CC BY
28
УДК 528.8
ОСОБЕННОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКИХ СООРУЖЕНИЙ ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ И АНАЛИЗЕ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Елена Павловна Хлебникова
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доцент кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. (913)901-94-58, e-mail: [email protected]
Мария Толеухановна Абишева
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, магистрант, тел. (705)188-41-74, e-mail: [email protected]
Целью статьи является анализ рационального применения существующих алгоритмов автоматизированного определения изменений инженерно-технических сооружений, степень их надежности и оптимальные требования к исходным данным при решении прикладных задач на примерах конкретных объектов в различных регионах. В качестве решения авторами показаны возможности оценки, интерпретации и использования результатов для создания и обновления тематических слоев в ГИС разной направленности для поддержания данных в актуальном состоянии.
Ключевые слова: автоматизированное дешифрирование, данные дистанционного зондирования, многозональные разновременные космические снимки, автоматизация распознавания объектов на изображении, своевременность данных.
FEATURES DETECTION OF CHANGES ENGINEERING AND TECHNICAL INSTAIIA-TIONS AT INTERPRETATION AND ANALYSIS OF SPACE IMAGES
Elena P. Khlebnikova
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plak-hotnogo St., associate professor of chair of Physical Geodesy and Remote Sensing, tel. (913)901-94-58, e-mail: [email protected]
Mariya T. Abisheva
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., graduate student, tel. (705)188-41-74, e-mail: [email protected]
The paper is aimed at rational application analysis for available algorithms of automated determination for engineering and technical installations, their reliability degree and optimal requirements for the source data when solving application tasks through the example of exact object in various regions. As a research task authors have selected an attempt to assess results use for creating and refreshing thematic layers of different directionalities in GIS to keep the data in its actual state.
Key words: automated interpretation, remote sensing data, multi-zonal different time satellite imagery, automated recognition of objects in images, the timeliness of the data.
В последние годы при создании и обновлении картографических материалов используются результаты современной цифровой фотограмметрии. Иден-
тификация объекта по данным дистанционного зондирования выполняется на этапе дешифрирования [1]. Выявление изменений техногенного характера используется для получения определенного объема качественной и количественной информации об интересующих объектах по данным дистанционного зондирования, которые широко используются в разной сфере деятельности: в сельском хозяйстве, геодезии, кадастре и картографии, мониторинге лесного покрова, мониторинге поверхности, системах мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций и др. [2-4].
В статье рассматриваются результаты исследований, проведенные по следующим инженерно-техническим сооружениям:
- Бугринский мост через реку Обь, соединяющий Кировский и Октябрьский районы в городе Новосибирск;
- новая ветка железной дороги, предназначенная для доставки промышленных отходов ТОО «Казцинк» (в районе площадки «Балапан» бывшего Семипалатинского Испытательного полигона РК) к месту хранения на специализированных площадках;
- первый гипермаркет торговой сети «Леруа Мерлен» в непосредственной близости от гипермаркета «Лента» в городе Кемерово, открытие которого планируется в первом полугодие 2016 года.
Исходными материалами для проведения научно-исследовательской работы послужили мультиспектральные спутниковые снимки космических аппаратов Landsat-7/ETM, Landsat-8/ETM, которые были получены с ресурса Геологической службы США (USGS), а также комплекты разновременных космических снимков, полученные с ресурса Googl Earth. Данные Internet-ресурсы позволяет бесплатно выбрать из базы имеющихся снимков искомую съемочную систему и даты проведения съемки.
Анализ разновременных снимков (рис. 1-3) указанных территорий позволяет уверенно заявить, что произошли существенные изменения (очевиден факт возникновения) исследуемых инженерно-технических сооружений.
а) б)
Рис. 1. Бугринский мост: а) 2009 год; б) 2014 год
ft Viewer #1: isox3com_subl_7.img (:Layer_4)(:Layer_3)(:Layer_2) File Utility View AOI Raster Help
& si в ш m & 0 a ™
а) б)
Рис. 2. Железная дорога: а) 2014 год; б) 2015 год
а) б)
Рис. 3. «Лента» и «Леруа Мерлен»: а) 2014 год; б) 2015 год
Путем совместного отображения разновременных снимков были получены различные варианты композитных изображений и автоматическое определение изменений по яркостным параметрам разновременных снимков при помощи возможностей программного продукта ERDAS IMAGINE 2010.
В процессе классификации выполняется разбиение множества пикселей, составляющих непрерывное растровое изображение, на несколько категорий на основании их файловых спектральных значений. На примерах «Бугринский мост», «Лента» и «Леруа Мерлен» после выявления наиболее информативного разностного изображения с ним была проведена процедура неуправляемой классификации при различных параметрах (число классов - число итераций -порог сходимости). На основании тематического растра были сделаны маски следующих типов:
- зоны строительства моста и изменение прилегающих территорий (рис. 4, а);
зоны изменения береговой линии и места подтопления (рис. 4, б); зона застройки торговых комплексов (рис. 5).
а) б)
Рис. 4. Зоны: а) строительства; б) подтопления
Рис. 5. Зоны застройки торговых комплексов в период с 2014 до 2015
На рис. 5 кроме зоны застройки также показаны фиктивные изменения жилых домов. Этими изменениями являются тени, отобразившиеся на разновременных снимках. Также автоматически не были показаны изменения в зоне бывшей автомойки, которая находилась на исследуемой территории до строительства гипермаркета «Леруа Мерлен», так как эти объекты имеют сходные оптические характеристики. Для распознавания таких объектов приходиться привлекать, кроме яркостных и структурных признаков, другие дешифровоч-ные признаки. В данном случае необходимо объединить визуальное и автоматизированное дешифрирование [5].
На примере «Железная дорога» показано создание набора эталонов при помощи менеджера обучающей выборки (рис. 6, а). В процессе контролируемой классификации алгоритм (метод максимального правдоподобия) программы производит сравнение спектрального образа каждого пикселя со спектральными образами эталонов и относит его к одному из заданных классов (рис. 6, б). Типы и количество классов объектов, выделяемых при классификации, зависят от поставленной задачи. В данном случае для оценки изменений инженерно-технических сооружений достаточно выделить было три класса: 1 - изменения инженерно-технических сооружений, 2 - почвенный покров, 3 - гидрография. В результате было создано новое цифровое изображение, которое может служить основой для подготовки полноценной тематической карты.
а) б)
Рис. 6. Железная дорога: а) создание сигнатур; б) тематическая карта
Таким образом, проведенный анализ методов автоматизированного дешифрирования и выявления изменений показывает большие перспективы возможностей использования космических снимков. К сожалению, во многих случаях используемые на производстве или при предоставлении услуг [6] космические снимки не отражают текущее состояние объектов (являются устаревшими), хотя современные возможности получения данных дистанционного зондирования и многофункциональные реализации алгоритмов определения изменения объектов по их изображениям [2-4, 6] могут значительно ускорить процесс обновления картографических материалов, как в контурной части, так и в атрибутивной.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Абишева М. Т. Исследования возможности автоматизированного дешифрирования техногенных объектов бывшего Семипалатинского испытательного полигона по данным дистанционного зондирования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bankreferatov.ru/db/M/B7C762CFA703674543257F7700601F2B?Open&From=Downl oadConfirmationB ackLi nk#preview.
2. Дешифровочные признаки изображений объектов на многоспектральных космических снимках. Разработка методик автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков / А. П. Гук, Л. Г. Евстратова, Е. П. Хлебникова, С. А. Арбузов, М. А. Алтынцев, А. С. Гордиенко, А. А. Гук, Д. П. Симонов // Геодезия и картография. - 2013. - № 7. - С. 31-40.
3. Симонов Д. П. Метрический подход к дешифрированию снимков // Геодезия и картография. - 2014. - № 10. - С. 51-56.
4. Хлебникова Е. П., Симонов Д. П. Возможности применения методов статистического анализа при дешифрировании многозональных космических снимков // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 1. -С. 59-63.
5. Визуальные методы дешифрирования / Т.В. Верещака и др. - М.: Недра, 1990. - 256 с.
6. Хлебникова Е. П., Мирошникова О. А. Обзор текущего состояния возможностей использования публичной кадастровой карты // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью» : сб. материалов в 4 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т.3. - С. 217-222.
© Е. П. Хлебникова, М. Т. Абишева, 2016
