GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Регрессионная нормализация данных дистанционного зондирования в R

Описание метода и реализации

Обсудить в форуме Комментариев — 4

При совместном анализе нескольких изображений часто необходимо их привести одно к другому статистически, чтобы использовать единую методологию классификации или другого численного анализа. Рассмотрим на примере двух изображений процедуру приведения их друг к другу с помощью регрессионной нормализации. Данный способ является одним из наиболее часто используемых в дистанционном зондировании и описан в классической работе: Collins, J.B., & Woodcock, C.E. (1996). An assessment of several linear change detection techniques for mapping forest mortality using multitemporal Landsat TM data. Remote Sensing of Environment, 56, 66-77

Согласно этой методологии на двух снимках находятся относительно неизменившиеся области (pseudo invariant targets), обычно в двух противоположных концах спектра (например вода и выходы скальных обнажений или чистый песок). Значения спектральных яркостей регрессируются друг другу поканально. Затем коэффициенты регрессии используются чтобы пересчитать одно из изображений, приблизив его таким образом численно к другому.

Итак:

Данные: два снимка, один - исходный, тот который мы хотим приблизить к второму - опорному.

Программное обеспечение: R и одно из средств профилирования (по выбору), разумеется помимо R может быть использованы и другие пакеты, например полученные коэффициенты регрессии могут быть использованы в Modeller ERDAS IMAGINE и другом ПО.

Получаем набор значений

Для начала работы, необходимо получить набор значений, для которых будет получены коэффициенты регрессии. Получить эти значения можно множеством разных способов, один из них - идентифицировать на паре снимков 20-30 точек в областях не подвергшихся каким либо изменениям между временем получения первого и второго снимка. Разумеется, это не касается фенологических изменений.

Успешность данного метода нормализации целиком зависит от правильность выбора данных для получения коэффициентов регрессии. Данные не должны собираться в районе сильных изменений. Следует также учитывать сложно привязки отдельных пикселей, поэтому точки должны ставиться сериями 2х2 или 3х3 с последующим удалением выбросов или взятием среднего/медианы. Так же следует учитывать возможное смещение снимков относительно друг друга, это особенно актуально для данных низкого разрешения.

Пример графика распределения яркостей в первом канале тестового изображения

Рис. 1. График распределения Рис. 1. График распределенияПример расставления нескольких серий точек

Точки могут создаваться в векторном слое. Дальше этот слой может быть использован в одном из инструментов профилирования для экстракции поканальных значений. Например можно использовать наше расширение для Arcview.

Результатом работы инструмента профилирования является таблица, где каждой точке соответствует запись с набором значений некотором количестве полей. Это количество равно количеству каналов исходного и опорного изображения.

Получаем коэффициенты регрессии

После получения данных для работы перейдем в статистический пакет для вычисления регрессии по каждому каналу.

Мы работаем с векторными данными хранящимися в shape-формате, в свою очередь хранящем атрибутику в формате dbf. Будем считывать атрибутику прямо из него, для этого понадобится библиотека foreign, которая может считывать dbf. Загрузим данные в переменную data:

library(foreign)
samplename = "D:\\Work\\profile.dbf"
data = read.dbf(samplename)

Создадим два вектора, которые будут хранить значения для intercept и slope:

intercepts = numeric()
slopes = numeric()

И в цикле, по количеству каналов (в нашем случае их 5) расчитаем коэффициенты регрессии:

numbands=5
for (i in 1:numbands) {
	model = lm(data[,i+numbands]~data[,i])
	intercept = model$coefficients[1]
	intercepts = cbind(intercepts,intercept)
	slope = model$coefficients[2]
	slopes = cbind(slopes,slope)
}

Сохраним полученные коэффициенты для дальнейшего использования в текстовый файл.

res = rbind(intercepts,slopes)
write.table(res,file=outputfile,sep=",",row.names=F,col.names=F)

Результат регрессии можно оценить визуально на предмет выбросов, облако точек должно стремиться к эллипсу, чем уже, тем лучше. По возможности от атипичных выбросов необходимо избавиться, либо убиранием самих точек и перерасчетом, либо редактирования набора данных непосредственно в R.

plot(data[,4],data[,4+numbands])
abline(lm(data[,4+numbands]~(data[,4])))

Рис. 1. График распределенияПример распределения данных по одному из каналов и линейная регрессия (x - исходный снимок, y - опорный снимок).

Нормализуем один снимок относительно другого

После того как коэффициенты регрессии для каждого канала получены, можно приступать к изменению исходного снимка. Средства R позволяют выполнять модификацию растров непосредственно в среде, без привлечения дополнительных средств. Работа с растровыми данными подробно описана в соответствующей статье. Продемонстрируем наши действия еще раз (fullimagename хранит путь к исходному изображению, height и width будут хранить высоту и ширину изображения для использования далее):

library(rgdal)
image = new("GDALReadOnlyDataset", fullimagename)
imagedata = data.frame(getRasterTable(image)[3:numbands+2])
width = dim(image)[2]
height = dim(image)[1]

Сохраним его привязку, чтобы пересоздать ее для нового файла:

pixsize = as.numeric(GDALinfo(fullimagename)[6])
originx = as.numeric(GDALinfo(fullimagename)[4]) + pixsize/2
originy = as.numeric(GDALinfo(fullimagename)[5]) + pixsize*height - pixsize/2
wldinfo = rbind(pixsize,0,0,-1*pixsize,originx,originy)

Применим регрессионные коэффициенты:

res = 0
for (i in 1:numbands) {
	newdata = as.numeric(intercepts[i]) + as.numeric(slopes[i])*imagedata[,i]
	res = cbind(res,newdata)
}
res = round(res[,-1])

Создадим новый растр в формате ERDAS IMAGINE:

img_driver <- new("GDALDriver", "HFA")
imgraster <- new("GDALTransientDataset", img_driver, height, width, numbands, 'Int16')

Для каждого канала запишем результат пересчета с использованием регрессионных коэффициентов:

for (i in 1:numbands) {
	resmtx = matrix(res[,i],ncol=height,nrow=width)
	resmtx[is.na(resmtx)] <- 0
	putRasterData(imgraster, resmtx, band=i)
}

Наконец сохраним результаты:

img_file = paste(inputdir,imagename,"-reg",".img",sep="")
wld_file = img_file
substr(wld_file, nchar(wld_file)-2, nchar(wld_file)) <- "igw"
write(wldinfo,wld_file,sep="\n")
saveDataset(imgraster, img_file)

и подчистим сессию GDAL:

GDAL.close(imgraster)
GDAL.close(img_driver)

Результаты

После регрессионной нормализации обычно проверяют насколько изменилась статистика изображения. Для этого используют еще один набор данных, содержащий некоторые области, обычно изменившиеся и не изменившиеся. Для визуализации удобно применять boxplot'ы.

boxplot(class1data1[,i],class1data2[,i],class2data1[,i],class2data2[,i])
axis(1,labels=c("2006","2007","2006","2007"),at=c(1,2,3,4))

Приведем пример.

До нормализации:

Рис. 1. График распределенияСравнение двух наборов по сгоревшим (первая пара) и несгоревшим территориям (вторая пара) в одном из каналов

И те же данные после нормализации:

Рис. 1. График распределенияСравнение двух наборов по сгоревшим (первая пара) и несгоревшим территориям (вторая пара) в том же канале

Заключение

Мы продемонстрировали простой механизм нормализации двух изображений с помощью регрессии в R. Если у вас есть дополнения к этой статье и/или вопросы, пожалуйста оставляйте их на форуме или отправляйте с помощью формы отправки сообщения.

Полные версии скриптов для R:

Обсудить в форуме Комментариев — 4

Последнее обновление: March 14 2011

Дата создания: 27.05.2009
Автор(ы): Максим Дубинин


(Геокруг)

Если Вы обнаружили на сайте ошибку, выберите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter