Präsentation eines semi-automatischen, statistisch basierten Ansatzes zur Bewertung des Schärfegrads optischer Bilder von natürlichen Zielen mittels der Kantenmethode. Fallstudie: Die Landsat 8 OLI–L1T-Daten

Die Entwicklung zuverlässiger Methoden zur Bewertung der Datenqualität ist von größter Bedeutung für die Maximierung der Nutzung von Erdbeobachtungsprodukten (EO). Unter den verschiedenen Faktoren, die die Qualität optischer EO-Bilder beeinflussen, spielt die Schärfe eine relevante Rolle. Bei der Implementierung von On-Orbit-Ansätzen zur Schärfebewertung, wie der Kantenmethode, ist ein entscheidender Schritt, der die endgültigen Ergebnisse stark beeinflusst, die Auswahl geeigneter Kanten für die Analyse. In diesem Kontext zielt dieses Papier darauf ab, eine semi-automatische, statistisch basierte Kantenmethode (SaSbEM) vorzuschlagen, die Kanten nutzt, die leicht und in großen Mengen von natürlichen Zielen auf der Erde extrahiert werden: landwirtschaftliche Flächen. Für jedes analysierte Bild erkennt SaSbEM zahlreiche geeignete Kanten (z. B. Dutzende-Hunderte), die durch spezifische geometrische und statistische Kriterien gekennzeichnet sind. Dies gewährleistet die Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit der Analyse. Anschließend wird eine Standard-Kantenmethode implementiert, um den Schärfegrad jeder Kante zu bewerten. Schließlich wird eine statistische Analyse der Ergebnisse durchgeführt, um eine robuste Charakterisierung des Schärfegrads des Bildes und seiner Unsicherheit zu erhalten. Die Methode wurde anhand von Landsat 8 L1T-Produkten validiert. Die Ergebnisse zeigten, dass: SaSbEM in der Lage ist, eine zuverlässige und wiederholbare Schärfebewertung durchzuführen; Landsat 8 L1T-Daten gekennzeichnet sind durch sehr gute Schärfeleistung.