Javier Raimundo, J. F. Prieto, Serafin Lopez-Cuervo Medina
{"title":"AUMENTO DE RESOLUCIÓN DE IMÁGENES TÉRMICAS PROCEDENTES DE UAVS MEDIANTE ALGORITMOS DE PANSHARPENING","authors":"Javier Raimundo, J. F. Prieto, Serafin Lopez-Cuervo Medina","doi":"10.4995/cigeo2021.2021.12762","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Los sensores térmicos montados sobre vehículos aéreos pilotados remotamente proveen imágenes con mucha menosresolución que otros sensores montados usualmente a la vez (sensores en el espectro visible). Esta situación provocauna disparidad en la información derivada de estos conjuntos de datos. Debido a limitaciones físicas en la construcciónde sensores térmicos, es razonable asumir que la resolución de los sensores térmicos no igualará a la de otros sensores(espectro visible e infrarrojo cercano) en el corto y medio término. Desde los años 1970, variedad de algoritmos han sidodesarrollados en Teledetección para mejorar la resolución de sensores de baja resolución con información de imágenesde mayor resolución. Estos algoritmos, originalmente diseñados para plataformas satélite, son llamados pansharpening.Se han realizado investigaciones previas con el objetivo de trasladar estas técnicas a imágenes térmicas. La extensiónde estos estudios previos fue analizar sólo uno de los diferentes algoritmos de pansharpening existentes. En nuestrotrabajo se han estudiado más de diez algoritmos de las dos principales familias de algoritmos de pansharpening paradeterminar sus posibilidades, funcionamiento y resultados cuando se aplican a imágenes térmicas, enfocados a aquellasobtenidas desde un dron. Nuestra metodología simula una imagen térmica de menor resolución, que una vez combinadacon imágenes de espectro visible, y procesadas, pueden ser comparadas con aquellas imágenes térmicas en la resoluciónoriginal, para establecer la calidad de la fusión. Esta metodología se ha aplicado en una campaña de adquisición deimágenes térmicas y de espectro visible sobre un edificio industrial cerca de Toledo (España). La calidad de los productosfinales se ha calculado cuantitativamente. Investigaciones anteriores no analizaban el desempeño en parámetrosnuméricos medibles y comparables. Sus resultados sólo eran analizados visualmente y era imposible asegurar la calidaden procesos y análisis siguientes usando estas imágenes mejoradas. Aqui, hemos calculado índices de calidad de lasimagenes térmicas mejoradas, llegando a determinar valores de calidad como los correspondientes al algoritmo depansharpening BDSD: RMSE = 7.400, ERGAS = 1.084, SAM = 0.048, PSNR = 31.014, UQI = 0.995. En conclusión, hemosvalidado el potencial de los algoritmos de pansharpening para mejorar la resolución de imágenes térmicas con la ayudade imágenes de espectro visible de mayor resolución.","PeriodicalId":145404,"journal":{"name":"Proceedings - 3rd Congress in Geomatics Engineering - CIGeo","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-07-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Proceedings - 3rd Congress in Geomatics Engineering - CIGeo","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4995/cigeo2021.2021.12762","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Los sensores térmicos montados sobre vehículos aéreos pilotados remotamente proveen imágenes con mucha menosresolución que otros sensores montados usualmente a la vez (sensores en el espectro visible). Esta situación provocauna disparidad en la información derivada de estos conjuntos de datos. Debido a limitaciones físicas en la construcciónde sensores térmicos, es razonable asumir que la resolución de los sensores térmicos no igualará a la de otros sensores(espectro visible e infrarrojo cercano) en el corto y medio término. Desde los años 1970, variedad de algoritmos han sidodesarrollados en Teledetección para mejorar la resolución de sensores de baja resolución con información de imágenesde mayor resolución. Estos algoritmos, originalmente diseñados para plataformas satélite, son llamados pansharpening.Se han realizado investigaciones previas con el objetivo de trasladar estas técnicas a imágenes térmicas. La extensiónde estos estudios previos fue analizar sólo uno de los diferentes algoritmos de pansharpening existentes. En nuestrotrabajo se han estudiado más de diez algoritmos de las dos principales familias de algoritmos de pansharpening paradeterminar sus posibilidades, funcionamiento y resultados cuando se aplican a imágenes térmicas, enfocados a aquellasobtenidas desde un dron. Nuestra metodología simula una imagen térmica de menor resolución, que una vez combinadacon imágenes de espectro visible, y procesadas, pueden ser comparadas con aquellas imágenes térmicas en la resoluciónoriginal, para establecer la calidad de la fusión. Esta metodología se ha aplicado en una campaña de adquisición deimágenes térmicas y de espectro visible sobre un edificio industrial cerca de Toledo (España). La calidad de los productosfinales se ha calculado cuantitativamente. Investigaciones anteriores no analizaban el desempeño en parámetrosnuméricos medibles y comparables. Sus resultados sólo eran analizados visualmente y era imposible asegurar la calidaden procesos y análisis siguientes usando estas imágenes mejoradas. Aqui, hemos calculado índices de calidad de lasimagenes térmicas mejoradas, llegando a determinar valores de calidad como los correspondientes al algoritmo depansharpening BDSD: RMSE = 7.400, ERGAS = 1.084, SAM = 0.048, PSNR = 31.014, UQI = 0.995. En conclusión, hemosvalidado el potencial de los algoritmos de pansharpening para mejorar la resolución de imágenes térmicas con la ayudade imágenes de espectro visible de mayor resolución.