Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 28 Sayı: 2

SNR CALCULATION METHOD FOR REMOTE SENSING SATELLITE IMAGING SYSTEMS

Uzaktan Algılama Uydu Görüntüleme Sistemleri İçin Sinyal Gürültü Oranı Hesaplama Yöntemi

Pages
217–222
Publication Date
2014-03-27
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

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.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Signal to Noise Ratio (SNR) is a metric used to link the image quality and radiometric performance of the remote sensing imaging systems.
📊
Key Findings & Data: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.
💡
Conclusion & Impact: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.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Uzaktan algılama · Optik görüntüleme · Sinyal gürültü oranı (SGO)

Abstract

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.

Özet

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 çapının belirlenmesi 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.

🔖

Cite This Article

Türkmenoğlu, M., Şengül, O., Demircioğlu, E. (2014). SNR CALCULATION METHOD FOR REMOTE SENSING SATELLITE IMAGING SYSTEMS. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 2, 217–222. https://ajindex.com/articles/1078376

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (53)

  1. Fiete, R. D. ve Tantalo, T., "Comparison of SNR
  2. Image Quality Metrics For Remote Sensing
  3. Systems", Optical Engineering, Cilt 40, No 4,
  4. 585, 2001.
  5. Kim, T., Kim, H. ve Kim, H., "Image-Based
  6. Estimation and Validation of Niirs for High
  7. Resolution Satellite Images", Technical Note,
  8. Department of Geoinformatic Engineering,
  9. Inha University, Korea Aerospace Research
  10. Institute, Republic of Korea, 2012.
  11. Hofer, S., Neumann, C. ve Skrbek, W., "SNR
  12. Estimation for Advanced Hyperspectral Space
  13. Instrument", Proceedings of SPIE, Infrared
  14. Spaceborne Remote Sensing, Cilt 5883, No 3,
  15. 7, 2005.
  16. Braun, D. ve Alperovich, V., "Electro-Optical
  17. System Performance Analysis for Airborne and
  18. Spaceborne Photography", Proceedings of SPIE, Airborne Reconnaissance, Cilt 24, No 4127, 85-, 2000.
  19. Oh, E., Cho, S., Ahn Y-H., Park, Y., Ryu J-H ve
  20. Kim S-W, " In-orbit Optical Performance
  21. Assessment of Geostationary Ocean Color
  22. Imager", Geoscience and Remote Sensing
  23. Symposium (IGARSS), 4750 - 4753, 2012.
  24. Xinhong, W., Lingli, T., Chuanrong, L., Bo, Y.
  25. ve Bo, Z., "A Practical SNR Estimation Scheme
  26. for Remotely Sensed Optical Imagery",
  27. Proceedings of SPIE, Cilt 7384, No 34, 1-6,
  28. Berk, A., Bernstein, L.S. ve Robertson, D.C.,
  29. "MODTRAN: A Moderate Resolution Model for
  30. LOWTRAN7", Technical Report GL-TR-89-, Geophysics Lab., Bedford, USA, 1989.
  31. Kneisys, F.X., Abreu, L.W., Anderson, G.P.,
  32. Chetwynd, J.H., Shettle, E.P. ve Berk, A., "The
  33. MODTRAN 2/3 and LOWTRAN Model",
  34. Technical Note, Ontar Corporation, North
  35. Andover, MA, 1995.
  36. Vermote, E., Tanre, D., Deuze, J.L., Herman, M.
  37. ve Morcette, J.J., "Second Simulation Of The
  38. Satellite Signal In The Solar Spectrum, 6s User
  39. Guide Version 0", Technical Note, NASAGoddard
  40. Space Flight Centre, Greenbelt, USA,
  41. Schott, J. R., Remote Sensing, The Image
  42. Chain Approach, 2nd Edition, Oxford
  43. University Press, New York, 2007.
  44. Schowengerdt, R. A., Remote Sensing, Models
  45. and Methods for Image Processing, 3rd
  46. Edition, Academic Press, New York, 2006.
  47. Easton, R. L., Fourier Methods in Imaging,
  48. John Wiley & Sons, New York, 2010.
  49. Güler, N. F. ve Navruz İ., ”The Optical Grating
  50. Based Solutions for Dispersion Compensation in
  51. Optical Communication Systems”, Journal of
  52. the Faculty of Engineering and Architecture of
  53. Gazi University, Cilt 21, No 1, 129-136, 2006.