Development of advanced products for the SEOSAT/Ingenio mission

dc.contributor.authorSabater, N.es_ES
dc.contributor.authorRuiz-Verdú, A.es_ES
dc.contributor.authorDelegido, J.es_ES
dc.contributor.authorFernández-Beltrán, R.es_ES
dc.contributor.authorLatorre-Carmona, P.es_ES
dc.contributor.authorPla, F.es_ES
dc.contributor.authorGonzález-Audícana, M.es_ES
dc.contributor.authorÁlvarez-Mozos, J.es_ES
dc.contributor.authorSola, I.es_ES
dc.contributor.authorVilla, G.es_ES
dc.contributor.authorTejeiro, J. A.es_ES
dc.contributor.authorde Miguel, E.es_ES
dc.contributor.authorJimenez, M.es_ES
dc.contributor.authorMolina, S.es_ES
dc.contributor.authorMoreno, J.es_ES
dc.contributor.funderMinisterio de Economía y Competitividad
dc.date.accessioned2017-05-02T10:05:53Z
dc.date.available2017-05-02T10:05:53Z
dc.date.issued2016-12-27
dc.date.updated2017-05-02T07:37:49Z
dc.descriptionRevista oficial de la Asociación Española de Teledetección
dc.description.abstract[EN] SEOSAT/Ingenio is the future Spanish Earth Observation high spatial resolution mission in the optical domain. While Level 1 products, at-sensor geo-referenced radiances, are in an advanced phase of development under the framework of an industrial contractor, Level 2 products must be developed by the users. This fact limits the use of the satellite images only to the scientific community, restricting their use in other applications. The need to alleviate this limitation motivated this work, developed under the framework of a coordinate project, which aimed at offering a list of Level2 products to the Ingenio/SEOSAT user community. In this paper, we present the different methodologies developed to produce the proposed Level2 products, from surface reflectance at nominal sensor spatial resolution to images with higher spatial resolution or the possibility to create spatial and temporal mosaics. On the one side, for the surface reflectance product, we proposed an atmospheric correction algorithm based on using the spatial information, linked to a cloud screening algorithm and including morphological and topographic shadow corrections. On the other side, to enhance the image spatial resolution, we applied different fusion techniques using the multispectral and the panchromatic band, as well as some of the so-called “super-resolution” techniques. Finally, we provided different tools to develop spatial mosaics and temporal composites, directed to users interested on the exploitation of the Ingenio/ SEOSAT images.en_EN
dc.description.abstract[ES] SEOSAT/Ingenio es la futura misión española de observación de la Tierra en el óptico en alta resolución es-pacial. Mientras que los productos de imagen a Nivel 1, radiancias geo-referenciadas a nivel de sensor, se encuentran en una fase avanzada de desarrollo existiendo para ello un contrato industrial, los productos de Nivel 2 deben ser de-sarrollados por los propios usuarios. Este hecho limita el uso de las imágenes a la comunidad científica, restringiendo sus posibles aplicaciones fuera de ésta. Así pues, bajo el marco de un proyecto coordinado y motivados por ofrecer productos de Ingenio/SEOSAT de Nivel 2 a disposición de cualquier usuario, se origina y desarrolla este trabajo. En este artículo se presentan los diferentes procesos desarrollados para la elaboración de productos a Nivel 2, desde reflectividades en superficie a la resolución nominal del sensor hasta imágenes con información espacial realzada y la posibilidad de crear mosaicos espaciales y compuestos temporales. Por una parte, en el caso de los productos de reflectividad en superficie se propone una técnica de corrección atmosférica basada en el uso de la información es-pacial, previo enmascaramiento de las nubes y una exhaustiva corrección de sombras morfológicas y/o topográficas. Por otra parte, para el realce de la información espacial, han sido evaluados diferentes métodos basados en la fusión de bandas multiespectrales con una banda pancromática así como la aplicación de técnicas llamadas de “Super-re-solución”. Finalmente, se proporcionan las herramientas necesarias para la realización de mosaicos tanto espaciales como temporales para todo tipo de usuarios interesados en la explotación de las imágeneses_ES
dc.description.accrualMethodSWORDes_ES
dc.description.bibliographicCitationSabater, N.; Ruiz-Verdú, A.; Delegido, J.; Fernández-Beltrán, R.; Latorre-Carmona, P.; Pla, F.; González-Audícana, M.... (2016). Development of advanced products for the SEOSAT/Ingenio mission. Revista de Teledetección. (47):23-40. https://doi.org/10.4995/raet.2016.6569es_ES
dc.description.issue47
dc.description.referencesBlesius, L., & Weirich, F. (2005). The use of the Minnaert correction for land‐cover classification in mountainous terrain. International Journal of Remote Sensing, 26(17), 3831-3851. doi:10.1080/01431160500104194es_ES
dc.description.referencesde Lussy, F., Kubik, P., Greslou, D., Pascal, V., Gigord, P., Cantou, J. P. 2005. Pleiades-HR image system products and quality. Proceedings of ISPRS Hannover Workshop 2005: High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information.es_ES
dc.description.referencesDo, M. N., & Vetterli, M. (2005). The contourlet transform: an efficient directional multiresolution image representation. IEEE Transactions on Image Processing, 14(12), 2091-2106. doi:10.1109/tip.2005.859376es_ES
dc.description.referencesWeisheng Dong, Lei Zhang, Guangming Shi, & Xiaolin Wu. (2011). Image Deblurring and Super-Resolution by Adaptive Sparse Domain Selection and Adaptive Regularization. IEEE Transactions on Image Processing, 20(7), 1838-1857. doi:10.1109/tip.2011.2108306es_ES
dc.description.referencesFreedman, G., & Fattal, R. (2011). Image and video upscaling from local self-examples. ACM Transactions on Graphics, 30(2), 1-11. doi:10.1145/1944846.1944852es_ES
dc.description.referencesGrodecki, J., & Dial, G. (2003). Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Described by Rational Polynomials. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(1), 59-68. doi:10.14358/pers.69.1.59es_ES
dc.description.referencesLiu, J. G. (2000). Smoothing Filter-based Intensity Modulation: A spectral preserve image fusion technique for improving spatial details. International Journal of Remote Sensing, 21(18), 3461-3472. doi:10.1080/014311600750037499es_ES
dc.description.referencesMarini, A., Reina Barragan, F.J., Crippa, G., Harnisch, B., Fuente, I., Lopez, M., Cabeza, I., Zorita, D. 2014. SEOSAT/INGENIO – A Spanish High-spatial-resolution optical mission. International Conference on Space Optics. Tenerife, Spain, 7-10 octubre.es_ES
dc.description.referencesMekler, Y., & Kaufman, Y. J. (1982). Contrast reduction by the atmosphere and retrieval of nonuniform surface reflectance. Applied Optics, 21(2), 310. doi:10.1364/ao.21.000310es_ES
dc.description.referencesOtazu, X., Gonzalez-Audicana, M., Fors, O., & Nunez, J. (2005). Introduction of sensor spectral response into image fusion methods. Application to wavelet-based methods. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(10), 2376-2385. doi:10.1109/tgrs.2005.856106es_ES
dc.description.referencesPons, X., Pesquer, L., Cristóbal, J., & González-Guerrero, O. (2014). Automatic and improved radiometric correction of Landsat imagery using reference values from MODIS surface reflectance images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 243-254. doi:10.1016/j.jag.2014.06.002es_ES
dc.description.referencesSun, J., Xu, Z., Shum, H. Y. 2008. Image super-resolution using gradient profile prior. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1-8.es_ES
dc.description.referencesVICENTESERRANO, S., PEREZCABELLO, F., & LASANTA, T. (2008). Assessment of radiometric correction techniques in analyzing vegetation variability and change using time series of Landsat images. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3916-3934. doi:10.1016/j.rse.2008.06.011es_ES
dc.description.referencesVilla, G., Montoro, M.A. 1993. Ajuste radiométrico conjunto de varias imágenes de satélite para la realización de mosaicos de ortoimágenes. En Actas de la V Reunión Científica de la Asociación Espa-ola de Teledetección. Las Palmas de Gran Canaria, Espa-a, 10 a 12 de Noviembre, pp. 385- 394.es_ES
dc.description.referencesVivone, G., Alparone, L., Chanussot, J., Dalla Mura, M., Garzelli, A., Licciardi, G. A., … Wald, L. (2015). A Critical Comparison Among Pansharpening Algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(5), 2565-2586. doi:10.1109/tgrs.2014.2361734es_ES
dc.description.referencesWald, L., Ranchin, T., Mangolini, M. 1997. Fusion of satellite images of different spatial resolutions: Assessing the quality of resulting images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 63(6), 691-699.es_ES
dc.description.referencesZhang, Y., 2004. Understanding Image Fusion. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(6), 657-661.es_ES
dc.description.referencesZhou, J., Civco, D. L., & Silander, J. A. (1998). A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data. International Journal of Remote Sensing, 19(4), 743-757. doi:10.1080/014311698215973es_ES
dc.description.sponsorshipEste artículo ha sido posible gracias al proyecto coordinado “Generación de Productos de Nivel 2 para la Misión INGENIO/SEOSAT”, ESP2013- 48458-C4-1-P, subvencionado por el Ministerio de Economia y Competitividad dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia.
dc.description.upvformatpfin40es_ES
dc.description.upvformatpinicio23es_ES
dc.identifier.doi10.4995/raet.2016.6569
dc.identifier.eissn1988-8740
dc.identifier.issn1133-0953
dc.identifier.urihttps://riunet.upv.es/handle/10251/80302
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversitat Politècnica de València
dc.relation.ispartofRevista de Teledetección
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO//ESP2013-48458-C4-1-P/ES/GENERACION DE PRODUCTOS DE NIVEL 2 PARA LA MISION INGENIO%2FSEOSAT/es_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.4995/raet.2016.6569es_ES
dc.relation.references10.1080/01431160500104194es_ES
dc.relation.references10.1109/TIP.2005.859376es_ES
dc.relation.references10.1109/TIP.2011.2108306es_ES
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dc.rightsReconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)es_ES
dc.rights.accessRightsAbiertoes_ES
dc.subjectSEOSAT/Ingenioes_ES
dc.subjectProductos nivel 2es_ES
dc.subjectRealce pancromáticoes_ES
dc.subjectSúper resoluciónes_ES
dc.subjectCorrección atmosféricaes_ES
dc.subjectGeneración de mosaicoses_ES
dc.subjectCompuesto multitemporales_ES
dc.subjectIntegraciónes_ES
dc.subjectLevel 2 productses_ES
dc.subjectpan-sharpeninges_ES
dc.subjectsuper resolutiones_ES
dc.subjectAtmospheric correctiones_ES
dc.subjectMosaickinges_ES
dc.subjectTemporal compositeses_ES
dc.subjectIntegrationes_ES
dc.titleDevelopment of advanced products for the SEOSAT/Ingenio missiones_ES
dc.title.alternativeDesarrollo de productos avanzados para la misión SEOSAT/Ingenioes_ES
dc.typeArtículoes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dspace.entity.typePublication
upv.uuid18a38462-b685-4053-ac8c-157cadab7719es_ES

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