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Teledetección: Humedales y Espacios Protegidos. XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección. (Eds. J. Bustamante, R. Díaz-Delgado, D. Aragonés, I. Afán y D. García). pp. 273-276. Sevilla 21-23 octubre 2015 Efecto de errores en el co-registro entre MDT e imagen de satélite en la calidad de la corrección topográfica Ion Sola, Mikel Lizarraga, María González-Audícana y Jesús Álvarez-Mozos Dpto. de Proyectos e Ingeniería Rural. ETSIA. Universidad Pública de Navarra. Edificio de Los Olivos. Campus Arrosadía s/n 31006 Pamplona. Tel. 948168401 Fax 948169169, e-mail: [email protected] Resumen: Los métodos de corrección del efecto topográfico en imágenes de satélite requieren disponer de un MDT de la zona a corregir a partir del cual determinar las condiciones de iluminación de cada píxel de la imagen. En este trabajo se analiza tanto cualitativa como cuantitativamente, el efecto de los errores de co-registro entre MDT e imagen de satélite en la calidad de la corrección topográfica. Para ello se han empleado imágenes sintéticas, generadas para un área del Pirineo Navarro a partir de una imagen de reflectividades y un MDT de la zona, de modo que las primeras están perfectamente co-registradas con el MDT que se empleará para la corrección. Los resultados de la corrección topográfica obtenidos empleando este MDT se compararán con los obtenidos al corregir las imágenes sintéticas con MDTs a los que se ha introducido una serie de desplazamientos en los ejes X e Y, para posteriormente medir la pérdida de calidad de la corrección producida por estos desplazamientos. Palabras clave: incorrecto co-registro, corrección topográfica, imagen sintética, MDT Effect of co-registration errors between DEM and satellite image in the quality of topographic correction Abstract: Topographic correction methods of satellite images usually require a DEM of the study area from which illumination conditions of each pixel of the image are derived. In this work a qualitative and quantitative evaluation of the effect of co-registration errors between DEM and satellite image on the quality of the topographic correction is carried out. For that purpose, synthetic images over the area of the Pyrenees in the region of Navarre (Spain) were generated from an image of land-covers’ reflectance and a DEM of the area, so the former are perfectly co-registered with the DEM used in the topographic correction. The results of the topographic correction using this DEM will be compared with those obtained by correcting synthetic images with DEM where several displacements in X and Y axis were introduced, for the subsequent measurement of the decrease in quality of the correction produced by this displacement. Keywords: co-registration errors, topographic correction, synthetic image, DEM 1. INTRODUCCIÓN La disponibilidad de imágenes captadas por sensores remotos ha aumentado de forma exponencial en los últimos años y de forma asociada, las aplicaciones de estas imágenes en el ámbito agrícola, forestal, urbano o ambiental. Para poder extraer de éstas información precisa y fiable es necesario tratarlas previamente, con el fin de eliminar o minimizar las distorsiones asociadas al propio proceso de adquisición. En concreto, la corrección topográfica o corrección del sombreado topográfico tiene por objeto minimizar el efecto que el relieve o topografía del terreno ejerce en la irradiancia solar que llega hasta cada punto de la superficie terrestre, y por lo tanto, en la radiancia que detecta un sensor remoto. La mayor parte de los métodos de corrección topográfica (TOC) incluyen en su formulación el cómputo del coseno del ángulo de iluminación, cos(γi), de cada píxel de la imagen a corregir. Para calcular este cos(γi) es necesario conocer la pendiente y orientación de cada pixel, por lo que hay que partir de un modelo digital del terreno (MDT) que tiene que superponerse perfectamente con la imagen a corregir. En este trabajo se evalúa cualitativa y cuantitativamente el error que se comete al corregir topográficamente una imagen de satélite cuando el co-registro entre ésta y el MDT utilizado no es perfecto. Con este propósito se decide trabajar con imágenes sintéticas o simuladas, generadas empleando el modelo propuesto por Sola et al., 2014, recientemente validado para imágenes SPOT 5 multiespectrales (Sola et al., 2015). Este modelo, que permite simular el efecto del relieve en la radiancia que captaría un sensor remoto, requiere una serie de entradas: fecha y hora de adquisición (que condicionan los parámetros solares), las características del sensor (resolución espacial, espectral, ángulo de observación y curvas de eficiencia cuántica), una imagen de reflectividades de la zona así como un MDT de la misma. Para unas condiciones de adquisición concretas, el modelo permite generar dos imágenes. En primer lugar, la que captaría el sensor considerando el relieve real y que se denomina imagen sintética real (SR), y en segundo lugar la que captaría si el relieve de la zona fuera totalmente plano (SH). Esta última se utilizará como referencia para evaluar la calidad de las correcciones topográficas. 2. http://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations MATERIAL Y MÉTODOS 273 Para este análisis se ha simulado una pareja de imágenes SR y SH con las características del sensor HRG1 de SPOT 5. En la tabla 1 se muestran los ángulos solares correspondientes a la configuración de adquisición considerada. Tabla 1. Características de la imagen sintética Parámetros Valor Fecha de adquisición 15/02/2009 Hora 10:45 Ángulo acimutal solar (°) 160.37 Ángulo de elevación solar (°) 32.22 2.1. Zona de estudio La superficie de terreno elegida para generar las imágenes sintéticas o simuladas es una zona montañosa del norte de Navarra con una extensión de 15 x 15km., caracterizada por un relieve pronunciado, con diferencias de cota de más de 1.000 m entre los fondos de valle y las cumbres de montañas. 2.2. MDTref y MDTs desplazados Se ha utilizado el MDT de 5m. de resolución espacial que proporciona el Instituto Geográfico Nacional, generado a partir del vuelo fotogramétrico de 2008, como referencia en este trabajo. Este MDT, al que a partir de ahora denominaremos MDTref, se ha remuestreado a 10m. para generar la imagen sintética real (SR) a la resolución espacial de SPOT 5. Esta imagen y el MDTref se superponen perfectamente puesto que este último se ha empleado para generar dicha imagen SR. Como el objeto de este estudio es analizar el efecto que produce un incorrecto co-registro entre una imagen de satélite y el MDT que se utiliza como base para corregir el efecto topográfico de la primera, se decide desplazar el MDTref uno o varios píxeles en distintas direcciones (MDTd), considerándose las siguientes posibilidades en función del número de píxeles y la dirección del desplazamiento: MDT1X, MDT1Y, MDT1X1Y, MDT2X, MDT2Y, MDT2X2Y y MDT5X5Y (donde X equivale a la dirección EO e Y a NS). Figura 1. Diagrama de la metodología empleada Por otro lado, se ha partido de los MDT desplazados para generar las imágenes cos(γi)d que estarán desplazadas 1, 2 o 5 píxeles respecto a la imagen SR a corregir. Como resultado de dicha corrección se obtienen distintas imágenes SRcorr,d. En todos los casos, la corrección topográfica de la imagen SR se lleva a cabo empleando dos métodos semiempíricos: el C-correction (CC) y el Estadístico Empírico (EE) (ver tabla 2), propuestos por Teillet et al., 1982. Ambos métodos se han seleccionado por los buenos resultados obtenidos por otros autores (Soenen et al., 2005; Baraldi et al., 2010), así como por su sencillez de implementación y por ser conceptualmente distintos entre sí. Tabla 2. Métodos TOC empleados TOC CC EE Expresión 𝐿𝑐𝑜𝑟𝑟,𝜆 𝑐𝑜𝑠 𝜗𝑠 + 𝑐𝜆 = 𝐿𝜆 𝑐𝑜𝑠 𝛾𝑖 + 𝑐𝜆 𝐿𝑐𝑜𝑟𝑟,𝜆 = 𝐿𝜆 − (𝐴 𝑐𝑜𝑠 𝛾𝑖 + 𝐵) + 𝐿̅𝜆 Autores Teillet et al., 1982 Teillet et al., 1982 2.3. Metodología 2.4. Evaluación de la calidad de las correcciones En la figura 1 se muestra un esquema del procedimiento seguido para analizar el efecto del incorrecto co-registro entre imagen a corregir topográficamente y MDT. Por un lado, se ha partido del MDTref para generar, teniendo en cuenta los ángulos solares, la imagen cos(γi)ref, que define las condiciones de iluminación de cada píxel en el momento de adquisición. Esta imagen se utiliza para corregir topográficamente la imagen sintética real (SR), obteniéndose una imagen SRcorr,ref. En primer lugar se realiza un análisis visual de la reducción del efecto del sombreado topográfico en la imagen SRcorr,ref y cada una de las SRcorr,d. El análisis cuantitativo de la calidad de la corrección topográfica en cada caso, se lleva a cabo comparando las imágenes SRcorr,ref y cada una de las SRcorr,d con la imagen que idealmente habría adquirido el sensor en caso de que la superficie de la zona a corregir fuera totalmente horizontal, es decir, comparándolas con la imagen SH. Para ello, se utiliza el índice de similitud estructural (SSIM), propuesto por Wang et al., 2004. Tras la aplicación de dicho índice, implementado según un algoritmo de ventanas móviles, se genera como resultado un SSIM medio (MSSIM). http://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations 274 3. RESULTADOS En la figura 2 se muestran las imágenes sintéticas SR y SH generadas para este trabajo: introducido, así como de la orientación de las laderas y del ángulo acimutal solar. (a) (a) (b) Figura 2. Imágenes sintéticas. a) SR. b) SH 3.1. Evaluación cualitativa En primer lugar se analizan visualmente las imágenes para determinar, en cada caso, el nivel de reducción de sombras topográficas tras la corrección. Tanto el método CC como el EE permiten compensar la diferencia de radiancia entre las laderas en solana y umbría, dando lugar en ambos casos a imágenes visualmente muy parecidas a la imagen SH. No obstante, cuando se analizan con detalle las imágenes corregidas utilizando MDT desplazados, se aprecian artefactos lineales en éstas. En la figura 3.a. se muestra un zoom de la imagen SRcorr,ref, obtenida mediante el método CC, mientras que en la 3.b. se muestra la misma zona, corregida con el mismo método pero partiendo del MDT5x5y. Los errores de co-registro ocasionan la aparición de artefactos en las divisorias y vaguadas, es decir, en los lugares donde se produce un cambio brusco de orientación de ladera. Es precisamente en estas zonas en las que una incorrecta definición de las condiciones de iluminación de cada píxel (cos(γi)) tiene una mayor repercusión, ya que puede implicar que píxeles en solana parezcan estar en umbría y a la inversa. La presencia de estos artefactos no está ligada al método topográfico empleado sino al incorrecto co-registro entre la imagen y el MDT. (a) (b) Figura 3. Zona de detalle a) Imagen SRcorr,ref a partir de MDTref b) Imagen SRcorr,d a partir de MDT5x5y Tal y como se observa en la figura 4, la dirección en el error de co-registro (considerándolo en este trabajo constante en toda la imagen) también afecta a la corrección topográfica. La presencia de artefactos depende directamente de la dirección del error http://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations (b) Figura 4. a) Imagen SRcorr,d a partir de MDT2x b) Imagen SRcorr,d a partir de MDT2y. Finalmente, y como era de esperar, la presencia de artefactos es mayor cuanto mayor es la magnitud del error de co-registro (figura 5): (a) (b) Figura 5. Zona de detalle a) Imagen SRcorr,d a partir de MDT2x2y b) Imagen SRcorr,d a partir de MDT5x5y 3.2. Evaluación cuantitativa Para evaluar cuantitativamente cuánto influye el error de co-registro entre MDT e imagen en la calidad de la corrección topográfica, las imágenes SRcorr,ref y SRcorr,d se han comparado con la imagen SH, empleando el índice MSSIM. Valores de MSSIM próximos a 1 indican que la similitud entre las imágenes SR corregidas y SH es máxima y que por lo tanto, el proceso de corrección ha permitido minimizar el efecto del relieve en la radiancia que detecta el sensor. En la figura 6, en trazo azul continuo (método CC) y discontinuo (método EE), se muestran los valores de MSSIM obtenidos al corregir la imagen SR con el MDTref. En todas las bandas, dicho valor está próximo a 1, lo que indica que la corrección ha permitido generar una imagen muy similar a la SH, es decir, a la imagen que habría captado el sensor en caso de que la superficie fuera totalmente plana. No obstante, en general, las bandas del infrarrojo cercano y medio resultan más sensibles a errores de co-registro entre imagen y MDT, debido a que en éstas la influencia del efecto topográfico es mayor, siendo también más alta la reflectividad de las cubiertas vegetales, y por lo tanto, también la radiancia que detecta el sensor. Todo lo anterior afecta negativamente a la 275 calidad de la corrección. Como se puede observar en la misma figura, el índice MSSIM disminuye considerablemente al utilizar los MDT desplazados. En este caso particular, en el que el error de co-registro es de 2 píxeles, la reducción de la calidad de la corrección cuando el desplazamiento se produce en la dirección Y (NS) es mayor que cuando éste se comete en la dirección X (EO). Este aspecto depende únicamente de la dirección en la que predominen los fondos de valle o cimas, puntos en los que una incorrecta descompensación del efecto del relieve tiene una repercusión máxima. Figura 6. Índice MSSIM a partir del MDT de referencia y MDT desplazados en distintas direcciones Por último, destacar la escasa diferencia entre los resultados obtenidos con uno y otro TOC, que evidencian la mayor importancia del co-registro de MDT e imagen que de la elección del método TOC. Figura 7. Índice MSSIM a partir del MDT de referencia y MDT desplazados distinta magnitud Al comparar los resultados obtenidos al corregir la imagen SR a partir de MDT desplazados 1, 2 y 5 píxeles en ambos ejes (figura 7), se aprecia una pérdida de calidad a medida que aumenta la magnitud del desplazamiento. Tomando como referencia el resultado obtenido al corregir la imagen SR con el MDTref, se observa una importante reducción del MSSIM cuando el MDT utilizado en la corrección presenta un error de cohttp://ocs.ebd.csic.es/index.php/AET/2015/schedConf/presentations registro de 1 píxel en la dirección NS y EO. Cuando este error aumenta a 2 o 5 píxeles la calidad de la corrección se reduce aún más, pero no de forma proporcional. 4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN Los errores de co-registro entre una imagen de satélite y el MDT que se utiliza para corregirla topográficamente tienen graves consecuencias en la calidad de dicha corrección. Una simple evaluación visual de las imágenes resultantes permite detectar la presencia de artefactos lineales en las zonas tanto de cerros y divisorias como de vaguadas y valles cuando la superposición entre ambos no es perfecta. Esta “mala calidad visual” va acompañada de una reducción cuantitativa en la calidad de la corrección, que es mayor cuanto mayor es la magnitud del error de co-registro. Este trabajo pone de manifiesto la importancia de un correcto co-registro entre MDT e imagen de satélite antes de la corrección topográfica de esta última. Errores próximos a un pixel, propician la aparición de artefactos lineales y con ello, una reducción notable de la calidad de la corrección topográfica. Como se ha mencionado anteriormente, los resultados obtenidos indican que el buen ajuste entre MDT e imagen resulta mucho más importante que el método TOC que se utilice en la corrección. 5. BIBLIOGRAFÍA Sola, I. et al 2014. Synthetic images for evaluating Topographic Correction Algorithms. IEEE Transactions on Image Processing 52: 1799-1810. Sola, I. et al 2015. Validation of a Simplified Model to Generate Multispectral Synthetic Images. Remote Sensing 7: 2942-2951. Teillet, P. M., et al 1982. On the slope-aspect correction of multispectral scanner data. Canadian Journal of Remote Sensing 8: 84-106. Soenen, S.A. et al 2005. SCS+C: A modified sun-canopysensor topographic correction in forested terrain. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 43: 2148-2159. Baraldi, A. et al 2010. Operational Two-Stage Stratified Topographic Correction of Spaceborne Multispectral Imagery Employing an Automatic Spectral-RuleBased Decision-Tree Preliminary Classifier. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 48: 112-146. Wang, A. C. et al 2004. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing 13: 600-612. 276