パンシャープンの基礎—ArcGIS Pro

パンシャープンとは

パンシャープンは、高解像度パンクロマティック画像 (またはラスターバンド) を低解像度マルチバンドラスターデータセットと融合させます。その結果、2 つのラスターが完全にオーバーラップする場所でパンクロマティックラスターの解像度を持つマルチバンドラスターデータセットが生成されます。

パンシャープンは、ラスター関数またはジオプロセシングツールを通じて利用できる放射量変換です。同じシーンの低解像度マルチバンドイメージと高解像度パンクロマティックイメージがさまざまな画像ベンダーから提供されています。このプロセスは、空間解像度を向上させ、高解像度のシングルバンドイメージを使用してマルチバンドイメージの表示を改善するために使用されます。

パンシャープン手法

パンシャープンイメージを作成するために、 Brovey 変換、Esri パンシャープン変換、Gram-Schmidt スペクトルシャープン手法、IHS 変換、および Simple Mean 変換の 5 つの画像融合方式があります。これらの手法はそれぞれ異なるモデルを使用して、空間解像度を向上させると同時にカラーを維持します。また、これらの手法は 4 つ目のバンド (多くのマルチスペクトルイメージソースで利用可能な近赤外バンドなど) を追加できるように、ウェイトにより調整されます。ウェイトを追加して、赤外成分を有効にすると、出力カラーの表示品質が向上します。

Brovey

Brovey 変換は、スペクトルモデリングに基づき、データのヒストグラムの両端の視覚コントラストを際立たせるために開発されたものです。この変換方式では、リサンプリングされたマルチスペクトルピクセルに、対応するパンクロマティックピクセル明度とすべてのマルチスペクトル明度の合計との比率を掛ける方法を使用します。この場合は、パンクロマティックイメージがカバーする空間範囲とマルチスペクトルチャネルがカバーする範囲が同じであることが前提となります。

Brovey 変換では、次に示すように、一般式で赤、緑、青 (RGB) とパンクロマティックバンドを入力として使用し、新しい赤、緑、青バンドを出力します。

Red_out = Red_in / [(blue_in + green_in + red_in) * Pan]

ただし、ウェイトと近赤外バンド (利用可能な場合) を使用することにより、各バンドの計算式は次のように調整されます。

DNF = (P - IW * I) / (RW * R + GW * G + BW * B) Red_out = R * DNF Green_out = G * DNF Blue_out = B * DNF Infrared_out = I * DNF

入力は次のとおりです。

P = panchromatic image R = red band G = green band B = blue band I = near infrared W = weight

Esri

Esri パンシャープン変換は、加重平均と (オプションの) 追加の近赤外バンドを使用して、パンシャープンされた出力バンドを作成します。加重平均の結果は、次に示すように、出力値の計算に使用されるアジャスト値 (ADJ) を作成するために使用されます。

ADJ = pan image - WA Red_out = R + ADJ Green_out = G + ADJ Blue_out = B + ADJ Near_Infrared_out = I + ADJ

マルチスペクトルバンドのウェイトは、パンクロマティックバンドとマルチスペクトルバンドのスペクトル感度曲線の重なりによって異なります。ウェイトは相対的なもので、使用されるときに正規化されます。パンクロマティックバンドと最大の重なりを持つマルチスペクトルバンドのウェイトを最大にする必要があります。パンクロマティックバンドとの重なりがまったくないマルチスペクトルバンドのウェイトは 0 にする必要があります。近赤外ウェイト値を変更すると、緑の出力が多少鮮やかになることがあります。

Gram-Schmidt

Gram-Schmidt パンシャープン手法は、ベクター直交化すなわち Gram-Schmidt 直交化の一般的なアルゴリズムに基づいています。このアルゴリズムは、直交していないベクター (3D 空間の 3 つのベクターなど) を回転させて、これらを直交させるものです。画像の場合、各バンド (パンクロマティック、赤、緑、青、および赤外) は、1 つの高次元ベクターと一致します (次元数 = ピクセル数)。

Gram-Schmidt パンシャープン手法の最初の手順は、MS バンドの加重平均を計算することによって、低解像度のパンバンドを作成することです。次に、Gram-Schmidt 直交化のアルゴリズムを使用して、これらのバンドを非相関化し、各バンドを 1 つの多次元ベクターとして扱います。シミュレートされた低解像度のパンクロマティックバンドは、最初のベクターとして使用され、回転されたり変換されたりはしません。その後、低解像度のパンクロマティックバンドは、高解像度のパンクロマティックバンドに置き換えられ、すべてのバンドが高解像度に逆変換されます。

一般的なセンサーの推奨ウェイトを示します (赤、緑、青、赤外)。

GeoEye - 0.6, 0.85, 0.75, 0.3
IKONOS - 0.85, 0.65, 0.35, 0.9
QuickBird - 0.85, 0.7, 0.35, 1.0
WorldView-2 - 0.95, 0.7, 0.5, 1.0

参考文献

この方法の詳細については、次の特許で説明されています。

Laben, Craig A. および Bernard V. Brower 考案。Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery using Pan-Sharpening。米国特許 6,011,875、1998 年 4 月 29 日申請、2000 年 1月 4 日発行。

IHS

IHS パンシャープン手法は、マルチスペクトル画像を RGB から明度、色相、彩度に変換します。低解像度の明度は、高解像度パンクロマティック画像に置き換えられます。マルチスペクトル画像に赤外バンドが含まれる場合は、ウェイトファクターを使用して減算することによって、そのことを考慮に入れます。変換された明度値を得るための方程式は次のとおりです。

Intensity = P - I * IW

次に、画像を IHS からより高解像度の RGB に変換して戻します。

Simple Mean

Simple Mean 変換は、次に示すように、出力バンドの組み合わせごとに単純な平均の計算式を適用します。

Red_out= 0.5 * (Red_in + Pan_in) Green_out = 0.5 * (Green_in + Pan_in) Blue_out= 0.5 * (Blue_in + Pan_in)