çıkmakta bazıları ise kaybolmaktadır.

    Bilinier Enterpolasyon yöntemi ile örneklemede, orijinal görüntüden alınan 4 pikselin ağırlıklı ortalaması yeni piksele atanır. Bu yöntemde, düzeltilmiş görüntü tamamen yeni değerleri alır.

    Kübik Eğrilik yöntemiyle örneklemede, orijinal görüntüden alınan 16 piksel bloğunun ağırlıklı ortalaması hesaplanarak düzeltilmiş görüntü pikseline atanır. Kübik Eğrilik yöntemde, Bilinear interpolation yönteminde olduğu gibi yeni piksel değerleri üretilmektedir. Bu iki metodun kullanımı ile elde edilen görüntüler, kullanıcıya daha keskin bir görünüş izlenimi verirler ve Nearest neighbour metodunda meydana gelen parçalı ve eşit olarak dağılmamış ışık ve gölgeleri içermezler.

    EnYakın Komşuluk, Bilinier Enterpolasyon ve Kübik Eğrilik metodu örneklemeleri Şekil-2 de gösterilmiştir.



    Orjinal

    Görüntü


    Düzeltilmiş

    Görüntü


    Düzeltilmiş

    Görüntü


    Orjinal

    Görüntü


    Orjinal

    Görüntü


    Düzeltilmiş

    Görüntü


    (a) (b) (c)
    Şekil-2: (a) Nearest neighbour, (b) Bilinear interpolation, (c) Kübik convolution metodu örneklemeleri

      1   2   3   4






        Ana sayfa


    DüŞey engel verileriNİn toplanmasi ve sunumu

    Indir 313.77 Kb.