Fjernmåling

Bildeanalyse består i å lære datamaskinen å finne bestemte objekter i et bilde. Fra et satellittbilde kan man f.eks. lage et tematisk kart over området. Fra en tidsserie av bilder tatt på ulike tidspunkter kan man oppdage endringer, f.eks. skader på trær i et skogsområde, at iskanten i arktis flytter seg nordover, eller at havtemperaturen stiger. Dette kaller vi fjernmåling.

Miljøovervåkning fra satellitt

Jordobservasjonssatellitter kartlegger jordens overflate fra verdensrommet. Optiske sensorer avbilder ved hjelp av sollys og gir bilder på dagtid i klarvær, mens radarsatellitter selv sender ut elektromagnetisk energi i form av mikrobølger. Disse bølgene går gjennom skyer og reflekteres fra jordoverflaten og kan gi bilder i mørket og i overskyet vær.

Landsat-bilde av LillestrømRadarbilde av Lillestrøm Venstre: Landsat-bilde av Lillestrøm. Høyre: Radarbilde av Lillestrøm

Satellitter kan måle elektromagnetisk energi i mange bånd av det elektromagnetiske spekteret. Et multispektralt bilde (som Landsat-bildet over) måler noen få frekvensbånd, mens et hyperspektralt bilde måler i mange veldig smale frekvensbånd (>50 bånd).

Et eksempel: Hvordan finner vi oljesøl i et radarbilde fra havet?

Radarsatellittene sender ut energi som reflekteres fra havoverflaten. Er det vindstille, vil energien reflekteres i en annen retning. Blåser det litt (3 m/s) vil vi få småbølger på havoverflaten. Disse småbølgene har samme frekvens som radarsignalet og vil reflekteres tilbake til satellitten, som egenlig måler røffheten på havoverflaten. Dersom det er olje på havoverflaten, demper oljen disse småbølgene og vi ser oljen som en mørk flekk på radarbildet.

 

Oljesøl avbildet med radarBilde fra Norske-kystenVenstre: Oljesøl avbildet med radar. Høyre: Bilde fra Norske-kysten

Imidlertid er det mange andre fenomener som gir mørke flekker på radarbilder av havet, f.eks. lav vind, vindskygge og alger. Det vanskelige er å skille mellom hvilke flekker som er olje og hvilke som er "look-alikes". Bildet viser et eksempel på hvordan olje kan være vanskelig å skille fra omgivelsene. Oljeflekkene vil ofte ha en mer regulær form med litt mindre diffus kontrast til omgivelsene.

En algoritme eller framgangsmåte for å skrive et program som finner oljesøl i slike bilder består av tre deler. Landområder maskeres automatisk ut ved hjelp av kart. Så terskles bildet ved at man finner alle områder som er mørkere enn sine omgivelser. Dette gir et bilde av alle mørke flekker. Så må vi beregne matematiske egenskaper for hver enkelt flekk. Egenskapene beskriver objektets form, hvor sterk kontrasten med omgivelesene er, og om omgivelsene er homogene. Så trener man opp systemet ved å bygge en statistisk modell av hundrevis av eksempler på oljesøl og "look-alikes". Basert på denne modellen blir nye bilder analysert, og mørke flekker sjekkes om de ligner mest på oljesøl eller "look-alikes".

Fremgangsmåte Framgangsmåte


Emneord: hyperspektral, oljesøl, jordobservasjon, bildeanalyse
Publisert 11. feb. 2011 11:42 - Sist endret 14. okt. 2016 13:47