မူရင်း – Panchromatic And Pansharpened Satellite Imagery https://eos.com/make-an-analysis/panchromatic/
အဖြူအမည်း ပုံ ခေါ် ပန်ခရိုမက်တစ်ပုံရိပ်အကြောင်း
Panchromatic image ခေါ် အဖြူအမည်း ပုံသည် အနီ၊အစိမ်းနှင့်အပြာရောင်စဉ်များကို တစ်ခုတည်းအဖြစ်ပေါင်းစပ်ထားသော ပုံတခုသာဖြစ်ပြီး ပုံရိပ်ပြတ်သားမှု spatial resolution မြင့်မားသည်။ သို့သော် panchromatic image တွင် လှိုင်းအလျားအသေးစိပ်အချက်အလက်များမပါဝင်ပေ။
panchromatic image များကို multispectral images (ရောင်စဉ်စုံပုံရိပ်)များရိုက်ကူးသည့် ဂြိုလ်တုတစ်ခုထဲမှပင် ရိုက်ကူးခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာ – Landsat, DigitalGlobe, SPOT 6/7 စသည့်ဂြိုဟ်တုများဖြစ်သည်။ အဖြူအမည်း (Panchromatic) image များသည် နီ စိမ်း ပြာ အရောင်လွှာ (red, green, blue band) များဖြင့်ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းထားသောကြောင့် pixel တခုချင်းစီတွင်ပါဝင်သော solar radiation (နေရောင်ခြည်) စုပေါင်းပမာဏသည် အခြား multispectral image များထက်အလွန်ပိုမိုများပြားသည်။ RGB Band များတွဲစပ်သုံးစပ်ခြင်းသည်သဘာဝအရောင်ကိုပေးသော်လည်း တောက်ပမှုဆုံးရှုံးရသည်၊ ထို band များပေါင်းစပ်ထားသော panchromatic image သည်အဘယ့်ကြောင့် grayscale image (အဖြူအမည်းပုံရိပ်) ကိုပေးသနည်းဆိုကို ရှင်းပြသည့်အချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အဖြူအမည်း နှင့်ရောင်စဉ်စုံပုံရိပ်များကွာခြားချက်
အလင်းအမှောင်ကွဲပြားခြားနားချက်များကိုထောက်လှမ်းအာရုံခံရာတွင် panchromatic image သည် multispectral image များထက် သာလွန်သည်။ ၎င်းသည် Red, Green, Blue Band များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက multispectral band များသည် အလင်းစွမ်းအင်ပမာဏရရှိမှုနည်းပါးခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ တောက်ပမှုကိုအာရုံခံအားနည်းခြင်းကိုထေမိရန် multispectral အာရုံခံကိရိယာသည် ကြီးမားသောဧရိယာကိုအချက်အလက်ကောက်ယူပုံဖေါ်ရသည်။ ၎င်းသည် ပုံရိပ်တခု၏ spatial resolution (အသေးစိတ်မြင်နိုင်စွမ်း) ကိုကျဆင်းစေပါသည်။
“ဥပမာအားဖြင့် Landsat 7 နှင့် 8 ဂြိဟ်တုများ သည် spatial resolution ၁၅ မီတာရှိတဲ့ panchromatic image တွေကိုရိုက်ကူးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် multispectral image ဆိုရင်တော့အများဆုံး ၃၀ မီတာ spatial resolution ပဲရနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ အသေးစိပ်မြင်နိုင်စွမ်း ၂ ဆ ကျသွားတာပါဘဲ။”
အဖြူအမည်း ပုံရိပ်များ၏အသုံးဝင်ပုံ
Panchromatic image များကို multispectral image များအား resolution မြှင့်တင်ရာတွင်အသုံးပြုကြပါသည်။ Panchromatic sharpening method (ပန်ခရိုမက်တစ်ဖြင့်အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းနည်း) ကိုအသုံးပြုကြပါသည်။ အကြမ်းစား low spatial resolution color band များကို အသေးစိတ် မြင်နိုင်စွမ်းမြင့် high spatial resolution panchromatic band နှင့်ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် ထိုရောင်စုံ ပုံရိပ်များ၏ resolution ကိုမြှင့်တင်လေ့ရှိသည်။ သို့ရာတွင် ဤနည်းဖြင့် မြင်နိုင်စွမ်းမြှင့်တင်ထားသောပုံရိပ်များသည် spectral distortion (ရောင်စဉ်သွေဖီမှု) ကြောင့် ပုံရိပ်များကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာခြင်းများအတွက် အခက်အခဲဖြစ်စေသည်။
ပန်ခရိုမက်တစ်ဖြင့်အဆင့်မြှင့်ခြင်း – Panchromatic sharpening
Panchromatic sharpening ခေါ် Pansharpening ဆိုသည်မှာ data fusion technique (အချက်အလက်ပေါင်းစပ်ခြင်းနည်းပညာ) တစ်ခု ဖြစ်ပြီး အဖြူအမဲ panchromatic image ကို low resolution ရောင်စုံ multispectral image များဖြင့်ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် မူရင်း band များ၏ အလင်းပြန်ခြင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များ မပျောက်စေပဲ high spatial resolution ရောင်စုံ image တခုဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ အသုံးပြုမည့် image များသည် တူညီသောနေရာဒေသတခုကို ရိုက်ယူထားသော image များဖြစ်ရမည်။ pansharpening ကို Landsat 7 နှင့် 8 ၊ SPOT 6 နှင့် 7 ၊ အထူးသဖြင့် DigitalGlobe ဂြိုလ်တုမှပုံရိပ်များတွင်ပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။
“Landsat 7 နှင့် 8 ရှိ panchromatic band သည် အဖြူအမည်းပုံရိပ်တခုဖြစ်ပြီး ၁၅မီတာ spatial resolution ရှိပါတယ်။ Pansharpening လုပ်ရခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ အခြား spectral band အသီးသီးကို ပိုမိုကြည်လင်ပြတ်သားစွာမြင်ရစေရန်ဖြစ်ပါတယ်။”
ကြည်လင်ပြတ်သားမှုမြင့်သည့်ပုံရိပ်တခုတွင် ကမ္ဘာ့မြေမျက်နှာပြင်ရှိအရာဝတ္တုများကို ပိုမိုထင်ရှားစွာ မြင်နိုင်သည်။
ရောင်စုံပုံရိပ်တွဲများအား အူအမည်းပုံရိပ် အသုံးပြု၍ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုမြှင့်တင်ခြင်း
Color composite (ရောင်စုံပုံရိပ်တွဲ) များကို panchromatic band များအသုံးပြု၍ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုအဆင့်မြှင့်တင်ရာတွင် အသုံးများသော နည်းလမ်း သုံးမျိုးရှိပါသည်။
HSV နည်း
Pansharpening နည်းလမ်းများထဲတွင် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ HSV Sharpening ဖြစ်သည်။ HSV ဆိုသည်မှာ သည်များကိုဖော်််််််ပြသည့်မော်််််််််ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပါသည်၊ HSI , I = intensity လို့လည်းသုံးပါသည်။ Low resolution ပုံ၏ V (တန်ဖိုး) အား high spatial resolution ပုံ၏ V ဖြင့်လဲလှယ်ခြင်းနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ HSV တွင် V သည် value ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ H နှင့် S ကို low resolution image ၏မူလအတိုင်းထားခြင်းဖြင့် မူရင်းအရောင်ကိုထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ H သည် hue – အရောင် ကိုကိုယ်စားပြု၍ S သည် saturation အနအရင့် ကိုယ်စားပြုပြီး V – value သည် တောက်ပမှု ဖြစ်သည်။ H = hue, S = saturation, V = value.
Gram-Schmidt နည်း
ဤနည်းလမ်းသည် အနည်းငယ်ပိုမိုတိကျ၍အသုံးများသော Pansharpening နည်းလမ်းတခုဖြစ်ပြီး GIS software များတွင်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဤနည်းလမ်းသည်အခြားနည်းလမ်းများထက်ပိုမိုတိကျရခြင်းမှာ အသုံးပြုမည့် panchromatic အချက်အလက်များ simulation (ထပ်တူကျဖန်တီး) လုပ်ရာတွင် အခြားအသုံးပြုမည့် spatial bands များမှရယူဖန်တီးခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။
“Landsat 7 နှင့် 8 မှ panchromatic band များသည် အနီအောက်ရောင်စဉ်ဦးဘက်သို့ အနည်းငယ်ချဉ်းကပ်နေသည်။ ထို့ကြောင့် Pansharpening အားဖြင့်ရလာသော ပုံရိပ်များသည် သိသာစွာအရောင်ပြောင်းနေတတ်သည်။”
Brovey နည်း
Color normalization (အရောင်စံပုံစံသတ်မှတ်ခြင်း) လုပ်ခြင်းဖြင့် Brovey ၏ panchromatic sharpening နည်းလမ်းကိုပြုလုပ်သည်။ ဤနည်းသည် false color imagery (သွေဖီရောင်ပုံရိပ်) များတွင်လည်း အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ Brovey Transformation method ၏ မှန်ကန်တိကျမှုသည် panchromatic band ၏ ကဖမ်းယူသည့် လှိုင်းအလျားများပေါ်တွင်မူတည်သည်။ အရိုးရှင်းဆုံးဖော်််််မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် ..
Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]
Grn_out = Grn_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]
Blu_out = Blu_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]
ကိုးကား - ArcGIS Pro documentationအဖြူအမည်း (panchromatic)ပုံဖြင့် ကြည်လင်မှုအဆင့်မြှင့်ခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူး
Panchromatic sharpening ပြုလုပ်ထားသော image သည် မြေမျက်ပြင်ရှိအရာဝတ္တုများ၏ သွင်ပြင်များကို ကြည်လင်ပြတ်သားစွာဖေါ်ပြခြင်း သို့မဟုတ် ပုံရိပ်တခု၏ ရောင်စဉ်တန်းဆိုင်ရာလက္ခဏာများကို ပိုမိုတိကျစွာ ဖေါ်ပြနိုင်သည်။ ထို့အပြင် ဂြိုလ်တုများပေါ်တွင် အချက်အလက်များစွာ သိုလှောင်ထားရခြင်း ပြဿနာကိုလည်းလျှော့ချနိုင်ပြီး ဂြိုလ်တုများပေါ်မှ မြေပြင်စခန်းများသို့ အချက်အလက်ပို့ဆောင်ရသော လုပ်ငန်းစဉ်ကိုလည်း လျှင်မြန်လွယ်ကူစေသည်။
ဥပမာအားဖြင့် SuperView-1 ဂြိဟ်တုမှ မြေပြင်စခန်းသို့ အချက်အလက်ပို့ဆောင်ရာတွင် 2m resolution ရှိ NIR,Red,Green,Blue Band လေးခု နှင့် 0.5m Pan band ပါပုံရိပ်တချပ်၏ဖိုင်အရွယ်အစားသည် 2Gb အထိရှိသည်။ သို့သော််််လည်း ထိုပုံကို Pansharpening ပြုလုပ်ထားသော 0.5m resolutionပုံရိပ်သည် 15 Gb ထိရှိသည်။
