إعادة بناء الصور الطيفية عالية الدقة عبر المنصات وتقييم الكمية الطيفية استنادًا إلى CMIFM - دراسة حالة الأراضي الرطبة الجيرية

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

  • Email:2120211897@glut.edu.com
  • Introduction:湿E-mail 2120211897@glut.edu.com
SUN Xidong1,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

  • Email:fbl2012@126.com
  • Introduction:湿E-mail fbl2012@126.com
FU Bolin1*,  
  • Affiliation:

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

LI Huajian1,  
  • Affiliation:

    Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, China

JIA Mingming2,  
  • Affiliation:

    Department of Geography and Spatial Information Techniques, Ningbo University, Ningbo 315211, China

SUN Weiwei3,  
  • Affiliation:

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

WU Yan1,  
  • Affiliation:

    College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China

SONG Yiji1

ملخص

أصبح المراقبة الزمنية الدقيقة للنباتات المائية وحالة المياه في الأراضي الرطبة باستخدام التصوير الطيفي عالي الدقة عبر الاستشعار عن بعد أساسًا مهمًا لتقييم الحالة البيئية لأنظمة الأراضي الرطبة الجيرية بشكل دقيق وشامل. ومع ذلك، فإن دقة الصور الطيفية عالية الدقة المستندة إلى الأقمار الصناعية منخفضة ولا تسمح بالتقاط التفاصيل المكانية المعقدة للنباتات في الأراضي الرطبة، كما أن طرق إعادة البناء بدقة عالية المتوفرة لا تستطيع تحقيق إعادة البناء عبر المنصات من القمر الصناعي إلى الطائرات بدون طيار، ولا تتيح المراقبة الزمنية لمشاهد الأراضي الرطبة واسعة النطاق. لذلك، اقترح هذا البحث وحدة تخطيط ميزات الصور متعددة المقاييس عبر المنصات المعروفة باسم CMIFM (وحدة تخطيط ميزات الصورة متعددة المقاييس عبر المستشعرات). تقوم هذه الوحدة أولاً بمحاذاة وتحويل الصور الطيفية عالية الدقة الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار (UAV-HSI) وتلك المستندة إلى الأقمار الصناعية على المستوى المكاني، ثم تستفيد من بيانات القياس الأرضي التي تم الحصول عليها بواسطة جهاز الطيف التحليلي المحمول ASD، لترسيم UAV-HSI وSatellite-based HSI إلى فضاء طيفي موحد، مما يتيح دمج المعلومات الفضائية الطيفية. وأخيرًا، يستخدم الشبكات ذات الدقة الفائقة (ESRGAN وSwinIR) لتحقيق إعادة بناء عالية الجودة للصور الطيفية المستندة إلى الأقمار الصناعية. كما يستخدم البحث شبكات التعلم العميق (DATFuse) والطرق التقليدية للدمج (GS) كمقارنات لتقييم كمي لجودة الطيف والفضاء للنباتات المائية والمسطحات المائية في نتائج إعادة البناء والدمج لصور Sentinel-2 وOHS-02. أظهرت النتائج أن: (1) من خلال التعلم على الميزات الفضائية الطيفية لـ UAV-HSI، تعزز الشبكات ذات الدقة الفائقة المستندة إلى CMIFM دقة الصور الطيفية المستندة إلى الأقمار الصناعية بشكل مكاني وتعكس بدقة تفاصيل نسيج النباتات المائية والمسطحات المائية، متفوقة في التصور البصري والمؤشرات الكمية على طرق دمج الصور GS، حيث بلغ متوسط دقة PSNR وSSIM لنتائج إعادة البناء لصور Sentinel-2 وOHS-02 11.06 و0.3102 على التوالي؛ (2) تمتاز قيم الطيف في الصور المُعاد بناؤها للنباتات النموذجية مثل العشب الشوكي (狗牙根), Hua Clerasa (华克拉莎) وSpear Grass (芒草) والمسطحات المائية بموثوقية عالية، حيث كانت متوسط RMSE للدورة الطيفية ودقة R2 بين بيانات ASD وOHS-02 0.1154 و0.7239 على التوالي؛ (3) أظهرت طرق CMIFM+ESRGAN وCMIFM+SwinIR قدرات تعميم قوية في إعادة البناء الفضائي الطيفية، قادرة على إعادة البناء في مشاهد الأراضي الرطبة المماثلة التي تفتقر إلى بيانات UAV-HSI، حيث بلغ متوسط دقة PSNR وSSIM 12.74 و0.1897 على التوالي؛ (4) وأخيرًا، أكد البحث جدوى استخدام تقنيات الدقة الفائقة القائمة على وحدة CMIFM لإعادة بناء صور الطيف عالي الدقة في الأراضي الرطبة المعقدة.

مفهوم

الأراضي الرطبة الجيرية;وحدة CMIFM;إعادة البناء الفائقة الدقة عبر المنصات;DATFuse;الصور الطيفية عالية الدقة;التقييم الكمي لجودة إعادة البناء الفضائي الطيفي للنباتات والمسطحات المائية

References

  1. 1.
    Aiazzi B, Baronti S, Lotti F and Selva M. 2009. A comparison between global and context-adaptive pansharpening of multispectral images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 6(2): 302-306
  2. 2.
    Alparone L, Baronti S, Aiazzi B and Garzelli A. 2016. Spatial methods for multispectral pansharpening: multiresolution analysis demystified. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(5): 2563-2576
  3. 3.
    Bendoumi M A, He M Y and Mei S H. 2014. Hyperspectral image resolution enhancement using high-resolution multispectral image based on spectral unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(10): 6574-6583
  4. 4.
    Cai J T, Fu B L, Chen T X, Geng R F, Li Y, He H C, Fan D L and Deng T F. 2020. Inversion of physical and chemical parameters of plants in Huixian Karst Wetlands based on Sentinel-2 multispectral data. Wetland Science, 18(6): 693-705
  5. 5.
    Chen C, Xiong Z W, Tian X M, Zha Z J and Wu F. 2019. Camera lens super-resolution//Proceedings of the 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Long Beach: IEEE: 1652-1660
  6. 6.
    Daniel T J, Richendrfer J, Falta R, Murdoch L, Lin H and Darnault C J G. 2023. Hydrogeologic and geomorphic processes in a karst landscape and seasonably-cold climate: linking spatial distribution and morphometric dynamics of closed depressions to bedrock fractures in a wastewater spray irrigated agricultural and forest system located at the site of the Living Filter in Central Pennsylvania, United States. Agricultural Water Management, 279: 108170
  7. 7.
    Fu B L, Li S Z, Lao Z N, Yuan B Y, Liang Y Y, He W, Sun W W and He H C. 2023b. Multi-sensor and multi-platform retrieval of water chlorophyll a concentration in karst wetlands using transfer learning frameworks with ASD, UAV, and Planet CubeSate reflectance data. Science of the Total Environment, 901: 165963
  8. 8.
    Fu B L, Sun X D, Li Y Y, Lao Z N, Deng T F, He H C, Sun W W and Zhou G Q. 2023a. Combination of super-resolution reconstruction and SGA-Net for marsh vegetation mapping using multi-resolution multispectral and hyperspectral images. International Journal of Digital Earth, 16(1): 2724-2761
  9. 9.
    Fu B L, Zuo P P, Liu M, Lan G W, He H C, Lao Z N, Zhang Y, Fan D L and Gao E T. 2022. Classifying vegetation communities karst wetland synergistic use of image fusion and object-based machine learning algorithm with Jilin-1 and UAV multispectral images. Ecological Indicators, 140: 108989
  10. 10.
    Ghassemian H. 2016. A review of remote sensing image fusion methods. Information Fusion, 32: 75-89
  11. 11.
    Gu J J, Lu H N, Zuo W M and Dong C. 2019. Blind super-resolution with iterative kernel correction//Proceedings of the 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Long Beach: IEEE: 1604-1613
  12. 12.
    Han Y, Ke Y H, Wang Z P, Liang D Y and Zhou D M. 2023. Classification of the Yellow River Delta wetland landscape based on ZY-1 02D hyperspectral imagery. National Remote Sensing Bulletin, 27(6): 1387-1399
  13. 13.
    Hore A and Ziou D. 2010. Image quality metrics: PSNR vs. SSIM//2010 20th International Conference on Pattern Recognition. Istanbul: IEEE: 2366-2369
  14. 14.
    Lassalle G, Ferreira M P, La Rosa L E C, Scafutto R D P M and de Souza Filho C R. 2023. Advances in multi- and hyperspectral remote sensing of mangrove species: a synthesis and study case on airborne and multisource spaceborne imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 195: 298-312
  15. 15.
    Li Z, Jin Z and Li Q. 2017. Changes in land use and their effects on soil properties in Huixian Karst wetland system. Polish Journal of Environmental Studies, 26(2): 699-707
  16. 16.
    Liang J Y, Cao J Z, Sun G L, Zhang K, Van Gool L and Timofte R. 2021. Swinir: image restoration using swin transformer//Proceedings of the 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW). Montreal: IEEE: 1833-1844
  17. 17.
    Maeda S. 2020. Unpaired image super-resolution using pseudo-supervision//Proceedings of the 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle: IEEE: 291-300
  18. 18.
    Metternicht G. 2003. Vegetation indices derived from high-resolution airborne videography for precision crop management. International Journal of Remote Sensing, 24(14): 2855-2877
  19. 19.
    Peng K F, Jiang W G, Hou P, Wu Z F, Ling Z Y, Wang X Y, Niu Z G and Mao D H. 2023. Continental-scale wetland mapping: a novel algorithm for detailed wetland types classification based on time series Sentinel-1/2 images. Ecological Indicators, 148: 110113
  20. 20.
    Pu R L, Gong P and Yu Q. 2008. Comparative analysis of EO-1 ALI and Hyperion, and Landsat ETM+ data for mapping forest crown closure and leaf area index. Sensors, 8(6): 3744-3766
  21. 21.
    Soh J W, Cho S and Cho N I. 2020. Meta-transfer learning for zero-shot super-resolution//Proceedings of the 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle: IEEE: 3513-3522
  22. 22.
    Sun W W, Liu W W, Wang Y M, Zhao R, Huang M Z, Wang Y, Yang G and Meng X C. 2023. Research progress and prospects of hyperspectral remote sensing for global wetland from 2010 to 2022. National Remote Sensing Bulletin, 27(6): 1281-1299
  23. 23.
    Sun W W, Ren K, Meng X C, Yang G, Xiao C C, Peng J T and Huang J F. 2022. MLR-DBPFN: a multi-scale low rank deep back projection fusion network for anti-noise hyperspectral and multispectral image fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 5522914
  24. 24.
    Tang W, He F Z, Liu Y, Duan Y S and Si T Z. 2023. DATFuse: infrared and visible image fusion via dual attention transformer. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 33(7): 3159-3172
  25. 25.
    Waheed M, Haq S M, Arshad F, Bussmann R W, Ali H M and Siddiqui M H. 2023. Phyto-ecological distribution patterns and identification of alien invasive indicator species in relation to edaphic factors from semi-arid region. Ecological Indicators, 148: 110053
  26. 26.
    Wang F M, Huang J F, Tang Y L and Wang X Z. 2007. New vegetation index and its application in estimating leaf area index of rice. Rice Science, 14(3): 195-203
  27. 27.
    Wang P J, Bayram B and Sertel E. 2022. A comprehensive review on deep learning based remote sensing image super-resolution methods. Earth-Science Reviews, 232: 104110
  28. 28.
    Wang X T, Yu K, Wu S X, Gu J J, Liu Y H, Dong C, Qiao Y and Loy C C. 2018. ESRGAN: enhanced super-resolution generative adversarial networks//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). Munich: Springer: 63-79
  29. 29.
    Yang C H, Everitt J H, Bradford J M and Murden D. 2004. Airborne hyperspectral imagery and yield monitor data for mapping cotton yield variability. Precision Agriculture, 5(5): 445-461
  30. 30.
    Yang W L, Fu B L, Li S Z, Lao Z N, Deng T F, He W, He H C and Chen Z K. 2023. Monitoring multi-water quality of internationally important karst wetland through deep learning, multi-sensor and multi-platform remote sensing images: a case study of Guilin, China. Ecological Indicators, 154: 110755
  31. 31.
    Zhang H Y, Cisse M, Dauphin Y N and Lopez-Paz D. 2018. mixup: beyond empirical risk minimization. arXiv preprint arXiv: 1710.09412
  32. 32.
    Zhang Z, Jiang W G, Peng K F, Wu Z F, Ling Z Y and Li Z. 2023. Assessment of the impact of wetland changes on carbon storage in coastal urban agglomerations from 1990 to 2035 in support of SDG15.1. Science of the Total Environment, 877: 162824

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website