Integrated recovery of elevation and photometric reflectance properties from hyperspectral data
Creators: name: Grumpe, Arne
Publisher: name: TU Dortmund
Year: 2015
Subjects: subject: Shape-from-shading
subject: Spectral reflectance
subject: Photometric normalisation
subject: Hyperspectral data analysis
subject: 620

description: The analysis of optical measurements, i.e. images, may be subdivided into methods with respect to the spatial reflectance distribution, e.g. bundle adjustment and shape from shading, and methods with respect to the spectral reflectance distribution, e.g. determination of object properties based on its colour. Current research considers these problems separately. Hyperspectral imagery, however, simultaneously provides knowledge on the local surface topography, i.e. shading, and the spectral reflectance. One problem that requires treatment in all methods is the dependence of the object's appearance on its shape. The goal of this thesis is to bridge the gap between spatial and spectral analysis of reflectance data, i.e. to extract and combine the spatial and the spectral information from hyperspectral images. This is achieved by an integrated framework for the recovery of local surface topography and the normalisation of spectral data. Photometric shape recovery methods derive the surface orientation, i.e. its gradient field, from the image and retrieve the shape by integrating the estimated gradient field, which is prone to the accumulation of systematic errors originating from the gradient estimation. To suppress these systematic errors, the photometric shape recovery is re-stricted by soft constraints derived from topographic models of lower lateral resolution. These soft constraints are applied to both the gradient field estimation and the gradient field integration. The earth's moon has been of scientific interest for a long time and thus a wealth of measurements exists and is publicly available. The available measurements include high resolution topography models derived from stereo image analysis and laser altimeter measurements, hyperspectral reflec-tance measurements and elemental abundances measured by gamma ray spectrometers. This wealth of data is rarely met in industrial applications and thus the lunar surface is an ideal object for the method development. The developed methods include the refinement, i.e. increase of lateral resolution, of stereo based topographic model and the estimation of the surface's temperature and the parameters of the reflectance model. The computed values allow for a normalisation of the spec-tral data and compensation of the thermal component. The developed techniques are applied to derive a near-global Moon Mineralogy Mapper mosaic. Based on this mosaic, a regression method is applied to map parameters of the spectral absorption bands onto elemental abundances measured by the Lunar Prospector Gamma-Ray Spectrometer. To obtain co-registered images, which are required for an analysis of the spectral data, an illumination independent image registration method is developed based on the recovered elevation models, which, by definition, are co-registered to the original image. Finally, the photometric surface refine-ment methods are applied to Lunar Orbiter Narrow Angle Camera images to derive to elevation models of the highest possible resolution. The results show that the influence of the local topography is nearly eliminated from the normalised reflectance maps. A qualitative analysis of the obtained parameters of the reflectance model, e.g. the single-scattering albedo, is in good agreement with known bright and dark areas, e.g. bright volcanic domes or ash deposits. An analysis of the temperature estimation shows, that accurate estimates of temperatures above 300 K are possible. Comparing the results of the refined topographic models to single high accuracy laser altimeter measurements show that the depth error is comparable to stereo analysis while the lateral resolution is greatly increased. The presented image registration technique based on the topography models achieves sub-pixel accuracy.
description: Die Analyse von optischen Messungen, d. h. Bildern, kann in zwei Gruppen von Methoden eingeteilt werden: Die Analyse der räumlichen Reflektanzverteilung, z. B. Bündelausgleich, und die Analyse der spektralen Reflektanz, z. B. die Bestimmung von Objekteigenschaften auf Basis der Objektfarbe. Übli-cherweise werden beide Methoden getrennt entwickelt. Allerdings ist allen Methoden die Grund-problematik der Abhängigkeit der gemessenen Reflektanz von der Objektform gemein. Ziel dieser Arbeit ist es beide Gruppen zu vereinen und die für die Normalisierung der spektralen Reflektanz geschätzten Reflektanzfunktion für die photometrische Bestimmung der Objektform, z. B. mittels Shape-from-Shading, zu nutzen. Photometrische Methoden nutzen die Abhängigkeit der Objekt-reflektanz von seiner Form um die Orientierung, d. h. das Gradientenfeld, der Objektoberfläche zu bestimmen. In einem zweiten Schritt wird die Form durch Integration des Gradientenfeldes ermittelt. Daher sind photometrische Methoden anfällig für die Akkumulation kleiner, systematischer Fehler bei der Bestimmung des Gradientenfeldes. Um diese Effekte zu beseitigen wird die photometrische Bestimmung der Oberfläche durch Oberflächendaten mit geringerer lateraler Auflösung einge-schränkt. Dies geschieht durch das Einführen sogenannter Soft-Constraints in beiden Stufen der pho-tometrischen Rekonstruktion. Der Mond ist schon lange Forschungsgegenstand und so ist ein gewaltiger Fundus an Daten der Öf-fentlichkeit zugänglich. Diese Messdaten sind z. B. Topographiemodelle aus Stereobildanalyse und Laser Altimetrie, Hyperspektraldaten sowie mittels Gammastrahlenspektroskopie ermittelte Ele-menthäufigkeiten. Daher bildet der Mond ein ideales Testobjekt für die Entwicklung von Methoden. Diese beinhalten die Erhöhung der lateralen Auflösung von topographischen Modellen durch photo-metrische Methoden sowie die Ermittlung der Oberflächentemperatur und der Reflektanzmodell-parameter. Die ermittelten Größen ermöglichen eine Normalisierung der spektralen Reflektanz und eine Kompensation der von der Oberfläche abgestrahlten thermischen Komponente. Die Entwickelten Methoden werden genutzt um ein nahezu globales Moon Mineralogy Mapper Mo-saik zu normalisieren. Ausgehend von dem normalisierten Mosaik wird eine Regressionsmethode genutzt um die spektralen Absorptionen, welche durch bestimmte Elemente in den Mineralen er-zeugt werden, auf die Elementhäufigkeitskarten des Lunar Prospector Gamma-Ray Spectrometers abzubilden. Weil für die Analyse pixelsynchrone Bilder erforderlich sind wird eine robuste und be-leuchtungsunabhängige Bildregistrierungsmethode aus den entwickelten Methoden abgeleitet. Au-ßerdem werden die entwickelten photometrischen Methoden genutzt um aus Lunar Orbiter Narrow Angle Camera Bildern topographische Modelle mit der höchstmöglichen Auflösung zu erzeugen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einfluss der lokalen Topographie auf die Spektraldaten nahezu besei-tigt wird. Eine qualitative Analyse der ermittelten Reflektanzmodellparameter zeigt gute Überein-stimmung mit den bekannten geologischen Verteilungen von hellen und dunklen Gebieten, z. B. helle Vulkankuppen und dunkle Ascheablagerungen. Eine Analyse der Oberflächentemperaturschätzung zeigt, dass Temperaturen über 300 K geschätzt werden können. Ein Vergleich der erzeugten topogra-phischen Modelle mit hochgenauen Laser-Messungen zeigt, dass die vertikale Genauigkeit erhalten bleibt, während der visuelle Eindruck eindeutig eine Verbesserung der lateralen Auflösung gegen-über der Stereobasierten Modelle zeigt. Die abgeleitete Bildregistrierungsroutine auf Basis der topo-graphischen Modelle erreicht Genauigkeiten von unter einem Pixel.