Pansharpening Rápido e Reproduzível Baseado em Modelagem de Instrumento e Aquisição: AWLP Revisitado

Pansharpening é o processo de fusão da resolução espectral de uma imagem de sensoriamento remoto multibanda com a resolução espacial de uma observação pancromática de banda única co-registrada da mesma cena. Concebidos e contextualizados há mais de 30 anos, os métodos de pansharpening tornaram-se progressivamente mais sofisticados, mas, simultaneamente, começaram a produzir resultados cada vez menos reproduzíveis. Sua recente proliferação é quase certamente devido à falta de procedimentos de avaliação padronizados e, especialmente, ao uso de resultados não reproduzíveis para benchmarking. Neste artigo, focamos na reprodutibilidade dos resultados e propomos uma versão modificada do popular método de proporção de luminância com wavelet aditivo (AWLP), que exibe todas as características necessárias para se tornar o benchmark ideal para pansharpening: alto desempenho, algoritmo rápido, ausência de qualquer otimização manual, resultados reproduzíveis para qualquer conjunto de dados e paisagem, graças a: (i) filtro de análise espacial correspondente à função de transferência de modulação (MTF) do instrumento; (ii) transformação espectral que leva em conta implicitamente as funções de responsividade espectral (SRF) do scanner multiespectral; (iii) modelo de injeção de detalhe multiplicativa com correção do termo de radiação de caminho introduzido pela atmosfera. O AWLP revisitado foi avaliado comparativamente com alguns dos métodos de alto desempenho na literatura, em três conjuntos de dados diferentes de diferentes instrumentos, com avaliações em escala total e reduzida, e alcançou o primeiro lugar, em média, no ranking de métodos que fornecem resultados reproduzíveis.