CC BY
117
УДК 528.7
М.В. Борзых
СГГ А, Новосибирск
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗНОСТНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ РЕГИОНАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА ТЕРРИТОРИЙ
M.V. Borzikh
Siberian State Academy of Geodesy (SSGA)
10 Plakhotnogo U1, Novosibirsk, 630108, Russian Federation
THE RESALTS OF USING SUBTRACTIVE IMAGES AND THEIR ANALYSIS FOR REGIONAL TERRITORIAL MONITORING
To solve the problems of planning, prediction, analysis and modeling of different environmental processes and phenomena, modern methods and means are used for data accessing, storage, processing and representation as well as for information interchange. One of the problems to be solved is making and updating digital maps of environmental dynamics. This kind of mapping is based on difference image, made of two pictures taken at different times.
The article presents the examples of difference- image application for regional territories monitoring. The conducted investigations resulted in the conclusion: difference image application is a very simple and convenient method to be used for regional territories monitoring.
В современном мире информационных технологий космические снимки являются наиболее перспективными материалами для получения карт различных масштабов и различного назначения. Уже сегодня разрешение снимков, полученных со спутника QuickBird в панхроматическом режиме, составляет 0,61 м, а в ближайшие несколько лет планируется запустить на орбиту спутник, который позволит получать снимки разрешением 0,41 м. Это позволит расширить возможности использования снимков для многочисленных целей экологического и других видов мониторинга.
Для решения задач, связанных с планированием, прогнозом, анализом и моделированием различных процессов и явлений окружающей среды, используются современные методы и средства получения, хранения, обработки и представления разнообразной информации, а также средства обмена информацией. Такими средствами являются геоинформационные системы, позволяющие объединить пространственные географические данные, аэро- и космические изображения, а также тематические данные по множеству параметров, представленных в картографической и табличной формах.
Схема наиболее распространённой методики мониторинга показана на рис. 1. Суть её заключается в следующем. Цифровое изображение аэро- или космического снимка ортотрансформируют, исключая погрешности за влияние рельефа и угла наклона. Топографическую карту переводят в цифровой вид, либо используют уже готовую цифровую карту. Затем, в зависимости от цели мониторинга, либо совмещают изображения карты и снимка и путём визуального сравнения делают определённые выводы, либо
сравнивают «оп-1те» получаемые изображения, используя
полуавтоматические методы дешифрирования, и достигают поставленных целей, и при всём этом используют полученные и собранные данные для обновления предыдущей цифровой информации, в результате чего можно получать вторичный производный картографический материал для анализа ситуации.
Одной из задач дистанционного зондирования является создание и обновление цифровых карт динамики природной среды. Это карты, на которых отражаются изменения, произошедшие на особо охраняемых природных территориях, и территориях подверженных антропогенному воздействию.
Рис. 1. Схема распространённой методики мониторинга
Карты динамики природной среды относятся к тематическим картографическим материалам. По масштабу они подразделяются на три категории: крупномасштабные (1 : 25 000 и крупнее - пространственное разрешение снимка 5 м), среднемасштабные (1 : 50 000 - 1 : 200 000 -пространственное разрешение снимка от 5 до 40 м) и мелкомасштабные (1 : 500 000 и мельче - пространственное разрешение снимка менее 40 м), в зависимости от таксономического ранга отображаемых ландшафтов.
Создание таких карт основывается на использовании разностного изображения, сформированного из 2-х разновременных снимков. Разностное изображение - это изображение, «на котором контрастно представлены участки территории, коэффициент отражения которых претерпел изменения с течением времени» [1].
Однако исследования показывают, что «при сравнении разновременных снимков невозможно учесть изменение различных факторов, сопутствующих съёмке» [2]. Для решения данной проблемы разработана методика предварительной обработки многозональных космических снимков, которая позволяет исключить влияние факторов, не связанных непосредственно с объектом съёмки. Применяя данную методику, рассмотрим возможность использования разностного изображения для решения задач регионального мониторинга особо охраняемых природных территорий (ООПТ).
Исходными материалами для выполнения исследований являлись разновременные спектрозональные снимки на территорию Алтайского края, полученные со спутника «Метеор-ЗМ» системой МСУ-Э 17.05.2004 (снимок 1) и 9.05.2005 (снимок 2). Пространственное разрешение снимков -40 м. Эксперименты осуществлялись с использованием программного продукта ENVI.
Исходным снимкам (см. рис. 2) была задана проекция UTM, Zone 43 North, WGS-84, в соответствии с которой они получили координатную привязку (координаты определялись по топографической карте Алтайского края). Далее была выполнена привязка снимка 2 к снимку 1, т. е. приведение их в единую систему координат первого снимка.
Рис. 2. Исходные изображения снимка 1 и привязанного к нему снимка 2
(слева на право)
К привязке уделялось особое внимание, так как пространственное разрешение составляет всего 28 м и добиться точного совмещения пикселов весьма затруднительно. Если совмещение снимков будет не точным, то интерпретация разностного изображения будет ошибочна в связи с сильным размытием изображения. В программном комплексе ENVI предлагается рассчитать точность совмещения пикселов по формуле:
RMSerror= V(х _ х)2 + (у ~ у)2 , (1)
где RMSen-or - корень из среднеквадратической ошибки; х’ и у’ - расчётные координаты строки и столбца; х и у - исходные координаты строки и столбца.
В нашем эксперименте точность совмещения пикселов составила RMSerror = 0,2 элемента.
Следующим этапом для формирования разностного изображения будет процесс нормирования, разработанный в методике предварительной обработки изображений, согласно которому нормируются значения яркостей
каждого спектрального канала снимков 1 и 2 отдельно, а затем нормированные каналы синтезируются в нормированный снимок 1 и нормированный снимок 2. Расчёт нормированных изображений проходил с использованием формулы (1):
Ьк = (Ь1*100)/к, (2)
где Ьм - нормированные значения яркостей в спектральных каналах снимков 1 и 2;
Ь1 - исходные значения яркостей;
к - значение яркости выбранного объекта, согласно спектральному каналу снимков 1 и 2.
Далее для каждого соответственного спектрального канала создаётся своё разностное изображение. В данном случае разностное изображение создаётся для спектрального канала R (см. рис. 3):
Рис. 3. Разностное изображение в спектральном канале R
Формирование разностного изображения происходит путём применения формулы (2):
а = Ьі - Ь2, (3)
где Ь1 и Ь2 - исходные значения яркостей соответствующих
спектральных каналов снимков 1 и 2.
Величина d может принимать значения как больше, так и меньше нуля. В данном эксперименте снимок 1 получен раньше снимка 2, поэтому < 0 будет обозначать, что коэффициент спектрального отражения участка территории с течением времени уменьшился (т. е. участок потемнел), а d > 0 показывает, что коэффициент отражения увеличился, т. е. участок территории стал боле светлым» [1]. В соответствии с дешифровочными признаками мы визуально можем оценивать произошедшие изменения. Также для повышения
информативности изображений программный комплекс ENVI позволяет рассматривать их в различных цветовых решениях, библиотека которых прилагается.
Для визуализации полученного изображения была проведена неуправляемая классификация (K-Means) по 5 классам. Результат представлен на рис. 4, а:
а б
Рис. 4. а) визуализированное разностное изображение; б) исходное изображение спектрального канала R снимка 2
Визуальная интерпретация полученного изображения свидетельствует о значительных изменениях исследуемых объектов, так как если изменения коэффициента отражения незначительны, то цвет участка будет близок к серому. В нашем случае разница заметна как в области, занятой, территориями сельскохозяйственного назначения, так и лесными территориями.
Таким образом, можно утверждать, что использование разностных изображений для регионального мониторинга территорий достаточно удобный и простой вариант.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Толмачёва, Н.И. Практикум по космическим методам экологического мониторинга [Текст]: Учеб. пособие: монография / Н.И. Толмачёва, Л.С. Шкляева. - Пермь: Пермский университет, 2006. - 132 с.
2. Хлебникова, Е.П. Определение динамики изменения природных объектов по многозональным космическим снимкам [Текст] / Е.П. Хлебникова / Гео-Сибирь 2006. Т. 3. Мониторинг окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия. Ч. 1.: сб. материалов международного научного конгресса «Гео-Сибирь 2006», 24-28 апреля 2006 г. - Новосибирск: СГГА, 2006. - 248 с.
© М.В. Борзых, 2008
