บทนำ
Google ได้สร้างแผนที่ฐาน 2 รายการที่ได้มาจากการสังเกตการณ์ของดาวเทียม SPOT เพื่อสนับสนุนความพยายามของรัฐบาลบราซิลในการบังคับใช้ Brazil Forest Code และปกป้องป่าในที่ดินส่วนตัว ได้แก่ แผนที่ฐานแบบภาพ และแผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์ (G-BFID v1.0)
ผลิตภัณฑ์ภาพโมเสกเหล่านี้สร้างพื้นฐานสำหรับวันที่ 22 กรกฎาคม 2008 ซึ่งเป็นวันที่สำคัญภายใต้ Brazil Forest Code สำหรับการระบุ "พื้นที่รวม" ซึ่งเป็นภูมิภาคที่มีการอยู่อาศัยของมนุษย์หรือการใช้ประโยชน์ทางการเกษตรอยู่ก่อนแล้ว ชุดข้อมูลโมเสกเหล่านี้ได้มาจากคลังข้อมูลดาวเทียม SPOT และเป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่มีความละเอียดสูงกว่าข้อมูล Landsat ขนาด 30 เมตร ซึ่งโดยปกติจะใช้ในการกำหนดค่าพื้นฐานนี้
ในการสังเคราะห์ภาพ SPOT หลายพันภาพเป็นแผนที่ฐานแบบรวม ภาพ ผ่านกระบวนการประมวลผลซึ่งประกอบด้วย
- การปรับแต่งขอบเพื่อนำอาร์ติแฟกต์จากการบีบอัดออก
- การปรับให้เป็นมาตรฐานเชิงรังสีเทียบกับเกณฑ์พื้นฐานของ Landsat
- การมาสก์เมฆ (แบบอนุรักษ์นิยม แบบกำหนดเอง)
- การแก้ไขการลงทะเบียนที่ไม่ถูกต้อง (การลงทะเบียนร่วมกับภาพผสม Landsat)
สำหรับการคอมโพสิตขั้นสุดท้าย เราใช้วิธีโมเสกแบบดีเทอร์มินิสติกแทนการลดทางสถิติ พิกเซลจะซ้อนกันตามความละเอียดเชิงพื้นที่ และลำดับเวลาของภารกิจดาวเทียม โดยจะให้ความสำคัญกับการสังเกตการณ์จากดาวเทียมรุ่นใหม่กว่า ลำดับชั้นการวางซ้อนนี้รวมกับการสุ่มตัวอย่างเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เพื่อสร้างแหล่งที่มาของข้อมูลที่เข้มงวด ด้วยเหตุนี้ พิกเซลทุกพิกเซลในแผนที่ฐานสุดท้ายจึงยังคงมีแหล่งที่มาที่แยกกันและยังคงสามารถติดตามไปยังการสังเกตแหล่งที่มาที่เฉพาะเจาะจงและข้อมูลเมตาของแหล่งที่มานั้นได้โดยตรง
ข้อมูลต้นฉบับ
ข้อมูลจำเพาะของดาวเทียมและเซ็นเซอร์
แผนที่ฐาน G-BFID v1.0 ได้มาจากข้อมูลภาพของ SPOT (Satellite pour l’Observation de la Terre) ภารกิจ SPOT ซึ่งดำเนินการโดย CNES และจัดจำหน่ายโดย Airbus ให้ภาพออปติคัลความละเอียดสูง ที่มีแถบกว้าง 60 กม. โปรเจ็กต์นี้ใช้คลังภาพ จากดาวเทียม 3 ดวงที่เฉพาะเจาะจงเพื่อกำหนดพื้นฐานปี 2008 ดังนี้
- SPOT 2 และ 4: ติดตั้งเซ็นเซอร์ HRV/HRVIR ซึ่งให้ข้อมูลหลายสเปกตรัมที่ความละเอียด 20 เมตร และข้อมูลแพนโครมาติกที่ความละเอียด 10 เมตร
- SPOT 5: ติดตั้งเซ็นเซอร์ HRG ซึ่งให้ความละเอียดเชิงพื้นที่ที่ปรับปรุงแล้วอย่างมาก พร้อมข้อมูลหลายช่วงคลื่นที่ความละเอียด 10 เมตรและ ข้อมูลแพนโครมาติกที่ความละเอียด 5 เมตร
| SPOT 2 | SPOT 4 | SPOT 5 | |
|---|---|---|---|
| หลายช่วงคลื่น | 20 ม. | 20 ม. | 10 ม. |
| Panchromatic | 10 ม. | 10 ม. | 5 ม. |
| แถบสเปกตรัม | เขียว แดง NIR | เขียว แดง NIR SWIR | เขียว แดง NIR SWIR |
ตารางที่ 1 ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับภารกิจ SPOT 2, 4 และ 5
หมายเหตุ: Airbus ผลิตผลิตภัณฑ์แพนโครมาติก "โหมดพิเศษ" ที่ใช้เพื่อเพิ่มความคมชัดของภาพ SPOT 5 ให้มีความละเอียด 2.5 เมตรได้ ความพร้อมใช้งานของข้อมูล เหล่านี้มีจำกัดมากสำหรับข้อกำหนดของโปรเจ็กต์นี้และไม่ได้รวมไว้
คอลเล็กชัน Earth Engine อินพุต
ระบบได้นำเข้าและประมวลผลผลิตภัณฑ์ข้อมูล SPOT ที่แตกต่างกัน 3 รายการเพื่อสร้าง แผนที่ฐานขั้นสุดท้าย คอลเล็กชันเหล่านี้ครอบคลุมช่วงเวลาตั้งแต่วันที่ 9 มกราคม 2007 ถึงวันที่ 26 พฤศจิกายน 2009 ซึ่งให้ความลึกของเวลาที่จำเป็นในการเอาชนะข้อจำกัดของเมฆปกคลุมในขณะที่ยังคงรักษาพื้นฐานความละเอียดสูงไว้
การเลือกฉาก
เพื่อสนับสนุนความพยายามในการปกป้องป่าในที่ดินส่วนตัวที่จดทะเบียนในทะเบียนสิ่งแวดล้อมในชนบท (CAR) เราจึงให้ความสำคัญกับการครอบคลุมทางภูมิศาสตร์สำหรับชีวนิเวศแอมะซอนและรัฐทั้ง 5 แห่งใน "Arc of Deforestation" ได้แก่ มารันเยา มาตูโกรซู ปารา รอนโดเนีย และโตกันชิงส์
เรากำหนดเป้าหมายเป็นช่วงเวลาช่วงกลางปี 2008 เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดของกฎหมายป่าไม้ของบราซิล จากเกณฑ์ด้านเวลาและเกณฑ์การปกคลุมของเมฆ (<50%) เราพบภาพทั้งหมด 10,072 ภาพจาก SPOT 2, 4 และ 5 และนำเข้าสู่ Data Catalog ของ Earth Engine เพื่อประมวลผล
หมายเหตุเกี่ยวกับองค์ประกอบสเปกตรัม: เซ็นเซอร์ SPOT 2, 4 และ 5 ไม่ได้บันทึกแถบสเปกตรัมสีน้ำเงินโดยตรง สำหรับผลิตภัณฑ์สีธรรมชาติ ผู้จัดจำหน่ายข้อมูลจะจัดหาแถบสีน้ำเงินสังเคราะห์ซึ่งได้มาจากแถบสเปกตรัมที่มีอยู่เพื่อประมาณค่าการแสดงสีที่แท้จริง
1. สีธรรมชาติแบบหลายสเปกตรัมที่ผ่านการเพิ่มความคมชัด
- เนื้อหาของ Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/PMS_NC/V1 - จำนวนรูปภาพ: 2977
- ช่วงวันที่: 1 มีนาคม 2007 - 26 พฤศจิกายน 2009
- คำอธิบาย: ผลิตภัณฑ์นี้ผสานรวมแถบแพนโครมาติกที่มีความละเอียดสูงกว่าเข้ากับแถบมัลติสเปกตรัมเพื่อสร้างภาพ RGB แบบ 3 แถบที่คมชัด นี่คือแหล่งที่มาที่ต้องการสำหรับแผนที่ฐานแบบภาพ
2. สีธรรมชาติแบบหลายสเปกตรัม
- เนื้อหาของ Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS_NC/V1 - จำนวนรูปภาพ: 3536
- ช่วงวันที่: 9 มกราคม 2007 - 26 พฤศจิกายน 2009
- คำอธิบาย: ผลิตภัณฑ์สีเทียมแบบ 3 แถบ (RGB จำลอง) ที่ความละเอียดหลายสเปกตรัมดั้งเดิม คอลเล็กชันนี้ใช้ในแผนที่ฐานแบบภาพเป็นแหล่งข้อมูลรองในกรณีที่ข้อมูลที่ผ่านการปรับคมอาจไม่พร้อมใช้งาน
3. หลายช่วงคลื่น
- ชิ้นงาน Earth Engine:
AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS/V1 - จำนวนรูปภาพ: 3559
- ช่วงวันที่: 9 มกราคม 2007 - 26 พฤศจิกายน 2009
- คำอธิบาย: แหล่งที่มาของแผนที่ฐานข้อมูลวิเคราะห์ คอลเล็กชันนี้ มีแถบสเปกตรัมเดิม (รวมถึงอินฟราเรดใกล้และอินฟราเรดคลื่นสั้น หากมี) ที่จำเป็นสำหรับการคำนวณดัชนีพืชพรรณ (เช่น NDVI) และการจัดประเภทสิ่งปกคลุม
ความครอบคลุมทางภูมิศาสตร์และช่องว่าง
วัตถุประสงค์หลักของแผนที่ฐาน G-BFID v1.0 คือการสร้าง พื้นฐานความละเอียดสูงใกล้ปี 2008 สำหรับเขตการปกครองของบราซิล อย่างไรก็ตาม การรักษาช่วงเวลาที่เข้มงวด (2007–2009) ขณะกรองรูปภาพคุณภาพสูงที่มีเมฆน้อยทำให้เกิดช่องว่างเชิงพื้นที่ โดยเฉพาะในภูมิภาคที่มีเมฆปกคลุมอย่างต่อเนื่อง
การเลือกฉากและการกรองคุณภาพ
เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล เราได้ระบุกลุ่มผู้สมัครจากปี 2007-2009 โดยมีเมฆปกคลุมเริ่มต้นน้อยกว่า 50% จากนั้น เราได้นำเข้ารูปภาพทั้งหมดกว่า 10,000 รูป และกรองเพิ่มเติมเพื่อยกเว้นรูปภาพที่มีปัญหาด้านคุณภาพอย่างมาก
- การตรวจสอบความไม่ต่อเนื่อง: เราไม่รวมรูปภาพที่มีการระบุการวัดและส่งข้อมูลทางไกลหรืออาร์ติแฟกต์ทางเรขาคณิตด้วยตนเอง รวมถึงฉากที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งผู้ให้บริการข้อมูลรวมไว้ด้วยกัน
- QA บนระบบคลาวด์: ฉากที่นักวิเคราะห์รูปภาพมืออาชีพปฏิเสธเนื่องจากมี เมฆปกคลุมทั้งหมดหรือเหตุผลอื่นๆ
- ความหนาแน่นของข้อมูล: ระบบจะเก็บเฉพาะรูปภาพที่มีพิกเซลที่ถูกต้องมากกว่า 10% (แผนที่ฐานแบบภาพ) ที่เหลืออยู่หลังจากมาสก์เมฆ (>5% สำหรับแผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์)
การกระจายเชิงพื้นที่
ดังที่แสดงในรูปที่ 5 โมเสกมีความหนาแน่นสูงสุดใน "Arc of Deforestation" และภูมิภาคทางเหนือ/ตอนกลาง-ตะวันตก พื้นที่โปร่งใส แสดงถึงภูมิภาคที่ไม่มีภาพจาก SPOT 2, 4 หรือ 5 ผ่านตัวกรองคุณภาพ ที่ระบุไว้ข้างต้นภายในกรอบเวลาเป้าหมายหรือถูกมาสก์เมฆ
ความครอบคลุมตามรัฐ
รูปที่ 6 แสดงรายละเอียดความครอบคลุมของพิกเซลที่ถูกต้องในแต่ละรัฐ ความครอบคลุม เกือบสมบูรณ์ (>95%) สำหรับรัฐต่างๆ เช่น รอนโดเนียและมาตูโกรสซู ขณะที่ รัฐทางตอนใต้และบางส่วนของภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีความหนาแน่นต่ำกว่าเนื่องจาก ข้อจำกัดของการเก็บถาวรและการมาสก์เมฆ
แผนภูมิยังแสดงให้เห็นว่าแผนที่ฐานแบบภาพให้ความครอบคลุมของพิกเซลที่ถูกต้องสูงกว่าแผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์เล็กน้อยในเกือบทุกรัฐ ความแตกต่างนี้เกิดขึ้นเนื่องจากผลิตภัณฑ์ภาพสามารถใช้ได้ทั้ง คอลเล็กชันสีธรรมชาติแบบแพนชาร์ปและแบบมัลติสเปกตรัม ในขณะที่ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์ได้มาจากคอลเล็กชันแบบมัลติสเปกตรัมเท่านั้น
วิธีการประมวลผล
วิธีการประมวลผลสำหรับแผนที่ฐาน G-BFID เวอร์ชัน 1.0 ให้ความสำคัญกับแหล่งที่มาของข้อมูลและความสมบูรณ์ของรังสีเพื่อรองรับการประเมินการปฏิบัติตามรหัสป่าไม้ ส่วนนี้จะอธิบายสถาปัตยกรรมภาพโมเสกโดยรวมและตรรกะการเลเยอร์ที่ใช้เพื่อรักษาความสมบูรณ์นี้ก่อน จากนั้นจะอธิบายขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นและการแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานตามลำดับเวลาซึ่งใช้กับรูปภาพต้นฉบับแต่ละรูปก่อนที่จะประกอบขั้นสุดท้าย
วิธีการโมเสก
เราสร้างแผนที่ฐานขั้นสุดท้ายโดยใช้วิธีการต่อภาพแทนที่จะใช้ตัวลดทางสถิติ (เช่น คอมโพสิตค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐาน) วิธีนี้ช่วยให้ผลิตภัณฑ์สุดท้ายยังคงค่าสเปกตรัมดั้งเดิมและพื้นผิวเชิงพื้นที่ของภาพต้นฉบับ การหลีกเลี่ยงการหาค่าเฉลี่ยของการสังเกตการณ์หลายครั้งทำให้ภาพโมเสคยังคงรักษาแหล่งที่มาที่แยกกันของแต่ละพิกเซลไว้
ตรรกะการวางเลเยอร์
ระบบจะวางซ้อนภาพอินพุตโดยใช้ลำดับชั้นที่ให้ความสำคัญกับความละเอียดเชิงพื้นที่ที่สูงกว่าและภารกิจของดาวเทียมในภายหลัง
- แผนที่ฐานแบบภาพ: ระบบจะจัดเรียงภาพตามขนาดพิกเซล (จัดลําดับความสําคัญของข้อมูลที่มีความละเอียดสูงสุด) แล้วจัดเรียงตามภารกิจของดาวเทียม (จัดลําดับความสําคัญของข้อมูลจากดาวเทียม SPOT รุ่นใหม่กว่า)
- แผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์: ภาพถ่ายได้รับการซ้อนทับตามภารกิจของดาวเทียม โดยให้ความสำคัญกับ การสังเกตการณ์จากภารกิจ SPOT ในภายหลังเพื่อกำหนดเป้าหมายข้อมูลที่ดีที่สุดที่มีอยู่
ความสมบูรณ์และการตรวจสอบย้อนกลับ
การสุ่มใหม่: การฉายซ้ำภายในทั้งหมดใช้การสุ่มใหม่แบบ Nearest Neighbor วิธีนี้จะหลีกเลี่ยงผลการปรับให้เรียบแบบการประมาณค่าของวิธีอื่นๆ เพื่อให้มั่นใจว่าคุณสมบัติการแผ่รังสีและเชิงพื้นที่ดั้งเดิมของพิกเซลต้นทางจะไม่ได้รับผลกระทบจากพิกเซลข้างเคียง
การตรวจสอบย้อนกลับของข้อมูล: แถบข้อมูลเมตา
dateต่อพิกเซลจะรวมอยู่ในทั้ง 2 ผลิตภัณฑ์ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ระบุวันที่สังเกตการณ์ที่แน่นอนสำหรับสถานที่ใดก็ตาม เพื่อให้มั่นใจถึงความโปร่งใสอย่างเต็มที่สำหรับการประเมินการปฏิบัติตามรหัสป่าไม้
การปรับแต่งขอบรูปภาพ
เราใช้กระบวนการปรับแต่งขอบเพื่อลบร่องรอยที่ปรากฏในภาพต้นฉบับเพื่อให้มั่นใจว่าขอบเขตระหว่างฉากที่ทับซ้อนกันจะสะอาด อาร์ติแฟกต์เหล่านี้ซึ่งปรากฏเป็นพิกเซลที่มีจุดหรือ "มีสัญญาณรบกวน" ตามขอบของรูปภาพเป็นลักษณะของการบีบอัดแบบสูญเสียในข้อมูลที่ผู้ให้บริการส่ง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราจึงใช้การกัดกร่อนที่จุดโฟกัสขั้นต่ำ 2.5 พิกเซลกับมาสก์รูปภาพ เพื่อนำอาร์ติแฟกต์ขอบที่มีคุณภาพต่ำออก และตรวจสอบว่าใช้เฉพาะข้อมูลที่ถูกต้องในภาพโมเสกสุดท้าย (รูปที่ 7)
การมาสก์เมฆ
เราได้ใช้ขั้นตอนการมาสก์ด้วยตนเองในคลังภาพเพื่อให้มั่นใจว่า G-BFID v1.0 จะมีความสมบูรณ์ของข้อมูลสูงสุด เราเลือกใช้วิธีนี้ แทนวิธีการอัตโนมัติเพื่อให้สามารถยกเว้นพิกเซลที่ได้รับผลกระทบจากเมฆหรือการรบกวนในชั้นบรรยากาศอื่นๆ ได้อย่างรอบคอบมากขึ้น
ขั้นตอนการมาสก์
นักวิเคราะห์ที่ผ่านการฝึกอบรมได้ระบุพื้นที่ที่มีเมฆและสิ่งประดิษฐ์ในชั้นบรรยากาศที่เกี่ยวข้อง เราใช้กลยุทธ์การมาสก์แบบอนุรักษ์นิยมโดยใช้รูปทรงเรขาคณิตแบบหยาบที่เรียบง่ายเพื่อให้มั่นใจว่าพิกเซลที่มีปัญหาเหล่านี้ได้รับการบันทึกอย่างครบถ้วน ระบบจะมาสก์พื้นที่สี่เหลี่ยมผืนผ้าขนาดใหญ่แทนที่จะติดตามขอบเขตของเมฆแต่ละก้อนอย่างแม่นยำ เพื่อให้มั่นใจว่าภาพโมเสกที่ได้จะยังคงชัดเจนที่สุด
แม้ว่าแนวทางนี้จะมีความเข้มงวดโดยเจตนา ซึ่งมักจะนำพิกเซลที่ถูกต้องซึ่งอยู่ติดกับเมฆออก แต่เราเห็นว่าจำเป็นต้องมีผลิตภัณฑ์ที่มีความสมบูรณ์สูงสำหรับพื้นฐานปี 2008
นโยบายและการผสานรวมการมาสก์
มาสก์ที่สร้างขึ้นด้วยตนเองผลิตขึ้นสำหรับคอลเล็กชันภาพสีธรรมชาติแบบหลายช่วงคลื่นและแบบแพนชาร์ปเพนโดยเฉพาะ เนื่องจากผลิตภัณฑ์สีธรรมชาติแบบหลายช่วงคลื่น ได้มาจากข้อมูลแบบหลายช่วงคลื่น ระบบจึงส่งต่อมาสก์เหล่านี้ไปยัง รูปภาพแบบหลายช่วงคลื่นที่ตรงกันระหว่างการประมวลผล
ระบบจะยกเว้นภาพหลายช่วงคลื่นที่ไม่มีภาพสีธรรมชาติที่ตรงกันซึ่งมาสก์ด้วยตนเองออกจากภาพโมเสกสุดท้าย ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าพิกเซลทุกพิกเซลที่รวมอยู่ในชุด G-BFID v1.0 ไม่ว่าจะเป็นประเภทผลิตภัณฑ์ใดก็ตามจะไม่มีเมฆ
การตีความช่องว่างของข้อมูล
ช่องว่างโปร่งใสในภาพโมเสกสุดท้ายแสดงถึงพื้นที่ที่ไม่มีข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพสูงในช่วงเวลา 2007–2009 ช่องว่างเหล่านี้ เกิดจากการผสมผสานการมาสก์ด้วยตนเองแบบอนุรักษ์นิยมที่อธิบายไว้ข้างต้น การปฏิเสธฉากที่มีเมฆปกคลุมสูง (>50%) ในตอนแรก หรือการไม่มีภาพต้นฉบับที่พร้อมใช้งานจากผู้ให้บริการสำหรับภูมิภาคหนึ่งๆ เลย แม้ว่าช่องว่างในภูมิภาคที่ใหญ่ขึ้นมักจะสะท้อนถึงการขาดแคลนรูปภาพยุคปี 2008 ที่พร้อมใช้งาน แต่รูปแบบ "เป็นบล็อก" ที่แตกต่างกันซึ่งแสดงในรูปที่ 9 เป็นผลมาจากการ มาสก์เมฆ
การแก้ไขการลงทะเบียนที่ไม่ถูกต้อง
เราได้ใช้เวิร์กโฟลว์การลงทะเบียนร่วมอัตโนมัติเพื่อลดการลงทะเบียนที่ไม่ถูกต้องอย่างมากในภาพจากแหล่งที่มาของ SPOT เมื่อเทียบกับเส้นฐานทางภูมิศาสตร์ที่ได้มาจากข้อมูล Landsat Collection 2
ค่าพื้นฐานอ้างอิง
ระบบได้สร้างภาพโมเสคอ้างอิง Landsat Collection 2 ที่ไม่มีเมฆเพื่อใช้เป็น รูปภาพอ้างอิงสำหรับการลงทะเบียนร่วม รูปภาพอ้างอิงนี้สร้างขึ้นโดยใช้ ตัวลดค่ามัธยฐานในรูปภาพ Landsat 7 และ 8 ที่ตัดกับบราซิลในช่วงปี 2006–2010 เลือกแถบสีแดงของ Landsat เป็นเป้าหมายการลงทะเบียนหลัก เพื่อให้ตรงกับแถบสีแดงของ SPOT
การประมาณการกระจัด
ee.Image.displacement อัลกอริทึมถูกใช้เพื่อคำนวณออฟเซ็ตระดับพิกเซล ระหว่างข้อมูลต้นฉบับของ SPOT กับข้อมูลอ้างอิงของ Landsat
- พารามิเตอร์การค้นหา: มีการใช้ค่าออฟเซ็ตสูงสุด 500 ม. และพารามิเตอร์ความแข็งเท่ากับ 5 กับโมเดลการกระจัด
- การรวมทางสถิติ: เดลต้า x ($dx$) และเดลต้า y ($dy$) รวมถึง ค่าความเชื่อมั่นได้รับการรวมในพื้นที่รูปภาพทั้งหมดโดยใช้ตัวลดค่าเฉลี่ย
- การคำนวณขนาด: จากสถิติรวมเหล่านี้ เราได้คำนวณค่าออฟเซ็ตขนาดรวมโดยประมาณ $M = \sqrt{dx^2 + dy^2}$ เพื่อแสดงการเคลื่อนที่เฉลี่ยของฉาก
นโยบายการแก้ไข
ระบบจัดหมวดหมู่และแก้ไขฉากตามสถิติการเคลื่อนที่ที่คำนวณแล้ว เพื่อจัดลำดับความสำคัญของการปรับปรุงที่สำคัญในขณะที่หลีกเลี่ยง การสร้างอาร์ติแฟกต์ใหม่
- การแก้ไขอัตโนมัติ: รูปภาพที่มีขนาดการเคลื่อนที่ $M > 30$ ม.โดยมีคะแนนความเชื่อมั่น $C > 0.3$ จะได้รับการเลื่อนโดยอัตโนมัติ โดยใช้ค่า $dx$ และ $dy$ ที่ประมาณ
- การประเมินด้วยตนเอง: สำหรับฉากที่มีการเคลื่อนที่โดยประมาณสูงมาก ($M > 100$ ม.) แต่มีความน่าเชื่อถือต่ำ ($C \le 0.3$) เราได้ทำการตรวจสอบด้วยตนเอง เราจะยอมรับการแก้ไขก็ต่อเมื่อการลงทะเบียนร่วมที่ได้แสดงให้เห็นถึง การปรับปรุงที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับตำแหน่งเดิม
- การยกเว้น: ฉากที่ยังคงมีการลงทะเบียนผิดอย่างมากหลังจากพยายามแก้ไข หรือฉากที่มีฟีเจอร์ไม่เพียงพอสำหรับการจับคู่ที่เชื่อถือได้ จะได้รับการยกเว้นจากโมเสก
การติดตั้งใช้งานและการควบคุมคุณภาพ
ระบบจะฉายภาพที่แก้ไขแล้วอีกครั้งโดยใช้การสุ่มตัวอย่างใหม่แบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดเพื่อรักษา ค่าการแผ่รังสีเดิมและหลีกเลี่ยงเอฟเฟกต์การปรับให้เรียบของการประมาณค่าแบบเชิงเส้นคู่หรือ แบบลูกบาศก์
ระบบจะต่อท้ายแถบค่าบูลีน coregistered กับรูปภาพแต่ละรูปและเก็บไว้ในภาพโมเสกสุดท้ายเพื่อให้มั่นใจว่าสามารถตรวจสอบย้อนกลับเชิงพื้นที่ได้ ข้อมูลเมตานี้ช่วยให้ผู้ใช้ แยกความแตกต่างระหว่างพิกเซลที่ได้รับการปรับเชิงพื้นที่กับพิกเซลที่ยังคง อยู่ในตำแหน่งเดิมที่ส่ง
การปรับค่ารังสีให้เป็นมาตรฐาน
เราใช้การปรับค่ารังสีให้เป็นมาตรฐานกับรูปภาพที่ประกอบกันเป็นผลิตภัณฑ์ภาพโมเสก เพื่อให้สอดคล้องกับสภาพชั้นบรรยากาศที่แตกต่างกันและความแตกต่างของเซ็นเซอร์ในคอลเล็กชันแหล่งที่มาของ SPOT ทั้งแผนที่ฐานแบบภาพและแบบวิเคราะห์ใช้การจับคู่ฮิสโตแกรมกับเกณฑ์พื้นฐานเป้าหมาย Landsat ปี 2008 ที่สอดคล้องกัน
เราเลือก Landsat เป็นข้อมูลอ้างอิงแทนทางเลือกอื่นที่มีความหยาบกว่า เช่น MODIS เนื่องจากความละเอียด 30 เมตรของ Landsat สอดคล้องกับข้อมูล SPOT ที่มีความละเอียด 5-20 เมตรมากกว่า ความคล้ายคลึงนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าฮิสโทแกรมสเปกตรัมจะแสดง อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น ซึ่งช่วยให้การโอนรังสีเมตริกมีความแม่นยำมากขึ้นในระหว่าง กระบวนการจับคู่ วิธีการเฉพาะสำหรับการปรับให้สอดคล้องนี้จะแตกต่างกันเล็กน้อย ขึ้นอยู่กับว่ากรณีการใช้งานสุดท้ายเป็นภาพหรือการวิเคราะห์
แผนที่ฐานแบบภาพ
เราได้ใช้เวิร์กโฟลว์การปรับสมดุลสีโดยใช้การจับคู่ฮิสโตแกรมเพื่อลดความไม่ต่อเนื่องของรังสีเมตริกระหว่างรูปภาพที่อยู่ติดกันและเพื่อให้ดู แทบจะไร้รอยต่อ ค่าพิกเซลได้รับการปรับให้ตรงกับค่าพื้นฐานของเป้าหมายภาพโมเสก Landsat ปี 2008 ที่สอดคล้องกัน
กระบวนการมีขั้นตอนดังนี้
- การมาสก์การวิเคราะห์: เพื่อให้มั่นใจว่าสถิติจะเสถียรในระหว่างการจับคู่ฮิสโตแกรม ระบบจะสร้างมาสก์การวิเคราะห์ชั่วคราวเพื่อยกเว้นพื้นที่ที่อาจทำให้ข้อมูลเบ้ การมาสก์นี้มุ่งเน้นไปที่ฟีเจอร์หลัก 2 อย่างต่อไปนี้
- พื้นที่ที่มีการเปลี่ยนแปลงสูง: ระบบจะยกเว้นพิกเซลที่เกินเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 ของความแตกต่างสัมบูรณ์ ระหว่างภาพ SPOT กับภาพโมเสคอ้างอิงของ Landsat
- แหล่งน้ำ: ระบบจะยกเว้นความแปรปรวนของการสะท้อนแสงสูงเหนือแหล่งน้ำ โดยใช้ชุดข้อมูลประวัติการจัดประเภทน้ำรายปีของ JRC ระบบจะกรองชุดข้อมูลถึงปี 2008 และใช้มาสก์ผกผันเพื่อให้แน่ใจว่าระบบจะเก็บเฉพาะคลาสที่ไม่ใช่น้ำไว้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
- การสร้างตารางตรวจสอบ (LUT): ระบบจะคำนวณฮิสโทแกรมสะสมสำหรับทั้งแถบ SPOT ต้นทางและแถบ Landsat เป้าหมายโดยใช้ข้อมูลที่มาสก์
- การประมาณค่า: ระบบจะแมปค่าพิกเซลต้นทางใหม่เป็นค่าเป้าหมายโดยใช้ LUT ที่สร้างขึ้น เพื่อจัดแนวโปรไฟล์รังสีของข้อมูล SPOT กับข้อมูลอ้างอิง Landsat ปี 2008
แผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์
การประมวลผลแผนที่ฐานเชิงวิเคราะห์จะเหมือนกับแผนที่ฐานแบบภาพ แต่จะรวมถึง การแปลงค่า DN เป็นค่าการสะท้อนที่ด้านบนของชั้นบรรยากาศ
1. การแปลงค่าการสะท้อนที่ด้านบนของชั้นบรรยากาศ (TOA)
ระบบจะแปลงตัวเลขดิจิทัล (DN) ดิบของ SPOT เป็นการสะท้อน TOA เพื่อพิจารณา คุณสมบัติของเซ็นเซอร์ทางกายภาพและเรขาคณิตของดวงอาทิตย์
- การคำนวณความสว่าง: การใช้ข้อมูลเมตาของเกนทางกายภาพและอคติเฉพาะแถบความถี่ของผู้ให้บริการ
- การปรับการสะท้อนให้เป็นมาตรฐาน: การแผ่รังสีได้รับการปรับให้เป็นมาตรฐานตามการแผ่รังสีจากดวงอาทิตย์ โคไซน์ของมุมปรากฏของดวงอาทิตย์ และระยะห่างระหว่างโลกกับดวงอาทิตย์สำหรับ วันที่ได้ข้อมูลมา
2. การจับคู่ฮิสโตแกรม
เพื่อลดความแตกต่างทางรังสีเมตริกระหว่างภาพ SPOT ที่แตกต่างกันให้เหลือน้อยที่สุด เราจึงใช้เวิร์กโฟลว์การจับคู่ฮิสโทแกรม
การมาสก์การวิเคราะห์: ขั้นตอนนี้ใช้การมาสก์การวิเคราะห์แบบเดียวกันกับที่อธิบายไว้ในส่วนแผนที่ฐานแบบภาพด้านบน นั่นคือ การยกเว้นพิกเซลที่มีการเปลี่ยนแปลงในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 ขึ้นไป และการกรองพิกเซลน้ำออกผ่านมาสก์การจัดประเภท JRC ปี 2008 แบบกลับด้าน
การปรับให้กลมกลืน: เช่นเดียวกับแผนที่ฐานภาพ ค่าพิกเซลจะได้รับการแมปใหม่ผ่านตารางตรวจสอบเพื่อจัดแนวโปรไฟล์รังสีเมตริกกับข้อมูลอ้างอิง TOA ของ Landsat ซึ่งจะสร้างความสอดคล้องด้านรังสีเมตริกทั่วทั้งโมเสกสำหรับการฝึก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในวงกว้างและการอนุมานที่เชื่อถือได้
ข้อจำกัดและปัญหาที่ทราบ
แม้ว่า G-BFID v1.0 จะให้ข้อมูลพื้นฐานที่มีความละเอียดสูงในยุคปี 2008 แต่ผู้ใช้ควรทราบข้อจำกัดหลายประการที่อยู่ในที่เก็บถาวรของ SPOT ในอดีตและวิธีการประมวลผลที่ใช้
ความสมบูรณ์และช่องว่างเชิงพื้นที่
แผนที่ฐานไม่ได้ครอบคลุมพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของบราซิล 100% ช่องว่างเกิดขึ้นในกรณีที่ ไม่มีภาพที่ตรงกับช่วงเวลาที่เข้มงวดของโปรเจ็กต์ในยุค 2008 (2007–2009) เกณฑ์ความครอบคลุมของเมฆ หรือมาตรฐานคุณภาพ ช่องว่างเหล่านี้มักเกิดขึ้นในภูมิภาคที่มีเมฆปกคลุมอย่างต่อเนื่องหรือความถี่ในการรับสัญญาณดาวเทียมในอดีตต่ำกว่า ดูรายละเอียดได้ที่ส่วนความครอบคลุมทางภูมิศาสตร์และช่องว่าง
ความละเอียดดั้งเดิมที่ปรับเปลี่ยนได้
แม้ว่าผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายจะส่งในขนาดพิกเซลเล็กน้อยที่ 5 เมตร (ภาพ) และ 10 เมตร (การวิเคราะห์) แต่ภาพต้นฉบับประกอบด้วยพิกเซลดั้งเดิมขนาด 5 ม., 10 ม. และ 20 ม. เนื่องจากใช้การสุ่มตัวอย่างใหม่แบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของสเปกตรัม คุณจึงอาจเห็นขอบเขตระหว่างความละเอียดต่างๆ
การลงทะเบียนที่คลาดเคลื่อนที่เหลือ
แม้จะมีเวิร์กโฟลว์การลงทะเบียนร่วมอัตโนมัติ แต่การเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่อาจยังคงมีอยู่ในบางพื้นที่ การลงทะเบียนที่ไม่ถูกต้องที่เหลือมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นมากที่สุดในภูมิภาคที่มี ภูมิประเทศที่สูงชันหรือในพื้นที่ป่าหนาแน่นที่เป็นเนื้อเดียวกัน ซึ่งอัลกอริทึม ไม่มีจุดสังเกตเพียงพอที่จะคำนวณเวกเตอร์การเคลื่อนที่ที่มีความน่าเชื่อถือสูง
อาร์ติแฟกต์ของชั้นบรรยากาศและเมฆ
กระบวนการมาสก์เมฆด้วยตนเองนั้นตั้งใจให้มีความระมัดระวังและเข้มงวด แต่ก็ไม่ได้ครอบคลุมทุกกรณี ผู้ใช้อาจเห็นสิ่งประดิษฐ์ที่เหลืออยู่เป็นครั้งคราว เช่น หมอกควันเซอร์รัสบางมากหรือเงาเมฆขนาดเล็ก
ความไม่สอดคล้องกันของรังสีและการทำงานของ ML
แม้ว่าการจับคู่ฮิสโตแกรมจะใช้เพื่อลดความไม่ต่อเนื่องของรังสี แต่ความแปรปรวนของสเปกตรัมที่เหลือยังคงอยู่ระหว่างรูปภาพที่อยู่ติดกัน สําหรับการแยกประเภทการปกคลุมของพื้นดินโดยอัตโนมัติหรือแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง ความแปรปรวนนี้จะเพิ่มความแปรปรวนของสเปกตรัมสําหรับประเภทการปกคลุมของพื้นดินที่กําหนดในโมเสก ช่วงข้อมูลที่กว้างขึ้นนี้อาจลดความแม่นยำของการแยกคลาสระหว่างการอนุมาน ซึ่งอาจทําให้อัตราข้อผิดพลาดสูงขึ้น
ความอิ่มตัวของสเปกตรัม
ในพื้นที่ที่มีความสว่างสูงมาก เช่น พื้นผิวในเมืองที่มีการสะท้อนสูง ดินบางประเภท หรือทรายที่สว่าง พิกเซลอาจมีค่าถึงขีดจำกัดสูงสุดที่เซ็นเซอร์ตรวจจับได้ "ความอิ่มตัว" นี้ส่งผลให้สูญเสียพื้นผิวและรายละเอียดใน ตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจงเหล่านั้น
อัตราส่วนแถบและดัชนีพืชพรรณที่เปลี่ยนแปลง
เราใช้การจับคู่ฮิสโตแกรมกับแต่ละแถบสเปกตรัมแยกกันเพื่อให้ได้ภาพโมเสกที่เกือบจะไร้รอยต่อ ซึ่งจะเปลี่ยนอัตราส่วนทางกายภาพเดิมระหว่างแถบโดยธรรมชาติ ด้วยเหตุนี้ การคำนวณดัชนีทั่วไป เช่น NDVI หรือเมตริกอัตราส่วนแบนด์อื่นๆ จะให้ค่าที่แตกต่างจาก ชุดข้อมูลแหล่งที่มาที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง แม้ว่าดัชนีที่ได้เหล่านี้อาจยังคงแสดงรูปแบบเชิงพื้นที่ที่เกี่ยวข้องทั่วทั้งภาพโมเสก แต่ไม่ควรใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แน่นอน การเปรียบเทียบข้ามเซ็นเซอร์ หรือการวิเคราะห์ที่อาศัยเกณฑ์ดัชนีที่เข้มงวด