Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65413
Title: การหลอมข้อมูลภาพดาวเทียม
Other Titles: Fusion of satellite imagery
Authors: สุรพล โปร่งเฉลยลาภ
Advisors: ไพศาล สันติธรรมนนท์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Phisan.S@Chula.ac.th
Subjects: การวิเคราะห์ข้อมูลภาพระยะไกล
การสำรวจทรัพยากรธรรมชาติ
Remote-sensing images
Natural resources surveys
Issue Date: 2545
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ดาวเทียมสำรวจทรัพยากรมีตัวรับสัญญาณที่มีคุณลักษณะเฉพาะตัวในการบันทึกสัญญาณภาพที่แตกต่างกันออกไป โดยเฉพาะคุณสมบัติของความละเอียดเชิงพื้นที่และคุณสมบัติการบันทึกได้หลายช่วงคลื่น การใช้เทคนิคการ หลอมภาพ สำหรับการประมวลผลข้อมูลภาพดาวเทียม ที่มาจากหลาย ๆ ประเภทข้อมูลบนพื้นที่เดียวกัน จะทำให้ได้ข้อมูลชุดใหม่ที่สามารถรักษาคุณ ลักษณะทางเรขาคณิตของข้อมูลรายละเอียดสูงและรักษาคุณลักษณะทางการตอบสนองของรังสีของข้อมูลภาพดาวเทียมตั้งต้นสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการตีความภาพด้วยสายตา ในวิทยานิพนธ์ฉบับนครอบคลุมงานวิจัย การประมวลผลข้อมูลดาวเทียมด้วยเทคนิควิธีการหลอมภาพดาวเทียม 5 วิธี ได้แก่ ภาพสีผสม RGB Color Composite, Brvey Transformation, HIS Transformation, Principal Component Analysis (PCA) และวิธีทางคณิตศาสตร์ โดยมีการใช้พื้นที่ศึกษาวิจัย 3 พื้นที่ คือ บริเวณอ่าวคุ้งกระเบน จังหวัดจันทบุรี และบริเวณ จุฬาลงกรณ์หาวิทยาลัย ข้อมูลภาพดาวเทียมที่ใช้ ได้แก่ LANDSAT7EIM+ช่วงคลื่นแบนด์ 3,4 และ5 (EIM-B3,EIM-B4,EIM-B5) ความละเอียดจุดภาพ 30 เมตร มาหลอมกับ1ข้อมูลภาพดาวเทียมความละเอียดสูงกว่า คือ ข้อมูลภาพดาวเทียม SPOT-2 ช่วงคลื่นแพนโครมาติกความละเอียดจุดภาพ 10 เมตร (SPOT), ข้อมูลภาพดาวเทียม SPOT - 2 ช่วงคลื่นแพนโครมาติก ที่ผ่านการปรับความคมชัดแล้ว (SPOT/5H) ความละเอียดจุดภาพ 10 เมตร, LANDSAT7 ETM+ ช่วงคลื่นแพนโครมาติก (EIM-PAN) ความละเอียดจุดภาพ 15 เมตร ADEOSI แบนด์ 3 ความละเอียดจุดภาพ 16 เมตร และ IRS- IC ช่วงคลื่นแพนโครมาติก ความละเอียดจุดภาพ 5.8 เมตร โดยก่อนการหลอมมีการปรับแก้เชิงตำแหน่งของเรขาคณิตของข้อมูลภาพ เพื่อให้ตำแหน่งจุดภาพของข้อมูลตรงกัน การศึกษาได้ลือกใช้วิธีการปรับแก้ตำแหน่งด้วยคณิตศาสตร์พหุนามระดับ 2 และในพื้นที่ศึกษาได้ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยรากที่สอง (RMSEnor) น้อยกว่า 0.14 จุดภาพ ผลของการศึกษา พื้นที่อ่าวคุ้งกระเบน เมื่อหลอมข้อมูลภาพดาวเทียม LANDSAT 7 ETM+ แบนด์ 3,4 และ 5 กับข้อมูลภาพดาวเทียม SPOT/SH พบว่า ภาพดาวเทียมที่ได้จาก การหลอมด้วยวิธีทางคณิตศาสตร์ โดยสมการ {R = 0.5 * [(0.5) *(SPOT/SH) + (0.5) * (ETM/B4)] + 127, G = 0.5 * [(0.5) * (SPOT/SH) + (0.5) * (ETMB5)] + 127, B = 0.5 * [(0.5) * (SPOT/SH) + (0.5) * (ETM/B3)] + 127} ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด ภาพสีผสม ที่ได้สามารถช่วยการจำแนกป่าบกออกจากปาชายเลนได้ดี ความยาวของถนนและทางน้ำที่วัดได้บนภาพก่อนและหลังการหลอมยังคงได้ เท่า ๆ กัน ข้อมูลที่ได้จากการหลอม ทำให้การแปลตีความด้วยสายตา สำหรับข้อมูลประเภทป่าบก ปาชายเลน นากุ้ง ถนนและทางน้ำเป็นไปโดยง่าย สะดวกและรวดเร็วขึ้นและนำไปใช้ประโยชน์สำหรับการปรับปรุงแผนที่ให้มีความถูกต้อง และทันสมัยยิ่งขึ้น พื้นที่บริเวณ1ตัวเมืองจันทบุรี ใช้ข้อมูลภาพดาวเทียม LANDSAT 7 ETM+ แบนด์ 3,4 และ 5 หลอมกับข้อมูลภาพดาวเทียม SPOT/SH พบว่า ข้อมูลที่ได้จากการหลอมด้วยวิธีทางคณิตศาสตร์ เพื่อการแสดงผลด้วยองค์ประกอบสีพื้นฐาน โดยสมการ{R=127+05*[(SPOT/SH)*(EIM/B5)]1.2, G = 127+05*[(SPOT/SH)*(EIM/B4)]1/2, B = 127+05*[(SPOT/SH)*(EIM/B3)]12} ให้ผลภาพสีผสมที่ได้จากการหลอม ทำให้การแยกแยะของสิ่งปลูกสร้าง เช่นกลุ่มอาคารและถนนออกจากพื้นที่สีเขียว พื้นที่เปิดโล่งและพื้นที่อื่น ๆ ได้ชัดเจนดีขึ้น ความยาวถนนที่วัดบนภาพได้หลังการหลอมมากกว่าภาพก่อนการหลอม 30.73 เปอร์เซ็นต์ สำหรับในพื้นที่บริเวณจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ใช้ข้อมูลภาพดาวเทียม LANDSAT7 ETM+ แบนค์ 3,4 และ 5 และข้อมูลภาพดาวเทียม IRS-1C พบว่า ข้อมูลที่ได้จากการหลอมด้วยวิธีทางคณิตศาสตร์ สมการเดียวกับข้างต้นให้ผล ภาพสีผสมทำให้การแยกแยะของสิ่งปลูกสร้าง ได้แก่ตึก กลุ่มอาคาร ถนน ออกจากพื้นที่สีเขียว ได้ชัดเจนดีขึ้น การแบ่งขอบเขตของข้อมูลในระหว่างการแปลภาพถูกต้องแม่นยำขึ้น
Other Abstract: Vast amount of imageries from different remote sensing sensors are now available. Imageries have different characteristic and properties distinction in term of spatial resolution and spectrum resolution Image fusion technique can be applied to merge these imageries covering the same geographic extent One of the goals of this research is to investigate fusion techniques for generating new image containing geometric and spectral information for supporting image interpretation In this study live techniques for image fusion have been used : color composite, Brovey transformation, IHS transformation, principal component analysis (PCA), and arithmetic method. Tests have been done on three key areas: a rural area of Rung - Kaben Gulf in Chantaburi province, mixed types of landuse in Amphoe Muang Chantaburi and a dense metropolitan area surrounding Chulalongkorn University in Bangkok. The dataset comprises of LANDSAT 7 ETM + band 3, 4 and 5 images (ETM/B3, ETM/B4, ETM/B5) with 30 meter ground resolution and higher spatial resolution, SPOT - 2 panchromatic Ullages with 10 meter resolution, sharpened panchromatic SPOT -2 images (SPOT/SH) with 10 meter resolution, LANDSAT 7 ETM + panchromatic images with 15 meter resolution, ADEOSI band 3 images with 16 meter resolution and IRS-IC panchromatic images with 5.8 meter resolution. Geometric correction must have been done between images before fusion. The polynomial equation with 2nd degree was chosen and applied with test areas resulting in maximum discrepancies up to 0.14 pixel. The investigation in area of Kung -Kaben Gulf for dataset of LANDSAT 7 ETM + band 3 ,4 and 5 images and SPOT/SH panchromatic images indicates that arithmetic method {R = 05*[(05)*(SPOT/SH) +(05)* (EIM/B4)]+ 127, G = 05*[(05)* (SPOT/SH)+(05)*(ETM/B5)]+127, B = 05*[(05)* (SPOT/SH)+(05)*(EIMB3)]+127} is superior flan other selected fusion techniques. The result image distinguishes in-land forest and mangrove forest The length of digitized road and river network on fused image still has the same length before fusion. The fused image can be used more conveniently for visual interpretation supporting classification of in-land forest, mangrove forest, shrimp-form, road and river. In area of Amphoe Muang Chantaburi for dataset of LANDSAT 7 ETM+ band 3,4 and 5 images and SPOT/SH panchromatic images indicates that arithmetic method ; {R = 127+05 * [(SPOT/SH) * (ETM/B5)]1/2 , G = 127+05 * [(SPOT/SH)* (EIM/B4)]12, B = 127+05*[(SPOT/SH)*(ETM/B3)]1/2} issuperion than other techniques. This resultimage distinguishes boundary of built-up area , block of buildings and roads from green area and other surroundings. Evidently tile length of digitized road on fised image increases 30.73 percent. In area of Chulalongkorn University for dataset of LANDSAT 7 ETM+ band 3, 4 and 5 images and IRS-IC panchromatic images fused with tile afore-mentioned technique resulting also superior color composite image. Important land uses and land covers are visually enhanced, which implies better visual interpretation.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2545
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: ระบบสารสนเทศปริภูมิทางวิศวกรรม
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/65413
ISSN: 9741721501
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Surapon_pr_front_p.pdfหน้าปก บทคัดย่อ และสารบัญ927.96 kBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_ch1_p.pdfบทที่ 1988.81 kBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_ch2_p.pdfบทที่ 21.01 MBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_ch3_p.pdfบทที่ 3969.27 kBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_ch4_p.pdfบทที่ 45.64 MBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_ch5_p.pdfบทที่ 5831.76 kBAdobe PDFView/Open
Surapon_pr_back_p.pdfรายการอ้างอิง และภาคผนวก8.74 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.