Analyzing the Impact of Simulated Multispectral Images on Water Classification Accuracy by Means of Spectral Characteristics

Remote sensing is widely applied in examining the parameters of the state and quality of water. Spectral characteristics of water are strictly connected with the dispersion of electromagnetic radiation by suspended matter and the absorption of radiation by water and chlorophyll a and b. Multispectral sensor ALI has bands within the ranges of electromagnetic radiation: blue and infrared, absent in sensors such as Landsat, SPOT, or Aster. The main goal of the article was to examine the influence of the presence of these bands on water classification accuracy carried out for simulated images ALI, Landsat, Spot, and Aster. The simulation of images was based on the hyperspectral image from a Hyperion sensor. Due to the spectral properties of water, all the operations on the images were carried out for the set of bands in visible and near-infrared (VNIR) spectral range. In the framework of these studies, the impact of removing individual bands or sets of bands on the classification results was tested. Tests were carried out for the area of the water body of the Dobczyce Reservoir. It was observed that the lack of a spectral response in the infrared range of ALI image can reduce the accuracy of a classification by as much as 60%. On the other hand, the lack of blue and red bands in the dataset for the classification decreased the accuracy of water classification by 15% and 10%, respectively.

Teledetekcja jest szeroko wykorzystywana w badaniu parametrów stanu oraz jakości wody. Charakterystyka spektralna wody jest ściśle związana z rozpraszaniem promieniowania elektromagnetycznego przez materię zawieszoną oraz absorpcją promieniowania przez wodę i chlorofil a i b. Multispektralny sensor ALI wyposażony jest w kanały w zakresach promieniowania elektromagnetycznego niebieskiego i czerwonego, których nie mają sensory, np. Landsat, SPOT czy Aster. Głównym celem artykułu było zbadanie, jak wpływa obecność tych kanałów na dokładność klasyfikacji wody przeprowadzonej na symulowanych obrazach ALI, Landsat, Spot i Aster. Symulację obrazów wykonano na podstawie hiperspektralnego obrazu z sensora Hyperion. Ze względu na właściwości spektralne wody wszystkie operacje na obrazach wykonywane były dla zakresu VNIR. Przetestowano wpływ na wyniki klasyfikacji usuwania pojedynczych kanałów lub zestawów kanałów symulowanych obrazów. Testy wykonano dla obszaru Dobczyckiego Zbiornika Wodnego. Zaobserwowano, że brak odpowiedzi spektralnej w zakresie podczerwonym obrazu ALI może obniżyć dokładność klasyfikacji nawet o 50%. Natomiast brak w zestawie danych do klasyfikacji kanału z zakresów niebieskiego i czerwonego powoduje obniżenie dokładności klasyfikacji wody odpowiednio 15% i 10%.