Lexikon der Fernerkundung

Super Resolution Imaging (SR)

In der Signal- und Bildverarbeitung bezeichnet Superauflösung den Prozess, die räumliche Auflösung, d. h. die Detailgenauigkeit, eines Bildes oder eines Bilderfassungssystems zu verbessern. Dies umfasst sowohl Hardwaremethoden, die darauf abzielen, optische Probleme und andere physikalische Schwierigkeiten bei der Bildaufnahme zu umgehen, als auch algorithmische Techniken, die aus einem oder mehreren bereits aufgenommenen Bildern ein Bild mit höherer Auflösung erstellen.

Bei der optischen SR wird die Beugungsgrenze von Systemen überwunden, während bei der geometrischen SR die Auflösung digitaler Bildsensoren verbessert wird.

Die Entwicklung von Algorithmen für die Superauflösung findet in vielen Bereichen Anwendung, z. B. bei der Verarbeitung von Naturbildern, der medizinischen Bildgebung, der Mikroskopie oder auch bei Satellitenbildern.

Einsatz in Erdbeobachtung (EO) und Geowissenschaften

SR-Techniken können bei multispektralen, hyperspektralen, thermischen, Infrarot-, Video-, Synthetic Aperture Radar (SAR)-, Radiometer- und Scatterometer-Daten angewandt werden und haben ein gemeinsames Ziel: die Rekonstruktion von Daten aus Quellen mit geringerer Auflösung in eine höhere Auflösung. SR-Techniken haben das Potenzial, die räumliche Detailgenauigkeit von Bildern mit geringerer Auflösung zu verbessern und die Lücke zwischen Sensorgenerationen und -typen zu schließen. Die Methoden sind ebenso nützlich, um die spektralen oder zeitlichen Informationen von Daten für Anwendungen zu verbessern, bei denen feinere Details entscheidend sind.

Fortgeschrittene Deep-Learning-Algorithmen (Maschinelles Lernen, ML) und Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) verschieben die Grenzen, um die Auflösung von Satellitenbildern zu verbessern. Das Potenzial dieser verbesserten Daten ist grenzenlos, mit Anwendungsbereichen wie Klimamodellierung, Hydrologie, Ökosysteme, Landwirtschaft, Stadtentwicklung, Wettervorhersage und Luftqualität.

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