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FUSIONE DI DATI PER LA PRODUZIONE DI IMMAGINI TELERILEVATE AD ALTA RISOLUZIONE

La ricerca in oggetto si concentra sull’analisi e sullo sviluppo di tecniche per il miglioramento dell’accuratezza di immagini satellitari nelle frequenze del visibile e del termico. Più in dettaglio si vuole approfondire, rispettivamente, lo studio delle metodologie per il pansharpening e per il miglioramento di sequenze di immagini termiche basato su dati acquisiti da sensori multipli. Nell’ambito del pansharpening la ricerca si focalizzerà, in questo secondo anno, sullo sviluppo di tecniche innovative per il trattamento di immagini di natura multispettrale e iperspettrale. Più in dettaglio verranno analizzate sia la fase di estrazione dei dettagli, sia quella di iniezione. Per quanto riguarda la prima, verrà ulteriormente indagata la tecnica basata sulla stima della risposta spaziale del sensore remoto che è volta a risolvere il problema della conoscenza parziale della MTF per molti dei sensori disponibili. A tale scopo verranno approfondite le tecniche di deconvoluzione con l’obiettivo di adattare tale approccio al caso di sensori multispettrali con diverse risposte nelle varie bande, quali, ad esempio quello montato sul satellite IKONOS. Inoltre si studieranno approcci innovativi basati sull’analisi in multirisoluzione che impiegano sistemi di tipo nonlineare (filtri morfologici). Riguardo alle tecniche di iniezione dei dettagli saranno confrontate le metodologie che prevedono un unico coefficiente moltiplicativo per l’introduzione dell’informazione estratta dall’immagine pancromatica (approcci globali) con quelli che si basano sull’utilizzo di coefficienti diversi per le varie zone dell’immagine (approcci locali). A tale scopo saranno valutate alcune tecniche per la partizione dei pixel che utilizzano lo stesso coefficiente di iniezione; più in dettaglio l’obiettivo è quello di suddividere la scena illuminata in base alle caratteristiche geomorfologiche per mezzo di appropriati metodi di classificazione. Durante la ricerca in oggetto un accento particolare verrà posto sulle tecniche per la fusione dell’immagine pancromatica con dati iperspettrali che raccolgono oggi la maggior parte dell’interesse della comunità scientifica, a causa del loro elevatissimo livello di diversità spettrale. La specificità di questa tipologia di dati è soprattutto legata al numero di bande da elaborare, che comporta per le tecniche di fusione un onere computazionale in molti casi insostenibile nelle applicazioni reali. Per questo motivo verranno studiati possibili approcci per ridurre la complessità di calcolo, basati sulla riduzione drastica della dimensionalità dello spazio di rappresentazione. Nell’ambito dell’arricchimento di sequenze di immagini termiche, l’obiettivo di questo secondo anno di ricerca è di valutare possibili miglioramenti delle tecniche Bayesiane utilizzate per portare in conto la correlazione esistente fra le varie immagini. In particolare lo studio sarà focalizzato sulle applicazioni che non richiedono un funzionamento in tempo reale dell’algoritmo di arricchimento, quali ad esempio la stima dell’inerzia termica del terreno. A tale scopo verranno analizzati gli approcci di smoothing che prevedono l’utilizzo di tutti i dati disponibili in un determinato intervallo temporale cui appartiene l’istante di stima. E’ atteso un significativo miglioramento dell’accuratezza, insieme ad una maggiore applicabilità in situazioni complicate, come ad esempio quando alcuni dei dati necessari non sono disponibili. E’ il caso, ad esempio, della presenza sulla zona osservata di masse nuvolose che impediscono l’osservazione diretta della temperatura di brillanza di alcune aree della superficie terrestre. A tale scopo si valuterà l’utilizzo delle tecniche per la rivelazione della copertura nuvolosa (cloud masking). Successivamente verranno studiati alcuni approcci basati sull’interpolazione temporale dei dati disponibili, al fine di superare le problematiche introdotte dai dati mancanti.