נושא הפרוייקט
מספר פרוייקט
מחלקה
שמות סטודנטים
אימייל
שמות מנחים
זיהוי מטרות בנתונים היפרספקטרליים 1
Target detection in hyperspectral data 1
תקציר בעיברית
הפרויקט עוסק בגילוי שיטפונות על ידי עיבוד תמונה היפרספקטרלית. המידע עבור הפרויקט לקוח מתמונות לווין שצולמו באזור נחל צאלים. מטרת הפרויקט היא זיהוי שינוי הנגרם משיטפון (מים הנמצאים בקרקע) המתרחש בין שתי תמונות אשר נלקחו באותו המקום אך שונות בזמן צילומן. פתחנו אלגוריתם המבוסס על אלגוריתם RX אשר בודק שינוי של פיקסלים בתמונה במשך הזמן. לאחר מכן נרמלנו את התוצאות אל מול תמונות אשר לא מכילות שיטפון. לבסוף בדקנו אילו פיקסלים בתמונה עוברים את ערך הסף שקבענו. תוצאות האלגוריתם מראות סימון אזורים בהם חל שינוי בזמן בתמונה אשר משולבת מתמונות עם ובלי שיטפון. אזורים אלו אכן מייצגים את אזור השיטפון האמיתי. מכיוון שאזורים אשר סומנו כחריגים בתמונה לעיל, לא סומנו כחריגים בתמונה המשלבת שתי תמונות שלא אירעו בהן שיטפון, ניתן לומר כי האלגוריתם אכן מצליח לזהות שינוי בזמן אשר נוצר עקב שיטפון.
תקציר באנגלית
Our project detects floods through hyperspectral image processing. The data set for this project is taken from satellite images of “Tzeelim wadi”. The goal of the project is to identify changes caused by floods (water soaked in the ground) that occur between two images that differ in time. We developed an algorithm based on RX algorithm that detects changes of pixels in the image through time. We normalized the results relative to images that don’t contain flood. Finally, we checked which pixels in the image are higher than the threshold. Based on the results we found areas that shows change in time in the image that combines images with and without flood. These areas indeed represent the real flooded area. Since the areas that were marked as flagged in the above image did not flag on the image coming from two unflooded images. Our conclusion is that our algorithm can detect changes caused by flood in time.