Procesarea si analiza imaginilor

In acest capitol, vom incerca sa prezentam in mod cat mai succint aspecte importante privind procesarea imaginilor, incepand cu descrierea modului de vizualizare si a principiilor de utilizare a imaginilor in format analogic.

1. Vizualizarea imaginii

Oamenii percep realitatea inconjuratoare in trei dimensiuni. Simtul vederii permite cunoasterea vizuala a obiectelor ce ne inconjoara si sa le apreciem in ceea ce priveste forma, marimea, culoarea si distanta care ne separa de acestea. Acest fenomen, inca neexplicat in totalitate, este rezultatul unor interactiuni complicate intre ochi si creier.

1.1. Principiul vederii binoculare

Ochii sunt departati cu circa 6 cm (distanta interpupilara), ceea ce permite perceperea a doua imagini usor diferite. Creierul permite fuziunea cele doua imagini intr-o singura imagine tridimensionala care ce permite perceperea celei de-a treia dimensiuni. Aceasta capacitate de a vedea in relief este cunoscuta sub denumirea de vedere binoculara sau vedere stereoscopica.

Vederea monoculara nu dispune de elemente metrice precise pentru evaluarea distantelor. Vederea in profunzime numita si vedere in relief sau vedere stereoscopica, este caracteristica vederii binoculare si se intemeiaza pe faptul ca in centrul vederii din creier se suprapun doua imagini ale aceluiasi obiect, care sunt diferentiate ca urmare a faptului ca centrele de perspectiva de unde se inregistreaza cele doua imagini au pozitii diferite in spatiu. Din punct de vedere geometric, localizarea punctelor in spatiu se face prin intersectii.

Vederea este un fenomen complicat, care nu trebuie luat in considerare numai din punct de vedere anatomic. Ca si in cazul celorlalte simturi, in cazul perceptiei vizuale avem de-a face cu un proces care se realizeaza pe scoarta cerebrala care este o suprafata de receptie, pe care se proiecteaza excitatiile venite din mediul extern si intern.

In plan orizontal, campul vizual al ochiului se intinde circa 100 de grade de partea opusa nasului si 50 de grade de partea nasului, iar in plan vertical campul vizual acopera 130 de grade.

Imaginea perspectiva a obiectelor din natura se formeaza tot ca o perspectiva pe retina. Procesul de formare a imaginii pe retina este comparabil cu procesul formarii imaginii pe pelicula fotografica. Ochiul inregistreaza imaginile sub forma unor perspective cu centrul in cristalin. De aceea, vederea monoculara inregistreaza elemente metrice efective doar pentru contururi si directii, nu si pentru profunzimi. Totusi, prin vedere monoculara se poate discrimina pozitia relativa a obiectelor in profunzime, dar aceasta se datoreaza obisnuintei si experientei referitoare la aprecierea acoperirilor si tonalitatilor specifice.

In momentul in care este obtinuta fuziunea binoculara, este realizata perceptia vizuala a spatiului in trei dimensiuni. Cercetand permanent detaliile pe care le are in fata observatorul ajunge sa perceapa diferente foarte mici atat lateral cat si in profunzime. In aceasta consta vederea binoculara naturala, sau efectul stereoscopic natural. Acest efect stereoscopic reprezinta aportul considerabil de informatii in legatura cu mediul inconjurator pe care ii aduce vederea binoculara.

1.2. Efectul stereoscopic in fotogrammetrie

Imaginile plane (desene, fotografii, filme, desenele) de pe ecranul computerului pot fi manipulate prin tehnici speciale pentru a crea iluzia de inaltime, respectiv (adancime). Avem impresia ca obiectele observate "cresc" din hartie, film sau ecran. Efectul stereoscopic are loc in momentul in care zona de acoperire (suprapunere) a doua fotograme succesive este privita astfel incat fiecare ochi sa observe fotograma corespondenta. Operatorii experimentati au capacitatea de a obtine efectul stereoscopic fara a utiliza un aparat de stereorestitutie.

Instrumentele clasice de restitutie stereofotogrammetrica sunt construite, cu mici exceptii, pe principiul separarii imaginilor prin sisteme optice constituite din lentilele, prisme si oglinzi.

Pentru a fi perceputa ca o singura imagine o stereograma (cuplu stereoscopic) trebuie sa fie observata cu ajutorul unui instrument care permite vizualizarea fotogramei cu ocularul corespunzator ochiului drept, respectiv fotogramei din stanga cu ochiul stang. Creierul receptioneaza fiecare imagine separat si le integreaza intr-o singura imagine tridimensionala (in relief).

Fig. 14 Cuplul stereoscopic

Efectul stereoscopic are loc in momentul in care zona de acoperire (suprapunere) a doua fotograme succesive este privita astfel incat fiecare ochi sa observe fotograma corespondenta. Cele doua. fotograme trebuie privite separat, adica. cu ochiul din stanga trebuie privita fotograma din stanga iar cu ochiul din dreapta, fotograma din dreapta. Operatorii experimentati au capacitatea de a obtine efectul stereoscopic fara a utiliza un aparat de stereorestitutie.

In practica, efectul stereoscopic poate fi realizat, de asemenea, prin folosirea filtrelor optice pentru observarea perspectivelor centrale plane cele doua procedee cu aplicare larga fiind anaglifele si polarizarea luminii.

1. Anaglifele

Imaginile plane (desene, fotografii, filme) sau afisate pe ecranul computerului pot fi manipulate prin tehnici speciale pentru a crea iluzia de inaltime, respectiv (adancime). Avem impresia ca obiectele observate "cresc" din hartie, film sau ecran.

Procedeul acesta foloseste o particularitate a culorilor complementare (atunci cand fiecare culoare este formata din amestecul tuturor culorilor spectrale care nu sunt cuprinse in cealalta).

O anaglifa se obtine prin fotografierea suprapusa a ambelor fotograme ale cuplului in culori complementare pe un fond alb. Culorile complementare cel mai des folosite sunt rosu si cyan. Daca anaglifa este privit cu ochelari prevazuti cu lentile colorate in culori complementare, prin substractia culorilor se obtine efectul stereoscopic.

Explicatia fenomenului de separatie a imaginilor este urmatoarea :

lentila rosie a ochelarilor va fi strabatuta numai de componenta rosie a luminii, astfel ca fondul alb al hartiei va fi perceput in rosu ;

detaliile fotogramei redate in rosu se vor dizolva in fondul rosu ;

detaliile fotogramei in culoarea complementara rosului (cyan) vor fi percepute in negru ;

lentila cyan a ochelarilor va fi strabatuta numai de componenta cyan a luminii, astfel ca fondul alb al hartiei va fi perceput in cyan ;

detaliile fotogramei redate in cyan se vor dizolva in fondul cyan ;

detaliile fotogramei in culoarea cyan vor fi percepute in negru..

Fig. 15 Principiul anaglifelor

Pentru realizarea unui model stereoscopic procedeul culorilor complementare foloseste tocmai aceasta particularitate, cele doua perspective centrale fiind colorate fiecare in parte in culoarea complementara celeilalte.

Pentru obtinerea unei anaglife se utilizeaza doua reprezentari (fotografice sau tipografice) ale aceluiasi subiect, una in cyan (albastru-verzui), cealalta in rosu; le suprapunem pe hartie fotografica (sau le imprimam) cu un foarte mic decalaj asa incat observatorul, utilizand ochelari cu o lentila (cyan), iar alta rosie, vede aparand subiectul in relief, culorile disparand. Lentila rosie filtreaza imaginea cyan si astfel numai imaginea rosie trece prin lentila, respectiv lentila cyan filtreaza culoarea rosie lasand sa treaca numai culoarea cyan.

Ca urmare, ochiul stang va percepe intr-o tonalitate negricioasa numai perspectiva din stanga, iar ochiul drept va percepe in aceasta tonalitate negricioasa numai perspectiva din dreapta. Cu aceasta este realizata conditia stereoscopiei artificiale si anume ca fiecare ochi in parte sa vada numai cate o perspectiva centrala a aceluiasi obiect. Creierul receptioneaza doua imagini diferite si le combina pentru a rezulta o imagine virtuala tridimensionala. Mai precis, anaglifele reprezinta un procedeu fotografic care utilizeaza culori si filtre corespondente pentru a crea iluzia reliefului in filme, fotografii sau ilustratii.

Anaglifele se preteaza unei procesari pe calculator chiar si atunci cand operatorul este mai putin experimentat. Principiul de lucru se bazeaza afisarea pe monitor in mod alternativ, cu o frecventa suficient de mare, a fotogramei alb-rosu din stanga si a fotogramei alb-verde din stanga.

Brevetul procesului de realizare a fotografiilor anaglife a fost obtinut in 1891 de francezul Louis Ducos du Hauron, iar in 1903 fratii Louis si Auguste Lumière, pionierii filmului, au facut demonstratii cu un film realizat pe acest principiu.

1.4. Imagini tridimensionale polarizate

Fizicianul scotian David Brewster (1781-1868) a descoperit ca lumina este polarizata prin reflexie. Lumina obisnuita se propaga prin oscilatii electromagnetice transversale in toate planurile, iar lumina polarizata se propaga prin aceleasi oscilatii dar numai intr-un singur plan transversal. Pentru a obtine lumina polarizata se utilizeaza cristale polarizoare. In cazul in care in calea unei raze de lumina polarizata se interpune un cristal identic (numit analizor) cu cel folosit la polarizare (numit polarizor) se constata ca prin rotirea sa intensitatea luminoasa scade pana la reducerea totala.

Atunci cand stereogramele se proiecteaza prin polarizori pozitionati in planuri perpendiculare si se privesc prin ochelari prevazuti cu analizori situati, de asemenea, in planuri perpendiculare, se obtine efectul stereoscopic. Practic, fiecare din ochi va vedea cate o singura fotograma.

Sistemul de filmare Polaroid realizat de inventatorul american Edwin Herbert Land se bazeaza pe utilizarea a doua camere de filmare sau a unei camere cu dublu obiectiv. In cinematograf cele doua filme sunt proiectate simultan. Un filtru de polarizare atasat in fata proiectorului din stanga orienteaza undele de lumina intr-un plan, in timp ce un alt filtru situat in fata proiectorului din dreapta orienteaza lumina intr-un plan perpendicular. Observatorii poarta ochelari cu lentile de polarizare gri care orienteaza undele de lumina ca si filtrele proiectoarelor. Acestea permit ca ochiul stang al observatorilor sa vada numai imaginea de la proiectorul din stanga iar ochiul din dreapta numai imaginea provenita de la proiectorul din dreapta. Creierul primeste aceste doua imagini care fuzioneaza si le compune intr-o imagine tridimensionala. Prima demonstratie a fost facuta in 1939 la Expozitia Mondiala de la New York.

Fig. 16 Utilizarea polarizarii in fotogrammetrie

O alta posibilitate de obtinere a efectului stereoscopic se bazeaza pe principiul alternantei (scintilatiilor) imaginilor. Separarea imaginilor este generata prin proiectarea lor, succesiv, cu o frecventa de cel putin 15 imagini pe secunda. Succesiunea imaginilor este privita printr-un dispozitiv de obturare succesiva a celor doi ochi sincron cu proiectarea fotogramelor. Aceasta solutie a fost adoptata pentru a construi aparate de stereorestitutie, iar mai de curand a sistemelor computerizate de fotogrammetrie digitala, fara a uita aplicatiile specifice jocurilor tridimensionale pe calculator.

Trebuie amintit faptul ca, inca din 1971, publicul canadian a avut acces la tehnologia "ImageMAXimum" care se bazeaza pe utilizarea unor instalatii sofisticate alcatuite din proiectoare cu deplasare orizontala a peliculei si suprafete de reflexie pozitionate cu ajutorul unor algoritmi specifici, camere de filmat speciale care inregistreaza din doua pozitii miscarile aceluiasi element filmat, ecrane cu dimensiuni considerabile, obtinerea efectelor tridimensionale fiind conditionata de construirea unor sali care permit o vizibilitate perfecta a intregului ecran de catre toti spectatorii. Vederea periferica a observatorului fiind acoperita in intregime, acesta are senzatia pozitionarii sale in mijlocul actiunii filmului.

In anul 1997 compania canadiana sistemul de proiectie IMAX 3D SR care a permis utilizarea tehnologiei in multiplexuri obisnuite.

In procedeul clasic, filmarea se efectueaza cu ajutorul unei camere cu formatul peliculei 69,6mm x48,5 mm, cu o frecventa de 24 cadre pe secunda ceea ce permite cresterea claritatii si luminozitatii imaginii obtinute.

Atunci cand a aparut aceasta tehnologie, prelucrarea materialului filmat brut se facea prin scanare de foarte inalta rezolutie, cadru cu cadru, dupa care fiecare "fotograma" era corectata. Materialul brut imbunatatit este reinserat intr-o noua pelicula sau, mai nou, stocat pe un hard-disk de tip IMAX HD. Proiectia se face cu ajutorul unui aparat cu obiectiv dual iar observarea (vizionarea) se efectueaza prin ochelari cu polarizare sau ochelari electronici de tip "shutter" cu cristale lichide.

1.5. Autostereogramele

O autostereograma este o imagine stereoscopica pentru vizualizarea careia nu este nevoie sa se utilizeze instrumente speciale din categoria stereoscopului sau ochelarilor stereoscopici. Printre cele mai cunoscute produse de acest fel pot fi enumerate imaginile lenticulare, hologramele, dar si imaginile generate pe computer prin asa numitele procedee 3-D.

1.6. Imagini lenticulare

Tehnologia lenticulara a fost folosita in anii 1960 pentru a produce imagini tridimensionale cu scene religioase sau vederi. Aceasta tehnologie este utilizata si pentru a realiza iluzia miscarii pe imagini plane. O imagine lenticulara este o compozitie a doua imagini sursa ale aceluiasi obiect vazute din directii usor diferite. Imaginile sursa sunt taiate in fasii extrem de inguste care sunt unite, sau alternate, apoi acoperite cu un strat de plastic structurat in striatii si santuri. Efectul 3-D sau de miscare este obtinut prin intreteserea a doua secvente ale miscarii unui obiect in miscare. Imaginea compozit este acoperita cu un strat (ecran) lenticular din plastic care indreapta fiecare imagine sursa catre un ochi, asa incat observatorul sa schimbe unghiul de vedere prin bascularea videogramei.

2. Caracteristicile imaginilor digitale de teledetectie

Imaginea digitala este compusa din puncte carora le sunt asociate valori care descriu parametri semnificativi referitori la suprafata terestra :

reflectivitatea radiatiei elector-magnetice,

emisivitatea obiectelor,

temperatura de suprafata,

continutul de vapori de apa,

elemente topografice de altitudine

Fiecarui pixel ii este asociat un numar (cuanta) care descrie radiatia medie a obiectului sau partilor de obiecte care se regasesc in suprafata de teren corespunzatoare pixelului respectiv. Acest numar reprezinta un nivel de gri, iar valorile atribuite sunt etalate de la 0 la 255, adica 256 de valori (in cazul informatiei codate pe 8 biti).

Cu cat suprafata acoperita de un pixel este mai mica cu atat peisajul este pastrat si reprezentat cu mai multa precizie (din punct de vedere geometric). De fapt, aceasta arata ca dimensiunea scazuta a pixelului are ca efect reproducerea mai precisa a elementelor din natura

Fiecare celula (denumita in limbaj informatic pixel) este identificata cu usurinta printr-o referinta imagine unica (linie/coloana). Pe langa coordonatele imagine, reprezentarea tip raster contine si o valoare numerica ce poate fi dupa caz: valoarea radiometrica (pentru imaginile de teledetectie), nivelul de gri pentru imaginile scanate, sau, in cazul imaginilor clasificate, un cod numeric corespunzator unui atribut descriptiv.

Suprafata de teren care este acoperita de un pixel din imagine, aferenta marimii celor mai mici obiecte identificabile cu mijloacele tehnice respective, caracterizeaza imaginea din punct de vedere al rezolutiei.

Fig. 17 Corespondenta teren-imagine

Nu inseamna, insa, ca fiecarui pixel ii corespunde un singur obiect deoarece distributia areala implica cumularea la nivelul detectorului a mai multor semnale cu proprietati diferite: cai de comunicatii, paduri, sol descoperit, vegetatie de talie mica, etc. (Fig.17). Aceasta inseamna ca datele de teledetectie trebuie folosite numai pana la nivelul de precizie proiectat, adica rezolutia imaginii sa corespunda preciziei impuse la scara planului sau hartii.

Imaginile provenite de la satelitii de teledetectie pun la dispozitie o cantitate mare de informatie, de obicei suficienta, pentru a putea produce un document cartografic complet.

Relatiile spatiale dintre obiectele din imagine sunt implicite, conectivitatea fiind o proprietate inerenta a acestui mod de reprezentare.

Integrarea informatiilor cosmice in sistemele informationale este tentanta si necesara dar realizarea acestui deziderat nu se face fara probleme. Intr-adevar, soft-ware-ul pentru procesare de imagini si Sistemele Informationale Geografice s-au dezvoltat in directii diferite, dar, in ultimii ani, datorita progresului industriei hard marii producatori au fost capabili sa depaseasca bariere care pareau insurmontabile.

Operatiuni pregatitoare efectuate asupra imaginilor de teledetectie

Trecerea de la fotogrammetria clasica la teledetectie a fost facuta odata cu aparitia filmul color (in culori naturale) si mai ales a filmelor fals color in infrarosu, materiale fotosensibile care au permis diversificarea aplicatiilor fotografiei aeriene. Avand sensibilitatea in afara celei specifice ochiului uman, filmul infrarosu este capabil sa produce imagini ale energiei invizibile reflectate care este foarte utila pentru obtinerea de informatii despre viata plantelor.

Mai apoi, utilizarea computerelor a permis un nou mod de exploatare a fotogramelor aeriene, procesarea digitala permitand extinderea plajei de informatii pe care acestea le pot furniza.

Chiar si in conditiile cuceririlor tehnologice din domeniu, nu trebuie uitat faptul ca interpretarea vizuala este limitata la benzile spectrale vizualizate in imagine, adica o singura banda pentru reprezentarea alb/negru si la trei benzi pentru o imagine color.

Tinand seama de caracteristicile de baza ale senzorilor si de parametrii orbitali specifici deplasarii platformelor pe care acestia sunt amplasati, datele digitale de teledetectie trebuie sa faca obiectul unor prelucrari primare specifice care fac parte din categoria calibrarilor geometrice si radiometrice (datorate influentei atmosferei). Aceste prelucrari preliminare realizate la sol dupa receptia datelor iau ca scop corectarea erorilor sistematice din lantul de achizitie. Pentru a explicita aceste operatiuni, ansamblul acestor prelucrari poate fi ierarhizat astfel:

a)      Transformarile radiometrice - necesare pentru corectarea erorilor datorate captorilor si variabilitatii caracteristicilor mediului (atmosferei) cat si pentru calibrarea si etalonarea absoluta a datelor in scopul restabilirii balantei energetice asa cum aceasta a fost masurata la nivelul senzorului.

b)      Transformarile geometrice - obligatorii pentru corectarea distorsiunilor geometrice introduse de sistemul de colectare a datelor sau pentru cerinte speciale ale utilizatorului.

Aceste operatiuni sunt obligatorii pentru a putea corecta erorile si limitarile specifice sistemului de senzori, pentru a diminua efectele atmosferice, dar si pentru a corecta si adapta geometria imaginii astfel incat, ulterior, in faza de utilizare, aceasta sa poata fi integrata intr-un sistem informational prin utilizarea unor parametri geografici compatibili cu sistemul cartografic stabilit de utilizator.

Numai dupa indeplinirea acestor conditii, se poate trece la analiza si interpretarea corecta a datelor in vederea extragerii pe baza clasificarii a informatiilor tematice corespunzator fiecarui domeniu de utilizare. In acest scop au fost elaborati algoritmi specifici, metodele folosite in acest sens fiind impartite in doua mari categorii:

a)      Metode nesupervizate automate

b)      Metode supervizate bazate pe extragerea de trasatori, crearea unor seturi de instruire, utilizarea unor functii discriminant) (nori dinamici, grupari de tip clustering), aplicarea principiului verosimilitatii maxime.

4. Analiza imaginilor

Toate domeniile de activitate care au ca obiect identificarea si cunoasterea caracteristicilor suprafetei terestre beneficiaza, dupa ce au trecut cateva decenii de la lansarea primului satelit civil de teledetectie, de informatii inaccesibile pana la aparitia si punerea in aplicare a tehnicilor moderne de teledetectie. In practica, prelucrarea imageriei multispectrale se bazeaza pe analiza caracteristicilor spectrale si spatiale ale obiectelor omogene avand ca scop identificarea obiectelor de pe suprafata Pamantului si interpretarea semnificatiei pe care aceste obiecte o au in contextul peisajului din care fac parte.

Prelucrarea statistica a imaginilor multispectrale permite obtinerea informatiilor necesare stabilirii claselor de obiecte care intereseaza un domeniu sau altul tinand insa seama ca in cadrul procesului tehnologic se apeleaza in primele etape la prelucrari relativ simple monocanal, urmand ca pentru clasificarile de detaliu sa se aplice metodele digitale multicanal.

Prin analiza logica, informatiile continute de imaginile de teledetectie sunt detectate, identificate, clasificate prin masurarea si evaluarea obiectelor naturale si antropice din punct de vedere al:

semnificatiei fizice,

trasaturilor/structurilor (en. pattern),

relatiilor spatiale cu vecinatatile.

4.1. Izolarea plajelor de valori intr-un domeniu monospectral

4.1.1. Histograma

Histograma este un grafic (diagrama) care reprezinta prin dreptunghiuri o distributie statistica (matematica), sau, altfel spus construit dintr-un sistem ortonormat din dreptunghiuri care au ca baza amplitudinea unei clase de elemente similare.

Histograma este un instrument grafic folosit in statistica descriptiva cu ajutorul caruia este vizualizata o distributie de frecventa. Distributia de frecventa are ca semnificatie numarul de evenimente statistice pe clase (grupe) de evenimente Intr-o histograma clasele reprezinta intervale de numere reale separabile prin proprietati ale subiectelor analizate. Pe axa orizontala se insereaza punctele de separare intre clase, iar pentru fiecare clasa se ridica pe directia verticala un dreptunghi cu inaltimea proportionala cu frecventa de aparitie (absoluta sau relativa) a clasei respective.

In figura urmatoare este exemplificata frecventa de aparitie pentru sase evenimente (clase) reprezentate prin valori (1,.2, ., 6) unice (absolute). Astfel, clasa 1 apare de 22 ori, clasa 2 de 10 ori, clasa 3 de 41 de ori, clasa 4 apare de 20 de ori, clasa 5 de 30 ori, iar clasa 6 de 16 ori.

Histograma simpla reprezentand prezenta unor obiecte definite prin valori unice

In practica, limitarile de rezolutie spectrala si/sau geometrica ale imaginilor de teledetectie nu permit separarea stricta prin praguri absolute a doua clase vecine din punct de vedere radiometric. In cazul teledetectiei, trebuie tinut seama de faptul ca subiectele sunt obiecte/fenomene caracterizate printr-o variabilitate specifica peisajului analizat influentata in foarte mare masura de conditiile mediului natural in momentul inregistrarii.

Cu ajutorul figurii de mai jos se exemplifica frecventa de aparitie a unor valori de gri (a), a caror distributie este aproximata printr-o functie normala de densitate a probabilitatii (b) pentru o functie unimodala (care are un singur maxim, adica acea clasa este uniforma). Clasele de obiecte care au functii de probabilitate multimodale (este cazul obisnuit care caracterizeaza imaginile de teledetectie) nu pot fi aproximate prin functii de densitate normala. Acestea din urma sunt exemplificate prin vizualizarea unui caz de bimodalitate (c) in care doua obiecte/fenomene sunt separate pe baza unor reguli de discriminare predefinite (d). Se observa faptul ca exista un interval de incertitudine a discriminari care trebuie analizat cu atentie pentru a evita confuziile privind apartenenta la una din clasele predefinite.

Fig. 18 Histograme unimodale si bimodale

Acesta este si motivul pentru care, in procesarea datelor satelitare, histogramele reprezinta frecventa de aparitie a valorilor radiometrice ale pixelilor care compun o imagine exprimate prin nivele de gri corespunzatoare plajelor de valori specifice modului de codificare a informatiei (de exemplu 2, 8, 16, 24, 32 .). O clasa este identificata prin gruparea valorilor vecine care definesc cel mai corect obiectele/fenomenele respective.

In unele cazuri, este posibil sa se separe o clasa de obiecte printr-o simpla operatiune de izolare de valori digitale intr-o singura banda spectrala actionand asupra histogramei prin stabilirea unor praguri limita.

In practica procesarii de imagini de teledetectie, pot fi generate histograme pentru a estima functiile de probabilitate pentru fiecare clasa. Astfel, este posibila utilizarea acestora pentru repartizarea datelor similare cu identitate necunoscuta, pe baza masuratorilor spectrale, in clase distincte.

Fig. 19 Imaginea initiala si stabilirea pragurilor de separare pe histograma (stanga) si rezultatul procesarii (dreapta)

In figura de mai jos este reprezentata printr-o grafica simplificata operatiunea de separare a claselor. Cazul teoretic prezentat arata cum pot fi separate clasele pe baza unor reguli de decizie care utilizeaza praguri de delimitare a semnificativitatii pixelilor in contextul unei imagini monocanal pentru care se presupune aplicabilitatea unor functii cu distributie normala a probabilitatii.

Fig. 20 Separarea claselor

5. Clasificarea

Este evident faptul ca dezvoltarea calculatoarelor si a algoritmilor specifici a facilitat dezvoltarea unor aplicatii informatice complexe orientate catre clasificarea imaginilor digitale. Aceste programe trebuie sa fie, totusi, manipulate de utilizatori cu o experienta considerabila in domeniul interpretarii datelor imagini. Prin analiza vizuala operatorii experimentati pot sa identifice caracteristici ale obiectelor si atributele spatiale ale acestora coreland aceste deductii prin asocieri logice cu trasaturile obiectelor invecinate.

Din acest motiv, cele doua metode de analiza (clasificarea digitala si analiza vizuala) sunt considerate ca fiind complementare si numai prin utilizare sinergica pot fi valorificate valentele de performanta ale suportului hard/soft pentru a produce clasificari corecte cu un nivel de precizie potrivit intentiei de utilizare. De fapt, pregatirea pentru realizarea clasificarii supervizate se face prin analiza vizuala.

5.1. Clasificarea imaginilor

Clasificarea este procesul de sortare a pixelilor care grupeaza elementele unui imagini intr-un numar finit de clase individuale.

Atunci cand se efectueaza o clasificare se porneste de la urmatoarele certitudini:

exista o relatie bine definita intre imagini preluate la date diferite ale aceleiasi suprafete de teren,

exista o relatie spatiala intre pixeli invecinati,

raspunsul spectral al obiectelor este acelasi in conditii identice de preluare (data de achizitie, stare atmosferica identica,

5.2. Forme ale clasificarii

In practica procesarii de imagini sunt cunoscute urmatoarele forme ale clasificarii :

clasificarea spectrala,

recunoasterea formelor,

analiza texturilor,

detectarea schimbarilor

Obiectivele clasificarii pot fi rezumate astfel:

detectarea diferitelor trasaturi ale obiectelor/peisajului continute de imagine,

discriminarea formelor si amprentelor spatiale ale obiectelor/fenomenelor,

identificarea schimbarilor temporale cu ajutorul imaginilor.

5. Operatiuni de pregatire a analizei

Pentru a trece la clasificare se considera ca toate etapele pregatitoare (preprocesare si corectare) sunt indeplinite:

corectiile atmosferice,

eliminarea zgomotului de fond,

combinari de benzi spectrale,

Analiza in Componente Principale (ACP)

5.4. Clasificarea spectrala

Clasificarea spectrala are ca scop cartografierea obiectiva a arealelor din imagine care au caracteristici radiometrice (reflectanta si/sau emisivitate) similare.

In functie de scop, dar si de precizia impusa, se utilizeaza doua tipuri de clasificare :

nesupervizata (realizata automat prin mijloace statistice)

supervizata (clasele spectrale sunt asociate unor trasaturi identificate prin fotointerpretare pe imagine)

Clasificarea digitala este un proces semiautomat cu ajutorul caruia este posibila delimitarea unor grupari de pixeli cu caracteristici similare. Spre deosebire de clasificarea nesupervizata prin care gruparile de obiecte sunt definite automat exploatand principiul "aglomerarii" statistice a valorilor pixelilor, clasificarea supervizate este realizata in doua etape distincte. In faza initiala, analistul defineste grupurile ce urmeaza sa fi extrase din imaginea analizata stabilind asa numite poligoane de instruire (in engleza: AoI=Area of Interes sau RoI=Region of Interest). Fiind elaborata astfel legenda, se trece la faza de calcul, operatorul avand posibilitatea selectarii algoritmului de clasificare.

Evolutia tehnologiilor hard si soft a permis generarea unor metode de clasificare hibrid care, prin care rezultatul clasificarii nesupervizate permite separarea unor regiuni relativ omogene in interiorul carora se aplica, diferentiat principiile clasificarii supervizate.

5.4.1. Clasificarea nesupervizata

In cadrul acestei abordari, computerul analizeaza toate semnaturile spectrale ale tuturor pixelilor din imagine si identifica areale cu pixeli care au valori similare. Utilizatorul poate impune criterii de clasificare (numar de clase, numar de iteratii) care sa permita obtinerea unor grupari omogene si diferentiate.

Metodele de clasificare automate depind in primul rand de regulile pe baza carora pixelii unei grupari sunt alocati unei clase si exprima omogenitatea valorilor reflectantei specifice obiectului respectiv. Este nevoie sa fie folosite si proceduri bazate pe algoritmi care analizeaza si valorile pixelilor aflati in vecinatatea gruparilor considerate a fi omogene, in vederea repartizarii acestora catre clasele de obiecte deja identificate datorita omogenitatii lor spectrale.

Algoritmii care stau la baza clasificarii automate depind in primul rand de caracteristicile spectrale ale pixelului, spre deosebire de talie, textura si forma, care sunt caracteristicile obiectelor pe care se bazeaza interpretarea vizuala. Aceste caracteristici de tip descriptiv sunt destul de greu de incorporat direct in algoritmii digitali de clasificare daca nu se integreaza si informatii suplimentare (de exemplu vectori predefiniti).

Clasele spectrale din clasificarea nesupervizata sunt discriminate prin calcul automat bazat pe identificarea celor mai ridicate frecvente de aparitie a unei valori spectrale si prin luarea in consideratie a criteriului distantei minimale dintre clase.

Principalul avantaj al acestei metode este rapiditatea, utilizatorul avand o interventie limitata. Dezavantajul sau principal este acela ca se bazeaza exclusiv pe diferentele spectrale, care nu corespund intotdeauna unor obiecte si fenomene specifice peisajului analizat.

5.4.2. Clasificarea supervizata

In clasificarile supervizate, utilizatorul defineste prin analiza vizuala intervalele valorilor spectrale care corespund fiecarei teme sau clase care trebuie clasificate si delimiteaza poligoane omogene din punct de vedere spectral (poligoane de instruire). Gruparile de training sunt, de regula, introduse prin conturarea interactiva cu ajutorul instrumentelor de desen a limitelor poligoanelor in imagine

Sistemul de calcul digital determina apoi valorile tuturor pixelilor imaginii si aloca conform unor reguli statistice (de ex. paralelipiped, verosimilitate maxima) fiecare pixel al imaginii uneia dintre clasele tematice definite de valorile zonelor de instruire corespondente. Altfel spus, intr-o clasificare supervizata, pixelii imaginii sunt alocati de computer claselor spectrale care au fost definite pe baza poligoanelor de instruire reprezentand clase tematice bine cunoscute.

5.4.2.1. Etapele de realizare a clasificarii supervizate

Clasificarea se realizeaza in general prin parcurgerea a trei etape :

Etapa de instruire (selectarea trasaturilor care descriu cel mai bine obiectul/fenomenul

Decizia (selectarea metodei adecvate de comparare a elementelor de instruire)

Evaluarea conformitatii clasificarii

5.4.2.2. Plaje (praguri) de valori in domeniul multispectral

In cazul utilizarii mai multor benzi spectrale se pot aplica simultan praguri specifice maxime si minime de separare corespunzator fiecareia dintre benzile spectrale selectionate. Aceasta operatiune uzuala in tehnica procesarii imaginilor este cunoscuta sub denumirea de "thresholding" spectral.

Histograma bidimensionala este un grafic care arata numarul de pixeli care au o valoare numerica specifica fiecarei benzi spectrale.

Intervalul definit de aceste doua axe se numeste spatiu spectral in doua dimensiuni.

Axa orizontala a graficului (cunoscut sub denumirea de histograma bidimensionala) reprezinta valorile numerice corespunzatoare unei benzi spectrale (valori de gri 0-255), iar axa verticala reprezinta valorile corespondente ale fiecarui pixel in parte in cea de-a doua banda spectrala.

In statistica, histograma bidimensionala se intalneste si sub denumirea de diagrama de dispersie (en. Scatterplot).

Fig. 21 Histograme bidimensionale aferente unei imagini Landsat TM (combinatiile 3/4, 3/5, 4/5)

Cand sunt analizate datele in trei benzi spectrale, trebuie sa imaginam un nor tridimensional de puncte proiectat pe trei fete ale unui cub definit de axele sistemului tridimensional.

Valorile numerice ale unui pixel in fiecare din cele trei benzi n spectrale pot fi acceptate ca fiind coordonate intr-o sistem tridimensional. Atunci cand folosim mai mult de trei benzi spectrale, un pixel corespunde unui punct situat intr-un spatiu "n"-dimensional (unde "n" este egal cu numarul de benzi spectrale).

Combinatia de valori de gri care caracterizeaza un pixel (de tipul (R=24, G=48, B=36) se mai numeste si 'vector spectral'. In practica se intocmesc si asa numitele "profile spectrale". In exemplul este prezentat comportamentul spectral pentru 5 clase identificate pe o imagine Landsat 5 TM achizitionata la data de 30 august 1999. De notat faptul ca Banda 6 (infrarosu termal) nu este luata in considerare pentru alcatuirea profilelor spectrale.

Fig. 22 Profil spectrale specifice imaginii Landsat TM din 30. august 1999

5.4.2. Praguri de valori identificate in scopul instruirii calculatorului

Clasificarile supervizate, nesupervizate si cele hibrid au la baza algoritmi care opereaza asupra fiecarui pixel in parte si de aceea sunt cunoscuti si sub denumirea de "Algoritmi de Clasificare Per-Pixel". In cele ce urmeaza sunt prezentati cativa pasi care trebuie urmati pentru realizarea unei clasificari. Tabelul de mai jos include valorile minime si maxime specifice pentru 6 clase reprezentative prezente in imaginea Landsat 5 TM analizata.

Figura urmatoare exemplifica histograma bidimensionala TM3/TM4 (Rosu/Infrarosu Apropiat) si distributia valorilor spectrale pentru diferite clase.

Fig. 23 Reprezentarea claselor pe baza valorilor de gri regrupate in nori (clustere) de valori (tip "pixel value")

5.4.2. Delimitarea claselor prin metoda distantei minime

Metoda distantei minime fata de medie este, din punct de vedere al procedeului folosit, cea mai simpla din punct de vedere conceptual. Valorile spectrale ale fiecarui pixel din imagine sunt comparate cu mediile aritmetice ale fiecarei grupe (clase) de obiecte predefinite in faza de instruire. Pixelul este atribuit clasei care are valorile medii cele mai apropiate, sau, altfel spus, se minimizeaza diferentele intre valoarea pixelului si valoarea medie a grupei pentru fiecare banda spectrala in parte.

In figura urmatoare este exemplificat principiul distantei minime in care G este valoarea medie fata de care se efectueaza calculele.

Fig. 24 Eemplu de diagrama an cazul distantei minime

Trebuie tinut seama, totusi, de faptul ca algoritmul nu tine cont de faptul ca unele clase au o plaja mai larga de valori spectrale care se poate suprapune cu alte grupari ceea ce poate determina alocarea unor pixeli unei clase de care nu apartin. Totusi, datorita robustetii, simplitatii si vitezei sale de calcul, algoritmul este utilizat frecvent pentru clasificarea imaginilor de dimensiuni foarte mari.

5.4.2.4. Delimitarea claselor prin metoda paralelipipedului

Intr-un clasificator de tip paralelipiped, un pixel este atribuit unei grupari daca valorile sale spectrale se incadreaza intre pragurile de minim si de maxim care se regasesc in datele de instruire pentru acel grup.

Desi paralelipipedul are trei dimensiuni, cazul bi-dimensional este acceptat ca particularitate simplificata la numai doua benzi spectrale, iar regiunea in care gruparea de valori apartinand clasei este inclusa este delimitata de un dreptunghi (figura urmatoare).

Fig. 25 Delimitarea claselor prin incadrarea in dreptunghiuri care delimiteaza, pentru fiecare clasa in parte, pragurile minime si maxime probabile (cazul bi-spectral)

In cazul in care se utilizeaza trei benzi spectrale regiunea apartinand unui grup (o clasa de obiecte cu raspuns spectral omogen) poate fi inclusa, obligatoriu, intr-un paralelipiped. In figura de mai jos este exemplificata metoda paralelipipedului intr-un spatiu cu trei dimensiuni (trei benzi spectrale).

Fig. 26 Delimitarea unei clase prin incadrarea intr-un paralelipiped care delimiteaza pragurile minime si maxime probabile (cazul cu trei benzi spectrale)

In clasificarile imaginilor multicanal, de obicei, pentru clasificare, sunt utilizate mai mult de trei benzi spectrale care trebuie alese in mod convenabil. Este evident faptul ca nu se poate desena o astfel de regiune de incluziune intr-un grup bine definit din punct de vedere matematic, dar forma unei trasaturi cu n dimensiuni (unde n este egal cu numarul de benzi) este caracteristica, cu siguranta unei clase de obiecte.

5.4.2.5. Separarea claselor prin metoda verosimilitatii (probabilitatii) maxime

Pentru a elimina confuziile generate de simplitatea algoritmilor utilizati in cazurile precedente (distanta minima sau paralelipiped) aceasta metoda de clasificare se bazeaza pe utilizarea teoriei probabilitatilor pentru a compara valorile spectrale ale fiecarui pixel in parte cu "amprenta" statistica din fiecare set de instruire ales in faza de pregatire a clasificarii. Practic, sunt calculate probabilitati conditionate de apartenenta la o clasa sau alta. Punctele din mijlocul gruparii au o probabilitate mai mare de apartenenta la clasa respectiva, intervalele de echi-probabilitate fiind delimitate grafic prin izocontururi care exprima variatiile spectrale din interiorul fiecarui set de training.

Fig. 27 Reprezentarea grafica a metodei verosimilitatii maxime

Spre deosebire de metodele descrise anterior, calculele se desfasoara mai lent datorita complexitatii algoritmilor folositi. In functie de importanta proiectului si de precizia solicitata Pentru delimitarea claselor cu precizie ridicata este recomandat, evident, sa fie aleasa aceasta metoda de grupare care este, totusi, dependenta de resursele calculatorului folosit si de marime fisierelor imagine (caracterizate prin numarul linii si de coloane cat si prin numar de benzi spectrale care se preteaza clasificarii).

7.2. Analiza multivariata a datelor de teledetectie

Teledetectia este o tehnica de investigare selectiva care impune manipularea contextului in care informatia a fost obtinuta tinand seama de starile si procesele care au loc pe suprafata continentelor si a oceanelor.

Abordata ca un sistem integrat, ca un proces optimizat cu module foarte bine structurate, reproductibile in oricare din verigi si in ansamblul lor, de la achizitionarea datelor pana la afisarea rezultatelor, tehnologiile operationale de teledetectie vin in intampinarea unor probleme majore ale economiei permitand inventarierea si urmarirea dinamicii fondului funciar, supravegherea arealelor irigate, evaluarea starii de umiditate si urmarirea excesului de umiditate in sol, poluare, urmarirea transportului de aluviuni, eroziunea si salinizarea solului, estimarea recoltelor, supravegherea padurilor si pasunilor.

Teledetectia, ca tehnologie operationala, ofera posibilitatea monitorizarii sinoptice, la scara regionala dar si a selectarii unor areale relativ restranse pe care se pot evidentia fenomene multiple. La nivel local pot fi extrase detalii ale modului de manifestare a acestora, in special pentru supravegherea fenomenelor si obiectelor prin testarea si implementarea unor modele dinamice de evolutie necesare predictiei pe perioade mai scurte sau mai lungi a recoltelor. De asemenea pot fi identificate efectele poluarii, suprafetele afectate de exces de umiditate, amplitudinea viiturilor de primavara si a arealelor inundate.

Interpretarea integrata si multi-CONCEPTUALA

Interpretarea se realizeaza folosind o abordare integrata si multi-conceptuala respectand urmatoarea succesiune:

Evidentierea sistemului natural terestru,

Identificarea infrastructurii

Observarea organizarii teritoriale

7.4. Conceptul "MULTI" in teledetectie

Abordarea multi-conceptuala se bazeaza pe urmatoarele notiuni:

1. Multi-temporalitate,
2. Multi-spectralitate,
3. Multi-rezolutie (multi-scara)
4. Multi-sursa

7.4.1. Multi-TEMPORALITATE

Prin analiza peisajului aceluiasi areal, folosind imagini achizitionate la date diferite dupa un calendar precis, este posibila elaborarea unor proceduri analitice care evidentiaza variatii temporale relevate de raspunsul spectral specific datei respective.

Astfel, se pot discrimina clase de obiecte al caror comportament spectral se modifica in timp datorita variabilitatii factorilor :

Naturali (variatii sezoniere)

Antropici (modificarea peisajului)

7.4.1.1. Variabilitatea factorilor naturali

1. Variabilitatea spectrala
2. Variabilitatea peisajului
3. Functia obiectului in cadrul peisajului

7.4.1.1.1.Variabilitatea spectrala

t1-t2=Teren arat; t2-t4=Perioada de vegetatie; t5=Miriste

. Variabilitatea peisajului (PEISAJUL)

t1-t2=Teren gol; t2-t4=Vegetatie; t4-t5=Miriste

Schimbarea functionalitatii obiectului in peisaj

Pentru unul si acelasi fenomen (obiect) graficul poate avea o alta alura daca se ia in considerare functia obiectului.

t1-t4=Cultura in evolutie; t4-t5=Teren neutilizat

7.4.1.2. Variabilitatea factorilor antropici

7.4.1.2.1. Modificarea peisajului prin interventie antropica

Datorita schimbarii modului de organizare / amenajare a teritoriului, unul si acelasi areal poate sa isi schimbe temporar sau definitiv apartenenta la o clasa.

7.4.2. Abordarea multi-SPECTRALA

Fiecare trasatura a suprafetei terestre este evidentiata in mod diferit functie de natura sa si de portiunea spectrului electromagnetic (banda spectrala) utilizata.

Acelasi obiect este reprezentat in nivele (tonuri de gri) diferite in benzi spectrale diferite ale aceleiasi imagini preluate simultan.

7.4. Abordarea multi-REZOLUTIE (multi-SCARA)

Teledetectia se desfasoara pe mai multe planuri in sensul in care, in mod progresiv, se poate obtine mai multa informatie, pentru portiuni din ce in ce mai mici ale arealelor care sunt studiate, corespunzator unor scari din ce in ce mai mari.

Fig. 28 a)SPOT Pan pixel 10mX10m; b) foto aerian IR pixel 2mX2m; c) foto aerian, vizibil pixel 0,5mX0,5m

7.4.4. Abordarea multi-SURSA

Orice document cartografic, oricat de vechi ar fi, trebuie sa fie luat in considerare pentru a da mai multa greutate analizei. In exemplul de mai jos, imaginea Ikonos pancromatic si harta cadastrala scanata (ambele georeferentiate) arata faptul ca documentele cartografice vechi (considerate de multe ori, depasite) pot sa ofere informatii privind evolutia peisajului sau a schimbarii categoriei de folosinta (vezi parcela L5433 -livada care apare a fi defrisata pe imaginea satelitara)

Fig. 29 Vizualizare de tip (plan cadastral si imagine Ikonos P)

8. Rezolutia in teledetectie

Termenul "rezolutie" are un inteles destul de larg fiind utilizat in practica pentru a descrie :

numarul de pixeli pe care utilizatorul ii are la dispozitie in cazul unui periferic de afisare (de exemplu monitorul unui calculator);

Suprafata de la sol pe care o reprezinta un pixel.

Rezolutie: precizia cu care este redata pozitia si forma unui element geografic pe o reprezentare oarecare;

Rezolutie: dimensiunea celor mai mici detalii care pot fi detectate sau reprezentate in plan.

In teledetectie trebuie sa fie luate in considerare simultan datele tehnice ale sistemului de achizitie care se refera la:

Rezolutia spectrala

Rezolutia spatiala

Rezolutia radiometrica

Rezolutia temporala

Rezolutia spectrala este determinata de intervalele specifice de lungime de unda descrise de pragurile minime si maxime intre care un senzor este sensibil (se refera la un anumit interval de lungime de unda din spectrul electromagnetic in care poate inregistra un senzor).

Intervalele largi din spectrul electromagnetic corespund unei asa numite rezolutii spectrale brute, iar benzile inguste unei rezolutii spectrale fine.

Cu cat intervalul spectral este mai ingust cu atat puterea de discriminare este mai mare, dar numarul de obiecte identificabile scade.

Rezolutia spatiala - reprezinta dimensiunea celui mai mic obiect ce poate fi sesizat pe imaginea inregistrata de senzor si este definita prin aria reprezentata de fiecare pixel (altfel spus: suprafata de la sol reprezentata de un pixel).

8.1. Imagini de foarte inalta rezolutie (VHR)

Quick Bird - pancromatic 0,61m rezolutie

Ikonos -pancromatic 1metru rezolutie

SPOT P- 10 m rezolutie

8.2. Imagini cu rezolutie medie 50-500m (HR)

MODIS monocanal - 250 m rezolutie

NOAA 15 - 1,1 km rezolutie

8. Imagini cu rezolutie joasa si foarte joasa 1-5km

METEOSAT 1-st Generation- 4 km rezolutie

Rezolutie radiometrica - se refera la domeniul dinamic al inregistrarii, adica la numarul posibil de valori de gri pentru inregistrarea raspunsului radiometric.

Aceasta are legatura cu numarul de biti pe care este reprezentat raspunsul spectral al senzorului. De ex: in datele reprezentate pe 8 biti domeniul dinamic este reprezentat pe intervalul 0-255.

Rezolutia temporala - reflecta posibilitatea de revenire (revizitare) a aceleiasi suprafete de la sol cu un senzor de acelasi tip.

Rezolutia temporala - indica la ce interval de timp un senzor poate sa obtina informatii despre aceeasi zona terestra.

Pentru satelitul Landsat rezolutia temporala are valoarea de 16 zile, adica dupa acest interval satelitul va observa aceeasi zona a globului

Revenirea pe orbita de referinta dupa 16 zile (Landsat TM)

Posibilitatea de revizitare in cazul satelitilor SPOT