Restauração de imagens do satélite Landsat-7

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Giovanni de Araújo Boggione
• Orientador(a): Leila Maria Garcia Fonseca, Luciano Vieira Dutra
• Banca de defesa: Evlyn Márcia de Moraes Novo, Laerte Guimarães Ferreira Júnior
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: The techniques of image restoration are oriented for the modeling of the degradation and recovery of the original signal that was degraded during the process of image formation. In Remote Sensing, sensor?s nominal spatial resolution, that defines the precision with which details of objects of interest in the image are perceivable, is one of the most importa nt characteristics. During the process of image generation, the spatial resolution is degraded due to optic diffraction, to detector size, to limitations of the electronic filter, to means of transmission, etc. This degradation makes that the images present a blurred aspect that characterizes the loss of details. A form to evaluate the performance of the sensor, in terms of spatial resolution, is through Effective Instantaneous Field of View parameter (EIFOV) that defines the effective spatial resolution of the sensor. In the on board satellite systems, the values of EIFOV are usually worst then the nominal resolution, which does not take in account the imperfections of the sensor. Using restoration techniques, it is possible to improve the effective resolution of the image up to a certain level. Thus, this work?s proposal is to accomplish an evaluation of the effective resolution of Enhanced Thematic Mapper (ETM+) bands of Landsat-7 satellite, and to implement a restoration method to correct the images generated by this sensor. The model of imaging system of ETM+ sensor, as well as, the factors that contribute for the degradation of its effective spatial resolution are discussed in this work. The restoration algorithm is based on the method of the compensation of transference function of the sensor or on the method of the modified inverse filter. Moreover, the combination of processes of restoration and resampling are used to generate ETM+ images in a finer grid with better visual quality then the images resampled through conventional interpolation filters such as the one of cubic convolution.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/08.19.08.48

As técnicas de restauração de imagens são orientadas para a modelagem da degradação e recuperação do sinal original que foi degradado durante o processo de formação de imagens. Em Sensoriamento Remoto, a resolução espacial nominal do sensor, que define a precisão com que os detalhes dos objetos de interesse na imagem são perceptíveis, é uma das características mais importantes. Durante o processo de geração de imagens, a resolução espacial é degradada devido à difração óptica, ao tamanho do detector, às limitações do filtro eletrônico, canal de transmissão, etc. Esta degradação faz com que as imagens apresentem um aspecto borrado, que caracteriza a perda de detalhes. Uma forma de avaliar o desempenho do sensor, em termos de resolução espacial, é através de um parâmetro chamado Effective Instantaneous Field of View (EIFOV), que define a resolução espacial efetiva do sensor. Nos sistemas a bordo de satélites, os valores de EIFOV são piores do que a resolução nominal, a qual não leva em conta as imperfeições do sensor. Por técnicas de restauração, é possível melhorar a resolução efetiva da imagem até um certo nível. Assim, a proposta deste trabalho é realizar uma avaliação da resolução efetiva das bandas do sensor Enhanced Thematic Mapper (ETM+) do Landsat-7, e implementar um método de restauração para corrigir as imagens geradas por este sensor. O modelo do sistema de imageamento do sensor ETM+, bem como os fatores que contribuem para a degradação de sua resolução espacial efetiva são, aqui, discutidos. O algoritmo de restauração é baseado no método da compensação da função de transferência do sensor ou método do filtro inverso modificado. Além disso, a combinação dos processos de restauração e reamostragem é usada para gerar imagens ETM+ em uma grade de amostragem mais fina com qualidade visual melhor que as imagens reamostradas através de interpoladores convencionais tais com o de convolução cúbica.