Desarrollo de productos avanzados para la misión SEOSAT/Ingenio

  1. Sabater, N.
  2. Ruiz-Verdú, A.
  3. Delegido, J.
  4. Fernández-Beltrán, R.
  5. Latorre-Carmona, P.
  6. Pla, F.
  7. González-Audícana, M.
  8. Álvarez-Mozos, J.
  9. Sola, I.
  10. Villa, G.
  11. Tejeiro, J. A.
  12. de Miguel, E.
  13. Jimenez, M.
  14. Molina, S.
  15. Moreno, J.
Revista:
Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección

ISSN: 1133-0953

Año de publicación: 2016

Número: 47

Páginas: 23-40

Tipo: Artículo

DOI: 10.4995/RAET.2016.6569 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

SEOSAT/Ingenio es la futura misión española de observación de la Tierra en el óptico en alta resolución espacial. Mientras que los productos de imagen a Nivel 1, radiancias geo-referenciadas a nivel de sensor, se encuentran en una fase avanzada de desarrollo existiendo para ello un contrato industrial, los productos de Nivel 2 deben ser desarrollados por los propios usuarios. Este hecho limita el uso de las imágenes a la comunidad científica, restringiendo sus posibles aplicaciones fuera de ésta. Así pues, bajo el marco de un proyecto coordinado y motivados por ofrecer productos de Ingenio/SEOSAT de Nivel 2 a disposición de cualquier usuario, se origina y desarrolla este trabajo. En este artículo se presentan los diferentes procesos desarrollados para la elaboración de productos a Nivel 2, desde reflectividades en superficie a la resolución nominal del sensor hasta imágenes con información espacial realzada y la posibilidad de crear mosaicos espaciales y compuestos temporales. Por una parte, en el caso de los productos de reflectividad en superficie se propone una técnica de corrección atmosférica basada en el uso de la información espacial, previo enmascaramiento de las nubes y una exhaustiva corrección de sombras morfológicas y/o topográficas. Por otra parte, para el realce de la información espacial, han sido evaluados diferentes métodos basados en la fusión de bandas multiespectrales con una banda pancromática así como la aplicación de técnicas llamadas de “Super-resolución”. Finalmente, se proporcionan las herramientas necesarias para la realización de mosaicos tanto espaciales como temporales para todo tipo de usuarios interesados en la explotación de las imágenes.

Información de financiación

Este art?culo ha sido posible gracias al proyecto coordinado ?Generaci?n de Productos de Nivel 2 para la Misi?n INGENIO/SEOSAT?, ESP2013-48458-C4-1-P, subvencionado por el Ministerio de Economia y Competitividad dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigaci?n Cient?fica y T?cnica de Excelencia.

Financiadores

Referencias bibliográficas

  • Blesius, L., Weirich, F. 2005. The use of the Minnaert correction for land-cover classification in mountainous terrain. International Journal of Remote Sensing, 26(17), 3831-3851. https://doi. org/10.1080/01431160500104194
  • De Lussy, F., Kubik, P., Greslou, D., Pascal, V., Gigord, P., Cantou, J. P. 2005. Pleiades-HR image system products and quality. Proceedings of ISPRS Hannover Workshop 2005: High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information.
  • Do, M. N., Vetterli, M. 2005. The contourlet transform: an efficient directional multiresolution image representation. IEEE Transactions on Image Processing, 14(12), 2091-2106. https://doi. org/10.1109/TIP.2005.859376
  • Dong, W., Zhang, D., Shi, G., Wu, X. 2011. Image deblurring and super-resolution by adaptive sparse domain selection and adaptive regularization. IEEE Transactions on Image Processing, 20(7), 18381857. https://doi.org/10.1109/TIP.2011.2108306
  • Fernández Beltrán, R., Latorre-Carmona, P., Pla, F. 2017. Single-frame super-resolution in remote sensing: a practical overview, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 38(1), 314354, https://doi.org/10.1080/01431161.2016.12640 27
  • Freedman, G., Fattal, R. 2011. Image and video upscaling from local self-examples. ACM Transactions on Graphics, 30(2), 1-11. https://doi. org/10.1145/1944846.1944852
  • Gómez-Chova, L., Camps-Valls, G. Calpe-Maravilla, J., Guanter, L., Moreno, J. 2007. Cloud-screening algorithm for ENVISAT/MERIS multispectral images. IEEE on geoscience and remote sensing. 45(12), 4105-4118. https://doi.org/10.1109/ TGRS.2007.905312
  • González-Audícana, M., Otazu, X., Fors, O., AlvarezMozos, J. 2006. A low computational-cost method to fuse IKONOS images using the spectral response function of its sensors. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(6), 1683-1691. https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.863299
  • Grodecki, J., Dial, G. 2003. Block adjustment of high resolution satellite images described by rational polynomials, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(1), 59-68. https://doi. org/10.14358/PERS.69.1.59
  • Irish, R., Baker, J., Goward, S., Arvidson, T. 2006. Characterization of the Landsat-7 ETM+ Automated Cloud Cover Assessment (ACCA) algorithm. Photogrammetric engineering & remote sensing. 72(10), 1179-1188. https://doi.org/10.14358/ PERS.72.10.1179
  • Kaufman, Y. 1982. Solution of the equation of radiative transfer for remote sensing over nonuniform surface reflectivity. Journal of geophysical research. 87(C6), 4137-4147. https://doi.org/10.1029/ JC087iC06p04137
  • Kaufman, Y. 1984. Atmospheric effect on spatial resolution of Surface imagery. Applied Optics, 23(19), 3400-3408. https://doi.org/10.1364/ AO.23.003400
  • Liu, J.G. 2000. Smoothing Filter-based Intensity Modulation: a spectral preserve image fusion technique for improving spatial details. International Journal of Remote Sensing, 21(18), 3461-3472. https://doi.org/10.1080/014311600750037499
  • Marini, A., Reina Barragan, F.J., Crippa, G., Harnisch, B., Fuente, I., Lopez, M., Cabeza, I., Zorita, D. 2014. SEOSAT/INGENIO – A Spanish High-spatial-resolution optical mission. International Conference on Space Optics. Tenerife, Spain, 7-10 octubre.
  • Mekler, Y., Kaufman, Y. 1982. Contrast reduction by the atmosphere and retrieval of nonuniform surface reflectance. Applied Optics, 21(2), 310-316. https:// doi.org/10.1364/AO.21.000310
  • Otazu, X., González-Audícana, M., Fors, O., Nuñez, J., 2005. Introduction of sensor spectral response into image fusion methods: Application to wavelet-based methods. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 43(10), 2376-2385. https://doi. org/10.1109/TGRS.2005.856106
  • Pons, X., Pesquer, L., Cristóbal, J., González-Guerrero, O. 2014. Automatic and improved radiometric correction of Landsat imagery using reference values from MODIS surface reflectance images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 243-254. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.06.002
  • Sola, I., González-Audícana, M., Álvarez-Mozos, J., Torres, J.L. 2014. Synthetic images for evaluating Topographic Correction Algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(3), 1799-1810. https://doi.org/10.1109/ TGRS.2013.2255296
  • Sola, I., González-Audícana, M., Álvarez-Mozos, J. 2015. Validation of a simplified model to generate multispectral synthetic images. Remote Sensing, 7(3), 2942-2951. https://doi.org/10.3390/ rs70302942
  • Sun, J., Xu, Z., Shum, H. Y. 2008. Image super-resolution using gradient profile prior. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1-8.
  • Vicente-Serrano, S.M., Pérez-Cabello, F., Lasanta, T. 2008. Assessment of radiometric correction techniques in analyzing vegetation variability and change using time series of Landsat images. Remote Sensing of Environment 112(10), 3916-3934. https:// doi.org/10.1016/j.rse.2008.06.011
  • Villa, G., Montoro, M.A. 1993. Ajuste radiométrico conjunto de varias imágenes de satélite para la realización de mosaicos de ortoimágenes. En Actas de la V Reunión Científica de la Asociación Española de Teledetección. Las Palmas de Gran Canaria, España, 10 a 12 de Noviembre, pp. 385-394.
  • Villa, G., Moreno, J., Calera, A., Amorós-López, J., Camps-Valls, G., Domenech, E., Garrido, J., González-Matesanz, J., Gómez-Chova, L., Martínez, J. A., Molina, S., Peces, J. J., Plaza, N., Porcuna, A., Tejeiro, J. A., Valcárcel, N. 2013. Spectro-temporal reflectance surfaces: a new conceptual framework for the integration of remote-sensing data from multiple different sensors, International Journal of Remote Sensing, 34(9-10), 3699-3715. https://doi.or g/10.1080/01431161.2012.716910
  • Villa, G., Mas, S., Fernández-Villarino, X., MartínezLuceño, J., Ojeda, J. C., Pérez-Martín, B., Tejeiro, J. A., García-González, C., López-Romero, E., Soteres, C. 2016. The need of nested grids for aerial and satellite images and Digital Elevation Models. En ISPRS Archives of the XXIII Congress International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. Praga, República Checa, 12 19 Julio 2016. https:// doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B2-131-2016
  • Vivone, G., Alparone, L., Chanussot, J., Dalla Mura, M., Garzelli, A., Licciardi, G., Restaino, R., Wald, L. 2015. A Critical Comparison Among Pansharpening Algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(5), 2565-2586. https://doi. org/10.1109/TGRS.2014.2361734
  • Wald, L., Ranchin, T., Mangolini, M. 1997. Fusion of satellite images of different spatial resolutions: Assessing the quality of resulting images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 63(6), 691-699.
  • Zhang, Y., 2004. Understanding Image Fusion. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(6), 657-661.
  • Zhang, Y., Kumar, R., 2014. From UNB Pansharp to Fuze Go – the success behind the pan-sharpening algorithms. International Journal of Image and Data Fusion, 5(1), 39-53. https://doi.org/10.1080/1 9479832.2013.848475
  • Zhao, N., Wei, Q., Basarab, A., Kouame, D., Tourneret, J. 2015. Fast single image super-resolution. CoRR https://arxiv.org/abs/1510.00143
  • Zhou, J., Civco, D. L., Silander, J. A. 1998. A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data. International Journal of Remote Sensing, 19(4), 743-757. https://doi. org/10.1080/014311698215973