Алгоритм выявления случайных искажений в составе сцены на серии разновременных изображений ДЗЗ одной и той же территории
Автор: Белов Александр Михайлович, Денисова Анна Юрьевна
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 5 т.43, 2019 года.
Бесплатный доступ
Ряд задач обработки разновременных изображений дистанционного зондирования Земли одной и той же территории требует выявления на изображении объектов, не характерных для территории и представляющих собой случайные искажения в составе сцены. К таким искажениям можно отнести облака, тени и другие объекты или результаты воздействия природных явлений, которые перекрывают часть наблюдаемой сцены или существенно меняют регистрируемую яркость объектов в её составе. Случайный характер искажений проявляется в том, что их наличие, расположение, размеры и форма зависят от времени регистрации изображений, т.е. проявляются не на всех снимках из анализируемой серии. В настоящей статье предлагается алгоритм детектирования искажений в составе сцены по серии разновременных изображений дистанционного зондирования Земли. Алгоритм основан на суперпиксельной сегментации изображений и обнаружении аномалий в многомерных потоках данных. Результатом являются маски случайных искажений в составе сценах для каждого из изображений в серии, что позволяет впоследствии в методах комплексирования данных учитывать только релевантные для сценах участки каждого из изображений...
Детектирование случайных искажений в составе сцены, комплексирование изображений дистанционного зондирования земли, суперпиксельная сегментация изображений, обнаружение аномалий в многомерных потоках данных
Короткий адрес: https://sciup.org/140246522
IDR: 140246522 | DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-5-869-885
Список литературы Алгоритм выявления случайных искажений в составе сцены на серии разновременных изображений ДЗЗ одной и той же территории
- Pasetto, D. Integration of satellite remote sensing data in ecosystem modelling at local scales: Practices and trends / D. Pasetto, S. Arenas-Castro, J. Bustamante, R. Casagrandi, N. Chrysoulakis, A.F. Cord, A. Dittrich, C. Domingo-Marimon, G. El Serafy, A. Karnieli, G.A. Kordelas, I. Manakos, L. Mari, A. Monteiro, E. Palazzi, D. Poursanidis, A. Rinaldo, S. Rinaldo, S. Terzago, A. Ziemba, G. Ziv, G.A. Kordelas // Methods in Ecology and Evolution. - 2018. - Vol. 9, Issue 8. - P. 1810-1821.
- Аншаков, Г.П. Комплексирование гиперспектральных и мультиспектральных данных КА "Ресурс-П" для повышения их информативности / Г.П. Аншаков, А.В. Ращупкин, Ю.Н. Журавель // Компьютерная оптика. - 2015. - Т. 39, № 1. - С. 77-82. - DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-1-77-82
- Белов, А.М. Спектральное и пространственное сверхразрешение при комплексировании данных ДЗЗ различных источников / А.М. Белов, А.Ю. Денисова // Компьютерная оптика. - 2018. - Т. 42, № 5. - С. 855-863. - DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-5-855-863
- Денисова, А.Ю. Алгоритмы анализа линейной спектральной смеси на гиперспектральных изображениях с использованием картографической основы / А.Ю. Денисова, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. - 2014. - Т. 38, № 2. - С. 297303.
- Sun, L. A cloud detection algorithm-generating method for remote sensing data at visible to short-wave infrared wavelengths / L. Sun, X. Mi, J. Wei, J. Wang, X. Tian, H. Yu, P. Gan // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2017. -Vol. 124. - P. 70-88.
- Thompson, D.R. Rapid spectral cloud screening onboard aircraft and spacecraft / D.R. Thompson, R.O. Green, D. Keymeulen, S.K. Lundeen, Y. Mouradi, D.C. Nunes, R. Castano, S.A. Chien // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2014. - Vol. 52, Issue 11. - P. 6779-6792.
- Zhu, X. An automatic method for screening clouds and cloud shadows in optical satellite image time series in cloudy regions / X. Zhu, E.H. Heimer // Remote Sensing of Environment. - 2018. - Vol. 214. - P. 135-153.
- Li, J. High-spatial-resolution surface and cloud-type classification from MODIS multispectral band measurements / J. Li, W.P. Menzel, Z. Yang, R.A. Frey, S.A. Ackerman // Journal of Applied Meteorology. - 2003. - Vol. 42, Issue 2. - P. 204-226.
- Luo, S. Shadow removal based on clustering correction of illumination field for urban aerial remote sensing images / S. Luo, H. Li, H. Shen // 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). - 2017. - P. 485-489.
- Mostafa, Y. A review on various shadow detection and compensation techniques in remote sensing images / Y. Mostafa // Canadian Journal of Remote Sensing. - 2017. - Vol. 43, Issue 6. - P. 545-562.
- Movia, A. Shadow detection and removal in RGB VHR images for land use unsupervised classification / A. Movia, A. Beinat, F. Crosilla // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2016. - Vol. 119. - P. 485-495.
- Champion, N. Automatic detection of clouds and shadows using high resolution satellite image time series / N. Champion // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. - 2016. - Vol. 41, Issue B3. -P. 475-479.
- Breunig, M.M. LOF: identifying density-based local outliers / M.M. Breunig, H.P. Kriegel, R.T. Ng, J. Sander // ACM Sigmod Record. - 2000. - Vol. 29, Issue 2. - P. 93-104.
- Domingues, R. A comparative evaluation of outlier detection algorithms: Experiments and analyses / R. Domingues, M. Filippone, P. Michiardi, J. Zouaoui // Pattern Recognition. - 2018. - Vol. 74. - P. 406-421.
- Zhao, H. Transformation from hyperspectral radiance data to data of other sensors based on spectral superresolution / H. Zhao, G. Jia, N. Li // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2010. - Vol. 48, Issue 11. - P. 3903-3912.
- Farsiu, S. Fast and robust multiframe super resolution / S. Farsiu, M.D. Robinson, M. Elad, P. Milanfar // IEEE transactions on image processing. - 2004. - Vol. 13, Issue 10. - P. 1327-1344.
- Student. The probable error of a mean / Student // Biometrika. - 1908. - Vol. 6, Issue 1. - P. 1-25.
- Achanta, R. SLIC Superpixels / R. Achanta, A. Shaji, K. Smith, A. Lucchi, P. Fua, S. Susstrnnk // EPFL Technical Report. -2010. - Vol. 149300. - P. 1-15.
- Achanta, R. SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods / R. Achanta, A. Shaji, K. Smith, A. Lucchi, P. Fua, S. Susstrnnk // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2012. - Vol. 34, Issue 11. - P. 22742282.
- Hartigan, J.A. Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm / J.A. Hartigan, M.A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics). - 1979. - Vol. 28, Issue 1. - P. 100-108.
- Margulis, D. Photoshop LAB color: The canyon conundrum and other adventures in the most powerful colorspace. / D. Margulis. - Peachpit Press, 2005.
- Vane, G. The airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS) / G. Vane, R.O. Green, T.G. Chrien, H.T. Enmark, E.G. Hansen, W.M. Porter // Remote Sensing of Environment. - 1993. - Vol. 44, Issues 2-3. - P. 127-143.
- Bartos, M. Cloud and shadow detection in satellite imagery. Master thesis / M. Bartos // Prague: Czech Technical University in Prague Faculty of Electrical Engineering, 2017. - P. 1-57.
- Xu, M. Cloud removal based on sparse representation via multitemporal dictionary learning / M. Xu, X. Jia, M. Pickering, A.J. Plaza // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2016. - Vol. 54, Issue 5. - P. 2998-3006.
- Schowengerdt, R.A. Remote sensing: models and methods for image processing / R.A. Schowengerdt. - Elsevier, 2006. - 560 p.
- Spot-7 Satellite Sensor [Электронный ресурс]. - URL: https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/spot-7/ (дата обращения 09.07.2019).
- Российская группировка ДЗЗ но состоянию на (01.03.2015 г.) // Геоматика. - 2015. - T. 1. - C. 106-112.
- Farsiu, S. Multiframe demosaicing and super-resolution of color image / S. Farsiu, M. Elad, P. Milanfar // IEEE Transactions on Image Processing. - 2006. - Vol. 15. - P. 141-159.
- Matlab [Электронный ресурс]. - URL: https://www.mathworks.com/products/matlab.html (дата обращения 09.07.2019).
- Janssens, J.H.M. Outlier detection with one-class classifiers from ML and KDD / J.H.M. Janssens, I. Flesch, E.O. Postma // Proceedings of the Eighth International Conference on Machine Learning and Applications. - 2009. - P. 147-153.
