|
|
|
ELEMENTE DE INTERPRETARE A IMAGINILOR
Continut
procedee de interpretare a imaginilor.
criteriile de interpretare a imaginilor.
Obiective
cunoasterea unor modalitati calitative de interpretare a imagnilor de teledetectie.
cunoasterea modului de aplicare a criteriilor de interpretare a imaginilor de teledetectie.
Interpretarea imaginilor constituie un ansamblu de metode, procedee, criterii ce au ca scop extragerea, pe baza de analiza calitativa si cantitativa a informatiilor despre obiectele din teren cuprinse in imagine. Interpretare geografica a imaginilor realizeaza legaturile dintre domeniile teledetectiei si diferitele domenii ale stiintelor geografice. Orice element al mediului geografic poate constitui obiectul interpretarii imaginilor (roci, paduri, relief, asezari, drumuri etc.). Este o metoda ce s-a perfectionat in special in latura exploatarii digitale, cantitative a imaginilor, la nivelul signaturilor spectrale. Se aplica intr-un timp mai scurt decat alte metode, permite analiza zonelor greu accesibile dar necesita si verficare sau validare in teren.
Interpretarea imaginilor prezinta doua aspecte:
calitativ, care se bazeaza pe examinarea vizuala a imaginilor, in vederea extragerii de informatii de natura calitativa - descrieri, localizari, diferite schite sau reprezentari simple; aceasta inseamna doar o abordare descriptiva (fig.50).
cantitativ se refera la utilizarea imaginilor in vederea obtinerii de informatii cantitative legate de obiectele si fenomenele din teren; rezultatul interpretarii cantitative inseamna de multe ori harti si planuri topografice si cadastrale si nu de putine ori harti tematice; rezultatul poate fi completat cu tabele de date, grafice, diagrame etc. (un astfel de exemplu sunt hartile rezultate din clasificari de pixeli, asemeni cele din figura 2, din primul capitol, elborate prin algoritmi de geostatistica).
Aplicatiile de analiza cantitativa ale imaginilor s-au perfectionat mai laes in ultimele 2-3 decenii in SUA, Canada, Marea Britanie, pe fondul implementarii in structura aplicatiilor software a unor algoritmi matematici ce opereaza cu pixelii imaginilor si cu signaturile spectrale (a se consulta lucrarea Mihai, B. A., 2007).
Fig. 50. Exemplu de interpretare calitativa a unei imagini satelitare SPOT 4, Montreal, Canada. Delimitarea pe baza analizei vizuale a imaginii a unor structuri ale spatiului urban in vederea cartografierii lor (dupa CCRS).
Interpretarea imaginilor utilizeaza in principal doua procedee:
procedeul cautarii globale, reprezinta identificarea unui obiect din imagine dupa ce aceasta a fost examinata integral vizual (ex.cautarea drumurilor sau asezarilor intr-o imagine sau mozaic de imagini).
procedeul cautarii selective, presupune mai multa experienta din partea interpretatorului in examinarea imaginilor, obiectele fiind identificate in functie de caracteristicile lor si contextul in care ele apar (ex. un ostrov apare numai intr-o albie de rau, o alunecare de teren apare doar pe versantii vailor sau depresiunilor, o gara apare doal pe traseul unei cai ferate etc).
Criterii de interpretare a imaginilor
Reprezinta caracteristici ale imaginii obiectelor pe baza carora acestea pot fi identificate, localizate, descrise si analizate. In functie de legatura cu imaginea obiectului exista doua tipuri de criterii.
- criterii directe
- criterii indirecte
Ambele categorii de criterii se aplica selectiv in functie de proprietatile obiectului (forma, culoare, umbra, marime) si mai ales in functie de caracteristicile imaginilor (ex. scara si rezolutia imaginilor, signatura spectrala, geometria imaginii etc.). De exemplu un bloc de locuinte se identifica doar la imagini de mare rezolutie spatiala, insa o padure de fag se poate identifica si in imagini falscolor, in infrarosu, la rezolutii medii.
Criteriile directe rezulta din caracteristicile individuale ale obiectului; acestea sunt trasaturi intim legate de imaginea singulara a obiectului; forma, culoarea, dimensiunea. Fiecare obiect are aceste trasaturi, fapt pentru care ele sunt cel mai simplu de utilizat.
Forma obiectului este cel mai simplu criteriu direct aplicabil insa in anumite conditii. Forma obiectelor din imagini nu corespunde de cele mai multe ori cu forma acelor obiecte privite in teren. Utilizarea formei presupune de multe ori un efort de imaginatie al interpretatorului, rezultat dintr-o anumita experienta. Aplicarea formei poate fi imbunatatita in conditiile in care imaginea este bine selectata de catre interpretator (fig. 51). Criteriul forma se poate aplica in functie de marimea obiectului, respectiv in functie de rezolutia spatiala si scara imaginii (ex. un automobil nu va fi identificat in imagini de medie rezolutie ca urmare a dimensiunilor lui).
In analiza obiectului dupa forma, de o mare utilitate sunt imaginile in proiectie centrala, respectiv fotogramele aeriene sau imaginile satelitare cu rezolutii mari. Obiectele, mai ales cele inalte, sunt afectate de deplasarea radiala ceea ce permite identificarea lor mai usoara (ex. inaltimea sau numarul de etaje al unui bloc se poate aprecia prin observarea fatadei, atunci cand se afla catre marginea imaginii). Exploatarea stereoscopica a imaginii permite de asemenea, cresterea expresivitatii formei obiectului in modelul tridimensional. Copacii pot fi identificati in imagini de mare rezolutie dupa forma coroanei cu ajutorul unor determinatoare.
Fig. 51. Imagine satelitara Ikonos pancromatic (rezolutia 1 m) a Pentagonului, ce se identifica prin forma geometrica. Imaginea este utila si in identificarea unei retele de autostrazi, a traficului rutier, ambarcatiunilor de agrement si a vegetatiei parcurilor etc. Sursa Spaceimaging.
Marimea obiectului poate fi abordata in doua modalitati. Din punct de vedere calitativ el se aplica prin compararea marimii obiectului cu dimensiunile unor obiecte similare (ex. primaria unui oras in raport cu cladirile de locuit). Cantitativ, criteriul direct este aplicat prin determinarea dimensiunilor obiectelor cu ajutorul unor instrumente optice ca stereoscopul si stereomicrometrul, respectiv prin utilizarea aplicatiilor de analiza spatiala in SIG.
In aplicarea marimii este importanta cunoasterea proprietatilor geometrice ale imaginilor. De asemenea apare posibilitatea masurarii inaltimii obiectelor folosind cupluri de fotograme, in proiectie centrala, exploatate stereoscopic (cu ajutorul stereomicrometrului sau al barei de paralaxa).
Fig. 52. Imagine Ikonos pancromatic a orasului Washington. Cladirile de interes public se pot identifica usor prin marimea lor in raport cu cladirile de locuit. De asemenea autostrazile sunt evidente prin latimea lor in raport cu bulevardele si strazile din oras.
Culoarea sau tonul de culoare , al treilea criteriu direct, se poate aplica cel mai usor in cazul imaginilor in culori naturale. In acest caz, aplicarea culorii in diferentierea obiectelor presupune cunosterea exacta a datei obtinerii imaginii si a signaturii spectrale ale obiectului, respectiv a rezolutiei spatiale a imaginii. Desi usor de interpretat, imaginea in culori naturale ofera un continut informational destul de limitat. De exemplu, padurile temperate sunt usor de delimitat in imaginile de toamna in culori naturale, deoarece ele ofera o diferentiere mai evidenta la nivel cromatic a tipurilor de copaci.
Imaginile falscolor presupun o mai mare experienta in interpretare, deoarece cromatica lor este total diferita de cea pe care ochiul uman o percepe. In aceasta situatie se impune cunoasterea precisa a rezolutiei spectrale a imaginii si a comportamentului spectral ce genereaza signatura spectrala atasata obiectului din imagine. Avantajul imaginii falscolor este continutul informational mai consistent in comparatie cu imaginile in culori naturale. De exemplu, analiza tipurilor de paduri sau de culturi agricole este avantajata considerabil de aceste imagini, unde foioasele apar rosii sau galbene, iar coniferele sunt fie cafeniu inchis fie rosu catre cafeniu. Exemple de imagini la care se apllica criteriul cromatic sunt incluse in numeroase lucrari. Limitarea posibilitatilor de tiparire ne obliga sa recomandam lucrarea lui Mihai, B.A. (2007), capitolul al doilea, unde sunt interpretate combinatii multispectrale Landsat ETM+.
Tonul de culoare impune o abordare diferentiata a problematicii de interpretare (fig. 53), in functie de caracteristicile imaginii (banda spectrala, signatura spectrala a obiectului, momentul obtinerii imaginii). Mai mult semnificatia tonului difera la imaginile radar sau lidar, ori la imaginile in infrarosu termal, elemente explicate in ultimele doua capitole.
Fig. 53. Imagine aeriana de la mare altitudine a unui desert pe structura tabulara din Asia Centrala. Tonurile de culoare semnifica aici diferentieri litologice intre gresiile de pe platoul structural (in ton deschis), respectiv argilele intens fragmentate de rigole, ogase si ravene, ce apar in ton mai inchis (imagine U2, USAF).
Criterii indirecte rezulta din combinarea imaginilor obiectelor, din asocierea acestora. Acestea nu mai depind atat de mult de signatura spectrala cat mai ales de rezolutia spatiala si acoperirea spatiala a imaginilor. Criteriile se aplica de asemenea selectiv, mai ales in cazul in care cele directe nu sunt suficiente pentru identificarea corecta a obiectelor.
Pozitia obiectului reprezinta localizarea obiectului in spatiu in raport cu alte obiecte de acelasi tip sau de tipuri diferite. Anumite obiecte sunt strans legate intre ele. De exemplu o gara se afla intotdeauna langa o cale ferata (fig. 54). O alunecare de teren, apare intotdeauna pe un versant, pe un teren in panta. Din analiza pozitiei se pot obtine informatii numeroase despre obiecte (de exemplu, identificarea unor scoli intr-un cartier arata existenta unei populatii scolare importante, prezenta unui mare numar de automobile intr-o parcare, langa o cladire intinsa, arata importanta comerciala a acelei constructii). Prin exploatare stereoscopica se obtin rezultate si mai concludente, deoarece apare si dimensiunea verticala a obiectelor.
Fig. 54. Pozitia garii centrale la Zürich, Elvetia este legata de capatul liniilor de cale ferata, la marginea centrului orasului, pe malurile raului Limmat. Imagine Quick Bird, Pansharpened, micsorata, in scara de gri. Sursa Digital Globe.
Umbra obiectului este o caracteristica a imaginii in spectrul vizibil sau a imaginii falscolor care se suprapune si unei parti din spectrul vizibil (se adauga si imaginile in infrarosul apropiat, respectiv cele pancromatice). Umbra depinde de momentul in care s-a realizat imaginea astfel incat ele apar cu umbre mai lungi in timpul iernii si mai scurte in timpul verii, dar si mai scurte la amiaza si mai lungi dimineata sau catre apusul Soarelui. In infrarosul mijlociu si termal, obiectele nu mai prezinta umbra. Umbra depinde si de inaltimea obiectelor astfel incat ea poate fi utilizata in interpretarea obiectelor inalte cum ar fi copacii sau cladirile (fig. 55). Criteriul se aplica mai usor la obiectele izolate, mai inalte, care dau imaginea proiectata a formei lor, ca de pilda copacii rari, cei din lungul drumurilor, zgarie norii din orase etc. Pe baza umbrei se poate estima ora la care imaginea a fost preluata.
Fig. 55. Umbra unor cladiri inalte in orele dupa amiezii intr-o imagine Ikonos pansharpened in scara de gri, in centrul orasului San Diego, California, permite aprecierea tipului si inaltimii constructiilor dar si a orei de preluare a imaginii. Sursa Spaceimaging.
Criteriul dispersiei exprima gradul de imprastiere in spatiu a obiectelor de acelasi fel. Acesta ofera explicatii privind natura unor fenomene. De exemplu dispersia copacilor in poieni sau pe suprafata topografica in ansamblu arata faptul ca acesti sunt un rest dintr-o veche padure. Un relief ondulat in care sunt dispersate forme de relief pozitive identice, orientate in aceasi directie, separate de lacuri, exprima un relief rezultat din actiunea anterioara a ghetarilor de calota (fig. 56).
Fig. 56. Drumlinuri in nordul Canadei, dispersate intr-o campie, pe locul ghetailor de calota.
Densitatea exprima gradul de concentrare al obiectelor de acelasi tip pe unitatea de suprafata. O mare densitate de cladiri de locuit cu mai multe etaje intr-un oras sau cartier exprima o mare densitate a populatiei. Densitatea mare a vehiculelor pe o sosea sau autostrada (fig. 57 A) in raport cu cea mica de pe o sosea arata cel mai important flux de trafic, ca orientare, structura pe tipuri de vehicule si chiar localizarea temporala. Padurile cu cei mai desi arbori sunt cele primare, in timp ce plantatiile sunt caracterizate prin arbori egal distantati (fig. 57 B).
A
B
Fig. 57. Aplicarea criteriului densitate in cazul traficului rutier intr-un nod de austostrazi din Marea Britanie, in vederea determinarii fluxurilor de trafic rutier (A) si intr-o padure din California unde apar areale de diferite densitati ale copacilor (B).
Structura desemneaza modul de organizare in spatiu al imaginilor obiectelor. Criteriul este aplicabil tuturor componentelor de mediu, naturale sau antropice, indiferent de marimea lor. O imagine nocturna a Europei (fig. 58) poate arata structura retelei de asezari prin intermediul modului de combinare spatiala a punctelor cu diferite grade de stralucire. Se identifica imediat ariile marilor grupari urbane prin gruparea punctelor cu cea mai mare luminozitate. In egala masura, criteriul este aplicat si in interpretarea reliefului conditionat de structura geologica, deoarece acesta impune la randul lui un anumit mod de asociere al vailor si interfluviilor, la care se adapteaza si celelalte componente ale mediului.
Fig. 58. Imagine DMSP/OLS a Europei pe timp de noapte in care se poate analiza structura spatiului geografic european la nivel de mari concentrari de populatei si asezari (se observa zonele Londra, Paris, Olanda si Valea Rhinului, tarmurile etc.).
Textura rezulta din combinarea signaturilor spectrale la nivelul imaginii unui obiect neomogen ce apare in imagini. Este aplicabila in primul rand in interpretarea obiectelor ce acopera suprafete mai extinse (roci ce par la zi, vegetatie, culturi agricole etc.) dar si celor punctuale (coaroane de copaci, acoperisuri de case).
In cadrul imaginilor in format analogic, pe hartie, textura este gradul de omogenitate al punctelor ce compun imaginea unui obiect. In cazul imaginilor digitale, alcatuite din pixeli, textura reprezinta gradul de omogenitate al pixelilor ce alcatuiesc imaginea obiectului.
Textura poate fi clasificata dupa omogenitatea punctelor sau pixelilor :
textura fina, cu mare grad de omogenitate este specifica obiectelor sau mediilor cu o omogenitate mai mare a proprietatilor fizice (ex. apa unui lac neafectata de vant, malurile si argilele din albii, pajistile necosite, culturile de cereale paioase inainte de recoltare etc.)
textura medie, cu un grad de eterogenitate mediu, in care incep sa se distinga puncte sau pixeli cu tonuri sau nuante diferite (ex. lanurile de porumb unde apar randurile de culturi, fanetele imediat dupa cosire, pietrisul si nisipul din albii etc.).
textura grosiera si foarte grosiera are cel mai mare grad de eterogenitate, cu puncte sau pixeli mari si diversificati, relativ usor de diferentiat (ex. grohotisurile, bolovanisurile din unele albii, livezile, plantatiile viticole unde se pot distinge randurile etc.).
Pe langa acestea exista si tipuri texturale intermediare, dar si scari texturale utile in delimitarea diferitelor obiecte din teren. Analiza texturala se poate face si automat prin operatii de postprocesare a imaginilor digitale. Un element esential este alegerea adecvata a imaginilor, in functie de rezolutia lor. De exemplu analiza texturii pentru delimitarea culturilor agricole se realizeaza mai ales pe imagini la rezolutii cat mai mari (fig. 59).
Fig. 59. Delimitarea culturilor agricole din preeria americana cu ajutorul texturilor identificate si conturate pe o fotograma aeriana de la mare altitudine.
Criteriile de interpretare se aplica in mod selectiv pe cele mai diverse categorii de imagini. Analistul trebuie sa aleaga mai intai cele mai potrivite imagini si apoi sa treaca la identificarea obiectelor. Exista situatii cand se aplica doar criterii directe dar si cazuri ce necesita combinarea aproape a tuturor criteriilor prezentate. Specificul aplicatiei este esential in aplicarea acestora.
Intrebari de autoevaluare
Mentionati in ce situatii se aplica criteriile forma si pozitie.
Ce limitari impun imaginile de rezolutie medie in aplicarea criteriilor forma si textura.
Exemplificati aplicarea criteriilor dispersie si structura.
Ce criterii se pot aplica in interpretarea asezarilor. Explicati.
Tema de control (referat)
Procedee si criterii de interpretare aplicate in studiul reliefului pe baza imaginilor de teledetectie.
BIBLIOGRAFIE SELECTIVA
Armas, I., Damian, R., Sandric, I., Osaci-Costache, G. (2004) Vulnerabilitatea versantilor la alunecari de teren in sectorul subcarpatic al Vaii Prahova, Ed. Fundatiei Romania de Maine, Bucuresti
Bonn, F., Rochon, G. (coord.) (1992) Précis de télédétection, Vol.1 : Principes et methodes, Presses de l'Université du Québéc
Bonn, F. (coord.) (1996) Précis de télédétection, Vol. 2: Applications thematiques, Presses de l'Université du Québéc
Donisa, I., Grigore, M. Tövissi (1980) Aerofotointerpretare geografica, Ed.Didactica si Pedagogica, Bucuresti
Donisa, V., Donisa, I. (1998) Dictionar explicativ de teledetectie si Sisteme Informationale Geografice, Ed. Junimea, Iasi
Grigore, M. (1996) Aerofotointerpretare geografica, Ed. Fundatiei Romania de Maine, Bucuresti
Lillesand, T., Kiefer, R., Chipman, J. (2004) Remote sensing and image interpretation, J. Wiley and Sons, London
Mihai, B. (2005) Muntii din bazinul Timisului (Carpatii Curburii). Potential geomorfologic si amenajarea spatiului montan, Ed. Universitatii Bucuresti
Mihai B., Savulescu, I., Sandric, I. (2006) Apports de la méthode de détection des changements pour l'évaluation de la dynamique de l'étagement de la végétation dans les monts de Bucegi (Carpates Méridionales, Roumanie), Télédetection, 6, 3.
Mihai, B.A. (2007) Teledetectie. Introducere in procesarea digitala a imaginilor.,
Ed. Universitatii din Bucuresti
Nitu, C. si colab. (2002) Sisteme Informationale Geografice si cartografiere computerizata, Ed. Universitatii din Bucuresti
Petrescu, F. (2007) Sisteme informatice geografice in urbanism si amenajarea teritoriului, Ed. Matrix Rom, Bucuresti
Radoane, M., Radoane, N. (2007) Geomorfologie aplicata, Ed. Universitatii din Suceava
Sabins, F.F. (1997) Remote sensing. Principles and interpretation, Freeman
Savulescu, I., Sandric, I., Mihai, B. (2005) Dinamica etajelor de vegetatie in Masivul Iezer. Analiza Change Detection., Comunicari de Geografie, 9, Bucuresti
Savulescu, C. si colab. (2000) Fundamente GIS, Ed. H.G.A., Bucuresti
Short, N. (coord.) (2006) The Remote Sensing Tutorial, rst.gsfc.nasa.gov, site administrat de NASA.
Sidjak, R.W., Wheate, R.D. (1999) Glacier mapping of the Illecillewaet icefield, British Columbia, Canada, using Landsat TM and digital elevation data, , International Journal of Remote Sensing, 20, 273-284.
Zha, Y., Gao, J.,Ni, S. (2003) Use of normalized difference built-up index in automatically mapping of urban areas from TM imagery, International Journal of Remote Sensing, 24, 583-594.
Zavoianu, F. (1999) Fotogrammetria, Ed.Tehnica, Bucuresti
Zegheru, N., Albota, M. (1979) Introducere in teledetectie, Ed. Stiintifica si Enciclopedica, Bucuresti
x x x (2001) ENVI tutorials. Research Systems - Kodak
