Лекция5
.pdf
Теория и алгоритмы распознавания образов
Проблемно-ориентированные спектральные индексы
(комбинации каналов, позволяющие выделять определенные объекты и/или оценивать параметры их состояния)
Наиболее распространенные комбинации каналов: простое отношение, отношение разности к сумме (нормализованный дифференциальный индекс), реже логарифмическая форма
Простой пример: нормализованный водный индекс (NDWI)
Теория и алгоритмы распознавания образов
Нормализованный водный индекс (NDWI)
Можно взять нормализованную разность голубого и первого коротковолнового ИК каналов
NDWI B2 B6
B2 B6
В результате получаем индексное изображение, где вода четко отделяется от всех объектов суши
Теория и алгоритмы распознавания образов
Вегетационные индексы
Предназначены для оценки параметров состояния растительности, но также могут использоваться как признаки определенного типа растительности
В настоящее время известно около 300 вегетационных индексов
Подразделяются на широкополосные (для мультиспектральных снимков) и узкополосные (для гиперспектральных снимков)
КИК2
КИК1
В БИК
Распределение информативности спектральных диапазонов для оценки параметров типа и состояния растительности
Распределение информативности пар каналов в рабочем диапазоне ГСА
Hyperion для расчета индексов NDVItype (A. Psomas et al., 2011)
Теория и алгоритмы распознавания образов
Вегетационные индексы
Основной способ получения – построение статистической взаимосвязи между
комбинацией каналов и значениями исследуемых параметров
Предпочтение отдается корреляционной (линейной) взаимосвязи
Основные группы вегетационных индексов
Общие (мультипликативные) индексы
Используются для оценки общей зеленой биомассы, площади листовой поверхности - листового индекса (LAI), и, опосредованно, для оценки некоторых других параметров
(например, содержания хлорофилла)
Индексы для определения пигментного состава
Используются для определения содержания основных пигментов, участвующих в процессе фотосинтеза
Индексы для анализа биохимического состава растительной клетки
Определение содержания лигнина, целлюлозы, азота, воды
Индексы для выявления стрессовых состояний
В некоторых задачах для оценки состояния используется положение красного края
Теория и алгоритмы распознавания образов
Определение и использование положения красного края
Положение красного края (red edge positionREP) - точка максимального роста спектральной кривой растительности (максимум первой производной)
Красный край
Красный край на спектре травянистой растительности, полученном по авиационному гиперспектральному снимку
линейная оценка - среднее значение для точек R670 и R780:
REPline |
|
R |
670 R 780 |
|
2 |
||
|
|
|
Более точная оценка (интерполяционная):
REP |
R |
|
|
||
REP 700 40 |
line |
|
700 |
|
|
R 740 R 700 |
|||||
|
|
||||
Применение:
-более точный расчет взаимосвязей с параметрами состояния
-выявление стрессовых состояний по смещению REP
Теория и алгоритмы распознавания образов
Общие (мультипликативные) индексы
Преимущественно широкополосные, то есть годятся для любой мультиспектральной аппаратуры
SR (simple ratio) - тношение максимального значения коэффициента отражения в ближнем ИК диапазоне к красному минимуму: SR=R800/R670 (RNIR/Rred)
NDVI - нормализованный дифференциальный вегетационный индекс (исключается зависимость от условий освещенности):
NDVI R NIR R red
R NIR R red
SAVI – модификация для аридных зон со слабым растительным покровом:
SAVI |
R NIR R red |
* (1 L) |
(R NIR R red L) |
Коэффициент L обычно принимается равным 0.5. При L=0 – обычный NDVI
Фрагмент |
RGB-композиция с |
Результат расчета SR |
Результат расчета |
|
изображения ETM+ в |
||||
NDVI |
||||
ИК каналом (4,3,2) |
|
|||
естественных цветах |
|
|||
|
|
|||
|
|
|
Теория и алгоритмы распознавания образов
Общие (мультипликативные) индексы
EVI (enhanced vegetation index)
EVI |
2.5(R NIR R red ) |
|
R NIR 6R red 7.5R blue |
1 |
Пригоден также для общей оценки влагообеспеченности по мультиспектральным изображениям в видимом и ближнем ИК диапазонах
Для изображений после атмосферной коррекции может использоваться модификация без голубого канала:
EVI2 2.5 |
R NIR R red |
|
R NIR 2.4R red |
1 |
Пример для фрагмента изображения ETM+ с лесной растительностью
Исходное в естественных цветах |
EVI |
NDVI |
Теория и алгоритмы распознавания образов
Индексы для анализа пигментного состава
Основные пигменты: хлорофилл (а и б), каротиноиды, антоцианы (антоцианин)
Модель трех пигментов
Для оценки содержания определенного пигмента необходимо «изолировать» коэффициент поглощения каждого интересующего нас пигмента (ap)
Модель основывается на различном влиянии на спектральное отражение в трех спектральных каналах 1, 2, 3 поглощения исследуемым пигментом ap, поглощения другими пигментами a0,
и рассеяния на листовой поверхности
Выбор каналов 1, 2, 3
R( 1) должно быть максимально чувствительно к коэффициенту поглощения интересующим пигментом ap. Тем не менее, R( 1) должно быть также чувствительно к поглощению пигментами a0 и обратному рассеянию bs.
Канал 2 удовлетворяет двум условиям:
1)поглощение пигментом ap много ниже, чем в 1;
2)поглощение другими пигментами a0, так же как и обратное рассеяние, близко к 1.
Отсюда получаем: |
1 |
1 |
|
|
|
a p ( 1 ) |
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R( |
) |
R( |
2 |
) |
b |
||
|
1 |
|
|
|
|
|
0 |
|
Канал 3 позволяет убрать влияние обратного рассеяния. В итоге имеем:
( |
1 |
|
1 |
|
) R( |
3 ) a p |
( 1 ) |
|
|
|
|
||||||
R( 1 ) |
R( |
2 ) |
||||||
|
|
|
|
|
Теория и алгоритмы распознавания образов
Индексы для анализа пигментного состава
Основные пигменты:
Хлорофилл (а и б) - «зеленый пигмент», каротиноиды – «оранжевые пигменты», антоцианин (антоциан) - «пурпурный пигмент»
Интервалы поглощения излучения основными пигментами
Теория и алгоритмы распознавания образов
Индексы для анализа пигментного состава Примеры
|
|
|
|
Содержание антоцианов: |
|
|
|
|||
ARI |
1 |
|
1 |
|
1 |
|
1 |
|
|
|
|
|
mARI |
|
|
|
|
|
R NIR |
||
R 550 |
R 700 |
|
|
|||||||
|
|
|
||||||||
|
|
R |
500 570 |
|
R 690 700 |
|
|
|||
Приставка m означает, что индекс получен по модели трех пигментов
Пример расчета индексов для изображения ETM+
Исходное изображение в |
ARI |
mARI |
|
«естественных» цветах |
|||
|
|