17206

Основи аналізу гіперспектральних зображень. Робота із спектральними бібліотеками

Лабораторная работа

География, геология и геодезия

Лабораторна робота №6. Основи аналізу гіперспектральних зображень. Робота із спектральними бібліотеками Сучасні супутникові зображення можуть використовуватися для визначення горних порід мінералів видів рослин і т.д. що знаходяться на певній території. Для цього...

Украинкский

2013-06-30

1.06 MB

1 чел.

Лабораторна робота №6. Основи аналізу гіперспектральних зображень. Робота із спектральними бібліотеками

Сучасні супутникові зображення можуть використовуватися для визначення горних порід, мінералів, видів рослин і т.д., що знаходяться на певній території. Для цього потрібні дані зі спеціальних гіперспектральніх супутників, які сканують земну поверхню у сотнях каналів. Кожен канал являє собою знімок у дуже вузькому діапазоні дожин хвиль (від одиниць, до одного-двох десятків нанометрів) (див. Рис.1)

Рис. 6.1. Різниця між мульті- та гіперспектральними зображеннями

Розглянемо основи роботи з такими зображеннями.Відкриємо файл cup95_at.int (він входить в поставку ENVI) та завантажимо канал Band 193 в монохромному режимі.

Тепер в основному вікні зображення оберемо Tools\Profiles\\Z Profile (Specrum) для вивода спектра (Рис. 6.2). Зверніть увагу на те, що він автоматично оновлюється при зміні обраного пікселя (центральний, позначений перехрестям у вікні Zoom).

Спектральний профіль - це графік поглинаючої здатності поверхні, в залежності від довжини хвилі (або частоти). Кожен матеріал має свій, характерний спектральний профіль, який ще називають спектральной сігнатурой. Створюються спеціальні бібліотеки сігнатур для автоматичного або ручного визначення матеріалу. Деякі з них включені в поставку ENVI, інші можна знайти в інтернеті у вільному або платному доступі [1]

Відкриємо такую бібліотеку.

Для цього виберемо Select/Spectral Libraries/ Spectral Library Viewer, натиснемо Open та виберемо бібліотеку JPL1.SLI (вона, як і інші розташована за місцем інсталяції ENVI:

Місце_інсталяції\IDL**\products\envi**\spec_lib), після чого виберемо її в списку відкритих файлів та натиснемо ОК.

Далі налаштуємо мастштаб відображення графіків. У вікні Spectral Library Viewer виберемо Options / Edit (x,y) Scale Factors), та для Y введемо 1000 (рис. 6.3).

Тепер визначимо список профілів, які хочемо бачити на графіку(для вибору декількох треба зажати Ctrl). Нехай це будуть:

  •  ALUNITE SO-4A
  •  BUDDINGTONITE FELDS TS-11A
  •  CALCITE C-3D
  •  KAOLINITE WELL ORDERED PS-1A

Тепер, переміщуючи вікно Zoom (тим самим змінюючи піксель, для якого будується спектр) порівнюємо спектр піксела із спектрами відповідних мінералів.

Назва області

Координата Х (Sample)

Координата Y (Line)

Stonewall Playa

590

570

Varnished Tuff

435

555

Silica Cap

494

514

Opalite Zone with Alunite

531

541

Strongly Argillized Zone

with Kaolinite

502

589

Buddingtonite Zone

448

505

Calcite

260

613

Проте зручніше виводити графіки на єдине вікно. Для цього у вікні Spectral Profile вибираємо File / Input data / Spectral library. Обираємо ту саму бібліотеку та мінерали, а також не забуваємо встановити Y Data Multiplier в 1000, та пересвідчитись, що одницею виміру довжини хвилі встановлені мікрометри (для інших бібліотек можуть використовуватись інші одиниці виміру, які вказані в описі

бібліотеки) – див. рис. 6.4.

Тепер додамо кілька спектрів із знімка, скористувавшись точним заданням координат піксела.По-перше, в у вікні Spectral Profile вибираємо Option / Collect Spectra,щоб новий графік не заміщав старий. Тепер клікнемо правою кнопкою миши по супутниковому знімку та оберемо Pixel Locator у з’явившемуся контекстному меню. Тепер послідовно оберемо точки із наступними координатами (Табл. 1)

      Табл. 1. Зони мінералів


Отримаємо графіки, показані на рис. 6.5. Порівнюючи спектри між собою та з бібліотечними спектрами, можна знайти дуже схожі між собою зразки.

Проте в ENVI є можливість для автоматичної ідентифікації спектрів. Для цього в головному меню виберемо Spectral / Spectral Analyst. В діалозі вибору спектральної бібліотеки оберемо usgs_min.sli (Місце_інсталяції\IDL**\products\envi**\spec_lib\usgs_min\). З’явиться вікно налаштування методів ідентифікації Edit Identify Methods Weighting (рис. 6.6)

Рис. 6.6. Вікно налаштування методів ідентифікації

Перший стовпець, Weight, відповідає за вагу відповідного метода ідентифікації в ітоговому результаті, стовпці Min та Max – параметри відповідного метода. Детальніше про кожний метод можна подивитись у ENVI User's Guide  [2]. При настойках за замовченням, відбуваєтсья порівняння методом  Spectral Feature Fitting, що заснований на методі найменших квадратів (МНК). Залишимо параметри без змін та натиснемо ОК. Для вибору спектра для ідентифікації, натиснемо Options / Auto Inptu via Z Profile, оберемо спектр та натиснемо кнопку Apply (рис. 6.7)

Рис. 6.7. Результати ідентифікації спектра

Результати ідентифікації подаються у вигляді списку найбільш схожих спектрів, сортованому за загальною сумою балів всіх методів. Також рядом є результати порівняння за кожним методом (у нас активовано лише один метод, див. рис. 6.6).  0 значить абсолютне розходження), 1 – блискучий збіг. Проте слід пам’ятати, що чисельні результати цілком залежать від введених нами параметрів порівнянн, тому не можна їм сліпо довіряти (корегуванням коефіцієнтів (а саме, маштабуванням) можна привести зробити, щоб порівняння однакових спектрів видавало дуже малий результат).

Спектри можна будувати не тільки для окремих пікселів, а також і для областей, заданих за допомогою ROI Tool.

 Виділимо за допомогою ROI Tool (Головне меню / Basic Tools / Region Of Interest / ROI Tool) однорідну область на знімку. Після цього натиснемо кнопку Stats (рис. 6.7)

Білим кольором побудований графік усередненого спектру, червоним – максимально та мінімального, зеленим – середнього +/- середньоквадратичне відхилення (СКВ)

Рис. 6.8 Спектр області

Для ідентифікації спектру, натиснемо Apply та обираємо зі списку Mean (середнє значення).

Також даними спектральних сігнатур можна користуватись для виділення кольорами областей, які близькі за мінеральним складом. Для цього, визначивши характерні точки (найбільш великі впадини та піки) на спектрі, вибрати у канали R, G, B ті канали (Band),що містять ці характерні точки (див. рис. 6.9)

Рис. 6.9. Використання спектральної інформації для кольорового представлення знімка

Завдання:

Ідентифікувати три(довільно задані) області на карті із результатом не менше, ніж 0.6 (при налаштуваннях за замовчуванням)

Input files:

cup95_at.int

cup95_at.hdr

usgs_min.hdr

usgs_min.sli

jpl1.hdr

jpl1.sli

Література та джерела

  1.  Cпектральные библиотеки источники данных по спектрам http://gis-lab.info/qa/spectrum-lib.html 
  2.  ENVI User's Guide


Рис. 6.2
. Спектральнальний профіль обраного пікселя

Рис. 6.3. Масштаб відображення сігнатур

Рис. 6.4. Додавання спектрів із бібліотеки для порівняння

Рис. 6.5. Спектри, що відповідають табл.1

  1.  

 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

75547. Культура та наука в Україні, План-конспект уроку з англійської мови для учнів 9-х класів 22.03 KB
  Обладнання: підручник текст Culture nd Science in Ukrine HO1 Who is who H02. Т: We continue our work on the topic Ukrine. We re going to tlk bout culture nd science in Ukrine. By the end of the lesson you should be ble: to prticipte in common converstionl exchnges nd tell bout this topic using tl text nd wordcombintions s pln; to operte fcts bout Ukrine in new situtions.
75548. Київ - столиця України. Повторення ЛО теми Town Features 25.32 KB
  Обладнання: підручник слайди фотографії комплект учбових картин з видами міста Києва роздавальний матеріал round Kyiv НО1 картки з коротким описанням визначних місць Києва Н02 Mtch the English words nd word combintions with their Ukrinin equivlents H03 Which sentences do not fit to the text bout Kyiv HO4. Т: The topic of our...
75549. Київ - столиця України, План-конспект уроку з англійської мови для учнів 9-х класів 24.87 KB
  Активізація лексичного матеріалу теми Town Fetures. Активізація лексичного матеріалу теми Town Fetures. Т: There re mny ncient towns in Ukrine. Wht other ncient towns do you know Is your town villge old or new re there ny interesting fcts in the history of your town villge Why re people interested in the histories of cities towns nd villges Cn you explin the choice of nmes for some cities towns or villges Is the plce for town or villge chosen by chnce or for purpose Cn you give n exmple of it 2 WhileReding ctivities.
75552. З історії України, План-конспект уроку з англійської мови для учнів 9-х класів 28.83 KB
  By the end of the lesson you should be ble: to red the text for the min ide nd to find specific informtion; to tlk bout the historicl role of the Ukrinin Cosscks nd Ukrinin Hetmns. Етап підготовки до аудіювання тексту а Т: Wht things do you ssocite with the words Ukrinin Cosscks Write them on the blckbord mking Mind Mp . Mke s much sentences s possible bout the Ukrinin Cosscks using our Mind Mp . Exmple: The Ukrinin Cosscks were brve.
75554. Видатні представники українського народу 84 KB
  Підготувати учнів до самостійного складання інтервю на основі прочитаної газетної статті. We are going to talk about some noted Ukrainians who in different times demonstrated their highest intellectual level in numerous branches of science, technology and arts. By the end of the lesson you should be able
75555. Леонід Каденюк — перший космонавт незалежної України, Контроль позакласного читання 26 KB
  Аудіювання тексту Leonid Kdeniuk is the first stronut of the independent Ukrine. Leonid Kdeniuk 2 WhileListening ctivities. Leonid Kdeniuk is the First stronut of the Independent Ukrine Leonid Kdeniuk is the first stronut of the independent Ukrine.