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

1701. Социально-педагогическая адаптация личности 50.08 KB
  Сущность понятия психологическая аккультурация. Значение межкультурных контактов для адаптации. Рассмотреть U – образная кривая адаптации В. Оберга и W - кривая адаптации. Факторы, влияющие на процесс адаптации к новой культурной среде. Программы преодоления культурно шока.
1702. Сучасні проблеми і тенденції соціально-економічного розвитку України 25.17 KB
  Стан справ в економіці України залишається вкрай складним. Українська економіка змушена долати наслідки планово-розподільної системи господарювання.
1703. Исследование газоразрядной плазмы зондовым методом 54.25 KB
  Цель работы - ознакомиться с зондовым методом исследования плазмы и приобрести навыки экспериментального определения основных параметров плазмы в газоразрядном приборе: потенциала плазмы, температуры электронного газа, концентраций заряженных частиц.
1704. Проектирование одноцепной ВЛ 500 кВ ПС 139.05 KB
  Определение расчетных климатических условий. Электрический расчет проводов. Определение единичных нагрузок на провод АС 400/51. Определение единичных нагрузок на трос ТК – 70. Расчет и комплектование гирлянд изоляторов.
1705. CALS-технологии. Continuous Acquisition and Lifecycle Support 171.89 KB
  CALS (Continuous Acquisition and Lifecycle Support — непрерывная информационная поддержка поставок и жизненного цикла) означает совокупность принципов и технологий информационной поддержки жизненного цикла продукции на всех его стадиях.
1706. Аналіз діяльності Балаклійського лісового господарства 116.53 KB
  ПРИРОДНО-ІСТОРИЧНІ ТА КЛІМАТИЧНІ ОСОБЛИВОСТІ ТЕРИТОРІЇ ДП БАЛАКЛІЙСЬКЕ ЛІСОВЕ ГОСПОДАРСТВО. ХАРАКТЕРИСТИКА ЛІСОВОГО ФОНДУ ТА ГОСПОДАРСЬКА ДІЯЛЬНІСТЬ ДП БАЛАКЛІЙСЬКЕ ЛІСОВЕ ГОСПОДАРСТВО. ОСОБЛИВОСТІ ПРОВЕДЕННЯ РУБОК ДОГЛЯДУ У СОСНОВИХ ДЕРЕВОСТАНАХ ТА МЕТОДИ ОЦІНКИ СОРТИМЕНТНОЇ СТРУКТУРИ ЗАПАСУ, ЩО ВИБИРАЄТЬСЯ.
1707. Правовое регулирования участия в арбитражном процессе государственных органов 238.5 KB
  Общие положения участия в арбитражном процессе органов государственной власти, местного самоуправления и иных органов в защиту публичных интересов. Особенности рассмотрения в арбитражном суде дел об оспаривании нормативных правовых актов.
1708. Эффективность ЛФК при остеохондрозе поясничного отдела позвоночника 130.69 KB
  ЛФК как метод реабилитации при остеохондрозе поясничного отдела позвоночника. Клинические проявления остеохондроза поясничного отдела позвоночника. Задачи и принципы физической реабилитации при остеохондрозе поясничного отдела позвоночника.
1709. Вивчення техніко-тактичної підготовки юних баскетболістів і розробка методики її розвитку 81.04 KB
  Теоритичні і методичні основи техніко-тактичної підготовки юних баскетболістів в умовах шкільної секції. Исследование уровня технико-тактической подготовленности баскетболисток спортивно-оздоровительной группы. Методичні рекомендації з підвищення рівня техніко-тактичної підготовленості баскетболістів.