Mustafa TÜRKMENOĞLU, Orhan ŞENGÜL, Erdem DEMİRCİOĞLU

Uzaktan Algılama Uydu Görüntüleme Sistemleri İçin Sinyal Gürültü Oranı Hesaplama Yöntemi

Sinyal Gürültü Oranı (SGO) uydu görüntüleme sistemlerinde görüntü kalitesi ile radyometrik performansı birbirine bağlayan bir ölçüt olarak kullanılır ve uzaktan algılama uydu görüntüleme sistemlerinde görüntü kalitesini gösteren parametrelerden birisidir. Uzaktan algılama uydu görüntü sistemi tasarım aşamasında SGO hesaplamalarının ve analizlerinin yapılması gerekmektedir. Bu hesaplama ve analiz çalışmaları tasarıma yön verilmesi ve tasarımın doğrulanması için önem taşımaktadır. Tasarlanan optik görüntüleme sistemine kaliteli bir görüntü oluşturabilecek ışık akısının ulaştığı ve ulaşan bu ışık akısının sensör üzerinde yeteri kadar elektron oluşturduğu gösterilmelidir. Bu çalışmada alçak irtifa yörüngesinde görev alan yakın kızıl ötesi bantta çalışan bir uydu görüntüleme sisteminin spektral ve toplam ışık akı miktarı hesaplaması yapılarak SGO analizi sunulmuştur. Optik sistemin görüntü kalitesinin tasarım aşamasında tahmin edilebilmesi ve optik giriş açıklık çapınınbelirlenmesi için sensöre gelen ışık miktarının hesaplanması ve SGO analizinin yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada uzaktan algılama uydu görüntüleme sistemleri için yer yüzünden yansıyıp atmosferi geçerek görüntüleme sensörünün bir pikseline oluşan toplam elektron sinyal miktarı hesaplama yöntemi verilmiş ve SGO analizi yapılmıştır. Önerilen SGO analiziyle optik görüntüleme sisteminin 2,5 milisaniye görüntü alma süresince düşük kapasitans modda çalıştırılmasıyla sensörün bir pikselinin %28,2'i elektronlarla dolduğu, kazancın 0,56 V ve SGO'nın 861 olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Uzaktan algılama, Optik görüntüleme, Sinyal gürültü oranı (SGO), Uydu alt-sistemi

SNR CALCULATION METHOD FOR REMOTE SENSING SATELLITE IMAGING SYSTEMS

Signal to Noise Ratio (SNR) is a metric used to link the image quality and radiometric performance of the remote sensing imaging systems. It is one of the remote sensing imaging system's design parameters that represents the image quality. SNR calculation and analysis should be carried out at design phase of remote sensing imaging systems. This calculation and analysis are crucial for confirmation of design success. It is important to show that the light flux reaching the sensor and the generated electrons on sensor is enough to create a high quality image. In this paper, the spectral and total light flux power calculations are presented and SNR analysis in near infrared wavelength region for a remote sensing imaging system used at low earth orbit is demonstrated. Light flux power calculation and SNR analysis are necessary for designing an optical imaging system. The amount of light flux entering to the sensor should be calculated. SNR should also be analyzed to determine the entrance baffle diameter and estimate the image quality of the optical imaging system. The proposed method provides 28.2% electrons filling ratio per pixel, 0.56 V gain and the SNR of 861 for the 2.5 ms operation of the optical system.

Keywords:

Remote sensing, Optical imaging, Signal to noise ratio, Satellite subsystem,

PDF

___

Fiete, R. D. ve Tantalo, T., "Comparison of SNR
Image Quality Metrics For Remote Sensing
Systems", Optical Engineering, Cilt 40, No 4,
–585, 2001.
Kim, T., Kim, H. ve Kim, H., "Image-Based
Estimation and Validation of Niirs for High
Resolution Satellite Images", Technical Note,
Department of Geoinformatic Engineering,
Inha University, Korea Aerospace Research
Institute, Republic of Korea, 2012.
Hofer, S., Neumann, C. ve Skrbek, W., "SNR
Estimation for Advanced Hyperspectral Space
Instrument", Proceedings of SPIE, Infrared
Spaceborne Remote Sensing, Cilt 5883, No 3,
-7, 2005.
Braun, D. ve Alperovich, V., "Electro-Optical
System Performance Analysis for Airborne and
Spaceborne Photography", Proceedings of SPIE, Airborne Reconnaissance, Cilt 24, No 4127, 85-
, 2000.
Oh, E., Cho, S., Ahn Y-H., Park, Y., Ryu J-H ve
Kim S-W, " In-orbit Optical Performance
Assessment of Geostationary Ocean Color
Imager", Geoscience and Remote Sensing
Symposium (IGARSS), 4750 - 4753, 2012.
Xinhong, W., Lingli, T., Chuanrong, L., Bo, Y.
ve Bo, Z., "A Practical SNR Estimation Scheme
for Remotely Sensed Optical Imagery",
Proceedings of SPIE, Cilt 7384, No 34, 1-6,
-
Berk, A., Bernstein, L.S. ve Robertson, D.C.,
"MODTRAN: A Moderate Resolution Model for
LOWTRAN7", Technical Report GL-TR-89-
, Geophysics Lab., Bedford, USA, 1989.
Kneisys, F.X., Abreu, L.W., Anderson, G.P.,
Chetwynd, J.H., Shettle, E.P. ve Berk, A., "The
MODTRAN 2/3 and LOWTRAN Model",
Technical Note, Ontar Corporation, North
Andover, MA, 1995.
Vermote, E., Tanre, D., Deuze, J.L., Herman, M.
ve Morcette, J.J., "Second Simulation Of The
Satellite Signal In The Solar Spectrum, 6s User
Guide Version 0", Technical Note, NASAGoddard
Space Flight Centre, Greenbelt, USA,
-
Schott, J. R., Remote Sensing, The Image
Chain Approach, 2nd Edition, Oxford
University Press, New York, 2007.
Schowengerdt, R. A., Remote Sensing, Models
and Methods for Image Processing, 3rd
Edition, Academic Press, New York, 2006.
Easton, R. L., Fourier Methods in Imaging,
John Wiley & Sons, New York, 2010.
Güler, N. F. ve Navruz İ., ”The Optical Grating
Based Solutions for Dispersion Compensation in
Optical Communication Systems”, Journal of
the Faculty of Engineering and Architecture of
Gazi University, Cilt 21, No 1, 129-136, 2006.