Panbildschärfung

Engl. pansharpening; die Fusion von panchromatischen Bilddaten mit hoher Auflösung mit gering aufgelösten Multispektraldaten in einem numerischen Verfahren. Im Ergebnis sind die hohe Auflösung und die multispektrale Farbinformation kombiniert. Das Verfahren ist in digitalen Luftbildkameras und Fernerkundungssatelliten gebräuchlich. Das Ziel der Pansharpening-Technologie in der Fernerkundung ist es, ein Höchstmaß an visueller Klarheit und Detailgenauigkeit eines Bildes zu erreichen.

Überblick

Ein panchromatisches (schwarz-weißes) Bild ist ein Bild mit hoher räumlicher Auflösung und geringer spektraler Auflösung. Multispektrale (farbige) Bilder hingegen haben eine niedrige räumliche Auflösung und eine hohe spektrale Auflösung.

Durch die Kombination dieser beiden Bilder lässt sich ein endgültiges Bild erstellen, das sowohl eine hohe räumliche als auch eine hohe spektrale Auflösung aufweist und somit eine detailliertere Darstellung der Erdoberfläche ermöglicht.

Beim Pansharpening wird ein mathematischer Algorithmus angewendet, damit die Zellen des panchromatischen Bildes die Informationen zur räumlichen Auflösung in den Zellen des multispektralen Bildes verbessern können.

Das Ergebnis des Pansharpening ist ein Bild, das die hohe Auflösung eines panchromatischen Bildes aufweist. Es enthält aber immer noch die Farbinformationen des multispektralen Bildes. Dies erleichtert die Identifizierung von Objekten in einer Szene, da die Merkmale leichter zu erkennen sind und ihnen Farbinformationen zugeordnet sind.

Vorteile und Nachteile der Panbildschärfung

Erhöhte Detailgenauigkeit: Durch die Kombination der hohen räumlichen Auflösung von PAN-Bildern mit den spektralen Informationen von MS-Bildern ergibt das Pansharpening ein Ergebnis mit hoher spektraler und räumlicher Auflösung. Dies ermöglicht eine detailliertere Analyse als jede der beiden Bildtypen für sich allein liefern könnte.
Verbesserte Visualisierung: Durch die höhere Detailgenauigkeit des geschärften Bildes können die Benutzer Objekte und Merkmale im Bild leichter erkennen. Dies kann für Aufgaben wie die Kartierung nützlich sein, bei denen es wichtig ist, einzelne Objekte innerhalb des Bildes zu unterscheiden.
Leichtere Klassifizierung: Die größere Detailgenauigkeit und die Farbinformationen des geschärften Bildes ermöglichen eine genauere Identifizierung von Objekten und Merkmalen innerhalb des Bildes, so dass es einfacher ist, sie bestimmten Klassen zuzuordnen.
Inkonsistente Spektralwerte: Ein Nachteil des Panoramaschärfens ist, dass es schwierig ist, die spektrale Integrität der Daten zu erhalten. So ist es beispielsweise nicht empfehlenswert, eine NDVI-Analyse auf einem nachbearbeiteten pansharpened Bild durchzuführen.

Panbildschärfung mit Bildern des Satelliten Quickbird

Das linke, panchromatische Bild hat eine räumliche Auflösung von 0,6 m, das mittlere Echtfarbenbild von 2,4 m.

Bei einer Kombination entsteht ein hochaufgelöstes Farbbild, hier mit Hilfe der Software HighView der Fa. Geosage.

Quellen:
DigitalGlobe / Geosage

Bildmaterial für Pansharpening

Solange ein panchromatisches Band vorhanden ist, ist es möglich, Pansharpening durchzuführen. Wenn man also Pansharpening anwenden will, muss man wissen, welche Satellitenbilder ein panchromatisches Band enthalten. Hier sind einige Beispiele für Fernerkundungsdaten mit einem panchromatischen Band:

Landsat-8: Die Landsat-Mission ist das am weitesten zurückreichende Archiv von Satellitenbildern unseres Planeten. Die Daten sind zu 100 % kostenlos und über den USGS Earth Explorer verfügbar. Bei Landsat-8 ist das panchromatische Band 8 mit einer räumlichen Auflösung von 15 m. Das ist die Hälfte der Pixelgröße der sichtbaren roten, grünen und blauen Bänder, die 30 m groß sind. Für weitere Informationen finden Sie hier eine Aufschlüsselung der Landsat-Bandkombinationen.
Worldview-2: Worldview-2 enthält 9 Spektralbänder. Die Küstenaerosol-, Blau-, Grün-, Gelb-, Rot-, Rotrand- und NIR-Bänder haben eine Auflösung von 1,85 m. Das panchromatische Band mit einer Auflösung von 0,45 m bietet die Möglichkeit, die Bilder durch Panoramaschärfung mit Worldview-Bildern noch schärfer darzustellen.
SPOT-7: Obwohl SPOT-7 nur 5 Spektralbänder enthält, ist eines davon das panchromatische Band mit einer Ground Sample Distance (GSD) von 1,5 m. Die anderen 4 Bänder bestehen aus Blau, Grün, Rot und Nahinfrarot mit einer Pixelgröße von 6 m.

Pansharpening-Software

Für das Pansharpening gibt es eine Reihe von verschiedenen Methoden und GIS-Software. Einige Softwarepakete, die für das Pansharpening entwickelt wurden, sind:

ArcGIS Pro: Sobald man die richtigen Bilder hat, kann man sie beide zu seinem ArcGIS Pro-Projekt hinzufügen und dann das Pansharpening-Werkzeug des Bildanalysefensters verwenden, um sie zu kombinieren. Mit dem Pansharpening-Werkzeug in ArcGIS Pro kann man den Algorithmus auswählen, der für die Kombination der Bilder verwendet werden soll, z. B. Brovey, Simple Mean oder IHS.
QGIS 3: Wenn man QGIS 3 verwendet, ist das Pansharpening in der Standard-Toolbox verfügbar. Zum einen kann man das Pansharpening-Werkzeug aus der GRASS-Toolbox verwenden, das die Option für Brovey, IHS und PCA bietet. Alternativ kann auch das Panoramaschärfungswerkzeug in der GDAL-Toolbox verwendet werden. Obwohl man mit dem GDAL Pansharpening nicht so viele Optionen hat, kann man die Bittiefe und die Resampling-Methode einstellen.
ERDAS Imagine: ERDAS Imagine ist ein leistungsstarkes Softwarepaket für Fernerkundung und Bildanalyse, das von Hexagon Geospatial entwickelt wurde. Pansharpening ist Teil des ERDAS Imagine Kernsatzes von Rasterwerkzeugen. Wenn man ein Pansharpening durchführen möchten, suchen man das Werkzeug "Pansharpening" auf der Registerkarte "Raster". Von hier aus muss man nur noch den Assistenten durchlaufen und die Ein- und Ausgaben festlegen.

Anwendungen in Forschung und Wirtschaft

Pansharpening wird häufig in der wissenschaftlichen Fernerkundung und bei kommerziellen Anwendungen eingesetzt, bei denen hochauflösende Bilder benötigt werden. Da die Auflösung hoch ist, findet man sie normalerweise in Webkartenanwendungen wie Google Earth oder Apple Maps.

Umweltwissenschaften: In den Umweltwissenschaften können pan-geschärfte Bilder helfen, Veränderungen der Bodenbedeckung zu überwachen, Wasserressourcen zu bewerten und Vegetationstypen zu identifizieren.
Stadtplanung: In der Stadtplanung werden pan-geschärfte Bilder verwendet, um Gebäude, Straßen und andere Infrastrukturen zu lokalisieren sowie um Bevölkerungszentren und Entwicklungstrends zu kartieren.
Landwirtschaft: In der Landwirtschaft können pan-geschärfte Bilder das Wachstum und die Gesundheit von Pflanzen sowie andere landwirtschaftliche Anforderungen überwachen.
Militär und Aufklärung: Auch im Militär werden nachgeschärfte Bilder zur Aufklärung und Überwachung sowie zur Kartierung des Geländes und zur Identifizierung von Zielen verwendet.
Kommerziell: Auch im Bereich der Geodatenanalyse wird zunehmend auf nachgeschärftes Bildmaterial zurückgegriffen. Unternehmen nutzen diese Art von Bildern, um ihre Kunden besser zu verstehen, neue Marktchancen zu erkennen und tiefere Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen.

Weitere Informationen:

What is Pansharpening in Remote Sensing? (GISGeography)