Podział sztucznych satelitów ze względu na:

a) przeznaczenie

- badawcze (biologiczne, astronomiczne, geodezyjne, oceanograficzne)

- meteorologiczne

- nawigacyjny

- technologiczny

- telekomunikacyjny

- wywiadowczy

b) rodzaj orbity

- biegunowy

- stacjonarny (geostacjonarny)

- równikowy

- synchroniczny np. ze słońcem

Systemy teledetekcyjne:

* satelita LANDSAT

* satelita SPOT

* NOAA

* IKONOS

* Quich- Bird

LANDSAT:

- do badania ziemi, skonstruowany USA satelity teledetekcyjne serii LADTSAT. Dostarczają wielu bardzo cennych informacji o ukształtowaniu poziomu terenu i stanu upraw rolnych i lasów oraz o skażeniu środowiska naturalnego (1972)

- zapoczątkował serię automatycznych satelitów o zasięgu globalnym, które bez przerwy, aż po dzień dzisiejszy dostarczają obrazów naszej planety

- obiekty satelitów LANDSAT są zsynchronizowane z ruchem ziemi po eliptyce i pozostaje zawsze jednakowo zorientowana w stosunku do słońca. Zsynchronizowanie to miało na celu zapewnienie stałości oświetlenia obszarów położonych na tych samych szerokościach geograficznych, co ułatwiło by porównywanie zdjęć tych obszarów wykonywanych w różnych latach.

Podstawowym urządzeniem do zbierania danych o powierzchni Ziemi zainstalowanym na pokładzie LANDSAT jest skaner wielospektralny MSS. Jego układ optyczny rozszczepia promieniowanie rejestrowane dla 6 linii skanowania dodatkowo na 4 zakresy spektralne, odpowiadające promieniowaniu: zielonemu, czerwonemu i dwóm zakresom podczerwieni bliskiej.

Zdjęcia wykonywane w poszczególnych kanałach były przeznaczone do określonych celów:

- kanał 4 - do badania przezroczystości wody, pomiarów batymetrycznych

- kanał 5 - analiza zjawisk antropogenicznych

- kanał 6 - badania obszarów rolnych, lasy iglaste, uprawy łąk

- kanał 7- obszary podmokłe, wilgotnych, wykrywania wód.

Kolejnym urządzeniem do zbierania danych pracującym na pokładzie LANDSAT 4x5 jest skaner Thematic Mapper TM rejestrującym w siedmiu zakresach:

- 4 to promieniowanie widzialne i bliska podczerwień

- 2 to średnia podczerwień

- 1 to termalne

Skaner TM - kanały:

- niebieski - gleby, lasy liściaste i iglaste

- czerwony - różnicowanie roślinności, kartografia gleb

- bliska podczerwień - ilość biomasy, kształtowanie powierzchni wodnych.

- zielony - ocena żywotności drzew

- średnia podczerwień - kartografowanie obszarów pokrytych śniegiem, różnicowanie typów skał

- kanał termalny - wilgotności gleb, zjawisk termicznych.

System SPOT:

- to serce systemów europejskich (powstało we Francji, Belgii, Szwecji)

- umieszczony w 1986 na orbicie

- rejestracje z zakresu panchromatycznym z rozdzielczością 5m, które może być również zwiększone do 2,5m

- posiadał 3 kanały spektralne o rozdzielczości 20m

NOAA:

- satelita przeznaczony do celów meteorologicznych i monitoringu środowiska w skali globalnej

- na ich pokładzie znajduje się skaner AvHRR obrazujący w zakresie promieniowania czerwonego lub bliskiej i średniej podczerwieni oraz w 2 zakresach podczerwieni termalnej

- fragment powierzchni jest skanowany 2 krotnie w ciągu dnia

IRS:

- satelita ten obrazuje w zakresie panchromatycznym z rozdzielczością 5,8m, kanałach zielonym, czerwonym i bliskiej podczerwieni z rozdzielczością 23m oraz w kanale z zakresu średniej podczerwieni o rozdzielczości 70m.

IKONOS:

- pierwszy cywilny satelita wysokorozdzielczy. Może pozyskiwać obrazy panchromatyczne z rozdzielczością 1m oraz obrazy wielospektralne o rozdzielczości 4m.

Quich Bird:

- umieszczony orbicie w 2001r

- jest to obecnie system komercyjny o najwyższej rozdzielczości przestrzennej

System aktywny:

- EPS, ENIVISAT (Europejska Agencja Kosmiczna)

- JERS (Japonia)

- Alman (Rosja)

- Radarsat (Kanada)

Przetwarzanie obrazów cyfrowych

Oryginalne obrazy teledetekcyjne posiadają szereg zniekształceń radiometrycznych i geometrycznych, których źródłem jest wiele czynników związanych z charakterem danego obiektu, jego naświetleniu, a także sposobem rejestracji.

Wszystkie te „błędy” powodują, że niezbędne jest „poprawienie” zarówno wartości jasności zapisanych w pikselach, jak i ich położeniu w matrycy obrazu.

Korekcja obrazów cyfrowych:

- zwany też odtworzeniem lub rekonstrukcją

- składa się z dwóch etapów:

1. korekty radiometrycznej

2. korekty geometrycznej

Korekcja radiometryczna:

- niejednorodność radiometryczna obrazów cyfrowych wiele źródeł:

1. czynniki środowiska:

- zmiany stanu źródła promieniowania (słońce)

- zróżnicowanie ukształtowania terenu (topografia)

- absorpcja (pochłania)

- rozproszenie w atmosferze

- kierunkowość odbicia lub emisji promieniowania od powierzchni ziemi.

2. właściwości systemów teledetekcyjnych (np. czułość systemów nieliniowa i zmienna w czasie, zakłócenia).

Etapy korekcji radiometrycznej:

obraz cyfrowy (jakość pikseli)

↓

kalibracja detektorów ← korekcja systematyczna błędów skanera

↓

korekcja wpływu atmosfery ← uzupełnienie stanu atmosfery w chwili rejestracji

↓

korekcja słoneczna ← uzupełnienie stanu źródła promieniowania w chwili rejestracji

↓

korekcje topograficzne ← spadek, ekspozycja, wysokość n.p.m.

↓

obraz cyfrowy (współczynnik odbicia)

Korekcja błędów powstających w systemach rejestracji:

- opuszczenie linii

- szumy

- prążkowanie.

Opuszczenie linii - jeden z detektorów przestaje funkcjonować.

Linia obrazu lub jej część ma wyraźnie inne wartości niż w pozostałych liniach. Korekcja polega na obliczeniu nowych wartości na podstawie pikseli z sąsiadujących linii. Do tego celu można wykorzystać odpowiednie linie.

Prążkowanie - detektor dostarcza danych stale mniejszych lub większych niż odczyty innych detektorów. Można to uznać za pomoc w filtracji.

Szumy to najczęściej losowo rozrzucone w obrazie zakończenia jasności pikseli, wyrażają się wartościami wyraźnie odbijającymi od otoczenia. Mogą być usunięte za pomocą filtrów medianowych (3x3lub 5x5 pikseli).

Błędne wartości zastępowane są wartościami mediany, która jest obliczana na podstawie jasności pikseli zawartych w oknie filtra.

Korekcja geometryczna w zdjęciach cyfrowych wynikają z:

- własności sensorów

- platform teledetekcyjnych

- rejestrowanych obiektów.

Zniekształcenie geometryczne jest wyrazem różnic pomiędzy współrzędnymi aktualnymi i możliwymi do zarejestrowania przez idealny sensor teledetekcyjny w idealnych warunkach.

Ortorektyfikacja- to usuwanie zniekształceń związanych ze zróżnicowaniem wysokościowym terenu i nachyleniem obrazu.

Metody poprawiania jakości obrazów.

Oryginalne dane teledetekcyjne zapisane w postaci obrazów cyfrowych, zwykle wymagają wstępnego przetworzenia zanim zostaną wykorzystane w procesie interpretacji.

Składa się na to wiele przyczyn wykonujących z właściwości obiektów oraz systemów rejestracyjnych.

Poprawa jakości obrazu nazywana jest wzmocnieniem i ma na celu zwiększenie możliwości rozróżnienia obiektów i zjawisk w procesie interpretacyjnym.

Do najczęściej stosowanych tu metod należą:

- zmiana kontraktu i jasności

- filtracja w dziedzinie obrazu i w dziedzinie częstotliwości

- operacji między kanałami spektralnymi (tworzenie kompozycji barwnych)

Zmiana kontrastu i jasności

Obrazy cyfrowe zapisywane są najczęściej jako macierze 8-bitowych lub binarnych. Oznacza to, że dla każdego elementarnego fragmentu obrazu piksela można wyróżnić 256 (0-255) poziomów jasności obrazu. W systemie teledetekcyjnym taka liczba poziomów wystarcza …

Obiekty o małej jasności zapisywane są za pomocą liczb z dolnego zakresu skali, obiekty jasne otrzymują wartości bliższe drugiemu końcowi skali (0- czarny, 255- biały). Jasność pikseli jest liczbą bezwymiarową.

Analiza kontrastu i jasności obrazów cyfrowych przeprowadza się na podstawie histogramów.

Histogram przedstawia na poziomej osi odciętych wartości jasności pikseli z zakresu 0-255. Na osi pionowej możemy odczytać liczbę pikseli w każdym stopniu jasności lub częstość względną liczby pikseli (stosunek liczby pikseli danego stopnia jasności do liczby wszystkich pikseli w obrazie).

W celu poprawienia jasności obrazu można zmienić wartość w poszczególnych pikselach o pewną stałą wartość i co możemy zapisać za pomocą wzoru:

g`=g+a gdzie:

g`- nowa wartość jasności pikseli (w obrazie wtórnym)

g- wartość oryginalnej jasności (obraz pierwotny)

a- wielkość stała

Obrazy kontrastowe charakteryzują się dużą rozpiętością wartości jasności, dzięki czemu odbieramy je jako czytelne, bogate w szczegóły.

Wzmocnienie kontrastu

Kontrast obrazu zmieniamy poprzez przeliczenie oryginalnych wartości jasności na wartości nowe, znajdujące się w innym przedziale liczb.

Operacja ta nazywana jest także podnoszeniam kontrastu lub rozciągnięciem histogramu.

Progowanie i kwantowanie polegające na zmianie jasności, są zaliczane do operacji z tzw. algebry obrazowej lub w systemach GIS do działań na warstwach dany.

Operacja progowania polega na utworzeniu obrazu w którym występują wyłącznie 2 wartości - 0 lub 1.

Wartość 0 otrzymują te piksele, których jasność w obrazie pierwotnym jest mniejsza od obranej wartości progowej, natomiast wartość 1 jest przypisywana pikselom, których jasność przekracza wartość progową.

Progowanie może być stosowane jako prosta metoda klasyfikacji treści obrazów, najczęściej jednak występuje jako element bardziej złożonych operacji na obrazach.

Za pomocą progowania można np. sporządzić maskę służącą do rozdzielenia obrazu oryginalnego na 2 obrazy z których każdy będzie zawierać inne zakresy jasności.

Zakresy te mogą odpowiadać obiektom ciemnym i jasnym, jak np. lasy- pola, morze- ląd.

Kwantowanie jest operacją podobną do progowania z tą jednak różnicą, że w nowym obrazie (wynikowym) występuje kilka poziomów jasności.

Może być stosowana także do wydzielonych z obrazu pikseli o określonych poziomach jasności, np. gdy chodzi o wyeliminowanie jakiegoś obiektu.

W ten sposób można też zredukować wpływ szumów.

Kwantowanie jest też bardzo przydatne przy przetwarzaniu warstw rastrowych w systemach informacji geograficznej (GIS) np. do tworzenia stref wartości określonych zjawisk (temp., wilgotność, stężenie zanieczyszczeń itp.) lub stref wysokości, na podstawie numerycznego modelu terenu.

FILTRACJA

Obrazy cyfrowe są poddawane filtracji w celu:

- odseparowanie i usunięcia zakłóceń, które powstają w systemie rejestracyjnym lub podczas transmisji danych

- wyodrębnić granice i kontury obrazu

- lokalnego wzmocnienia i kontrastu

- zwiększenia ostrości obrazu.

Stosowane w przetwarzaniu obrazów cyfrowych filtry są algorytmami za pomocą których dokonuje się zmiana wartości zapisanych w macierzu pikseli.

Wyróżnia się 2 rodzaje filtracji:

- w dziedzinie obrazu, polega na analizie wartości pikseli obrazu pierwotnego

- w dziedzinie częstotliwości, wykorzystują model matematyczny, który opisuje obraz jako zjawisko falowe

Filtracja w dziedzinie obrazu

- polega na zastosowaniu specjalnego okna, które przesuwane jest w obrazie pierwotnym wzdłuż wierszy - kolumna po kolumnie.

- na podstawie wszystkich (lub części) pikseli znajdujących się w oknie, obliczana jest wartość jasności tylko jednego piksela obrazu wynikowego.

- filtry górnoprzepustowe powodują że względnie małe jasności stają się jeszcze mniejsze, a duże zwiększają się.

- mówimy że zwiększa się częstotliwość przestrzenna (zwiększają się różnice wartości jasności między blisko położonymi pikselami).

Filtracja w dziedzinie częstotliwości

Znana jest również pod nazwą „analizy Fouriera” służy do oddzielenia zakłóceń (szumów) do właściwej informacji obrazowej.

Może być też wykorzystywana do wykrywanie periodyczności w zjawiskach zarejestrowanych w postaci szeregów czasowych.

Łączenie obrazów

Łączenie danych jest bardzo szeroką dziedziną działań praktycznych, w których występuje wiele typów danych, zakresów promieniowania, platform teledetekcyjnych, algorytmów matematycznych i zastosowań.

Łączenie obrazów jest tworzeniem kombinacji dwóch lub więcej różnych obrazów, przy użyciu określonego algorytmu w celu stworzenia nowego obrazu.

Korzyści wynikające z łączenia obrazów:

- wzmocnienie obiektów i polepszenie efektów klasyfikacji- można zaobserwować zjawiska nieosiągalne za pomocą obrazów wykonanych w promieniowaniu widzialnym

- zwiększenie wyrazistości obrazu (wzmocnienie rozdzielczości)

- detekcja zmian (kombinacja obrazów wykonanych w różnych terminach)

- uzupełnienie braku informacji

- zwiększenie dokładności rejestracji w układzie współrzędnych

- tworzenie wizualizacji 3D

Kompozycje barwne obrazów teledetekcyjnych

Zarejestrowane przez platformę teledetekcyjną odpowiadają poszczególnym kanałom spektralnym. Obrazy cyfrowe są wyświetlane za pomocą skali szarości.

Operacja tworzenia kompozycji barwnych polega na transparentnym łączeniu obrazów rejestrowanych w pojedynczych kanałach.

Do tworzenia kompozycji barwnych mogą być wykorzystane np. 3 dowolnie wybrane kanały (obrazy).

Mogą to być:

- kanały zarejestrowane przez sensor satelitarny

- kanały pochodzące z sensora różnych systemów satelitarnych

- kanały zawierające dowolny zakres promieniowania

Do najważniejszych źródeł danych zalicza się:

- obrazy satelitarne

- zdjęcia lotnicze

- zdjęcia naziemne

- odbiorniki GPS

- pomiary geodezyjne

- automatyczne stacje pomiarowe (systemy monitoringu)

- prace i pomiary terenowe

- mapy i plany

- materiały publikowane

- państwowe i komercyjne zasoby danych np. roczniki

- internetowe statystyczne bazy danych

- inne bazy danych.

Modele danych przestrzennych:

- raster

- wektor

- świat realny

Model rastrowy - świat jest przedstawiony jako powierzchnia składająca się z regularnej siatki komórek.

W modelu rastrowym każda komórka zawiera wartość reprezentującą przynależność do kategorii, wartość pomiarową lub zinterpretowaną.

Mapa rastrowa składa się z komórek rastrowych (pikseli). Wielkość (rozmiar) komórki jest zdefiniowany. Liczba wierszy i kolumn jest zdefiniowana. Położenie rastra jest określone w danym układzie współrzędnych przez określenie położenia jednego z punktów rastra (boki komórki rastra są styczne do osi układu).

Cechy charakterystyczne:

- prosta struktura zapisu danych

- prostsza implementacja szeregu analiz przestrzennych np. nachylenie terenu

- odpowiedni do reprezentacji zjawisk o charakterze ciągłym

- potrzeba dużej mocy obliczeniowej do przetworzenia danych rastrowych

- potrzeba dużej pojemności nośników danych do składowania obrazów.

Przykłady rastrów:

- mapy: topograficzna; wojskowa mapa topograficzna; zasadnicza; ewidencyjna; tematyczna

- zdjęcia: lotnicze; satelitarne; fotogrametria naziemna

Raster - zalety:

- najprostszy format danych

- łatwość zrozumienia

- łatwość wykonywania operacji matematycznych i „nakładkowania”

- łatwo rejestrować, włączać do GIS obrazowe dane lotnicze i satelitarne

- lepsza reprezentacja danych „ciągłych”

- łatwość przechowywania

Raster - wady:

- duży rozmiar plików dla wysokorozdzielczych danych

- możliwość opisu rzeczywistości zależy od rozdzielczości rastra (tzw. wielkości piksela)

- deformacja obwody i powierzchni

Im rozdzielczość rastra jest większa tym bardziej szczegółowa jest mapa.

Im rozdzielczość rastra jest mniejsza, tym większa rozdzielczość danych i bardziej szczegółowa mapa.

Rastry zawsze generalizują dane przestrzenne:

- funkcja rozmiaru piksela (mniejszy piksel = większa rozdzielczość)

- określa dokładność, przetwarzanie i rozmiar pliku

Dane rastrowe obejmują:

- obszary rastrowe (podkłady rastrowe) - pliki graficzne zawierające barwę, służą do tworzenia nowych map.

- gridy (mapy rastrowe)

Gridy reprezentują dane pochodne, zinterpretowane, używane często do dalszych analiz i modelowania. Mogą być tworzone na podstawie próbek punktowych jak np. powierzchnie przedstawiające zanieczyszczenia chemiczne gleb oraz w oparciu o klasyfikację obrazów jak np. grid pokrycia terenu.

Gridy mogą być:

- zmiennoprzecinkowe (rzeczywiste) - wartość każdej komórki jest liczbą rzeczywistą. To naturalny sposób zjawisk informacji o charakterze ciągłym np. wysokości terenu n.p.m., temperatura na jakimś obszarze, stężenie zasolenia wody, odległość, opady, itp.

- całkowite - wartości w komórkach to liczby całkowite. Taka postać grida używana jest do zapisu informacji o charakterze dyskretnym np. rodzaj gleby, użytkowanie, roślinność.

Tabela atrybutów:

Mapa typu całkowitego może mieć tabelę atrybutów zwane VAT. Każda kategoria wartości komórek może mieć w takiej tabeli swój rekord, dzięki czemu wiadomo:

- jakie są te wartości (pole Value)

- ile komórek liczy każda kategoria wartości (pole Count)

- jakie są atrybuty kategorii komórek - te informacje można zapisać w polach dodanych do VAT-u.

Jeśli w tworzonej mapie całkowitej znajduje się zbyt dużo unikalnych wartości - tabela atrybutów nie jest tworzona.

Mapy rastrowe typu rzeczywistego nie mają tabeli atrybutów.

Model wektorowy:

- pozwala na określenie przestrzennej lokalizacji w sposób ciągły, nie dzieląc przestrzeni na dyskretne kwadraty.

Położenie obiektu jest zapisywane w formie współrzędnych płaskich lub geograficznych.

Podstawą koncepcji wektorowego modelu danych jest możliwość opisu obiektów geograficznych za pomocą:

- punktów (węzłów)

- linii (łuków)

- wieloboków (powierzchni, poligonów).

Wektor - zalety:

- dokładnie określenie położenia, najlepszy model dla obiektów o jednoznacznie określonych granicach np. drogi

- zwarty format zapisu - niewielka ilość pamięci

- można dołączać nieskończoną ilość atrybutów

- łatwa aktualizacja danych.

Wektor - wady:

- bardzo słaba możliwość prezentacji danych ciągłych

- złożona struktura danych wymagająca mocnych „silników obliczeniowych”

- wiele formatów danych wektorowych => potrzebne procedury konwersji

Format danych wektorowych:

- model prosty

- model topologiczny

Prosty model wektorowy:

- punkt - położenie definiowane jest parą współrzędnych (x, y)

- linia - definiowana jest dwiema parami współrzędnych punktów: początkowego (x1, y1) i końcowego (x2, y2)

- polilinia - definiowana jest n-parami współrzędnych punktów węzłowych (x1, y1); (x2, y2); (x3, y3); (x4, y4)... (xn, yn)

- poligon (region) - definiowana jest n+1-parami współrzędnych punktów węzłowych (x1, y1); (x2, y2); (x3, y3); (x4, y4); (x5; y5)... (xn, yn) (x1, y1).

Gdzie: n - liczba wierzchołków.

Topologiczny model wektorowy - posiada zapis określający dokładnie położenie i geometrię obiektu - dzięki czemu wiadomo, które obiekty graniczą ze sobą, jakie są wspólne krawędzie w wielobokach, które punkty wyznaczają przebieg granicy.

Struktura warstwowa - przezroczysta folia, na której znajdują się tematyczne dane np.:

- rzeki

- punkty hydrograficzne

- zlewnie

- mapa pokrycia terenu

- przekroju poprzecznego

- cyfrowa mapa wysokości

- zatrzymywanie opadu

- zdjęcie lotnicze

Numeryczny model terenu (NMT, DEM, DTM) - definiuje się jako numeryczną, dyskretną reprezentację powierzchni terenowej utworzonej poprzez zbiór odpowiednio wybranych punktów leżących na tej powierzchni oraz algorytmów interpolacyjnych umożliwiających jej odtworzenie w określonym obszarze.

Przy modelowaniu powierzchni można dodatkowo uwzględnić:

- linie szkieletowe (grzbiety i cieki)

- linie nieciągłości (skorupy, urwiska)

- powierzchnie wyłączeń (jeziora, budynki)

- punkty umieszczone w miejscach o ekstremalnych wysokościach (szczyty, dna dolin).

Dane do stworzenia numerycznego modelu terenu uzyskiwane są przede wszystkim z trzech źródeł:

- bezpośrednich pomiarów terenowych

- pomiary fotogrametryczne

- digitalizacji istniejących map (skanowanie)

Bezpośrednie pomiary terenowe - charakteryzują się wysoką dokładnością, a punkty wysokościowe (pikiety) w łatwy sposób są wprowadzane do systemów informacyjnych (np. bezpośrednio z przyrządów rejestrujących). Pomiary te są jednak pracochłonne, kosztowne i obejmują najczęściej niewielkie fragmenty powierzchni. Na ich podstawie otrzymuje się model nieregularny.

Pomiary fotogrametryczne - za pomocą instrumentów fotogrametrycznych lub zaawansowanych programów komputerowych możliwe jest automatyczne pozyskiwanie wysokości na zbudowanym modelu. Najczęściej wysokości są pozyskiwane na siatce prostokątów lub kwadratów. Ponieważ w ten sposób pozyskiwane wysokości nie oddają w pełni złożoności form terenowych. Można zastosować automatyczne zagęszczenie siatki przy dużych zmianach wysokości. Przy interwencji operatora możliwe jest pozyskiwanie linii strukturalnych.

Digitalizacja map (skanowanie) - dane uzyskuje się poprzez digitalizację poziomic, która ma zawsze charakter próbkowania, stąd dane te obarczone są większymi błędami niż w przypadku pomiarów terenowych czy fotogrametrycznych. Dodatkowo NMT obarczony jest błędami określenia i odczytywania wysokości.

Numeryczny model rzeźby terenu może być wykorzystywany do:

- wyznaczania wysokości

- wyznaczania spadków i ekspozycji

- tworzenia przekrojów terenowych

- analizy widoczności

- tworzenia warstwic

- cieniowania

- obliczenia objętości

- wizualizacji 3D.

---