View/Open - JUWEL - Forschungszentrum Jülich

64 KAPITEL 4 . Vorverarbeitung der multispektralen Satellitenbilddaten
x und y werden nach der Umformung als räumliche Frequenzen u und v abge-
bildet. Diese Umformung kann mittels FFT sehr effizient durchgef ührt werden.
Weitere Informationen besonders zur Aufteilung der Frequenzen in Sinus- und
Cosinuskomponenten sind P RATT 1991 [145] zu entnehmen.
Abbildung 4 .3 . : Frequenzbild nach einer Fast Fourier Transformation (links) . Im Zentrum
befindet sich die niedrigste Bildfrequenz und die höchste spektrale Bildinformation
(96,5 %), nach außen hin nimmt der Anteil der Bilddetails zu.
Periodisch entlang der Bildzeilen und -spalten auftretende Eigenschaften
befinden sich entlang des Achsenkreuzes (rechts) bzw. in isolierten
Punktwolken.
Abbildung 4 .3 zeigt einen Kanal des Satellitenbildes im Ortsfrequenzraum, stellt
also ein Powerspektrum dar. Eine Lokalisierung der einzelnen Pixel, wie dies
im Ortsraum m öglich ist, kann nun nicht mehr erfolgen . Anzumerken ist hierbei,
dass die Software ENVI/IDL und damit ebenso Abbildung 4 .3 nicht das reine
Fourierspektrum ausgibt, sondern zur besseren Darstellung log (1 + ~F(u, v) ).
Darüber hinaus findet eine Verschiebung statt, so dass die Information im lin-
ken oberen Bereich in die Mitte verlagert wird . Im Zentrum befindet sich nun mit
96,5 % der Hauptanteil der Bilddetails, die h öchste Frequenz im Fourierspektrum.
In den Außenzonen kommen nur geringe Anteile hinzu, meist handelt es sich um
das natürliche Hintergrundrauschen (G ONZALEZ & W OODS 2002 [80]) . Periodisch
wiederkehrende Elemente wie die Streifen in den Rohdaten orientieren sich an
den äußeren Bereichen des Achsenkreuzes.
Filtert man nun wie in Abbildung 4.4 beschrieben die Streifen im Frequenzraum
heraus, wird anschließend eine Invertierung der Diskreten Fourier Transformation