Υπερφασματική εικόνα Hyperion: ατμοσφαιρική διόρθωση, μείωση θορύβου, εξαγωγή πληροφορίας
Creators: name: Κουκουβιάδης, Διονύσιος Ευσταθίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2009
Subjects: Υπερφασματική εικόνα Hyperion
Ατμοσφαιρική διόρθωση
Μείωση θορύβου
Εξαγωγή πληροφορίας
Hyperspectral image hyperion
Atmospheric correction
Noise reduction
Extraction of thematic information

description: Το αντικείμενο της παρούσας μεταπτυχιακής διπλωματικής εργασίας, είναι η ατμοσφαιρική διόρθωση μιας υπερφασματικής εικόνας Hyperion, η μείωση του θορύβου της και η εξαγωγή θεματικής πληροφορίας από αυτή. Η τεχνική της ατμοσφαιρικής διόρθωσης, η οποία εφαρμόζεται για την ελαχιστοποίηση της επίδρασης των ατμοσφαιρικών σφαλμάτων στην τελική υπερφασματική εικόνα, είναι μια διαδικασία απολύτως απαραίτητη στα υπερφασματικά δεδομένα και αποτελεί το σημαντικότερο κομμάτι της προεπεξεργασίας τους. Η υπερφασματική εικόνα Hyperion που χρησιμοποιήθηκε στην παρούσα εργασία, είναι μια εικόνα η οποία αποκτήθηκε τον Οκτώβριο του 2001 και απεικονίζει τμήματα των Νομών Λάρισας, Θεσσαλονίκης, Κιλκίς και Σερρών, καθώς επίσης και ένα μεγάλο θαλάσσιο τμήμα του Θερμαϊκού Κόλπου. Η χωρική ανάλυση της εικόνας είναι 30 μέτρα και η φασματική της ανάλυση είναι 10nm. Η ατμοσφαιρική διόρθωση της εικόνας πραγματοποιήθηκε με την χρήση του λογισμικού FLAASH.Χρησιμοποιήθηκαν πολλοί διαφορετικοί συνδυασμοί παραμέτρων εισαγωγής και επιπλέον, εφαρμόστηκε ολική αλλά και τμηματική διόρθωση της εικόνας. Τα αποτελέσματα κάθε ξεχωριστής εφαρμογής ατμοσφαιρικής διόρθωσης παρουσιάζονται και αναλύονται. Η μείωση του θορύβου της εικόνας πραγματοποιήθηκε με την χρήση του μετασχηματισμού ‘Minimum Noise Fraction’ (MNF). Ο ευθύς μετασχηματισμός MNF διαχωρίζει την χρήσιμη πληροφορία της εικόνας από τον θόρυβο. Η χρήσιμη πληροφορία συγκεντρώνεται στους πρώτους διαύλους MNF, ενώ ο θόρυβος απομονώνεται στους επόμενους δίαυλους MNF. Για τον αντίστροφο μετασχηματισμό ‘Minimum Noise Fraction’, χρησιμοποιούνται μόνο οι πρώτοι δίαυλοι MNF. Μετά την ολοκλήρωση του αντίστροφου μετασχηματισμού MNF, η εικόνα επανέρχεται στις αρχικές της διαστάσεις, απαλλαγμένη από τον θόρυβο. Στην παρούσα εργασία, ο μετασχηματισμός MNF εφαρμόστηκε μόνο σε συγκεκριμένα ατμοσφαιρικά διορθωμένα τμήματα της εικόνας. Τα τμήματα αυτά χρησιμοποιήθηκαν στη συνέχεια για την εξαγωγή της θεματικής πληροφορίας από την εικόνα Hyperion.Στο τελευταίο στάδιο της εργασίας, επιχειρείται η εξαγωγή θεματικής πληροφορίας από την ατμοσφαιρικά διορθωμένη εικόνα Hyperion. Για τον σκοπό αυτό, χρησιμοποιούνται αρκετές διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης της εικόνας. Το μεγαλύτερο ενδιαφέρον ωστόσο επικεντρώνεται στους δείκτες βλάστησης υπερφασματικών δεδομένων. Εκτός από την εφαρμογή ατμοσφαιρικής διόρθωσης, τη μείωση του θορύβου και την εξαγωγή θεματικής πληροφορίας από την υπερφασματική εικόνα Hyperion, στην παρούσα εργασία παρουσιάζονται και μερικές γενικές πληροφορίες για τον δορυφόρο EO-1 και τον υπερφασματικό αισθητήρα Hyperion. Επιπλέον, μέσα στα πλαίσια της προσπάθειας για βαθύτερη και ουσιαστικότερη κατανόηση της υπερφασματικής τηλεπισκόπησης, γίνεται μια μικρή αναφορά στα πλεονεκτήματα της και στις σημαντικές διαφορές της, συγκριτικά με την πολυφασματική τηλεπισκόπηση. Τέλος, παρουσιάζονται και κάποια από τα πεδία εφαρμογών των υπερφασματικών δεδομένων, τα οποία παρουσιάζουν ιδιαίτερο ενδιαφέρον
description: The subject of this postgraduate diploma thesis is the atmospheric correction of a Hyperion hyperspectral image, the noise reduction and the extraction of thematic information from it. The technique of atmospheric correction, which is applied to minimize the impact of atmospheric errors in the final hyperspectral image, is an essential process for hyperspectral data and is the most important part of their pre-processing phase. The Hyperion hyperspectral image used in this project is an image which was acquired in October 2001 and covers parts of the Greek Prefectures of Larissa, Thessaloniki, Kilkis and Serres, as well as a large marine section of the Thermaikos Gulf. The spatial resolution of the image is 30 meters and the spectral resolution is 10nm. The atmospheric correction of the image was performed with the use of FLAASH software.Many different combinations of input parameters were used for the atmospheric correction of the image. In addition, the atmospheric correction was applied in the whole Hyperion image as well as in different parts of it. The results of each separate atmospheric correction application are presented and analyzed.The noise reduction of the image was performed with the use of the MNF (Minimum Noise Fraction) transformation. The forward MNF transformation separates the image useful information from noise. The image useful information is collected in the first MNF bands, while the noise is isolated in the next MNF bands. For the inverse MNF transformation, only the first MNF bands are used. After the completion of inverse MNF transformation, the image returns to its original dimensions, free from noise. In this project, the MNF transformation was applied only to specific parts of the atmospheric corrected image. These parts are then used for the extraction of thematic information from the Hyperion image.The last stage of this project includes the extraction of thematic information from the atmospherically corrected Hyperion image. Several different image analysis techniques are used for this purpose. However, the most interesting technique is the use of hyperspectral vegetation indices. Besides the application of atmospheric correction, noise reduction and extraction of thematic information from the Hyperion image, this project presents some general information about the EO-1 satellite and the Hyperion hyperspectral sensor. Moreover, a brief reference to the advantages and important differences of hyperspectral remote sensing, compared with the multispectral remote sensing, takes place in this project. Finally, some of the most interesting applications of hyperspectral data are presented.