ArtISS

Projekt ArtISS (Artificial Impervious Surfaces detection with Snow-featured satellite imagery) to badania nad poprawą dokładności detekcji powierzchni nieprzepuszczalnych, osiągniętą dzięki zastosowaniu obrazów satelitarnych uzyskanych zimą lub w nocy.

Badania związane z wpływem obecności pokrywy śnieżnej przeprowadzono w sześciu lokalizacjach na świecie (po dwie w Azji, Europie i Ameryce Północnej), co pozwoliło uwzględnić różne typy struktury miejskiej i wiejskiej. Skoncentrowano się na danych wysokiej rozdzielczości (30 m/piksel), a do weryfikacji uzyskanych wyników użyto zobrazowań o bardzo wysokiej rozdzielczości (co najmniej 5 m/piksel). Do oceny dostępności zimowych zobrazowań z pokrywą śnieżną, użyto 15-letniej serii obserwacji MODIS. Dostępność danych oceniono w skali całego świata i z perspektywy misji typu Landsat. Detekcję terenów nieprzepuszczalnych na obrazach nocnych przeprowadzono na unikalnych obserwacjach, wykonanych przez astronautów Międzynarodowej Stacji Kosmicznej.

Okres realizacji projektu: 5 marca 2013 – 4 stycznia 2016 (projekt zakończony)
Źródło finansowania: Narodowe Centrum Nauki, konkurs Opus
Kierownik projektu: dr Andrzej Z. Kotarba (CBK PAN)

 Najważniejsze ustalenia projektu:

  • Stwierdzone zostało, że największa dokładność klasyfikacji można osiągnąć, dokonując klasyfikacji wieloczasowej, tj. uwzględniającej obserwacje zimowe jako dodatkowe kanały spektralne obserwacji letniej. W takim przypadku ogólna dokładność klasyfikacji wyniosła od 89,4±0,9% do 97,4±0,3%, w zależności od obszaru badan (współczynnik kappa: od 78,7±1,9% do 94,9±0,6%).
  • Udowodnione zostało, że nocne fotografie z Międzynarodowej Stacji Kosmicznej pozwalają na znaczącą poprawę dokładności detekcji obszarów nieprzepuszczalnych. Analiza obserwacji wykonanej dla Berlina pozwoliła wykryć powierzchnie nieprzepuszczalne z ogólną dokładnością 82% przy współczynniku kappa 64%. Dla porównania – najlepsze z dostępnych wcześniej danych (sensor OLS satelity DMSP) cechowała dokładność 42% przy współczynniku kappa 0%.
  • Prawdopodobieństwo uzyskania obrazów satelitarnych z pokrywą śnieżną oszacowane zostało na nie więcej niż 20% dla z co najmniej 1% pokrywy śnieżnej, oraz na nie więcej niż 10% dla scen bezchmurnych z minimum 90% pokrywy śnieżnej. Warunki takie stwierdzono jedynie powyżej równoleżnika 30°N (dla kryterium >1%) i powyżej 40°N (kryterium >90%).
  • Znacząco skorygowane zostały globalne szacunki prawdopodobieństwa uzyskania bezchmurnych obserwacji satelitarnych. Stwierdzone zostało, że faktyczne prawdopodobieństwo uzyskania bezchmurnego obrazu satelitarnego z misji typu Landsat jest w szerokościach umiarkowanych nawet o 40% niższe, niż zakładały wcześniejsze badania. Wynosi ono średnio 28,9% w skali roku, wahając się od 22,9% w zimie do 32,3 w lecie.

Najważniejsze publikacje projektu:

  • Kotarba, A.Z., Aleksandrowicz, S., 2016. Impervious surface detection with nighttime photography from the International Space Station. Remote Sensing of Environment, 176, 295-307, doi:10.1016/10.1016/j.rse.2016.02.009.

winnipeg Powyżej: Klasyfikacja obrazu Landsat-9/OLI wg metodyki ArtISS (obszar badań: Winnipeg, Kanada). W górnym rzędzie obraz wykonany w porze letniej: w naturalnej kolorystyce (po lewej) oraz z udziałem kanału podczerwonego (po prawej). W dolnym rzędzie obraz zimowy w kolorach naturalnych oraz wynik wieloczasowej klasyfikacji obrazu letniego+zimowego. Ogólna dokładność klasyfikacji osiągnęła w tym przypadku 90.2±1.2%, dokładność producenta: 94.9±1.8%, dokładność użytkownika: 95.7±1.4%, a współczynnik kappa: 90.2±1.5%.