Imágenes satelitales de colores coincidentes de diferentes períodos de tiempo

Question

Es posible la combinación de color independiente de dos imágenes de satélite tomadas en dos momentos diferentes? Estoy trabajando con dos de alta resolución multiespectral de imágenes que fueron tomadas aproximadamente un año de diferencia y quiero hacer algunos análisis de cambios con ellos. Por desgracia, una de las imágenes es muy lavados en las áreas urbanas y estoy tratando de corregirlo (ver adjunto muestras).

Imagen Desde El 1 De Tiempo

Imagen De Tiempo De 2

Idealmente, me gustaría tener dos imágenes que parecen tan similares como sea posible, preferiblemente al igual que la primera, así que puede identificar los cambios entre los dos períodos de tiempo. Estoy utilizando ArcGIS 10.2 Profesional, pero si hay otras opciones para tratar con esto me gustaría escuchar acerca de los así.

Answer 1

Los efectos que están viendo son los efectos atmosféricos debido a las diferencias en los aerosoles atmosféricos, el ángulo del sol, y la dispersión de Rayleigh. Ya que tiene dos escenas de la misma ubicación, aunque en diferentes períodos de tiempo, me gustaría recomendar el uso de una técnica llamada Oscuro Objeto de Sustracción (DOS) (Song et al. 2001). De la comisión ENVI sitio web:

Oscuro objeto de sustracción de búsquedas de cada banda para el píxel más oscuro valor. Suponiendo que los objetos oscuros no reflejan la luz, cualquier valor mayor de cero debe ser el resultado de la dispersión atmosférica. La dispersión es eliminado por restar este valor de cada píxel en la banda. Este simple técnica es eficaz para haze corrección en multiespectrales de datos, pero no debe ser utilizado para datos hiperespectrales.

DOS se realiza fácilmente en el MEDIO o Erdas Imagine. También se puede construir un modelo en ArcGIS para restar la banda mínimo de cada banda. Te recomiendo la lectura de el papel que incluyó, ya que es uno de los mejores, más ampliamente citados artículos sobre cuándo y cómo corregir por efectos atmosféricos.

Referencia:

La Canción, C., Woodcock, C. E., Seto, K. C., Lenney, M. P., & Macomber, S. A. (2001). Clasificación y detección de cambio de uso de imágenes Landsat TM de datos: cuándo y cómo corregir los efectos atmosféricos?. Remote sensing of Environment, 75(2), 230-244.

Answer 2

Hay un archivo de ayuda aquí en el sitio de ESRI http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//009t000000nn000000

En la tabla de contenido de Arcmap ir a propiedades para el segundo archivo raster, vaya a la pestaña pantalla y reducir el contraste y ajustes de brillo hasta el cierre de la primera trama.

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/Improving_the_brightness_contrast_or_gamma_of_your_raster_layer/009t00000084000000/

Answer 3

Te sugiero probar análisis de regresión. Convertir imágenes a las rejillas, 3 bandas ( ?). Crear unos cientos aleatoria de los puntos de muestreo. La muestra correspondiente a las bandas y ver (Excel) si la correlación entre la 1ª y la 2ª rásteres de existir. Si usted es feliz con los coeficientes de correlación, el uso de los coeficientes de regresión ( pendiente y se cruzan si la relación es lineal) y rasrer calculadora para calcular cada uno de los 'nuevos' de la banda. Asegúrese de que los resultados son números enteros en el rango 255. Componer bandas para ver el resultado. No creo, sin embargo, usted va a obtener una buena correlación. Vale la pena intentarlo...