daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
17 Transformacije podob<br />
Slika 17.3: Razmerje kanalov je zelo podobno na osvetljenem <strong>in</strong> na senčnem delu podobe,<br />
kljub temu da so vrednosti v posameznih kanalih zelo različne.<br />
ustvarimo dvojiško (b<strong>in</strong>arno) masko, ki podaja vodne <strong>in</strong> nevodne površ<strong>in</strong>e, nato pa z<br />
množenjem ustvarimo podobo, ki vsebuje vrednosti le v izbranem območju.<br />
Deljenje podob ali računanje spektralnih razmerij je ena najpogostejših transformacij<br />
podob. Z razmerji lahko opazimo drobne razli<strong>ke</strong> v spektralih odzivih različnih tipov<br />
površja. Z deljenjem podatkov dveh kanalov poudarimo spremembe naklona odbojnih<br />
krivulj, ki jih sicer ne opazimo <strong>za</strong>radi sprememb znotraj enega samega kanala.<br />
Pomembna prednost spektralnih razmerij je zmanjšanje vpliva topografije <strong>in</strong> osvetlitve<br />
opazovanega območja. Pri razmerjih namreč opazujemo relativne vrednosti <strong>in</strong> ne<br />
absolutnih, kar pomeni, da so rezultati bolj ali manj neodvisni od sprememb v osvetljenosti.<br />
Absolutne vrednosti odboja so sicer različne v odvisnosti od usmeritve glede na<br />
položaj Sonca, razmerje kanalov pa je od njegovega položaja neodvisno (slika 17.3).<br />
Deljenje podob lahko opravimo med poljubnima kanaloma iste podobe, skoraj nikoli<br />
pa ne uporabljamo podatkov različnih podob ali celo različnih senzorjev. Zaradi veli<strong>ke</strong><br />
prednosti, ki jih razmerja pr<strong>in</strong>ašajo v <strong>in</strong>terpretacijo, namesto enostavnega deljenja uporabljamo<br />
tudi <strong>za</strong>pletene, pogosto empirično določene transformacije, ki veljajo samo <strong>za</strong><br />
posamezen senzor. Govorimo o tako imenovanih <strong>in</strong>deksih, na primer vegetacijs<strong>ke</strong>m,<br />
železovem, gl<strong>in</strong>enem ...<br />
17.2 Vegetacijski <strong>in</strong>deks<br />
Pojem spektralnega razmerja ima posebej velik pomen pri opazovanju vegetacije. Zdravo,<br />
to je živo rastl<strong>in</strong>je močno odbija svetlobo v bližnjem <strong>in</strong>frardečem delu elektromagnetnega<br />
spektra, medtem ko rdečo svetlobo močno absorbira. Druge površ<strong>in</strong>e, na primer<br />
voda <strong>in</strong> gola prst, imajo skoraj enako odbojnost v obeh omenjenih spektralnih območjih.<br />
Razmerje bližnjega <strong>in</strong>frardečega <strong>in</strong> rdečega pasu imenujemo vegetacijski <strong>in</strong>deks<br />
V I = IR<br />
. (17.4)<br />
R<br />
Vegetacijski <strong>in</strong>deks je mnogo večji od ena <strong>za</strong> vegetacijo <strong>in</strong> približno enak ena <strong>za</strong><br />
več<strong>in</strong>o drugih snovi (vodo, prst ...). V primeru satelita Landsat <strong>in</strong> senzorja Thematic<br />
Mapper gre pri tem <strong>in</strong>deksu <strong>za</strong> razmerje kanalov 4 <strong>in</strong> 3. Ločevanje med vegetacijo<br />
164
Change language