Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp tổng hợp dựa trên thành phần chính giữa nhiệt độ bề mặt đất (LST) và hình ảnh panchromatic (PAN)
Tóm tắt
Chi tiết không gian của hình ảnh panchromatic (PAN) luôn cao hơn hình ảnh nhiệt độ bề mặt đất (LST). Mục tiêu chính của bài báo này là phát triển một kỹ thuật tổng hợp cho hình ảnh PAN và LST của vệ tinh LANDSAT8. Chìa khóa là ước lượng chính xác các chi tiết không gian của hình ảnh PAN trong khi vẫn bảo tồn nội dung nhiệt của hình ảnh LST. Các phương pháp hiện có không thể tổng hợp các chi tiết nhiệt của hình ảnh LST trong khi hoàn toàn xem xét cấu trúc của hình ảnh PAN, dẫn đến việc ước lượng LST không chính xác và biến dạng phổ. Các thành phần chính (PC) của hình ảnh PAN–LST có thể chuyển giao hiệu quả các chi tiết không gian của hình ảnh PAN vào thông tin phổ của hình ảnh LST. Trong bài báo này, một thuật toán tổng hợp mới đã được đề xuất với tên gọi "mô hình tổng hợp biến đổi cường độ" (ITFM), nhằm giảm tỉ lệ hình ảnh LST sử dụng PC1–PC4. Kết quả cho thấy sai số trung bình căn bậc hai của hình ảnh LST được tổng hợp từ PAN là tối thiểu cho PC1 (0.63 °C) và tối đa cho PC4 (1.04 °C). Phương pháp ITFM được đề xuất đã nâng cao độ phân giải không gian và sự nổi bật hình ảnh của hình ảnh LST cũng như bảo tồn chính xác dữ liệu LST. Thuật toán tổng hợp này sẽ hỗ trợ trong các nghiên cứu liên quan đến phát hiện phát thải nhiệt của lớp phủ đất, theo dõi sự thoải mái nhiệt, phân tích hiệu ứng đảo nhiệt đô thị và ứng dụng hạ tỷ lệ LST.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Pérez-Benito, C., Morillas, S., Jordán, C., & Conejero, J. A. (2017). Smoothing vs. sharpening of colour images: Together or separated. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2, 299–316. https://doi.org/10.21042/amns.2017.1.00025.
Zhan, W., Chen, Y., Zhou, J., et al. (2011). Sharpening thermal imageries: A generalized theoretical framework from an assimilation perspective. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49, 773–789. https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2060342.
Dorigo, W. A., Scipal, K., Parinussa, R. M., et al. (2010). Error characterisation of global active and passive microwave soil moisture datasets. Hydrology and Earth System Sciences, 14, 2605–2616. https://doi.org/10.5194/hess-14-2605-2010.
Bonafoni, S., Anniballe, R., Gioli, B., & Toscano, P. (2016). Downscaling landsat land surface temperature over the urban area of Florence. European Journal of Remote Sensing, 49, 553–569. https://doi.org/10.5721/EuJRS20164929.
Blackett, M. (2014). Early analysis of landsat-8 thermal infrared sensor imagery of volcanic activity. Remote Sensing, 6, 2282–2295. https://doi.org/10.3390/rs6032282.
Meng, Q., Borders, B., & Madden, M. (2010). High-resolution satellite image fusion using regression kriging. International Journal of Remote Sensing, 31, 1857–1876. https://doi.org/10.1080/01431160902927937.
Huang, B., & Song, H. (2012). Spatiotemporal reflectance fusion via sparse representation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50, 3707–3716. https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2186638.
Jin, Y., Ge, Y., Wang, J., et al. (2018). Geographically weighted area-to-point regression kriging for spatial downscaling in remote sensing. Remote Sensing, 10, 1–22. https://doi.org/10.3390/rs10040579.
Chen, F., Yang, S., Yin, K., & Chan, P. (2017). Challenges to quantitative applications of Landsat observations for the urban thermal environment. Journal of Environmental Sciences, 59, 80–88. https://doi.org/10.1016/j.jes.2017.02.009.
Ke, Y., Im, J., Park, S., & Gong, H. (2016). Downscaling of MODIS one kilometer evapotranspiration using Landsat-8 data and machine learning approaches. Remote Sensing, 8, 1–26. https://doi.org/10.3390/rs8030215.
Ding, H., & Shi, W. (2017). A novel hybrid Pan-Sharpen method using IHS transform and optimization. Advances in Remote Sensing, 6(3), 229–243. https://doi.org/10.4236/ars.2017.63017.
Yang, J., Zhang, J., Li, H., et al. (2010). Pixel level fusion methods for remote sensing images: A current review. Remote Sensing IAPRS, XXXVIII, 680–686.
Wang, Q., Shi, W., Li, Z., & Atkinson, P. M. (2016). Fusion of Sentinel-2 images. Remote Sensing of Environment, 187, 241–252. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.10.030.
Gharbia, R., El Baz, A. H., Hassanien, A. E., & Tolba, M. F. (2014). Remote sensing image fusion approach based on brovey and wavelets transforms. Advances in Intelligent Systems and Computing, 303, 311–321. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08156-4_31.
Swets, D. L., Reed, B. C., Rowland J. D., & Marko, S. E. (1999) A weighted least-squares approach to temporal NDVI smoothing. In Proceedings of 1999 ASPRS annual conference (pp. 526–536).
Liu, J., & Liang, S. (2016). Pan-sharpening using a guided filter. International Journal of Remote Sensing, 37, 1777–1800. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1163749.
Nichol, J. (2009). An emissivity modulation method for spatial enhancement of thermal satellite images in urban heat island analysis. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 75, 547–556. https://doi.org/10.14358/PERS.75.5.547.
Fabeku, B. B., Balogun, I. A., Adegboyega, S. A.-A., & Faleyimu, O. I. (2018). Spatio-temporal variability in land surface temperature and its relationship with vegetation types over Ibadan, South-Western Nigeria. Atmospheric Climate Science, 08, 318–336. https://doi.org/10.4236/acs.2018.83021.
Karnieli, A., Bayasgalan, M., Bayarjargal, Y., et al. (2006). Comments on the use of the Vegetation Health Index over Mongolia. International Journal of Remote Sensing, 27, 2017–2024. https://doi.org/10.1080/01431160500121727.
Huang, J., Wang, X., Li, X., et al. (2013). Remotely sensed rice yield prediction using multi-temporal NDVI data derived from NOAA’s-AVHRR. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0070816.
Zhang, H. K., Roy, D. P., Yan, L., et al. (2018). Characterization of Sentinel-2A and Landsat-8 top of atmosphere, surface, and nadir BRDF adjusted reflectance and NDVI differences. Remote Sensing of Environment, 215, 482–494. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.04.031.
Russ J, Neal F (2015) Image enhancement in the spatial domain. In Image process handbook (7th edn., pp. 243–319). https://doi.org/10.1201/b18983-6.
Keyantash, J. A., & Dracup, J. A. (2004). An aggregate drought index: Assessing drought severity based on fluctuations in the hydrologic cycle and surface water storage. Water Resources Research, 40, 1–14. https://doi.org/10.1029/2003WR002610.
Jeevanand, N., Verma, P. A., & Saran, S. (2018). Fusion of hyperspectral and multispectral imagery with regression Kriging and the Lulu operators: A comparison. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-5, 583–588. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-5-583-2018.
Govil, H., Guha, S., Dey, A., & Gill, N. (2019). Seasonal evaluation of downscaled land surface temperature: A case study in a humid tropical city. Heliyon, 5, e01923. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e01923.
Merlin, O., Duchemin, B., Hagolle, O., et al. (2010). Disaggregation of MODIS surface temperature over an agricultural area using a time series of Formosat-2 images. Remote Sensing of Environment, 114, 2500–2512. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.05.025.
Islam, S. M. R., Huang, X., & Le, K. (2013). A novel image quality index for image quality assessment. Lecture Notes in Computer Science, 8228, 549–556. https://doi.org/10.1007/978-3-642-42051-1_68.
Kahraman, S., & Ertürk, A. (2017). A comprehensive review of Pansharpening algorithms for Göktürk-2 satellite images. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 4, 263–270. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-4-W4-263-2017.
Loncan, L., De Almeida, L. B., Bioucas-Dias, J. M., et al. (2015). Hyperspectral pansharpening: A review. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 3, 27–46. https://doi.org/10.1109/MGRS.2015.2440094.
Chen, Y., Zhan, W., Quan, J., et al. (2014). Disaggregation of remotely sensed land surface temperature: A generalized paradigm. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52, 5952–5965. https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2294031.
Jassim, F. A. (2013). Image Inpainting by Kriging Interpolation Technique. World of Computer Science and Information Technology Journal, 3, 91–96.
Xia, H., Chen, Y., Li, Y., & Quan, J. (2019). Combining kernel-driven and fusion-based methods to generate daily high-spatial-resolution land surface temperatures. Remote Sensing of Environment, 224, 259–274. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.006.
Jelének, J., Kopačková, V., Koucká, L., & Mišurec, J. (2016). Testing a modified PCA-based sharpening approach for image fusion. Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs8100794.
Imagery S, Fusion D (2017) Satellite imagery data fusion, 11–13. https://doi.org/10.3390/rs9060639.
Mandanici, E., Tavasci, L., Corsini, F., & Gandolfi, S. (2019). A multi-image super-resolution algorithm applied to thermal imagery. Applied Geomatics, 11, 215–228. https://doi.org/10.1007/s12518-019-00253-y.
Gao, F., Hilker, T., Zhu, X., et al. (2015). Fusing landsat and MODIS data for vegetation monitoring. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 3, 47–60. https://doi.org/10.1109/MGRS.2015.2434351.