Rocco RESTAINO | Progetti

TECNICHE DI FUSIONE DATI PER IMMAGINI TELERILEVATE

Nel progetto di ricerca in oggetto si vogliono investigare le più interessanti linee di ricerca correnti relative alle tecniche di fusione dati per il miglioramento della risoluzione di immagini telerilevate. Particolare accento verrà dedicato alle metodologie per il trattamento di dati ottici, applicate sia a dati pancromatici, che a quelli iperspettrali. Riguardo ai primi, non solo si affronterà lo studio delle tecniche classiche, ma si cercherà anche di proporre nuovi approcci nell’ambito della più recente formalizzazione Bayesiana. Il funzionamento delle tecniche classiche si articola in due momenti che consistono nell'estrazione dei dettagli dall'immagine e nella loro conseguente iniezione nell’immagine multispettrale. Entrambe le fasi saranno oggetto di analisi durante questa ricerca. Infatti uno degli approcci maggiormente accreditati per l’estrazione dei dettagli si basa sul filtraggio dell’immagine pancromatica mediante un sistema le cui caratteristiche simulano quelle del sensore multispettrale. Tuttavia non è semplice disporre di informazioni dettagliate su quest’ultimo, per cui una soluzione che si intende esaminare consiste nello stimare tale filtro dalle osservazioni disponibili. Per quanto riguarda invece la seconda fase, particolare enfasi sarà dedicata alla stima dei coefficienti moltiplicativi che hanno il compito di modulare l’iniezione dei dettagli. Verranno analizzate le tecniche di iniezione che si basano sulla suddivisione dei coefficienti in zone omogenee ottenute mediante segmentazione. Per quanto riguarda invece i metodi di tipo statistico, verranno approfonditi gli approcci di tipo variazionale che consistono nell'affrontare il problema inverso della stima dell’immagine multispettrale ad alta risoluzione da una sua versione a bassa risoluzione mediante tecniche di regolarizzazione. Più in dettaglio, lo studio sarà focalizzato sull'efficacia dei possibili termini di regolarizzazione, basati sull'utilizzo di formulazioni innovative per le norme tensoriali. Inoltre verrà affrontato il problema dell’arricchimento spaziale di immagini iperspettrali, che rappresenta oggi la tematica più interessante nelle tecniche di fusione, visto l’enorme numero di applicazioni che potrebbero beneficiare della disponibilità di dati con un numero elevatissimo di canali e con elevata risoluzione spaziale (ad esempio la classificazione, la rivelazione di oggetti e così via). Questo scenario è contraddistinto da alcune caratteristiche peculiari rispetto al classico pansharpening. Innanzitutto è possibile pensare ad una combinazione dei dati iperspettrali sia con dati pancromatici, che multispettrali. Inoltre un’alternativa che si rende praticamente indispensabile è rappresentata dalla fusione di dati raccolti da più piattaforme, poiché i satelliti che ospitano i sensori iperspettrali spesso non sono dotati di dispositivi per l’acquisizione di dati pancromatici ed multispettrali, o montano a bordo sensori di bassa qualità. Tuttavia, nell’utilizzo di dati multipiattaforma è necessario portare in conto l’estrema eterogeneità dei dati, che comporta un’accurata fase di intercalibrazione e coregistrazione. Per questo motivo lo studio si incentrerà sul confronto fra dati acquisiti da un singolo satellite e quelli raccolti da piattaforme multiple, evidenziando le caratteristiche ottimali dell’algoritmo di fusione. Infine verranno investigate le tecniche di fusione per dati termici, valutando la fruibilità di dati provenienti da dispositivi innovativi, quali il sensore VIIRS montato sul satellite SUOMI-NPP. In particolare, si cercherà di sfruttare la sua peculiare sovrapposizione in frequenza di più canali operanti nel campo dell’infrarosso termico per ottenere dati sintetici a maggiore risoluzione spaziale e spettrale. Inoltre si intende valutare il loro utilizzo per la stima sequenziale della temperatura della superficie terrestre e per prodotti da essa derivabili, qualiil contenuto di umidità delle superfici illuminate.