Ocena przydatności różnych metod integracji obrazów panchromatycznych i wielospektralnych w odniesieniu do zobrazowań WorldView-2

W niniejszym opracowaniu zaprezentowano wyniki prac związanych z kompleksową oceną jakości ogólnodostępnych algorytmów integracji obrazów wielospektralnych i panchromatycznych w odniesieniu do obrazów rejestrowanych przez system WorldView-2. Jest to jedyny system o bardzo wysokiej rozdzielczości przestrzennej umożliwiający rejestrację obrazów w 8 zakresach promieniowania. Zakresy te dają większe możliwości zastosowania niż ma to miejsce w przypadku danych 4-kanałowych, np. w szczegółowych analizach upraw i zasiewów, czy badaniach wód. Ponieważ na wyniki analiz ilościowych ma wpływ zastosowana metoda integracji danych panchromatycznych PAN i wielospektralnych MS cennym jest dokonanie oceny jakości algorytmów zaimplementowanych w różnych pakietach oprogramowania komercyjnego (ERDAS Imagine, PCI Geomatica, ENVI). Ocena jakości wyników integracji obrazów PAN i MS wykonana została pod względem jakości spektralnej, jak i jakości przestrzennej. Do określenia jakości spektralnej i przestrzennej obrazów przetworzonych wykorzystano m.in. analizę korelacji, RMSE, wskaźniki jakości Q, nQ%, ERGAS i DPP. Najlepsze wyniki - zarówno pod względem jakości spektralnej, jak i przestrzennej - uzyskano za pomocą trzech metod: Zhanga (PCI Geomatica), Grama-Schmidta (ENVI) i Ehlersa (ERDAS Imagine).

This paper presents the results of complex evaluation of the quality of image fusion algorithms, which are implemented in different software. All analysis were made for WorldView-2 satellite image. It is the only a very high resolution satellite system, which acquires image in 8 spectral bands. These spectral bands give the larger possibility of applying application than is in the case of image with 4-bands data, such as the assessment of carbon stocks in forests and inland water investigation. However, the results of quantitative analyzes depend on the applied image fusion algorithm, it is important to assess the quality of the resultsed obtained using different algorithms implemented in various commercial software packages (ERDAS Imagine, PCI Geomatica, ENVI). Evaluation of quality of the image fusion results has been made in terms of spectral and spatial quality. To determine the spectral and spatial quality of the processed images, used in such the correlation coefficient, RMSE, quality index Q, new quality index nQ%, ERGAS, Deviation Index (DI) and Deviation Per Pixel (DPP) were used. The best results, both in terms of the spectral and spatial quality, were given by give three methods: Zhang algorithm (PCI Geomatica), Gram-Schmidt transformation (ENVI) and Ehlersalgorithm (ERDAS Imagine).