Streszczenie

P R A C E N A U K O W E P O L I T E C H N I K I WA R S Z AW S K I E J
z. 55
Geodezja
2015
Przemysław Kupidura
Wydział Geodezji i Kartografii
WYKORZYSTANIE
GRANULOMETRII OBRAZOWEJ
W KLASYFIKACJI TREŚCI
ZDJĘĆ SATELITARNYCH
Rękopis dostarczono 04.03.2015 r.
W pracy przedstawiono nową metodę klasyfikacji treści zdjęć satelitarnych, opartą na wykorzystaniu granulometrycznej analizy tekstury obrazu. Opisano podstawy teoretyczne zaprezentowanej
metody oraz zbadano jej dokładność, w zależności od wybranych parametrów przetworzeń granulometrycznych oraz cech obrazów źródłowych. Porównano ją także z innymi, dotychczas stosowanymi metodami klasyfikacji treści zdjęć satelitarnych.
Istotą zaproponowanej metody jest wykorzystanie, oprócz danych spektralnych, również map
granulometrycznych, czyli obrazów zawierających informację na temat tekstury obrazu w otoczeniu
poszczególnych pikseli, powstających w wyniku granulometrycznych przetworzeń obrazu. Ważną
zaletą granulometrii obrazowej jako metody oznaczania tekstury obrazu jest, m.in., wieloskalowość,
czyli możliwość określania stopnia tekstury o rożnych rozmiarach ziarna. Drugą kluczową zaletą
jest prawidłowe działanie również na krawędziach obiektów na obrazie, czyli odporność na tzw.
błąd krawędzi. Przedstawiona metoda klasyfikacji polegająca na złożeniu map granulometrycznych
i oryginalnych obrazów wielospektralnych pozwala uwzględniać kontekstową cechę interpretacyjną
– teksturę, zwiększając możliwości klasyfikacji, a jednocześnie cechuje się dużą prostotą wykonania, podobną do klasycznej pikselowej klasyfikacji spektralnej.
Efektywność granulometrii obrazowej zbadano pod kątem kilku czynników: rozdzielczości
przestrzennej i rodzaju obrazu źródłowego, rodzaju morfologicznych operacji otwarcia i domknięcia oraz rozmiaru okna granulometrii określającego przestrzenny zasięg obliczenia lokalnej granulometrii względem poszczególnych pikseli.
W pierwszej kolejności przeanalizowano separatywność wybranych klas pokrycia lub użytkowania terenu na podstawie wyłącznie danych spektralnych, a także na podstawie map granulometrycznych. W wybranych przypadkach, dzięki zastosowaniu analizy granulometrycznej, stwierdzono znaczny wzrost separatywności klas.
Główna część pracy koncentruje się na badaniu dokładności klasyfikacji wykonanej przy użyciu zaproponowanej metody. Uzyskane wyniki dowodzą, że wykorzystanie map granulometrycznych w procesie klasyfikacji może znacząco podnieść jej dokładność. Stwierdzono przy tym istotny
wpływ rozdzielczości obrazu źródłowego na efektywność badanej metody. Określono i opisano
4
Wprowadzenie
również znaczenie pozostałych, przedstawionych wyżej parametrów przetworzeń granulometrycznych, i samej klasyfikacji. Wnioski z badań pozwoliły na przedstawienie propozycji modelu dwuetapowej klasyfikacji wykorzystującej zarówno wyniki klasyfikacji spektralnej, jak i spektralno-teksturowej, co pozwoliło na uzyskanie optymalnej dokładności.
Zaproponowana metoda może być stosowana w procesie półautomatycznego tworzenia map
pokrycia lub użytkowania terenu na podstawie zdjęć satelitarnych lub lotniczych, pozwalając uzyskiwać większa dokładność, niż klasyfikacja w podejściu spektralnym.
Słowa kluczowe: teledetekcja, klasyfikacja, analiza tekstury, granulometria obrazowa, zdjęcia
satelitarne.
1. WPROWADZENIE
Zdjęcia lotnicze i satelitarne stanowią od lat cenne źródło informacji o powierzchni Ziemi. Zastosowania teledetekcji są coraz bardziej rozległe i powszechne: od tworzenia map pokrycia i użytkowania terenu, przez badania geologiczne,
archeologię, po monitoring zanieczyszczeń środowiska. Szybkość i względnie
niewielki koszt pozyskania zdjęć satelitarnych o coraz lepszych właściwościach
geometrycznych i spektralnych, oferowanych przez kolejne satelitarne systemy
teledetekcyjne pozwala mniemać, że zakres i znaczenie zastosowań teledetekcji
będzie wciąż się zwiększać. Warto w tym miejscu wspomnieć choćby o flagowym
projekcie kosmicznym Komisji Europejskiej – programie Copernicus (dawniej
GMES – ang. Global Monitoring for Environment and Security), którego głównym celem jest zdalne monitorowanie środowiska, m.in. na podstawie obrazów
satelitarnych.
Wobec tego, spodziewać się można dalszego wzrostu zapotrzebowania na takie metody cyfrowego przetwarzania zdjęć, które w sposób mniej lub bardziej
zautomatyzowany, a więc szybszy i tańszy, pozwolą na pozyskiwanie pożądanych
informacji. Mówiąc inaczej – wzrostu zapotrzebowania na efektywne metody klasyfikacji treści zdjęć lotniczych i satelitarnych (w dalszym tekście będziemy ją
nazywać w skrócie klasyfikacją).
Klasyfikację można określić jako automatyczne lub półautomatyczne cyfrowe
przetworzenie obrazu, mające na celu wyodrębnienie na nim określonych klas.
W zamierzeniu, przetworzenie to ma udawać postrzeganie obrazu przez człowieka – w sposób uproszczony, a w rezultacie przyspieszać i potaniać. Najbardziej
dziś rozpowszechnione w teledetekcji metody klasyfikacji, to klasyfikacja pikselowa oraz klasyfikacja obiektowa, używane najczęściej do wyodrębniania na
zdjęciach klas pokrycia lub użytkowania terenu.