A statistical-based fusion technique for remote sensing images

Abstract

Dünya etrafında yörüngesinde seyahat etmekte olan birçok uzaktan algılama uydusu vardır ve bu uydular uzaktan algılama uygulama alanlarında kullanılmak üzere sürekli görüntü sağlamaktadırlar. Bu uyduların birçoğu her bir anda, farklı karakteristik özelliklere sahip ikişer görüntü üretirler. Bu iki görüntüden bir tanesi, yüksek konumsal çözünürlüklü bir pankromatik görüntü ve diğeri de daha düşük konumsal çözünürlüklü bir multispektral görüntüdür. Bu iki görüntüyü kullanarak bunlardan daha iyi kalitede yeni bir görüntü elde etmek için görüntü kaynaştırma kullanılır. Kaynaştırılan görüntü uydudan elde edilen multispektral görüntüden daha iyi konumsal çözünürlüğe sahip bir multispektral görüntüdür. Birçok görüntü kaynaştırma yöntemi vardır. Pankromatik görüntünün konumsal detayları yeni görüntüye aktarılabiliniyorsa ve orijinal multispektral görüntünün spektral içeriği korunuyorsa bu görüntü kaynaştırma yöntemi başarılıdır. Fakat, bu konuda bir denge unsuru vardır. Spektral içeriği iyi koruyan kaynaştırma yöntemleri ile genelde konumsal detay transferi konusunda eksiklikler yaşanmaktadır. Bazı uzaktan algılama uygulamaları için, spektral çözünürlük önemli iken bazıları içinse konumsal çözünürlük önemlidir. Uzaktan algılama uygulamalarındaki farklı ihtiyaçlara yönelik esnek bir teknik arzu edilmektedir. Bu araştırma, WorldView-2 görüntülerini kullanarak, popüler diğer görüntü kaynaştırma yöntemleri (IHS, PCA, dalgacık, Brovey görüntü kaynaştırma teknikleri) ile kıyaslayarak yeni ve esnek bir görüntü kaynaştırma yöntemi sunmaktadır. Önce spektral ve konumsal olarak iyi kalitede ara görüntüler oluşturulur. Bu görüntüler daha sonra, bir esneklik bileşeni aracılığıyla kaynaştırılır. Bu esneklik bileşeni oluşturulurken lokal varyans ve belirli koşulları sağlayan fonksiyonlar kullanılmıştır.

There are many artificial satellites in orbit, constantly providing imagery to be used in a wide range of remote sensing applications. Many of them acquire two images with different characteristics at a given time. One of these two images is a panchromatic image with a high spatial resolution, and the other one is a multispectral image with a lower spatial resolution. Image fusion is used to create a new image with superior qualities than these two images. The fused image is a multispectral image with a better spatial resolution than the multispectral image acquired by the sensor on satellite. There are many image fusion techniques available. An image fusion technique is successful, if the spatial detail of the panchromatic image is transferred into the new image, and the spectral content of the original multispectral image is preserved. There is a trade-off; a fusion technique preserving spectral content well tends to be lacking in spatial detail transfer quality. For some remote sensing applications, the spectral resolution is important, whereas for some others the spatial resolution is important. A flexible technique is desirable to accommodate to different needs of remote sensing applications. This research proposes image fusion techniques with flexibility and compares them against the popular image techniques (IHS, PCA, wavelet, Brovey image fusion techniques) and against each other, using WorldView-2 imagery. First intermediary images are created that have either spectrally or spatially good qualities. These are then fused together in a flexible manner using functions satisfying particular conditions and the local variance. This algorithm also enhances existing techniques.