Czy naukowo poprawne jest odbijanie pansharpen landsat z pasmem patelni

Muszę wiedzieć, czy naukowo uzasadnione jest łączenie / wyostrzanie produktów Landsat 8 powierzchniowego współczynnika odbicia z pasmem panoramicznym tego pasma? Szczegółowe informacje na temat współczynnika odbicia Landsat można znaleźć tutaj . Należy wspomnieć, że aby zamówić ten produkt, należy zamówić osobno produkt odbijający światło od powierzchni. Ten produkt zawiera tylko 7 pasm (30 m), a nie pasmo IR i Pan. Ponownie, moje pytanie jest prawidłowe, aby połączyć 7 pasm (30 m) produktu odbicia powierzchniowego z normalnym (nie odbijającym powierzchni) pasmem pan (15m). Chcę użyć tego ostro zakończonego obrazu do segmentacji i śledzenia map pokrycia terenu, więc muszę wiedzieć, że istnieje jakakolwiek ustalona praktyka tego typu ostrzenia paneli w środowisku akademickim w odniesieniu, jeśli tak, proszę przytoczyć.

— SIslam
źródło

Odpowiedzi:

Zasadniczo pytanie tutaj brzmi „co oznacza„ naukowo uzasadniony ”znaczy”. Jeśli chcesz wykonać modelowanie spektralne na danych, odpowiedź jest prawdopodobnie inna niż w przypadku klasyfikacji / segmentacji obrazu. Pansharpening (w zależności od metody) po prostu zmieni zakres wartości w dość niewielkiej ilości i nie powinien umieszczać wartości współczynnika odbicia poza sferą możliwości.

Podsumowując, wiele zależy od aplikacji, dla której będziesz używać danych. Co więcej, wpływ ostrzenia krawędzi może być również wart udokumentowania jako częściowy efekt uboczny w jakimkolwiek badaniu, które przeprowadzasz. Może to skutkować tym, że nic nie dodaje, z wyjątkiem czterokrotnie większej liczby pikseli, co oznacza czterokrotnie dłuższy czas przetwarzania, co w niektórych przypadkach jest przerywnikiem.

Edycja: Moja baza danych artykułów na ten temat nie jest ogromna, ale mam te dwa, w których dane segmentu obrazu są używane (z rozsądnymi wynikami) do segmentacji obrazów:

Shackelford, AK i Davis, CH (2003). Połączone podejście oparte na rozmytych pikselach i obiektowych do klasyfikacji danych wielospektralnych o wysokiej rozdzielczości w obszarach miejskich. Transakcje IEEE dotyczące geologii i teledetekcji, 41 (10), 2354–2364. http://doi.org/10.1109/TGRS.2003.815972

Fernández, I., Aguilar, FJ, Aguilar, MA, i Álvarez, MF (2014). Wpływ źródła danych i wielkości szkolenia na klasyfikację nieprzepuszczalnych powierzchni przy użyciu zdjęć satelitarnych i lotniczych VHR poprzez podejście obiektowe. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7 (12), 4681–4691.

— Mikkel Lydholm Rasmussen
źródło

zredagował pytanie.

— SIslam,

Problem nie rozwiązany w twojej odpowiedzi polega na tym, że pasma współczynnika odbicia powierzchni są w różnych jednostkach niż wartości DN pasma 8. Niektóre algorytmy działałyby niezależnie (np. PCA) wpływ na uzyskane wartości w pasmach współczynnika odbicia powierzchni zaostrzonej może być szczególnie stronniczy, a zatem nie „naukowo uzasadniony”, cokolwiek to znaczy. Jednak ze znanego „właściwości odbicia materiałów” punkt odniesienia jest w rzeczywistości nieważny, ponieważ krzywe widmowe zostały zmienione w oparciu o wartości DN w paśmie 8 niepasujące do wartości oczekiwanych.

— Jeffrey Evans

@JeffreyEvans, że wszystko zależy od zastosowanej metody ostrzenia - element, który nie jest częścią pytania. Biorąc jednak pod uwagę, że tematem jest segmentacja obrazu, głównym celem nie jest modelowanie znanych materiałów, ale umożliwienie porównania wartości między scenami - co oznacza, że głównym problemem nie jest ostrzenie panoramy, ale spójność korekcji atmosferycznej.

— Mikkel Lydholm Rasmussen

Dziękujemy wszystkim za wasz życzliwy wysiłek! W rzeczywistości chcę wiedzieć, czy jest to ważne, jeśli wyostrzę panewkę produktu odblaskowego za pomocą produktu nieskorygowanego atmosferycznie do celów klasyfikacji. Jeśli tak, proszę podać mi ustalony sposób postępowania, ponieważ powyższa dyskusja wzmacnia to, ponieważ muszę przeprowadzić klasyfikację do celów badawczych. Czy mógłbyś zacytować papier do landsat.

— SIslam

@SIslam - nie sądzę, aby można było znaleźć artykuł, który w szczególny sposób przygląda się ostrzeniu panoram z korekcją atmosferyczną za pomocą nieskorygowanych danych panchromatycznych. Jest to bardzo techniczny szczegół, szczegół, który tak naprawdę ma znaczenie tylko dla silnych użytkowników technicznych i ci użytkownicy zwykle dokonaliby własnej korekty atmosferycznej, zamiast używać dość podatnego na błędy produktu odbicia powierzchni ziemi.

— Mikkel Lydholm Rasmussen

Przede wszystkim - chyba że NAPRAWDĘ wiesz, co robisz i z czym eksperymentujesz - nie możesz poprawnie przekonwertować PAN z współczynnika odbicia na TOA. Dane te są tworzone wyłącznie w celu ulepszenia wizualnego; i nie należy z nich uzyskiwać żadnych informacji spektralnych.

Wartości współczynnika odbicia TOA są przeskalowane z 16-bitowego typu danych, jak podał USGS . Co oznacza, że możesz użyć pasma PAN bezpośrednio jako danych wejściowych z wielospektralnymi danymi odbicia TOA. Zwłaszcza, że większość - jeśli nie wszystkie - algorytmów wyostrzania Pan zaczyna się od pewnego rodzaju normalizacji danych.

Inną rzeczą, którą możesz zrobić - aby uspokoić umysł - jest pobranie dwóch przykładowych danych (poziom 2 i poziom 1); na obu zastosuj pan-wyostrzanie i dokonaj oceny spektralnej i przestrzennej obu wyników.

PS: Odnośnie tematu twojego projektu

W ubiegłym roku pracowałem nad projektem dotyczącym oceny efektów Pan-Sharpening w klasyfikacji obrazów , w której danymi wejściowymi były zdjęcia satelitarne Quickbird i Landsat 8. Przetestowano wiele algorytmów i podejść. A wyniki były bardzo interesujące. Nie opublikowaliśmy jeszcze artykułu, więc nie mogę ujawnić większości rzeczy, które zrobiliśmy. Ale jedno, co mogę powiedzieć, to: spróbować użyć kombinacji oryginalnych danych (pełnych pasm) i segmentowanych zdjęć z wyostrzonym obrazem. Ponieważ większość eksperymentów przeprowadzonych na danych Landsata wykazała, że ogólna dokładność i współczynnik Kappa spadły w porównaniu z klasyfikacją pierwotnych danych.

— Mouad Alami
źródło