CC BY
221
УДК 504.064.37
М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров, А.К. Лукьянов
Интернет-информационная система накопления, обработки и анализа спутниковых данных MODIS
Приведено описание информационной системы (веб-ГИС), предназначенной для накопления, обработки и анализа спутниковых данных спектрорадиометра MODIS. Обсуждается структура программных модулей информационной системы и методов обработки данных спутниковых измерений. В качестве примера приводятся результаты обработки измеренных спутниковых изображений и анализа с целью поиска изменений.
Ключевые слова: дистанционные спутниковые методы, спектрорадиометр MODIS, спутниковое изображение, априорные данные, методы обработки и анализа.
Мониторинг предполагает процесс непрерывного сбора информации об интересующих параметрах исследуемого объекта для определения тенденций их изменения. В настоящее время спутниковый мониторинг вышел на уровень рутинных измерений, когда вся территория поверхности Земли покрывается измерениями с высокой периодичностью и высоким пространственным разрешением. Решаемые при этом задачи весьма разнообразны и связаны с мониторингом сельскохозяйственных полей, лесных массивов, параметров атмосферы и др. [1—7]. Отметим, что мониторинг с помощью наземной сети стационарных пунктов, проводимый в отдельных точках, не позволяет единообразно, периодично и согласованно получать измерения определенных параметров исследуемого объекта. Поэтому использование спутниковых измерений (данных дистанционного зондирования Земли - ДДЗ) является необходимым условием проведения регулярных наблюдений за современным состоянием поверхности Земли и атмосферы. Спутниковые данные имеют еще одно преимущество перед наземными станциями, их можно сравнивать между собой за разные периоды времени. Использование разновременных, разнотипных, с различной степенью детальности спутниковых данных, а также доступных картографических материалов позволяет привлекать современные геоинформационные технологии для обработки и анализа данных.
Дистанционное зондирование Земли - это получение данных о состоянии поверхности Земли и атмосферы с помощью разнообразных приборов измерения излучения в различных участках спектра. Измерительные приборы (радиометры, спектрометры и др.), как правило, работают в пассивном режиме, измеряя прошедшее через атмосферу, отраженное или рассеянное излучение. Современные методы обработки позволяют на основе спутниковых данных проводить классификацию типов поверхности (например, почва, вода, растительность и др.), определять количественные показатели параметров атмосферы (например, содержание газов, аэрозоль, ветер, осадки и др.). Полученные из космоса изображения поверхности Земли широко используются для выявления пространственных и временных закономерностей свойств параметров атмосферы, биосферы, криосферы и океана.
Данные дистанционного зондирования имеют особенность, связанную с большими объемами измеренной информации, имеющих размерности: пространственные (широта, долгота, высота, разрешение от сантиметров до тысяч метров), временные (от нескольких часов до нескольких суток), спектральные (от единиц до тысяч каналов). В связи с этим возникает несколько важных задач, связанных с управлением спутниковыми данными с помощью компьютера: во-первых, необходимо накапливать данные разных спутников и иметь быстрый доступ к ним; во-вторых, необходимо проводить предварительную обработку, добиваясь соответствующего качества наборов данных; в-третьих, с помощью методов обработки необходимо извлекать широкий спектр информации из наблюдений и, в-четвертых, обработанные данные необходимо анализировать и предоставлять конечному потребителю в удобном и понятном для него виде.
В России известны похожие программные системы [8-10], однако они более представляют визуализацию спутниковых данных или результатов обработки, чем результаты автоматизированного мониторинга. Данная статья является описанием разрабатываемой нами интернет-информационной
системы [11, 12], которая предназначена для накопления, обработки и анализа данных измерений, полученных спектрорадиометром МОБ18 [http://modis.gsfc.nasa.gov], в экологических целях.
Постановка задачи. Физическая основа подхода к оценке экологического состояния исследуемой территории состоит в использовании уравнения переноса излучения в атмосфере, включая эффекты отражения от поверхности [4]. Для изучения процессов, происходящих на поверхности Земли, необходимо манипулировать спутниковыми данными, полученными на большой территории, используя различные спектральные каналы. Существует несколько подходов к обработке данных ДЗЗ. Первый подход - пространственный, позволяет исследовать пространственные взаимосвязи между выделенными объектами на изображении (например, дороги, населенные пункты, реки и др.). Второй подход основан на изучении распределения пикселей изображения в спектральном пространстве (например, изучая поведение вегетационного индекса КБУ1). Другие подходы основаны на исследовании пространственно-временной или чисто временной зависимости. Так или иначе все эти подходы основаны на операциях с многомерными матрицами.
Последовательность спутниковых изображений, полученных для одной и той же территории за определенное время, можно представить многомерной матрицей 5(х, у, X, ?), где х, у - широта и долгота пикселей, X - длина волны спектрального канала, t - время получения спутникового изображения. Для решения различных задач обработки только спутниковых данных недостаточно, необходима дополнительная информация об измерении (угол наблюдения спутника, зенитный угол Солнца, высота полета спутника, пространственное и спектральное разрешение каждого канала и др.). Помимо этого, важны и дополнительная метеорологическая информация, рельеф, типы поверхности и др. В совокупности эти данные составляют объем, необходимый для полноценной обработки и получения контролируемого результата по величине и точности.
Решение многих задач обработки спутниковых данных приводит к математическим преобразованиям с матрицами 5-типа: 1) 5(х, у, X, - 5(х, у, X, 2) 5(х1, у1, X, () ± 5(х2, у2, X, t)^; 3) 5(х, у, Х2, () -— 5(х, у, X], {). Как видно из этих выражений, алгоритмы преобразования спутниковых данных связаны с попиксельными арифметическими выражениями за отдельные промежутки времени, пространственных координат, спектральных каналов многомерной матрицы или совместно спектрально временных или др. Например, расчет вегетационного индекса для одного пикселя спутникового сигнала проводится по формуле КБУ1 = (5(х, у, X2, ^ — 5(х, у, XI, ^)/(Б(х, у, X2, ^ + 5(х, у, XI, t)), где X!, X2 - длины волн соответствующих спектральных каналов, но если мы будем рассматривать временной ход изменений индекса, то получим уже преобразование КБУ1(0 (здесь t = t!,...t2 - промежуток времени). Рассматривая изменение вегетационного индекса для отдельной территории, за определенный промежуток времени получим другой набор данных для обработки и анализа КБУ1(х, у, 0 (здесь х = хь...х2 и у = у\,...у2 - координаты исследуемой территории).
Основными проблемами, возникающими при обработке спутниковых данных (в нашем случае -изображений земной поверхности в форме матрицы 5), являются регулярно поступающий значительный объем данных, выражающийся гигабайтами, а также наличие в измерениях как приборных, так и атмосферных искажений. Для решения первой проблемы необходимо создавать специализированное хранилище данных и использование высокоскоростного вычислителя, а для решения второй проблемы необходимо применять соответствующие методы, учитывающие технические особенности измерителя и физические принципы формирования спутникового сигнала (методы предварительной обработки, включающие атмосферную коррекцию).
Экологический мониторинг является комплексным мониторингом поверхности Земли, охватывая все его типы (воду, сушу, растительность и искусственные сооружения). При этом проводится контроль текущего состояния и изменений природной среды под влиянием природных и антропогенных факторов. Решаемые задачи экологического мониторинга связаны с наблюдением за состоянием природной среды в естественных условиях и происходящими в ней процессами под влиянием антропогенного воздействия.
Для преодоления возникающих трудностей при решении указанных выше проблем, необходимо применять соответствующие программно-алгоритмические решения. Далее приводится описание разрабатываемой нами интернет-информационной системы при обработке спутниковых данных спектрорадиометра МОВ1Б для решения задач экологического мониторинга.
Описание интернет-информационной системы (ИИС). Система предназначена для комплексного информационно-аналитического обеспечения процессов сбора, хранения, обработки,
анализа и визуализации спутниковых данных, картографического и тематического анализа. Основные функции интернет-информационной системы обработки спутниковых информаций ДЗЗ представлены на рис. 1. Функции включают в себя:
1) регулярное получение спутниковой информации с российских и зарубежных спутниковых приборов (в настоящей версии программы только данные спектрорадиометра МОВ1Б);
2) организация хранения поступающих спутниковых данных и истории измерений, результатов обработки;
3) организация предварительной, тематической обработки и анализа спутниковой информации;
4) подготовка и организация доступа к данным тематической обработки и анализа в графическом, картографическом и табличных видах с помощью сервисов интернет-геосервера;
5) интеграция спутниковой информации и результатов обработки с другими базами данных научной информации (метеорологических, наземных измерений и др.).
Спектральная многоканальная особенность приборов спутникового мониторинга требует создания подходов, методологий, алгоритмов и программных технологий, которые смогли бы обеспечить оперативную, автоматизированную обработку информации и доставку информации к потребителю. Основные функции ИИС, которые решают вышеуказанные задачи, показаны на рис. 1.
Основные преимущества использования программной системы, построенной по принципам, отраженным на рис. 1, состоят в следующем:
• централизованное хранение данных (спутниковых измерений, априорной информации (метеорологическая, рельеф, типы поверхности, спектры отражения и др.) и обработки и анализа в комплексной базе данных (КБД) значительно упрощает функции управления информацией (добавление, доступ, модификация, поиск);
• наличие средств оперативного доступа к КБД через специализированные инструменты геоинформационных систем (ГИС) обеспечивают возможность предварительной обработки, эффективного анализа данных и подготовки для визуализации;
• наличие в программной системе информационной базы (в рамках априорной информации) позволяет предлагать оперативные решения по оценке ситуации на территории (в рамках нормативных документов различного уровня), а также использовать при обучении;
• наличие специализированных ГИС-приложений позволяет решать задачи пространственно-временного анализа данных.
Рис. 1. Основные функции ИИС
Современная Геоинформационная система (ГИС) - это информационная система, предназначенная для сбора, хранения, обработки, анализа и визуализации разнообразных пространственно-временных типов данных и связанных с ними сопутствующей информации (документы, фотографии и др.) в привязке к географической системе координат [13, 14]. ГИС за счет геопространственного представления наборов данных в виде тематических слоев предоставляет гибкие механизмы управления потоками данных, при этом обеспечивая широкие вычислительные и аналитические возможности. Этот подход нами применяется при разработке ИИС.
Интернет-информационная система должна обеспечивать быструю и удобную организацию перемещения различных информационных потоков. Информационные потоки в ИИС показаны на рис. 2 и определяются запросами пользователя, которые связаны с выбором спутниковой и иной информации из КБД или непосредственно из Интернета, переработкой информации и предоставлением результатов пользователю в графическом, табличном или картографическом виде. Работа ИИС невозможна без сопровождения ее на техническом уровне, которая поддерживается администрато-
ром, а также разработчиками, которые проводят модификацию алгоритмов различных функций переработки, изменения и визуализации информации.
Рис. 2. Информационные потоки в ИИС
Важной составляющей мониторинга земной поверхности из космоса является получение и уточнение знаний о типах поверхности, их состоянии и динамики. При этом необходимо знать, что поведение отдельных типов поверхности Земли невозможно исследовать отдельно от изучения системы «Земля+Атмосфера». Для отдельных участков поверхности Земли необходимо исследовать только естественные вариации и взаимосвязи, для других районов необходимо проводить выделение и оценку вклада естественной и антропогенной составляющих. Для решения этих задач требуются пространственно-временные данные, а также связанные с ними данные о процессах, с ними связанных (например, при изучении роста лесов, необходимо учитывать типы почв, температурный и влажностный режим и др.). Одним из спутниковых приборов, который установлен на спутники Terra и Aqua и регулярно (два раза в сутки) поставляет данные, является спектрорадиометр MODIS. Этот прибор имеет 36 спектральных каналов, расположенных от видимой до ИК-области спектра. Из данных этого прибора извлекаются разнообразные характеристики: аэрозольная оптическая толщина, содержание водяного пара, параметры облаков, альбедо поверхности, температура поверхности и большое число других характеристик поверхности Земли и атмосферы.
Однако получаемые характеристики, представленные в стандартных продуктах (файлы со стандартной структурой записи информации), не позволяют решать возникающие на практике задачи и требуют дальнейшей переработки. Поэтому нами в рамках ИИС выполняются дополнительные манипуляции с данными MODIS, чтобы пользователь мог решать поставленные задачи: выделение типов поверхности и их пространственно-временной анализ (поиск изменений и их динамики).
Разрабатываемая система состоит из подсистем: «Получение спутниковых данных»; «Хранение данных»; «Обработка данных»; «Визуализация данных»; «Администрирование». Между подсистемами установлены взаимосвязи (см. рис. 1), позволяющие вызывать части функциональности одной подсистемы из другой. На рис. 2 отражены потоки информации, связанные с КБД и решаемыми задачами. Видно, что для тематической обработки данных необходимо выполнить действия предварительной обработки, сделать картографическую привязку и потом уже решать ту или иную задачу, например, провести расчет вегетационного индекса.
Возможности подсистем ИИС. Подсистема «Получение спутниковых данных». Подсистема реализует процесс соединения с сервером, на который помещаются оперативно полученные спутниковые данные (изображения), а также и априорные данные (метеорологическая информация, данные наземных служб организации и др.), ведения учета получаемых данных и специализированного их размещения. Процесс автоматизированного получения спутниковых и иных (априорных) данных позволяет связываться с удаленным сервером каждый час, проводить регулярный опрос и при получении информации о наличии необходимого файла доставлять его в хранилище, добавляя запись в КБД об этом файле. Информация об источниках спутниковых данных и форматах заложена в настройках системы. На начальном этапе разработки ИИС нами для работы выбран спутниковый прибор MODIS (спутники TERRA/AQUA) с пространственным разрешением 250 м в видимой, 500 м в ближней ИК и 1000 м в ИК-области спектра). Данные берутся с файловых серверов NASA в формате HDF (иерархический формат данных) [http://www.hdfgroup.org], который представляет собой контейнер растровых слоев и метаинформации, доступных для просмотра через программу HDFView [www.hdfgroup.org/products/java/hdfview]. Данный способ подходит для ежедневных продуктов спутникового радиометра MODIS (продукт, несущий глобальное дневное поверхностное от-
ражение (Surface Reflectance) 250 м MOD09GA/MOD09GQ) и AQUA (MYD09GA/MYD09GQ) [https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool].
Подсистема «Хранение данных» проводит обеспечение функций комплексной базы данных (КБД), содержащей в себе данные спутниковой информации, априорной информации и документации. Подсистема обеспечивает сохранность информации, быстрый и удобный доступ, резервирование и копирование. Основной задачей подсистемы является архивация спутниковой и иной информации и результатов их тематической обработки, а также обеспечения к ним доступа, как с целью последующей специализированной обработки и анализа, так и предоставления их пользователю. Вследствие того, что спутниковые данные (изображения) для архивации поступают регулярно и их объемы постоянно растут и зависят от типа спутника, то подсистема должна автоматически масштабировать поступающие данные для их более компактной упаковки данных. Информация о поступающих данных хранится в БД, которая содержит информацию о грануле снимка, координатах углов изображения и времени съемки. При обработке данных, обеспечивается мгновенный доступ к данным снимков. В качестве базы данных используется SQLite3 [http://sqlite.org/].
Подсистема «Обработка данных» включает в себя процедуры этапов обработки спутниковой информации с учетом априорной информации. Предварительная обработка обеспечивает подготовку данных: нормализация интенсивности, атмосферная и географическая коррекция; тематическая обработка осуществляет расчеты синтезированных изображений, различных вегетационных индексов (и других необходимых показателей) и преобразующих математических выражений (цветовой синтез, спектральные преобразования, статистические расчеты, волновые преобразования и др.); специализированная обработка включает в себя алгоритмы статистического, геопространственного и спектрального анализа.
Подсистема визуализации обеспечивает представление данных в картографическом, графическом или табличном виде по записанной информации в комплексной базе данных.
Реализация ИИС. ИИС нами реализована как веб-ГИС-система с возможностью визуализации данных измерений и обработки стандартными средствами на уровень подложки Google Map. На рис. 3 представлен интерфейс ИИС с возможностью вызова рассчитанных значений NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - вегетационный индекс) в виде изображений или временных графиков за один год. Данные эти пользователь может сохранять в виде графических и текстовых файлов.
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Янв Фев Map Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Нол Дек
1 2 3 4 5 6 7 8 Э 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
Рис. 3. Интерфейс ИИС с отображением индекса МБУ! для территории Томской области за 15.06.2009 г.
В изображении значений индекса КБУ1 (см. рис. 3) можно определить различные типы поверхности, которые определяются диапазонами изменения индекса (например, сосновый лес будет иметь значение 0,9). На рис. 4 приведены значения КБУ1 в течение года для одного пикселя. Из графика видно, что значения имеют вид случайной функции. Это связано с влиянием множества причин,
которые изменяют спектр отражения типа поверхности, который содержится в данном пикселе в течение времени года. Такой причиной могут быть дождь, прозрачная дымка, пыль или др.
Заключение. В статье приведено описание структуры, наполнения и информационных потоков, возникающих при хранении, обработке и анализе спутниковых данных в интернет-информационной системе. Построение ИИС выполняется в виде веб-ГИС, в основе которой лежат известные алгоритмы картографического преобразования, методы обработки и отображения информации в различных слоях. Приведены результаты работы (расчет вегетационных индексов и их пространственно-временного поведения) для территории Томской области. ИИС является постоянно изменяемой системой за счет добавления новых спутниковых и априорных данных, появления новых решаемых задач, уточнения решения загруженных в систему задач. Таким образом, нами создается интернет-информационная система, позволяющая решать многие задачи спутникового мониторинга территории Томской области. Дальнейшее развитие системы связано с добавлением программных инструментов решения задач, например, экологической оценки исследуемого района, контроля пожарной обстановки, разлива рек и др.
Литература
1. Бровко Е. А. Анализ современного состояния работ в области топографического мониторинга на основе ДЗЗ. Отечественный и зарубежный опыт. - М.: ЦНИИГАиК, 2007. - 124 с.
2. Системы наблюдения, мониторинга и дистанционного зондирования Земли. - М.: МНТОРЭС им. А.С. Попова, 2006. - 239 с.
3. Чернышев А.В. Геодезия с основами космоаэросъемки. - М.: Геогр. фак. МГУ, 2006. - 158 с.
4. Белов В.В. От физических основ, теории и моделирования к тематической обработке спутниковых изображений. - Томск: Изд-во Ин-та оптики атмосферы СО РАН, 2005. - 265 с.
5. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве. -Йошкар-Ола, 2005. - 390 с.
6. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. -М.: Техносфера, 2010. - 582 с.
7. Рис У. Основы дистанционного зондирования. - М.: Техносфера, 2006. - 346 с.
8. Уваров И.А. Структура и функциональные возможности информационной системы Тег-гаЫоГе для поддержки спутникового мониторинга бореальных экосистем / И.А. Уваров, С.А. Барта-лев, В.А. Егоров и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. - Вып. 3, т. 2. - С. 375-379.
9. Российская система спутникового мониторинга лесных пожаров / Д.В. Ершов, Г.Н. Коровин, Е.А. Лупян и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физи-
ческие основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных объектов и явлений: сб. науч. статей. - М.: Полиграф сервис, 2004. - С. 47-57.
10. Лупян Е.А. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») / Е.А. Лу-пян, И.Ю. Савин, С.А. Барталев и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8, № 1. С. 190-198.
11. Катаев М.Ю. Экологический контроль территории из космоса на основе вегетационных индексов / М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (СИБРЕСУРС-19-2013): докл. 19-й Междунар. науч.-практ. конф. (Новокузнецк, 6-8 нояб. 2013 г.). -Томск, 2013.- С. 14-18.
12. Катаев М.Ю. Обнаружение экологических изменений природной среды по данным спутниковых измерений / М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров // Оптика атмосферы и океана. - 2014. - Т. 27, № 7. -С. 652-656.
13. Чандра А.М. Дистанционное зондирование и географические информационные системы / А.М. Чандра, С.К. Гош. - М.: Техносфера, 2008. - 312 с.
14. Лебедев В.В. Проектирование систем космического мониторинга. - М.: Наука, 2010. - 388 с.
Катаев Михаил Юрьевич
Д-р техн. наук, профессор каф. автоматизированных систем управления (АСУ) ТУСУРа, профессор Юргинского технологического института (филиала) Национального исследовательского Томского политехнического университета Тел.: 8 (382-2) 70-15-36, 8-960-975-27-85 Эл. почта: kataev.m@sibmail.com
Бекеров Артур Александрович
Аспирант Института мониторинга климатоэкологических систем СО РАН, Томск Тел.: 8 (382-2) 70-15-36 Эл. почта: artur@bekerov.ru
Лукьянов Андрей Кириллович
Ассистент каф. АСУ ТУСУРа Тел.: 8 (382-2) 70-15-36 Эл. почта: hyena116@mail.ru
Kataev M.Yu., Bekerov A.A., Lukyanov A.K.
Internet information system for collection, processing and analysis of MODIS satellite data
The article describes the information systems (web GIS) designed for the collection, processing and analysis of satellite data spectroradiometer MODIS. We discusse the structure of the software modules of the information system and data processing methods of satellite measurements. As an example, there are the results of processing the measured satellite imagery and analysis, with the purpose of change detection.
Keywords: satellite remote methods, MODIS satellite image of a priori data, methods of processing and analysis.
