R - skola

1
Intenzita odraženého/emitovaného záření závislá na:
elmgn. vlastnostech látek
• ty jsou závislé na
druhu látky,
 jeho fyzikálním stavu a na
 stavu okolí
Odrazivost/emisivita je charakteristickým rysem dané látky
Znalost těchto odrazivostí – umožňuje určit, o jakou látku se jedná
= princip DPZ
2
Jednotlivé látky jsou charakterizovány:
• Druhovými parametry = udávají příslušnost k nějaké třídě (druhu, tj. do
lesních ploch, polí s kukuřicí apod.)
• Stavovými parametry = udávají stav měřené látky (vlhkost, příměs,
teplota, …)
3
Zářivé vlastnosti popisuje spektrální charakteristika = průběh závislosti
odrazivosti/emisivity na vlnové délce

Vlastnosti jsou měřeny v laboratořích i v terénu

Ze znalosti spektrálních charakteristik lze zjistit nejvhodnější spektrální
pásmo pro měření

Nekonečné množství spektrálních charakteristik pro různé druhy a jejich
stavy
4
4 základní spektrální charakteristiky




1-voda
2-vegetace
3-suchá půda
4-vlhká půda
26.3.
5
6
Spektrální charakteristika vody a vegetace ve viditelné části spektra
7
Spektrální charakteristiky
závisejí i na ročním období –
typická je vegetace – charakteristický rys pro rozpoznání
8
Vegetační povrch




Důležitý typ pevného povrchu, není v poušti, na pólech
Travní porost, zemědělské plodiny, lesní porosty
Předmět zkoumání = rostlinná společenstva
Spektrální projev – vliv jednotlivých částí rostlin – převážně listů
9
Spektrální vlastnosti listů jsou dány vlastnostmi:
•
•
•
•
•
•
buněčné tekutiny
celulózy
tuků
ligninu
proteinů
cukrů a oleje
10
Neexistuje dostatečně přesný model listu – zjišťuje se experimentálně
11
3 oblasti spektrální odrazivosti vegetace v V a IR záření
I oblast pigmentační
absorpce 0,4 – 0, 6 µm
II oblast vysoké
odrazivosti nebo
buněčné struktury
III. oblast vodní absorpce
– 1.3 – 3µm
12
Ve V oblasti spektrální charakteristika je ovlivňována pigmentačními látkami:
• chlorofyl – pohlcuje v modrém (0,45 µm)
•
a červeném pásmu (0,65 µm
• maximum odrazivosti v zeleném pásmu
Odražené záření málo intenzivní – významná absorpce
• Karoten, xanthofyl – žluté barvivo – absorpční pásmo v modré
13

Chlorofyl absorbuje také na vlnové délce modrého světla – obtížné
odlišit tato 2 barviva

Anthokyan – červené barvivo

Stárnutí rostlin – úbytek chlorofylu, vliv karotenu a xantofylu – žluté zbarvení
látek
14
Množství chlorofylu – ovlivňuje odrazivost především ve viditelné části spektra
Nárůst chlorofylu – prohloubení absorpčního pásu 0.68 µm
• Posun maxim do větších vlnových délek
• Snížení maxima odrazivosti v zelené barvě (cca 0.55 µm)
15
Pohltivost listů
mladé kukuřice na 0.54 µm: je 50 – 60%
dospělé kukuřice na 0.54 µm: je až 80%
Přesná poloha začátku nárůstu odrazivosti v blízkém IR odpovídá množství
chlorofylu
Množství chlorofylu upravuje množství N v půdě a následně v rostlině
Konec 8.4. 09/G
16
Odrazivost v blízkém IR pásmu (0.72 – 1.3 µm) – dána:
1.
morfologickou strukturou listu
2.
nízkou pohltivostí buněk – 0.05 – 0.25
Celulosa (=stavební látka) má index lomu 1.4, odrazivost asi 6%
Skutečná odrazivost však je mnohem vyšší – neboť v listu dochází k
několikanásobnému odrazu
17
Spektrální odrazivost v oblasti vodní absorpce
• Výrazné absorpční pásy vody
- 1.4 µm, 1.9 µm, 2.7 µm
2.7 µm = hlavní vibrační absorpční pás vody, je tvořen dvěma vibračními pásy
2.66 µm a 2,73 µm
6,27 µm – další absorpční vibrační pás vody
0.96 µm a 1.1 µm – vedlejší absorpční vibrační pásy vody – jejich vliv se
projeví u odrazivosti horní vrstvy listů
18
Vegetační indexy:

Číselně vyjadřují nárůst odrazivosti z absorpčního pásu v červené barvě (R )
do oblasti vysoké odrazivosti v NIR
rozdílový VI
(NIR)
DVI = NIR - R -
normovaný VI = NDVI:
NDVI=(NIR - R )/(NIR + R )
19
Pásmo vlnových délek větších než 3 µm:

odrazivost klesá pod 5% pro velké úhly dopadu (60°)

a pod 3% pro úhly kolem 20°

v důsledku vysoké pohltivosti roste emisivita – na 0,85 – 0.98
20
Vztah mezi teplotou listu T, emisivitou a intenzitou vyzařování – je možné použít
pro určení teploty listu, pokud je známa emisivita (Stefan-Boltzmannův
zákon)

Při stejné emisivitě se liší teplota rostlin: fazole cca 30°a cukrovka 25°pro
stejnou M
21
Mikrovlnné záření (MW):

Nižší frekvence rozlišení biomasy (vln. délka 75 cm ) záření dobře prochází i
lesním porostem

Vyšší frekvence – 2cm vln. délka - odlišení druhů je problém

Pomáhá různá polarizace
22
Parametry ovlivňující odrazivost:
1.
Obsah vody - s poklesem obsahu vody roste odrazivost – zvláště v
absorpčních pásech vody
23
1. Obsah minerálů v rostlinách – nejcitlivěji se to projeví ve vln. délkách 0.75 –
0.9 µm
šestinásobný obsah Cu v půdě –
pokles odrazivosti v IR o 25%,
v zeleném pásmu žádná změna
nedostatek Fe – chloróza = nedostatek chlorofylu (místo Fe tu Cr, Ni, Co,
Zn, Mn) = ztráta zelené – vegetace žloutne, max je až na 0.58 µm, nižší
odrazivost v IR pásmu)
bór – způsobuje gigantismus rostlin
24
Měření ploch s vegetací –
rozlišovací schopnost metry – desítky až sta metrů - není měřena jedna
rostlina – ale celé společenství – v tomto prostředí dochází k
vícenásobnému odrazu a k odrazu od různých částí rostlin
Vliv vícenásobného rozptylu roste s:

s rostoucí intenzitou dopadajícího záření

ve V a IR s rostoucí výškou Slunce
25
Křivky odrazivosti pro trávu, stromy, cukrovku, kukuřičné strniště, pole ležící
ladem
26
3. Vliv vícenásobného rozptylu:
2. vrstva = čtvrtina
odrazivosti 1. vrstvy
27
Kde roste intenzita rozptýleného záření uvnitř porostu,
tam roste albedo porostu,
toto je významnější u vyššího porostu, kde je účinek vícenásobného rozptylu
výraznější
28
Porost s menší hustotou – vliv odrazivosti půdy – míra hustoty povrchu =
index listové plochy =LAI=leaf area index = je to bezrozměrné číslo, udávající,
kolikrát je je plocha listů větší, než plocha základny, nad níž jsou listy
umístěny
Ve V – odrazivost půdy a vegetace se příliš neliší – neleží-li tam sníh
29
Větší kontrast je mezi půdou a vegetací v blízkém IR – závisí to na:
1.
hustotě porostu a
2.
orientaci listů ke Slunci a
3.
výšce Slunce;
Pro hodnoty LAI = 1 – 3 (do 65 % zakrytí půdy vegetací) nezávisí albedo na výšce Slunce
Pro větší hodnoty LAI – u nezapojeného porostu odrazivost roste s výškou Slunce
Pro husté porosty LAI nad 5 odrazivost s výškou Slunce klesá ( ale méně pro vodorovnou
orientaci listů)
30
Slunce ve středních výškách 20° – 40°:
• albedo hustého porostu na orientaci listů nezávisí
u MW
rozptyl je větší pro větší úhly dopadu – větší drsnost povrchu,
pro malé úhly dopadu (strmé) je menší rozptyl
31
Voda
- kapalné skupenství – nízká odrazivost vody u všech vln. délek, záření
proniká pod hladinu a je absorbováno, max propustnost na 0,48 μm
- pevné skupenství
32
Kapalné skupenství
Vyšší odrazivost Blue a Green vlnových délek,
malá R a IR – proto vnímáme tmavou barvu vody jako kombinace=B a G
– větší vliv B u čisté vody než zakalené
čistá voda
znečištěná voda
suspendovanými látkami
33

Odlišení vody a vegetace v V pásmu –
• v R pásmu vegetace je tmavší = menší odrazivost než voda
34
Znečištěná voda – větší odrazivost v B a G a R a do delších vlnových délek IR
35
Suspendované sedimenty (S) lze snadno zaměnit s mělkou a čistou
vodou –

tyto jevy jsou si velmi podobné, suspendované látky zabrání
sledovat dno už pro hloubky desítek cm
36

Chlorophyl v řasách
• absorbuje více Blue vlnových délek a odráží zelené,
• proto tato voda je spíše zelená, když obsahuje řasy, a je potlačen
absorpční pás vody u 600 nm
37
DPZ se používá pro sledování vodních řas - výrazná změna je už pro
malé koncentrace – 2 – 3 mg/m3
38
velký vliv má i
topografie vodní hladiny (zvlněná = drsná, klidná = hladká, plovoucí látky)
znesnadňují interpretaci – může docházet k zrcadlovému odrazu
2.4.08
39


Ve V záření nemusí být voda černá – viz modré pásmo vlevo
V IR voda nepropustná – na snímcích je tmavá
40
Voda v oblasti TIR (tepelného IR = daleké IR = 4 – 25 µm)
Určení teploty není jednoduché – naměřená radiační teplota je teplota
odpovídající tenké vrstvě vodní hladiny - 1 µm – je nutné znát závislost této
teploty na teplotním profilu ve vodě
Je možné provádět kalibraci s pozemním měřením,
což je obtížně extrapolovatelné do neměřených oblastí –


vliv větru a
bilance výměny tepla mezi atmosférou a vodou
41
Voda v MW oboru – voda je hladký nebo drsný povrch
• hladký povrch = zrcadlový odražeč
• drsný povrch = blíží se difúznímu povrchu
Radarová měření (používají MW) – lze využít pro
•
měření výšek vln
•
určování znečištění ropnými skvrnami
42
Určení ropného znečištění
43
sníh a led
V a IR
vysoká odrazivost (bílá barva) – odrazivost převyšuje velmi rozsah detektoru
radiometru

horní vrstvy mraků mají stejnou odrazivost (tvořeny ledovými krystalky) jako sníh a led
od 0.3 do 3 µm je téměř konstantní, kde rozptyl slunečního záření není závislý na
vlnové délce
v TIR se neliší mraky a sníh – většinou stejná teplota i emisivita

spektrální odrazivost sněhu - minima v pásech 1.55 – 1.75 µm, 2.1 µm a 2.3 µm –
prudký pokles o 90% = výjimka mezi přírodními objekty
44
Stavové parametry sněhu:



obsah prachových částic – snižuje odrazivost
větší velikost sněhových částic – nižší odrazivost – zvláště v IR
stáří sněhu – čerstvý sníh mnohonásobně vyšší odrazivost než starší
– zvláště v IR
vyšší vodní hodnota staršího sněhu – pokles odrazivosti i v IR
45
MW
Sníh a led – voda a led odlišné dielektrické vlastnosti vody – tání změní
intenzitu emitovaného i odraženého záření
Voda ve sněhu je obalem sněhových granulí - proto
klesá pohltivost a rozptyl záření uvnitř vrstvy sněhu,
roste ale emisivita
Emisivita je menší u větších ledových krystalků
46
MW
 mořský led – závisí na dielektrických vlastnostech a prostorovém
uspořádání ledu
X – pásmový radar (λ=3.2 cm) pro rozlišení
druhů ledu a jeho
tloušťky
Důležitá je i použitá polarizace MW záření –
• horizontálně polarizované záření je lepší
Ellesmere Island west of northern
Greenland
• vertikálně polarizované je pohlcováno vrstvou ledu
47
Skalní masivy, aridní oblasti, zemědělská
půda v určité části roku, umělé povrchy
Druhy interakce: - odraz a absorpce
`
postupný nárůst odrazivosti v závislosti na
• chemickém složení
• mechanických vlastnostech
• struktuře povrchu
Vrásnění
48

Vliv chemického složení – u
minerálů a hornin

IR záření – absorpční pásy
jednotlivých chemických prvků

Změny křivky odrazivosti podle
poměru složení vápenec/siderit
Pozn. křivky jsou výškově posunuty pro
snazší rozpoznání
49
Půdy
1. V a NIR
1.
2.
postupný nárůst odrazivosti ve
pak absorpční pásy vody
Vliv na přesný tvar křivek odrazivosti:
1.
2.
3.
4.
5.
vlhkost
obsah humusu
mineralogické složení
mechanické vlastnosti půdy
struktura povrchu půdy včetně stavu eroze
50

Vliv humusu a Fe
– posun minim absorpčních pásů,
• menší poklesy
51

Vliv vlhkosti –s rostoucí vlhkostí odrazivost klesá
52
Jíly a hlíny
– většinou vlhčí než písčité půdy – nižší odrazivost

I vysušené jíly obsahují jistý objem vody – přítomny
absorpční pásy vody – 1.4 µm, 1.9 µm a 2.7 µm a absorpční pásy OH- 1.4 µm a 2.2 µm – podle tohoto pásu lze rozpoznat např. kaolinit
53

Vliv struktury povrchu
různé dílčí plochy odrazu
• hladší povrch (menší dílčí plochy ), kde je menší pohlcování díky
vícenásobnému odrazu mezi dílčími ploškami odrazivost je větší
•

Zvětšení rozměru částice z 0.02 mm na 2 mm – pokles odrazivosti až
o 14 % - to může potlačit vliv vlhkosti
54
Tepelné IR pásmo

Půdy v TIR (tepelném IR – 5 – 15 µm ) vyzařování půd konst = 95 %

Pouze písky mají minimum na 9 µm – absorpční pás SiO2
55

Naměřená hodnota intenzity odraženého a emitovaného záření = vliv jak
druhových, tak stavových parametrů – jednoznačné určení vlivu je obtížné

Oddělení vlivu teploty a vlhkosti – současně měřit ve V a IR
- vlhká půda je chladnější v důsledku vypařování
- suchá půda je teplejší - absorbuje stejné množství energie, ale
nedochází k vypařování
56
Půda s vysokou odrazivostí a nízkou emisivitou = vlhká půda

Půda s nízkou odrazivostí a vyšší emisivitou = suchá půda s vyšším
obsahem humusu
57
3. MW
zářivé vlastnosti ovlivněny
 vlhkostí
• Dielektrická konstanta suché půdy = 3
• Dielektrická konstanta vody = 80
Přítomnost vody v půdě zvýší emisivitu z 0.6 na 0.95

a drsností
• Vyšší nerovnost povrchu (nebo přítomnost vegetace) zvýší odrazivost a
potlačí vliv vlhkosti
58
Rozpoznání vlivu vlhkosti a vlivu nerovností u MW– použít měření pod
různým úhlem dopadu
• strmé (malé) úhly dopadu – větší vliv přítomnosti vody než
drsnosti
• velké úhly dopadu – větší vliv drsnosti než vody
59
Spektrální charakteristiky
– velmi využívány od doby konstrukce hyperspektrálních skenerů,
kterými jsou měřeny odrazivosti a emisivita ve velmi úzkých
spektrálních pásech
– jsou důležité polohy absorpčních pásů – přesná poloha jejich minim a
tvar absorpčních pásů
60
61
concrete=
beton
tar= dehet
62
1.část
63

Měření množství zářivé energie v odraženém nebo emitovaném
záření od jednotlivých částí zemského povrchu
• 1. Registrace změn způsobených chemickou reakcí – fotografické
kamery
• 2. Odečítání změn elektrických veličin – různé varianty radiometru
64

je nutné znát podmínky měření –
• časový okamžik řešení
• vlnovou délka nebo rozsah vlnových délek měření
• polarizaci
• místo měření
• úhel měření
65
Výsledek měření závisí na geometrickém uspořádání měření – tyto
parametry jsou souhrnně označovány jako přístrojové parametry

Měření v polarizační rovině – pouze u radarových přístrojů
66
Měření prováděné v určitém intervalu vlnových délek – spektrální
měření

Panchromatické - měření ve 1 intervalu celého viditelného, případně NIR
záření

Multispektrální měření – měření ve více intervalech vlnové délky

Hyperspektrální měření – ve více jak 15 pásmech - spojité měření
Spektrální rozlišovací schopnost přístroje – počet a šířka pásem
67

2 druhy multispektrálního měření
• paralelní měření - záření měřeno v různých vlnových pásmech
současně
• sekvenční měření – záření měřeno postupně – během doby
měření nelze měnit místo - jedná se o měření z 1 místa =
stacionární měření
68

stacionární měření - v praxi – měření na větším počtu míst, která
souvisle pokrývají plochu určitého území – to lze pomocí
fotografických kamer

nestacionární měření - radiometr– nutnost změny polohy přístroje
nebo jeho geometrického uspořádání
69

Profilové (trasovací měření) = změna měřeného místa podél čáry =
radiometr (trasovací radiometr) umístěn na pohyblivém nosiči

Měření v ploše (obdoba fotografie) = zobrazující radiometr = skener
– měření záření podél směru pohybu nosiče i napříč jeho pohybu
70
Prostorová rozlišovací schopnost přístroje = velikost plochy, z níž je
měřena elektromagn. energie – jedna hodnota v jednom pásmu – při
sestavení do obrazové podoby je představena 1 pixelem.

U fotografických kamer je rozlišovací schopnost – dána počtem čar
na 1 mm
71

Druhy nosičů:
• Letadla
• Družice
• Ostatní – balóny, nepilotovaná letadla
Data u fotografických kamer zaznamenána přímo na nosiči
Data u skenerů většinou přenášena radiovou cestou do přijímací
stanice, kde jsou zaznamenána
72
Základní prvky radiometru (nefotografický způsob)
Dopadající
záření
Optický systém


detektor
předzesilovač
Optický systém je tvořen čočkami a zrcadly
Spektrální dělič vymezuje jednotlivá pásma
Výstupní
signál
73

Záření vymezené spektrálním děličem dopadá na detektor

Detektor z takové látky, že mění svůj elektrický odpor
v
závislosti na absorbované energii – měří se změna elektrického
proudu nebo napětí v obvodu, jehož součástí je detektor

Změna elektrické veličiny je zesílena předzesilovačem
74

Odezva = základní vztah mezi dopadajícím tokem záření a velikostí výstupní
veličiny
R=
( V − VN )
∆V
=
∆Φ ( Φ − Φ N )
kde

ΦN je tok, který je stejně velký, jako je tok částí radiometru = vnitřní šum
přístroje

VN odpovídá el.veličině naměřené pro šum přístroje

R udává, o kolik se změní elektrická veličina v závislosti na změně
dopadajícího záření
75
Citlivost přístroje (W-1) = převrácená hodnota šumu přístroje
D= 1
ΦN

Radiometr je citlivý do hodnoty Φmax – udává V max

Tyto údaje charakteristické pro každý radiometr
76
Zorné pole = vymezuje velikost zářivého toku dopadajícího do
radiometru



objektiv s poloměrem ra
ohnisková vzdálenost objektivu f
poloměr detektoru rd
rd
β = 2arctg
f
77
Zorné pole vymezuje plochu na zemském povrchu (kolmý směr měření) o
poloměru r
Velikost plochy = velikost 1 pixelu
β
r = h.tg
2
β
P = π .r = π .h tg
2
2
2
2
h
r
78
Zorné pole radiometru
r poloměr kruhu
vymezeného zorným
polem β
h - výška přístroje
f – ohnisková vzdálenost
optiky
79
Prostorový úhel Ω, který udává prostorové zorné pole radiometru, je
P
2 β
Ω = 2 = π .tg
,
h
2
P = π .r
2
Plocha měřená zorným polem
80
Velikost měřené zářivé
energie
d Φ
LdP =
cosθ .dP.dΩ
2
r = h.tgθ
dP = r.dϕ .dr
dP = h.
sin θ
.dϕ .dθ
2
cos θ
.
h
dr =
dθ
2
cos θ
81
Velikost prostorového úhlu je podíl projekční plochy objektivu A.cosθ
ke čtverci vzdálenosti elementu dP od přístroje
cosθ
cos 3 θ
dΩ = A.
= A. 2
2
h
( h / cosθ )
θ
A.cosθ
h
A
82
Celkový tok záření měřený radiometrem
β
2 2π
Φ = A.∫ ∫ L(θ , ϕ ). cosθ . sin θ .dϕ .dθ
0 0
J
e-li L konstantní v celé ploše, je tok záření,
který nezávisí na h
π
2 β
Φ = . A.L. sin
4
2
83

Radiometry na družicových nosičích – mají úhel β menší než 1°
Pro něj platí
sinβ=β

Je-li dopadající tok menší než šum radiometru – nelze měřit

Zvětšení dopadajícího toku = když se zvětší plocha P – horší
rozlišovací schopnost – větší je u MW a IR
84
Měří se v intervalu vlnových délek
• Celkový tok v tomto intervalu je
λ2
Φ = ∫ Φ ( λ )dλ
λ1
• Spektrální interval je vymezen spektrálním děličem o funkci T(λ)
λ2
Φ = ∫ Φ ( λ ).T ( λ ) dλ
λ1
85
Velikost výstupního napětí je
λ2
V = ∫ R( λ ).Φ ( λ ).T ( λ ).dλ
λ1

Velikost výstupního napětí je zjednodušeně
V = R S .L´
∆λ
kde RS je odezva systému, L´je celková průměrná zář L´= L .∆λ
86
T1(λ), T2(λ) – filtry –
hodnota zář. toku naměřená filtrem se liší pro T1(λ),ale je stejná
pro filtr T2(λ)
87
Měření v desítkách pásem –
• spektroradiometry,
• hyperspektrální skenery
• Čím větší počet úzkých pásem, tím je informace přesnější
88
Rozklad záření – hranolem,
mřížkou
optickými filtry
89
Hranol
– účinnost závisí na
optických vlastnostech materiálu (index lomu)
vrcholovém úhlu
90
Záření různých vlnových délek se láme pod různým úhlem a
vystupuje z hranolu na různých místech
absolutní index lomu n =√(ε r.µ r),
91

Odstup lomených paprsků je různý pro různé vlnové délky, kterým je
nepřímo úměrný

Někdy je více hranolů – jeden nestačí
92
Disperzní mřížka – rozkládá odrazem nebo lomem

Schopnost separace je dána:
• počtem vrypů a
• úhlem dopadu záření a
• úhlovou velikostí vstupní apertury (otvoru)
93
Rotující mřížkastejný detektor
a)
b) Statická mřížka –
více detektorů
94

Optické filtry
Nejčastěji používané spektrální děliče
2 druhy – absorpční filtry
interferenční filtry
Absorpční filtry – přírodní materiály Ge, Si, barvené sklo – pohlcují záření
určité vlnové délky
95

Interferenční filtry – několik vrstev
dielektrika na vhodné
podložce – filtrem je propuštěno jen záření určité vlnové délky

Vlnová délka propuštěného záření závisí na tloušťce vrstev – na
jedné podložce víc různých tlouštěk – výhodný je kruhový otáčivý filtr
– různému vlnovému intervalu odpovídá různé úhlové natočení filtru
96
Výměnné filtry
Kruhový proměnný filtr
97

Mřížky a interferenční filtry nutno doplnit o dodatečné filtry, které
odstraňují záření vyšších harmonických frekvencí

Polopropustná zrcadla – jednoduchý nástroj pro vymezení určitého
vlnového rozsahu – část odráží, část propouští – na oddělení IR a V
záření
98
Sekvenční měření – jeden detektor, na který dopadá záření různých
vlnových délek – otáčením hranolu nebo mřížky, výměnou filtru před
detektorem
Paralelní měření – řada detektorů pro jednotlivé vlnové rozsahy – DPZ
Výsledná spektrální oblast radiometru – ovlivněna spektrálními
charakteristikami ostatních optických prvků a detektorem
99
Princip fotografie – citlivost halogenidů stříbra na světlo
halogenid stříbra doplněn o další sloučeniny (barviva) a je rozptýlen
v koloidním roztoku želatiny
Fotony rozloží nestabilní halogenidy na Ag a halony
Vzniká latentní obraz – vývojka a ustalovač ukončí procesy
100
Černobílý materiál – různá citlivost na různé vlnové délky
• nesenzibilovaný citlivý na modrou
• ortochromatický necitlivý na červenou
• panchromatický – citlivý na V záření
Barevný – 3 vrstvy s barevnými pigmenty - princip aditivního skládání barev
• infračervený – citlivý na červené a blízké IR
• spektrozonální – citlivý na blízké IR – obraz v nepravých barvách
101

Vlastnosti filmového materiálu – popisuje:
Optická hustota (=denzita) pro vyjádření stupně zčernání
1
= logna hodnotě log expozice H
Senzitometrická křivka – závislostD
denzity
τ
H = E.t
102
Senzitometrická křivka
– závislost denzity na log expozice
103
Senzitometrická křivka = závislost mezi množstvím světla a stupněm zčernání
Gradace senzitometrické křivky = směrnice přímkové části
∆D
G=
= tgα
∆ log H
104
Citlivost filmového materiálu:
Ú
Deutsche Industrie Norm – DIN

American Standard Association – ASA
• Citlivost roste s velikostí zrn
rozlišovací schopnost = velikost prostorového detailu – RS klesá s rostoucí
velikostí zrn
kontrast – vyjádření kvality materiálu
τ max
K=
τ min
105
Základní vlastnost = změna elektrických vlastností (vodivosti) po
dopadu zářivé energie
Předaná energie 1 fotonu,
kde h je Planckova konst.
c rychlost světla
λ vlnová délka, ν frekvence
c
Q = h. = h.ν
λ
106
Celková předaná energie
Φ = N.Q,
kde N je počet fotonů
Dělení detektorů: podle způsobu reakce na:
tepelné – absorpcí energie se zvýší teplota
fotonové – změna vodivosti
107
Funkce tepelného detektoru nezávisí na vlnové délce

Funkce fotonového detektoru závisí na vlnové délce – reakce roste
až do určité hodnoty λ (=bod zvratu) na vyšší λ už nereaguje
108

Si a Ge mají bod zvratu na 1.1 µm

Pro IR delší PbS do (2.9 µm), InAs (do3.2 µm)

Pro IR 8µm – 12 µm měření vyvinuty trojné sloučeniny – telurid rtuti
a kadmia (HgCdTe) aj.

V IR – i záření vlastního detektoru a jeho blízkosti – nutné chladit
(teplota suchého ledu 195 K)
109
Spektrální citlivost - vztah mezi velikostí výstupního signálu a vlnovou
délkou
Časová konstanta – rychlost reakce detektoru na dopad. záření fotonové rychlejší – mikrosekundy, ns, - určuje frekvenci záznamu
změny zářivého toku a odečítání výstupních hodnot
110
Časová nezávislost odezvy – při konstantním zářivém toku klesá
hodnota výstupního signálu – proto se přidává přerušovač, který v
pravidelných intervalech dopadající záření přerušuje
- na změny v tomto intervalu se nebere ohled a výsledkem je průměrná
hodnota napětí
111
Přerušovač
1)Lze jím celkově
vylepšit kvalitu
měření

2) Používá se
ke kalibraci
112
Detekční schopnost - měřit nízké hodnoty zářivého toku – vliv šumu
detektoru = signály s náhodnou amplitudou a frekvencí, které
vznikají v detektoru

Šum detektoru určuje minimální měřitelný tok záření

Velikost šumu detektoru je nepřímo úměrná kvalitě detektoru
113

Pro porovnání šumu dvou detektorů je nutno znát:
• vlnovou délku
• modulační frekvenci přerušovače
• plochu detektoru nebo jeho teplotu
• šířku frekvenčního pásma elektroniky
114

Materiál pro detektory:
Ve spektrálním pásmu 0.5 – 1.1 µm: křemíkové fotodiody + jednoduché filtry
Ve spektrálním pásmu do 1.7 µm:germaniové fotodiody
Ve spektrálním pásmu IR –
1 – 3 µm: InAs
1 – 5 µm: InSb (antimonid india)
daleké IR: CdHgTe (telurid rtuti a kadmia), PbSnTe
115
Velikost odezvy v rozsahu měřených hodnot (ΦN, Φmax ) nemusí být
konstantní
Ú
Tento vztah je udáván funkčním předpisem, nebo tabulkou
numerických hodnot

Kalibrační vztah je závislost Φ na V a může být funkcí vlnové délky
116
Kalibrace se provádí v průběhu měření
Ú
Způsoby jsou různé
• U měření odraženého záření (V a blízké IR) se jedná o porovnání se
standardem
• Skutečná kalibrace pouze u TIR
Vnitřní kalibrace – standardní zdroj uvnitř spektroradiometru – ozáření
detektoru, když se neměří zemský povrch – přímé ozáření nebo
procházející celým optickým systémem
117

V pásmu V záření problém určení přesných hodnot absolutní
zářivosti a geometrii kalibračního zdroje – proto se měří jen v
relativních jednotkách

U družicových přístrojů se ke kalibraci používá sluneční záření – v
kosmu je stálé

Je-li známa teplota –lze zjistit emisivitu pro danou λ
118

Pozemní kalibrace – před použitím na družici - zjišťuje
se vnitřní kalibrace systému – obtížná úloha z hlediska
vhodného zdroje
Pro kalibraci družicového spektroradiometru – srovnávací
pozemní měření – kde je
nutno zachovat shodu:
• Časovou , zorného pole, směru pozorování, vlnového rozsahu
A je nutno vzít v úvahu vliv atmosféry
119
Srovnávací pozemní měření – lze použít i
pro kalibraci :
• prostorové rozlišovací schopnosti
• spektrální čistoty radiometru
120
Vytvořit obrazová data – nutno přejít od měření v jednom směru
(trasový radiometr)
 k plošnému = dvousměrnému měření
Dvousměrné měření – ve směru letu a napříč – většinou kolmo, někdy
po části kružnice

Tento způsob je nazýván skenování = řádkování – měřená data
uspořádána do stejného prostorového uspořádání jako při měření vzniká obraz
121
Z jednoho cyklu měření – jeden řádek
Z jednoho měření – 1 bod = 1pixel = obrazový element
Přístroje provádějící takováto měření = řádkující = zobrazující
radiometry = skenery
2 druhy skenerů –
• mechanický,
• elektronický
122
Mechanický skener – pro posun zorného pole radiometru – používá pohyblivé
zrcadlo, kterým pohybuje mechanický systém

Zrcadlo a mechanický systém = skenovací jednotka skeneru –
• je-li před objektivem = předmětový skener
• je-li za objektivem = obrazový skener
123

Obrazový skener – vyžaduje velký vstupní úhel objektivu a velké zorné pole
a dobrou optiku u krajů – obtížné

Předmětový skener – vytváří obraz vždy na optické ose objektivu – je proto
třeba korigovat jen sférickou vadu a chromatickou aberaci objektivu –
skenovací jednotka přenáší pouze paprsek s malou rozbíhavostí
124
Zrcadlo a mechanický
systém = před objektivem
= předmětový skener
za objektivem =
obrazový skener
obrazový skener
předmětový skener
125

Geometrie měření mechanickým skenerem
Pro případ lineárního skeneru s kolmými řádky
x – směr podél řádky
y – směr podél letu
Předpoklad: měřený povrch rovný, pohyb nosiče rovnoběžně s povrchem Země
V – rychlost nosiče
h – výška nosiče
126

Celkové zorné pole < - θ 0 ,+θ 0 > = 2 θ 0

Délka vymezená celkovým zorným polem = šířka záběru:
L = 2h.tg θ 0

Plocha měřená za časovou jednotku = snímací kapacita skeneru
2
(km /s):
M=v.L
127
128
MSS (Landsat)
Mechanický skener:
6 detektorů pro každé
pásmo (celkem 24 pro 4
pásma)
Filtry
Oscilující zrcátko
129

Velikost pixelu = určován OZP = okamžitým zorným polem (IFOV =
)
instantaneous field of view
x = h.tg θ
pro velké h a malé β y:
h
h
dx =
.dθ =
βx
2v obou směrech
2
Je-li OZP
stejný,
platí:
cos θ
cos θ
h
∆y =
.β y
cosθ
∆ y = ∆ x.cos θ
130
Problémy:
1.
2.
Při skenování s velkými úhly θ se protahuje tvar pixelu podél řádky
Pro úhly θ > 45°:
Data:
zaznamenána pro úhly θ
v ohniskové vzdálenosti f,
ale
zobrazena na rovinu
131
Chyba vzniklá pro velké úhly je tedy:

OA´−OA = f .(θ − tgθ )
Výsledkem chyby:
• ještě větší smrštění krajů řádek
• Přímkové objekty šikmé ke směru řádek - zakřiveny
132
3. Vliv zakřivení Země – u meteorologických družic – ještě větší
srážka u krajů
133
134
4. Poziční chyba způsobená nerovností terénu
Směr k detektoru
θ
∆x = ∆h.tgθ
∆h
7. 5. od 13.45
chyba ∆x
135
r
5. Poziční chyba vzniklá pohybem nosiče v průběhu T = doby
potřebné k pořízení řádky o délce L – velikost posunu ve směru letu:
x – poloha bodu v řádce,
v – rychlost letu
x.v.Tr
∆y =
L
136
6. Úhyb v důsledku otáčení Země
7. Nestabilita nosiče – sledování přesné polohy pomocí gyroskopů a
GPS
137
Podmínky návaznosti při skenování
tp - doba, za kterou se OZP skeneru posune o jeden pixel
Tr doba poří zení jedné řádky
Tr .β x
tp =
2.θ 0

frekvence odečí tání elektroniky

2θ 0
1
fe = =
t p Tr .β x
138
Podmínka návaznosti řádků
∆y = v.T
s
Je závislá na
rychlosti nosiče v a
době skenovacího cyklu Ts, která je Tr a doba kalibrace a doba, kdy
se neměří (zpětný chod zrcátka)
139
Elektronický skener = stírací skener
Místo mechanického skenerového mechanismu je vytvořeno řádkové/
maticové pole detektorů - ty jsou umístěny v ohnisku optiky – každý
detektor registruje záření z plochy 1 pixelu –
v zorném poli skeneru neustále celá řádka, která je kolmá na směr
letu
140
141
Velikost pixelu – podle předchozího obrázku:
d
∆x = h.
L = n.∆ x, kdef n je počet detektorů
Ú
Šířka záběru

Podmínka návaznosti pixelů splněna

Podmínka návaznosti řádků – jako u mechanického skeneru – Ts je
elektronickou záležitostí
142

Měření elektronickým skenerem:
Přenos velikosti náboje z detektoru do paměťového registru
Paměťové registry jsou propojeny a tvoří sériové transportní řady
Na výstupu se tvoří signál další obrazové řady – hodnoty z
paměťových registrů sériově přenášeny přes předzesilovač jako
napěťové signály
143

Délka expozice – několik milisekund
144

Rozměry detektoru - µm
• Několik set až desítky tisíc čidel=pixelů v řádku
• Velikost CCD – několik cm,
• hmotnost několik g
145
Výhody elektronických skenerů –
• jednodušší konstrukce
• lepší prostorová rozlišovací schopnost
• větší radiační rozlišovací schopnost
• vyloučení překrytu pixelů v řádce – u maticového uspořádání – i
mezi řádky
Nevýhody: nutnost kalibrace každého pixelu
146
Na výstupu z detektoru – napěťové signály

U leteckých nosičů – záznam na magnetické medium –
zpracovávaný ne letadle

U družicových nosičů – přenos do přijímací stanice
147
Jednotlivé části systému přenosu:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
vícestupňový předzesilovač detektoru
kalibrační elektronika
směšovač měřeného a kalibračního signálu
vysílač – při přímém vysílání (buď)
záznamové médium
vysílač – při měření mimo dosah
přijímací stanice (nebo)
kontrolní jednotka
148
Předzesilovač
Ú
– slabý výstupní signál je zesílen a upraven do analogové/digitální podoby
• U analogového signálu – amplituda odpovídá vstupnímu signálu –
nepřesnosti a kvalita signálu se snižuje
• U digitálního záznamu – přeměna napěťového pulsu v analogo/digitálním
převodníku (A/D převodník) – vyšší kvalita
149
Při měření jsou do záznamu přidávána kalibrační data pro korekci
dat

Kvalita zaznamenaných dat závisí na kvalitě záznamového zařízení
–
• je tedy potřebná vysoká hustota záznamu a celková kapacita
150
Letecké nosiče –
Lidská posádka – kontrola
Pohyb letadla – zdroj chyb – rotační pohyby kolem 3 hlavních os, snos
letadla větrem, nepřesnost udržení výškové hladiny
neustále se zvyšuje kvalita kontroly letu
atmosférou omezené možnosti letu
151
U leteckých nosičů:

Větší skenovací úhly – chyby při krajích snímků

Malé výšky letu – problémy v horských terénech – výška letu se má měnit v
rozsahu 10 %

Stereoskopické využití – pouze u stranového překryvu a ne podélného – při
dvou sousedních náletech se změní měřítko obrazu – i velký časový krok
(někdy)
152
Družicové nosiče =
ideální nosiče – to je známo od začátku existence DPZ

1) Velká výška
• Malé zorné pole
• Větší plocha měřeného území – až tisíce km

2 ) opakovatelnost měření – časová rozlišovací schopnost – dny - až minuty
153

možnost zajistit stejné podmínky osvětlení Sluncem
• = stejný úhel Slunce nad místním obzorem – rotace dráhy družice =
úhlové rychlosti pohybu Země –slunečně synchronní dráhy

geostacionární dráha- neustále nad stejným místem na zemském povrchu –
vysoká výška – 36 000 km – družice se pohybuje v rovině zemského
rovníku – velká část zeměkoule ve zkreslení

Konec ZP – 12.5. 2008
154

3) možnost měření v reálném čase – data měřená skenerem jsou přenášena
radiovou cestou do pozemní přijímací stanice, která je v dosahu – řada
přijímacích stanic – každá družice má své

Pokud družice není v dosahu – používají se - spojové družice, které jsou na
na geostacionární dráze
155
156

Družice jsou stabilizovány –vyšší kvalita než u leteckých nosičů odchylky od
požadované polohy minimální

Tyto odchylky jsou registrovány

Družice jsou vybaveny aktivním motorickým systémem na korekci polohy

Nejsou tu rušivé vlivy atmosféry
157
Životnost družic:

Dána pohonnými hmotami v motorickém systému

Spolehlivostí elektronických systémů

Spolehlivostí měřící aparatury
158
159

Etapa, kdy je z naměřených dat získána informace

Zpracování je obtížný proces, nemusí představovat vždy stejný
postup řešení

Jsou zpracovávány různé typy dat DPZ pro různé účely
160
Jednoznačná formulace úlohy – musí odpovídat možnostem dat
Kvalita dat je dána:
• technickými parametry měření
• geometrickým uspořádáním měření
• stavem atmosféry
• intenzitou zdroje měřeného záření
161
Naměřená radiometrická veličina f(x,y)
f je funkcí λ , času t, polarizace p

Měření probíhá pro
• L vlnových délek
• T časových okamžiků
• P polarizačních rovin
Celkem bude změřeno M = L.T.P hodnot v pixelu
162

Poloha měřeného pixelu dána
• pravoúhlými souřadnicemi(x,y) nebo
• zeměpisnými souřadnicemi (ϕ,λ)
0<x<X
0<y<Y,
kde X a Y jsou rozměry měřeného území
163

Funkce radiační veličiny –
• je nezáporná, konečná veličina
• pro každou hodnotu platí
0 ≤ f m ( x, y ) ≤ DH m
• fm má přesnou lokalizaci, lze ji prezentovat v grafické podobě, je to
obrazová funkce
164

Celý naměřený soubor = obraz

Vizualizace = převod naměřených dat do obrazové podoby – zobrazení DH
(digitálních hodnot) formou pixelů zobrazených ve stupních šedi/v barvách

Je-li m >1 – víceobraz = obraz tvořený větším počtem pásem
165



Je-li L > 1 multispektrální obraz
Je-li P > 1 multipolarizační obraz
Je-li T > 1 multitemporální obraz
166
DPZ řeší vztah mezi
naměřenou radiační veličinou (zářivý tok, zář, intenzita záření,..) na
nosiči a druhovými a stavovými parametry látek, které se nacházejí v
oblasti měření

2 typy úloh – přímá a nepřímá
167

Přímá úloha:
Nechť jsou v daném místě známy všechny vnitřní parametry měření
s(x,y) a všechny charakteristiky dopadajícího záření. Úkolem je určit
radiační veličiny f(x,y) popisující záření daného místa
168

Obrácená úloha
Za předpokladu známých hodnot radiační veličiny a známých
charakteristik dopadajícího záření je úkolem nalézt soubor
druhových a stavových parametrů
V praxi se řeší tato úloha !!!!!!!!!!!!!
169
Pro řešení je nutno nalézt vztah mezi radiační veličinou a druhovými a
stavovými parametry
f(x,y) = A[s(x,z)]
A je přenosová matice
170

Nelze popsat všechny možnosti druhových a stavových parametrů

Je vyhledáván vztah mezi vybranými parametry a radiačními
hodnotami v konkrétním případě

Zobecnění je problém – časová proměnlivost atmosféry i stavových
parametrů
171

Fotogrammetrické zpracování

Speciální zařízení pro DPZ – denzitometr, překreslovač, směšovací
projektor

Vizuální interpretace
172

Maticové uspořádání digitálních hodnot
Kódování – vychází z definice informace:
M = SE
M – celkový počet stavů
S – počet možných stavů jednoho prvku (2= ANO/NE,
VODIČ/NEVODIČ)
E – počet prvků (př. 8 pro 8bitová data)
M= 28 = 256
173

Jednotka informace = množství informace potřebné k zapsání 2
různých stavů 1 pixelu
2
log M=E.log2S je množství informace v bitech
1 byte = 8 bitů
Obrazová funkce často 8bitová hodnota:
M = 256, S = 2, pak E = 8
174
Kódování i jiná:
 VHR data (data s velmi vysokým rozlišením – 11 bitů
 Radarová data – 16 bitů
 MSS – 6 bitů
175
Histogram- sloupcový graf vyjadřující četnost DH obrazového souboru
četnost
0
255
DH
176
Digitalizace = převod analogového signálu do digitální podoby – rastrové
struktury:

2 úlohy
• určit periodu odečtu signálu
• Určit DH – rozdělením do jednotlivých úrovní kvantování, které jsou
převedeny do vybraného kódování (daného radiometrickou rozlišovací
schopností)
177
kvantování
í
vzorkován
178

Systém uložení digitálních obrazových dat:



1. Pásmo – hodnoty A
2. pásmo – hodnoty B
3. pásmo – hodnoty C
Systém BSQ (band sequentional) AAAA…BBB….CCCCC
Systém BIL (band interleaving by line) m.Am.Bm.C (m je počet
sloupců)
Systém BIP (band interleaving by pixel) ABCABC
179
7.5. ve 13:45
180
4 základní úlohy:
Rektifikace a restaurace obrazu
Zvýraznění obrazu
Klasifikace
Postklasifikační úpravy
181
Rektifikace
– slouží pro převedení do souřadnicového systému
naměřená data – nutno opravit poziční chyby vzniklé ze:
změny výšky nosiče
polohy nosiče, jeho rychlosti
zakřivení Země
182
Různé úrovně rektifikace:
-
Žádná
Určení přesné lokalizace 1 bodu obrazu
Určení 4 rohových bodů
Geometrická transformace ve 2D
Ortogonální transformace
183

Geometrická transformace ve 2D:
K dispozici jsou
1)
Obrazová data bez souřadnicového systému
Mapový podklad (např. vektorová data)
Princip – najít odpovídající si páry vlícovacích bodů pro určení
transformačních rovnic
2)
184

x,y – mapové souřadnice
X,Y – souřadnice nekorigovaného obrazu
X=f1(x,y)
Y=f2(x,y)


f1(x,y), f2(x,y) – transformační rovnice – polynomy různého řádu
185

Polynom 1. řádu:
• posunutí,
• pootočení,
• změna měřítka – minimálně 3 páry vlícovacích bodů
X = a1 x + b 1 y + c 1
Y = a2 x + b2 y + c2
186
1.
Je nutno definovat výstupní matici korigovaného obrazu
2.
Je nutno určit digitální hodnoty v pixelech v korigovaném obrazu
187
188

Způsob výpočtu nových DH v pixelech:
• metodou nejbližšího souseda – převzatá hodnota
• metodou bilineární transformace
f =
A. f (a) + B. f (b) + C. f (b) + D. f (b)
f (a ) + 3. f (b)
• kde a- DH nejbližšího pixelu
•
b – DH tří nejbližších pixelů
•
A, B, C, D váhové funkce podle vzdálenosti
189
• Metoda kubické konvoluce – do výpočtu vstupuje 16 nejbližších
pixelů
190
Restaurace obrazu = oprava radiometrických hodnot
Oprava chyb vyplývající
z kalibrace přístrojů
ze změny ozáření v různém ročním období, v různém okamžiku dne
z geometrie letu – změna v úhlu ozáření v jedné řádce
ze stavu atmosféry
191
Zvýraznění obrazu
= vylepšení pro nalezení co největšího množství informací obsažených
v datech
důležité, protože citlivost zraku je menší než rozsah většiny měřených
dat
Zvýraznění pro 1 pásmo
Zvýraznění pomocí více pásem
192
I.
Zvýraznění pro 1 pásmo
A. Metody bodového zvýraznění
= metody neuvažující hodnoty v okolí pixelů
1. roztažení histogramu
– lineární,
- nelineární
193
194
2. Barevné zvýraznění

–při prohlížení pásem ve stupních šedi

rozlišovací schopnost lidského oka je cca 30 stupňů šedi,
barvách lidské oko rozpozná cca 10 x více
v
195

Prostor barevného vnímání
B = jas
bílá
zelená
H = odstín
červená
S = sytost
Jednotlivé DH
– zobrazeny paletou barev= pseudobarvy
modrá
196
B. Zvýraznění pomocí více pásem
zobrazení dat metodou barevné syntézy – většinou pomocí 3 složek obrazu =
tří pásem –
každé z nich vloženo do jedné z barevných os – R, G, B
• Vzniká obraz ve :
Ú skutečných barvách, tj. barvy v obraze odpovídají skutečnosti
 nepravých, falešných barvách
197
I.
Zvýraznění pro 1 pásmo
B. Lokální zvýraznění
Filtrace obrazu – metoda tzv. lokálního zvýraznění, tj. zvýraznění, které je
provedeno postupně pro každou hodnotu obrazového souboru na
základě jeho DH a DH pixelů v jeho okolí

Okolí je definováno kernelem = pohybujícím se oknem= maskou
198

Kernel:
1 1 1
1 2 1
1 1 1
12 13 12 11 11 12 .. .. .. .. .. ..
12 12 13 11 11 12 .. .. .. .. .. ..
13 12 13 13 12 12 .. .. .. .. .. ..
(1.12+1.13+ …).1/9= NH (nová hodnota)
199

Účel filtrace:
1. Potlačit malé rozdíly mezi DH – a zvýraznit velké rozdíly vysokofrekvenční filtry – zvýraznění hran a linií
tj. vyhladit obraz – nízkofrekvenční filtry – průměrový (všechny hodnoty v
kernelu = 1)
200
II. Zvýraznění pomocí více pásem
Dělení obrazu obrazem
– pomocí poměru 2 pásem lze např.
1.
•
•
odstranit vliv ozáření a stínu,
rozpoznat zelenou zdravou vegetaci v poměru IR a R pásem
201
2) Vegetační indexy
– charakterizují nárůst odrazivosti mezi R a NIR pásmem (near infra red)
– nejčastěji používaný – NDVI (normovaný rozdílový vegetační index) (nově
vypočtený kanál):
NDVI = (NIR – R)/(NIR + R),
kde IR infračervené pásmo, R červené
202
3) transformace do jiného barevného systému – IHS – intenzity-huesaturation
203
204
Klasifikace
Metoda, kdy každému pixelu je přiřazena příslušnost ke třídě (souboru vnitřních
parametrů)

Je nutno stanovit klasifikační pravidla – v závislosti radiačních hodnot na
druhových a stavových parametrech

Příznak = vlastnost, kterou je možné odlišit danou třídu od ostatních ploch –
může být obsažena v jednom nebo více pásmech
205
Příznakový prostor = složky obrazových dat (= kanály), které slouží pro
sestavení klasifikačního pravidla
Druhy příznaků:
spektrální – vyjadřují odrazivé nebo vyzařovací vlastnosti zkoumaného
povrchu
prostorové – jsou dány prostorovou homogenitou objektu, což určuje jeho
hranici, nebo texturou objektu
časové – založeny na změnách třídy v čase
206
Druhy klasifikací:

Klasifikace:
• pixel-po-pixelu nebo po segmentech
 řízená
 neřízená
 hybridní
 neuronové sítě
• jiné metody – texturální klasifikace
207

Řízená klasifikace:
• Metoda, kdy je vybrána část obrazových dat – vzorových ploch pro
jednotlivé třídy = je připravena trénovací množina
• Trénovací množina je složena z trénovacích ploch tříd
• Trénovací množinu je nutno zkontrolovat, aby vyjadřovala příznaky, tj.
vlastnosti, jimiž se od sebe třídy odlišují
208
Kontrola výběru trénovací množiny:
• 1) kontrola histogramů –
 histogram každé třídy musí mít přibližně tvar Gaussova rozdělení
 poloha histogramů by se pro jednotlivá pásma měla lišit
• 2) kontrola rozptylogramů – pro rozpoznání vzájemné oddělitelnosti tříd
209

Kontrola histogramů
210
Kontrola rozptylogramů
211

Druhy klasifikátorů: klasifikátor
• minimální vzdálenosti – pixel zařazen do třídy, k jejímuž těžišti je jeho DH
nejblíž
• rovnoběžnostěnů (parallelpiped) – trénovací množina vymezuje
prostorové rovnoběžnostěny, pokud pixel má hodnoty takové, že se
vyskytuje v jednom – je do této třídy zařazen
212

Klasifikátor maximální pravděpodobnosti –

Hodnotí se rozptyl hodnot, korelace a kovariance

vypočte se pravděpodobnost, že hodnota pixelu se vyskytuje v rámci
rozdělení jednotlivých tříd,
• předpokládá se, že pixely v trénovacích plochách třídy mají normální
rozdělení
213

Klasifikátor maximální pravděpodobnosti
214

Bayesovský klasifikátor
• Rozšířený klasifikátor maximální pravděpodobnosti – lze vážit příslušnost
pixelu k určité třídě podle různých hledisek – udáním apriori
pravděpodobnosti
 Tato pravděpodobnost může odpovídat pravděpodobnému výskytu
dané třídy v obraze
 Nebo může brát v úvahu důsledky chyby klasifikace
215

Bayesovský klasifikátor
• Úkolem je zjistit, jaká je pravděpodobnost P1, že daný pixel náleží k
určité třídě, má-li určitou DH
• Z trénovacích dat lze zjistit pouze pravděpodobnost P2, s jakou bude mít
pixel tuto DH, za předpokladu, že se jedná o danou třídu
• Podle Bayesova zákona lze P1 vypočítat, je-li předem stanovena P2
216
Neřízená klasifikace

Založena na rozdělení obrazu do shluků podle DH v pixelech
pomocí shlukové analýzy

Výsledkem jsou shluky – třídy, kterým je nutno dodat tématický
obsah
217

Princip shlukové analýzy:
• Definování přibližného počtu výsledných shluků
• Vygenerování počátečních hodnot (centroidů = těžišť pro shluky)
• Přiřazení pixelů do shluků, k niž jsou jejich hodnoty
•
•
•
•
v
multispektrálním prostoru nejblíže
Výpočet nového těžiště pro shluky
Opakování předchozích 2 kroků dokud nejsou zařazeny všechny pixely
Určení významu shluků
Určení výsledných tříd
218
Klasifikátory neřízené klasifikace:
K-means (K-průměrový)

– předem určen počet shluků a počet iterací, může být zadána úvodní
poloha těžišť shluků
zatřídění pixelu do shluku – zjištění nejmenší vzdálenosti pixelu ke
shlukům
219
ISODATA
– vylepšený předchozí klasifikátor
• Může dojít k rozdělení shluku, je-li překročena heterogenita shluku
(vyjádřená směrodatnou odchylkou, která je porovnána s násobkem
počáteční hodnoty směr. odchylky)
• Může dojít ke sloučení dvou shluků, je-li vzdálenost těžišť menší než
předem zadaná hodnota
• Může dojít ke zrušení jednoho shluku a zatřídění pixelů do ostatních
shluků, je-li jeho počet pixelů menší než zadaná hodnota
220
Hybridní klasifikace
• Využívají výsledek neřízené klasifikace jako trénovací plochy do
řízené
• Někdy jsou výsledky řízené klasifikace použity pro neřízenou
klasifikaci
221
Po vytvoření klasifikace –
je nutno posoudit přesnost klasifikace:
-
pro celý obrazový soubor – nereálné – výjimečně pro experimentální
měření
-
pro testovací plochy – plochy, které nebyly použity pro trénovací
plochy
222
postklasifikační úpravy
Úprava výsledného obrazového souboru –
většinou odstranění neklasifikovaných pixelů – pomocí filtrace
– pozor na použité filtry:
filtr majoritní – neklasifikovaný pixel získá novou hodnotu jako hodnotu
pixelu,který se vyskytuje v kernelu nejčastěji
223
1.část
224

Meteorologické družice – nejstarší již zač. 60. let –
• na geostacionárních drahách – 36 000 km
• na polárních drahách – výšky cca 900 km

Družice pro DPZ –
• speciální pro DPZ
• pilotované kosmické lety
• meteorologické družice
225
Pasivní

– měření odraženého nebo emitovaného záření:
• analogové, fotografické
• fototelevizní
• televizní
• skenující radiometry, digitální komory
226
Aktivní
– systémy s vlastními zdroji elektromagnetického záření vysílaného k
zemskému povrchu
• radarové zobrazující systémy
• lidary
• altimetry
• skaterometry
227
Analogová, fotografická zařízení
• Vysoká prostorová rozlišovací schopnost
• Problémem radiometrická kvalita – závisející na kvalitě filmu
• Panchromatické, barevné a IR snímky – kamery LFC, RMK A (USA),
MSK-4, MK-4, KATE, KVR 1000, KFA 1000
• Využíváno při špionáži – družice s označením Kosmos (Rusko ) a
orbitální stanice – Corona (USA)
228
Televizní systémy analogové
• Hned na začátku v 60. letech – nízká RS (3 km)
- RBV (Return Beam Vidicon) kamery – i na družicích Landsat 1,2 – 3
pásma – území 185 x 185 km, RS 79 m
• 4 rámové značky a 9x9 mřížkových bodů
• Na Landsatu 3 – 2 RBV kamery Pan – každá 183 x 98 km s 13 km
překrytem
229
Televizní systémy digitální
• Systémy obsahující CCD (Coupled Charged Device) – záznamy
převáděny na analogový videosignál a nahrávají se na videomagnetofon
nebo přímo vysílají
• Pokud jsou zaznamenány přímo v digitální podobě, jsou to elektronické
skenery
230
Fototelevizní systémy
• využívány jen krátkodobě – snímky byly okamžitě vyvolány a
pomocí televizní kamery a přenosové techniky data dopravena
na Zem
231
232
Příklady družic:
• USA – GOES, GOES West, GOES East, G.Next
• ESA – METEOSAT, MOP
• Rusko – GOMS, Meteor and sea-surface temperatures, humidity,
radiation, sea ice conditions, snow-cover, and clouds
• Japonsko- GMS (1977), INSAT, Multi-Functional Transport Satellite-1R
(MTSAT-1R) vypuštěn 26. února 2005
233
Skenující radiometry
• geostacionární družice – jeden oběh Země na kruhové rovníkové dráze =
1 den
Meteosat – 3 pásma – V+IR, tepelné a pásmo absorpce vodních par –
Ú (5000x5000 pixelů u jednoho pásma, 2500x2500 pixelů u dvou pásem)
 Data měřena pomocí otáčení družice kolem své osy (100ot/min) – 1
pixel se odečte za 6 µs/12 µs
234

Rozměry:
• Průměr družice – 2.1m,
• výška 3.2 m,
• hmotnost 320 kg

Pásma
• 0.5 – 0.9 µm - V a NIR, RS = 2.5 km
• 5.7 – 7.1 µm - stř. IR, RS = 5.0 km pásmo vodních par
• 10.5 – 12.5 µm - TIR, RS = 5 km
RS=rozlišovací schopnost
235

Produkty z dat Meteosatu:
• Pole větru – CMW (Cloud motion winds) – mapa průměrné rychlosti větru
za uplynulých 60 minut – vytvářen ze 3 snímků 4 x denně
• Teplota oceánu – SST (Sea Surface Temperature) – radiace emitovaná z
povrchu na vlnové délce 11 µm je po atmosférické korekci úměrná
teplotě daného povrchu – 2 x denně
• Tady je konec – 2.1.
236
• Vlhkost v horní troposféře UTH (Upper Tropospheric Humidity)
• Index konvektivních srážek – PI (Precipitation index) je odhadem sumy
srážek pro periodu 5 dní – čím chladnější je horní vrstva oblačnosti, tím
pravděpodobnější je výskyt srážek z této oblačnosti
• Analýza oblačnosti – CA (Cloud Analysis) – sestavována 4 x denně až
pro 3 druhy oblačnosti
237
• Výška horní hranice oblačnosti – CTH (Cloud Top Height) – je vytvářen z
TIR – pro krok 1500 m ve vrstvě 3 – 12 km
• Podpůrná data – CDS (Climate Data Set) obsahuje data z analýz
histogramu, uvádí hodnoty korekcí IR pásma – generován 8 x denně
238
• Výpočet albeda
A=0.0041.V/cos α,
 kde V hodnota pixelu ve viditelném pásmu
 A albedo
 α - zenitový úhel Slunce
• Výpočet radiační teploty
 R = (IR – IRSPC). IRCAL
 R je radiační teplota
 IR hodnota pixelu v IR pásmu
 IRSPC, IRCAL – kalibrační konstanty (internet)
239

Použití
– krátkodobé předpovědi počasí (synoptická meteorologie)
– teplota povrchu oceánu,
- obsah vodních par, množství srážek, parametry oblačnosti
varovné systémy pro extrémní meteorologické a hydrologické jevy
-
240

Data přijímána ve stále stejné geometrické podobě –
• azimutální projekce v normální poloze ve vzdálenosti geostacionární dráhy –
jediný nezkreslený pixel v nadiru
241
Čína :
• Perigeum: 35813 km
Apogeum: 35854 km
Inclinace: 3°
doba obletu: 1438.5 min
vypuštěna: 2000-06-25
Source: People's Republic of China (PRC)
• Comments: Skenující radiometr, a sledování oblačnosti, vodní výpar pro
sledování počasí
• viditelné a IR vlnové délky – obrazová data každou hodinu
242
243
délka mise 5 let, minimum
rozměry:
Ú hlavní část 2 metrová krychle (7 foot)
 Užitná délka 27 metrů (88 feet)
hmotnost 2100 kg (4600 lb)
výška geosynchronní dráhy 36,000 km (22,000 mi)
poloha
 zeměpisná délka 75W a 135W
 zeměpisná šířka – rovníková s 0.5°
244










IMAGER CHANNELS AND PRODUCTS
CHANNEL
1
2*
WAVELENGTH (um) 0.65
3.9
PRODUCT Clouds
x
x
Water Vapor*
Surface Temp.
o
Winds
x
Albedo + IR Flux
x
Fires + Smoke
x
x
3*
6.7
x
x
x
x
o
4
11
x
x
o
x
x
o
5*
12
x
x
o
o
x primární pásmo
o sekundární pásmo
245
Sea Surface Temperature (SST)
246
http://goes.gsfc.nasa.gov/

GOES-East (12)

GOES-West (11)
247
248
249
250
Družice NOAA
Výška 833 km,
doba obletu 102 minut,
14 obletů za den
Multispektrální radiometr AVHRR mechano-optický
šířka záběru 2400 km – jedno území měřeno 2 x za 24 hod týmž skenerem
251
252
Pásma AVHRR (advanced very high resolution radiometer)–
rozlišovací schopnost (RS) 1.1 km
V
IR
TIR
TIR
TIR
0.55 – 0.68 µm
0.725 – 1.1 µm
3.55 – 3.92 µm
10.50 – 11.30 µm
11.50 – 12.50 µm
253
Použití:
pro meteorologické aplikace - určení oblačnosti – V a IR
pro aplikace v životním prostředí – určení NDVI – množství zelené vegetace
– vytváří se za 10 dní –(bere se maximum, předpoklad, že alespoň jednou
za dní nebyla oblačnost)
254
Pásma 3 – 5: zjišťování
• teploty horní vrstvy oblačnosti,
• teplota povrchu oceánu,
• mapování vulkánů a jejich aktivity
255

Další zařízení = TOVS (Tiros Operational Vertical Sounder) tvořený 3
přístroji :
• HIRS/2 – High Resolution IR Sounder 20 kanálů mechanický skener RS
17.4 km – šířka záběru 2240 km
• 1.-5.: 14.95 – 13.97 µm - teplotní profily, absorpce CO2
• 6.-7.: 13.64 – 13.35 µm - oblačnost
• 8.: 11.11 µm – teplota povrchu
• 9.: 9.71 µm – ozón
• 10. - 12.: 8.16 – 6.72 µm – obsah vodních par, mraků typu cirrus
• 13. – 17.: 4.57-4.24 µm – teplota, absorpce CO2
• 18. – 20.: 4.0 –0.69 µm - oblačnost
256
• SSU (Stratospheric Sounding Unit) –krokový skenující IR spektrometr v
pásmu absorpce CO (15 µm ) pro určování teploty ve výškách 25 – 50
km, RS 147.3 km
• MSU (Microwave Sounding Unit) – 4 pásma – měření teploty – v
absorpčním pásmu O2 (5.5 mm), RS 109 km
Ú Data přenášena digitálně přenosem HRPT (High Resolution Picture
Transmission)
 Data přenášena APT přenosem – pouze 2 pásma s RS 4 km
257
Data kódována do10 bitů
Data v podobě
• LAC (Local Area Coverage),
• GAC (Global Area Coverage - méně podrobná než LAC)

Z družic NOAA – sledování globálních změn
258

Původní název ERTS (Earth Resource Technology Satellite)

Slunečně synchronní dráha _
• výška 915 km u Landsat 1, 2, 3 – periodicita stejného přeletu 16 dní,
• výška 705 km – Landsat 4 – periodicita 18 dní
259
MSS (Multispectral Scanner)
•
4 spektrální pásma, šířka záběru 185 km, radiometrické rozlišení 6
bitů, RS 80 m
1.
4.pásmo: 0.5 – 0.6 µm - zelené – pro vodní objekty, tvary dna,
rozsah sněhové pokrývky
5.pásmo: 0.6 – 0.7 µm - červené – vodní objekty, půda,
komunikace, vegetace (spolu s IR)
6.pásmo: 0.7 – 0.8 µm - blízké IR – odlišení vody, aplikace
s vegetací a geologii
7. pásmo: 0.8 – 1.1 µm - blízké IR aplikace jako 6. pásmo
2.
3.
4.
260

Skener TM (Thematic Mapper) –příčné skenování
• Od Landsatu 4 - RS 30 m, u TIR 120 m
 1 pásmo.: 0.45 – 0.52 µm - modré – malý kontrast, vliv rozptylu v atmosféře– k
pobřežnímu mapování, identifikace antropogenních útvarů

 2. pásmo :0.52 – 06 µm - zelené - vliv rozptylu v atmosféře atmosférického
zákalu – mapování výskytu zelené vegetace
 3. pásmo : 0.63 – 0.69 µm – červené - průběh komunikací, ploch bez vegetace
a antropogenních útvarů – spolu s IR odlišení zelené vegetace
261
 4. pásmo : 0.76 – 0.90 µm - blízké IR – pro spektrální vegetační indexy
 5. pásmo : 1.55 – 1.75 µm - stř.IR – vegetační studie, vlhkost půdy – odlišení
sněhové pokrývky od mraků
 6. pásmo : 10.4 – 12.5 µm - TIR – záznam teplotního vyzařování – souvisí s
vlhkostí – lze zjišťovat teplotní stres rostlin, v zastavěných plochách teplotní
znečištění – používá se ke kvalitativnímu vyhodnocování – RS 120 m
 7. pásmo : 2.08 – 2.35 µm - stř.IR - důležité pro geologické aplikace – řada
minerálů a hornin – specifické zářivé vlastnosti – rozlišení vegetace obtížnější
262

Landsat 6 – havárie

Landsat 7 – ETM+ Advanced TM
• RS u 6. pásma – 60 m
• RS u panchromatického pásma 15 m
Od jara 2003 nejsou dodávána data – nahrazena daty skeneru ASTER
263
1986 – SPOT 1,
1990 – SPOT 2,
1993 – SPOT 3,
1998 – SPOT 4, SPOT 5
Časová RS - 26 dní
Výška 822 km, inklinace dráhy 98°
Elektronické skenery
HRV (High Resolution Visible (SPOT 1- 3))
HRVIR (High Resolution Visible and Infra Red (SPOT 4, 5))
HRG (High Geometrical Resolution = Haute résolution géométrique (SPOT
5))
264

HRV – 2 multispektrální skenery – podélné skenování – každý zaznamenává
území o šířce 60 km od průmětu dráhy letu - s překryvem 3 km- 1 řádka
6000/3000 pixelů – odklon +- 27 °

XS (multispektrální režim) – RS 20 x 20 m, 8 bitů
• 0.50 – 0.50 µm - zelené –
• 0.61 – 0.68 µm – červené
• 0.79 – 0.89 µm – blízké IR

PAN režim 0.51 – 0.75 µm – RS 10 x 10 m
265

HRVIR

2 modes:
M (monospectral)
B2 0,61-0,68 µm, 10 m resolution
X (multispectral)
B1 0,5-0,59 µm, 20 m resolution
B2 0,61-0,68 µm, 20 m resolution
B3 0,79-0,89 µm, 20 m resolution
MIR 1,58-1,75 µm, 20 m resolution
266

HRG = High Geometrical Resolution
2 režimy:
P (panchromatic)
PAN 0,51-0,73 µm, 2.5, 5 m rozlišení
XS (multispectral)
XS1 0,5-0,59 µm, 10 m rozlišení
XS2 0,61-0,68 µm, 10 m rozlišení
XS3 0,79-0,89 µm, 10 m rozlišení
MIR 1,58-1,75 µm, 20 m rozlišení
267

Díky schopnosti náklonu – možnost tvorby DMT

Použití : využití půdy, odlišení zástavby, vodních ploch, zelené vegetace
Ú Z XS dat – data v barevné syntéze ve falešných barvách
 Kombinace s PAN – zvýšení prostorové rozlišovací schopnosti
268
Indian Remote Sensing Satellite IRS


Od roku 1988 – IRS-1A, IRS-1B, IRS-1C, IRS-P2, IRS-P3
Zařízení –
• LISS-1, LISS-2, LISS II, WiFS, LISS III, Pan= RS 5.8 m

IRS-1C – poskytuje odchylku +- 2.5° - stereoskopické dvojice
269

Družicový systém CORONA

– 1959 – 1972
• Série družic na subpolární dráze s inklinací 77°
• Výška letu 200 km – 800 km – délka letu 1 den až 16 dní
• Černobílé fotografie, i barevné a IR
• RS 12 m až 2 m
• Část SSSR a Evropy a Asie
• Archiv ve správě USGS - internet
270
Japonská družice JERS-1

radar + 2 optické senzory – OPS – 7 pásem 0.52 – 2.40 µm

RS 18 x 24 m
Lze pořídit stereodvojice ve směru dráhy letu – výchylka 15.3° před a za
nadir

271
Very High Resolution (VHR) družice

1999 – IKONOS • 3 V a 1 IR pásma (vlnové rozsahy jako (TM) Landsatu)
RS = 4 m, a 1 PAN s RS= 1m
• 11 bitů
2000 - EROS A – PAN 1.8 m
2006 – EROS B –PAN ???
2001 QuickBird 3 V a 1 IR (vlnové rozsahy jako (TM) Landsatu)
– RS =2.4m PAN RS = 0.6 m
272

0.38 and 2.55 µm lze dělit na 217 intervalů, po 10 nanometrech (0.01 µm)

detektory pro VNIR (blízké IR) silikonové mikročipy,

Indium-Antimon (InSb) pro Short Wave InfraRed (SWIR, mezi 1.0 a 2.5 µm)

Pak lze vykreslit spektrální křivky odrazivosti
273

1982 - AIS (Airborne Imaging Spectrometer),

1987 - AVIRIS (Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer),
AVIRIS – 4 spektrometry s 224 CCD detektory (channels),
• Každý se spektrálním rozlišením 10 nanometrů a prostorovým rozlišením
20 metrů.
• Celkový rozsah 380 až 2500 nm (jako Landsat TM s pouhými 7 pásmy
• Každá řádka 664 pixelů.
274
275
276
277
Aktivní DPZ – radar je zdroj a přijímač
zároveň

Měření v oblasti MW

Záření prochází oblačností, mlhou, tmou

MW je citlivé na drsnost povrchu a vlhkost:
• Vyšší vlhkost, vyšší drsnost a látky s vysokou dielektrickou konstantou
mají velkou odrazivost
278
279
Měření v
šikmém směru
v závislosti na
čase
280
rg rozlišení na Zemi – závisí na šikmém rozlišení a úhlu dopadu
rs rozlišení v šikmém směru
281



GR – ground range vzdálenost na Zemi měřeného místa od průmětu dráhy
letu
Ozařovaná plocha
Azimutová rozlišovací schopnost
Side lobes=boční
laloky
282

Měření v šikmém směru a jeho dopad na velikosti objektů v různé
vzdálenosti od průmětu letu
283

Problém terénních nerovností
284

Převrácení objektu na obrazu
fotografie
radarová data
285

Layover – překryv – dochází k součtu signálů z plochy před terénní
nerovností a části vyvýšeného místa = velký odraz

Weak return – malý odraz z odvrácené strany terénní nerovnosti

Shadow - stín – plochy, odkud není žádný odraz , jsou skryty

Forshortening – zhuštění zpětného rozptylu – velký odraz z velké plochy v
krátkém časovém okamžiku – na malém místě obrazu
286



Druhy radarů podle antény:
se skutečnou aperturou – RAR – azimutové rozlišení – dáno
podílem vlnové délky λ a skutečné délky α antény
Se syntetickou aperturou – SAR – azimutové rozlišení je upraveno
uplatněním Dopplerova principu – viz dále
287

Radar se syntetickou aperturou (Synthetic aperture radar = SAR)
zaznamenává rozdíly frekvencí zpětného rozptylu (backscattering signal) v
různých polohách nosiče během doby ozařování zemského povrchu (=
target) vysílanou energií

Signály s většími odchylkami frekvencí nejsou použity
Výsledné rozlišení
288
(Space-borne radars) družicové radary
Seasat vypuštěn v 1978, v kosmu 98 dní
 L pásmový radar
 Šířka záběru (Swath width) 100 km
 Polarization HH

Rozlišení na Zemi (Ground Resolution)
25 m x 25 m
289

Shuttle Imaging Radar, SIR­A, SIR­B, SIR­C The European Space Agency vypustila v roce ‘ 1991: ERS ­ 1 s C pásmovým SAR.  1995 ­ ERS –2 s C pásmovým SAR
 2002 ­ ENVISAT s C pásmovým SAR
In 1992, the Japanese JERS ­1 s L pásmovým SAR(HH) má lepší schopnost pronikat půdou a vegetací než C pásmový radar
290
Radarsat ‘ Vypuštěn v listopadu1995,  SAR systém flexibilní z hlediska úhlu dopadu (incidence angle), rozlišení (resolution), šířky záběru (swath width).
291
Death Valley
Seasat was an experimental
L-band radar

bílá místa = forshortening nebo
overlay
292
Levý obrázek (SIR-A radar)
and plutons
in the same scene
in the Landsat image
on the right
 EGYPT
293
Shuttle Imaging Radar is a SIR-C image obtained on October 3, 1994 Barevná
syntéza ve falešných barvách (false color composite):
 L-Band HV = R,
 L-Band HH= G
 C-Band = B
Oblast západního břehu v Izraeli, která zahrnuje Jeruzalém (nažloutlá část
vlevo) a horní část Mrtvého moře
294
Jerusalem

Mrtvé moře
295
geologický zlom
296