Время прочтения: 4 минуты
Для любого ГИС-специалиста важно качество используемых данных. Но что делать, если космоснимок, нужный для анализа данных, имеет низкую детальность? Выбрасывать и заниматься поиском снимков с пространственным разрешением выше? Необязательно. Существует метод паншарпенинга, который может сэкономить много бессонных ночей.
Что такое паншарпенинг?
Паншарпенинг (pan-sharpening или panchromatic sharpening) – это метод увеличения пространственного разрешения растрового изображения. Этот способ обработки заключается в применении канала панхроматического диапазона к многоканальному набору растровых данных.
Метод основан на различии пространственных разрешений разных каналов растра: из-за ограничения количества информации, которую может записать матрица съемочной системы, панхроматический канал имеет разрешение выше, чем изображения, снятые в «цветных» каналах. Его значения лежат в промежутке от белого до черного – то есть у него низкое спектральное разрешение, зато высокое пространственное. Для изображений, полученных со спутника Landsat-9, разрешение панхроматического и цветных каналов равно 15 и 30 м соответственно.
В результате комбинации этих каналов в композитное изображение, мы можем получить необходимое качество материала для работы. Пространственное разрешение результирующего снимка будет соответствовать пространственному разрешению снимка в панхроматическом диапазоне, а спектральное разрешение сохранится в соответствии с синтезированным многоканальным изображением.
Плюсы и минусы паншарпенинга
На первый взгляд кажется, что этот метод способен раз и навсегда решить все наши проблемы с пространственным разрешением растров, однако, кроме преимуществ, у него есть несколько значительных недостатков.
Сначала о хорошем:
- За счет повышения детализации нам доступен более качественный и подробный анализ земной поверхности.
- Возможность точнее определять отдельные объекты помогает при решении задач, например, планового картографирования местности, где нужно знать каждый объект в отдельности.
- Благодаря повышению точности определения отдельных объектов их классификация становится гораздо более точной и информативной.
Теперь о плохом:
- Главный минус метода заключается в том, что он применим только для снимков, имеющих канал в панхроматическом диапазоне и набор растров/синтезированное многоканальное изображение в отдельных файлах. К сожалению, в текущей ситуации выбор доступных снимков ограничен.
- Применяемые математические алгоритмы нарушают цветность изображения из-за разных методов пересчета ячеек.
- Выше уже было сказано о различиях в цветовом наборе пикселов результирующего изображения. По этой причине строго не рекомендуется использовать паншарпенинг для задач с применением многоканальных индексов (например, NDVI), так как результаты будут недостоверными.
Где поможет паншарпенинг?
ГИС-специалисты – художники и «технари» в одном лице – решают обширный круг задач. Именно поэтому и повышение разрешения через паншарпенинг применяется для большого спектра услуг. Поговорим о самых основных:
1. Вот уже много лет высокие позиции уверенно занимает городское планирование. Повышение детальности в пределах городских территорий помогает идентифицировать гораздо большее число объектов инфраструктуры, тем самым помогая при ее анализе;
2. Паншарпенинг важен и для сельского хозяйства: с его помощью можно лучше отслеживать рост урожая, а также занимаемые площади посадок, что помогает скорректировать планы развития;
3. Метод широко применяется в охране территорий, а также военном картографировании. Иногда используется для определения целей поражения и планов наступления.
Кроме этих областей применения, паншарпенинг получил развитие в торговле, экологическом мониторинге и других задачах, где необходимо дешифрирование объектов.
Обобщение результатов
Задача паншарпенинга – повышение пространственного разрешения с сохранением свойств (цветов) синтезированного многоканального изображения. Панхроматическое слияние – это один из главных инструментов в работе с данными ДЗЗ, которыми должен уметь пользоваться каждый человек, хоть сколько-нибудь причастный к картографии и геоинформатике. Однако, помимо значительного повышения качества анализа земной поверхности, математические алгоритмы, использующиеся при слиянии изображений, зачастую отрицательно влияют на территории с большим количеством дифференцированных цветов.
Области применения панхроматического слияния настолько обширны, что в этой статье описано лишь около половины. Именно поэтому предлагаю делиться знаниями: присылайте в чат или нам на почту ваши примеры использования этого метода! Мы будем рады обсудить проекты и идеи.
Советую заглянуть в список литературы, чтобы познакомиться с основными математическими алгоритмами, а также попробовать самостоятельно создать изображение с паншарпенингом.
Источники:
- Оценка результатов повышения разрешения мультиспектральных спутниковых изображений методом слияния – особенно советую для ознакомления с методами pan-sharpening.
- What is Pansharpening in Remote Sensing — GIS Geography.
- Pan-sharpening WorldView-2: IHS, Brovey and Zhang methods in comparison (enggjournals.com)
- PAN-диапазон
Материал подготовила Мария Мишко