CC BY
84
УДК 528.7
А.П. Гук, Л.Г. Евстратова СГГ А, Новосибирск
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ РАБОТ ПО ИССЛЕДОВАНИЮ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЕШИФРИРОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ
A.P. Guk, L.G. Yevstratova SSGA, Novosibirsk
10 Plakhotnogo U1, Novosibirsk, 630108, Russian Federation
PLANNING OF EXPERIMENTAL WORKS ON INVESTIGATION OF AUTOMATED TECHNOLOGIES FOR MULTI-ZONE SPACE IMAGES INTERPRETATION
The main problems of multi-zone space images automated processing are analyzed. It is shown that the multi-zone photography system may be considered as a measuring system and a qualitative approach may be applied for multi-zone images analysis. The article discusses the questions of planning experiments for the development of automated image- interpretation techniques and the features of objects identification in monitoring systems development.
В последнее время существенно расширились возможности получения информации о поверхности Земли средствами дистанционного зондирования. Возросло количество космических аппаратов, предназначенных для съемки поверхности Земли в различных зонах электромагнитного спектра, с различным разрешением на местности, полосой обзора, периодом съемки заданных участков. Это открывает принципиально новые возможности для изучения состояния поверхности Земли, различных искусственных и природных объектов, выполнения мониторинга заданного класса объектов.
Можно отметить следующие новые возможности средств дистанционного зондирования Земли, появившиеся в последние 5 лет:
- Получение космических снимков сверхвысокого разрешения (свыше 1 метра);
- Повышение разрешающей способности космических многозональных съемочных систем среднего разрешения (от 30 до 10 метров на местности);
- Появление целого ряда космических аппаратов имеющие многозональные съемочные системы высокого разрешения (от 5 до 2 метров) -возможность получения изображения с высокой периодичностью (за счет отклонения оптической оси от надира);
- Возможность получения стереопар снимков;
- Существенное повышение разрешающей способности и качества радиолокационных космических снимков (до 1 метра);
- Появление эффективных интерферометрических радиолокационных систем, обеспечивающих построение цифровых моделей рельефа;
- Развитие гиперспектральных космических съемочных систем.
Одним из важных факторов, обеспечивающий широкое использование космических снимков для практических задач, является их относительная доступность, как в экономическом, так и в организационно-техническом плане.
Так в России более десятка фирм, которые занимаются распространением космических снимков, а цены вполне приемлемы для выполнения разнообразных проектов.
В настоящее время активно ведутся работы по созданию систем мониторинга на основе космических съемок и других данных дистанционного зондирования, однако внедрение таких систем сдерживается рядом технических и методологических проблем.
Количественный подход в дистанционном зондировании появился в 80-е годы XX века, и связан в первую очередь с развитием многозональных съемочных систем, а визуальный анализ многозональных снимков малоэффективен. И в связи с этим стали активно развиваться алгоритмы численного анализа изображений, автоматического дешифрирования снимков.
Однако, несмотря, на существенные достижения в этой области автоматическое дешифрирование реализовано только для узкого класса объектов и до сих пор представляет сложную и неоднозначно решаемую задачу. Это объясняется большим количеством разнообразных факторов, влияющих на отражающие свойства объекта, процесс получения изображения объекта. Кроме того, для ряда задач, несмотря на то, что изменяются свойства объекта, требуется отнести объект к заданному классу, несмотря на произошедшие изменения.
На рис. 1 показана схема получения многозонального изображения, отражающая лишь часть факторов влияющих на численные характеристики получаемого изображения.
В количественном подходе в дистанционном зондировании многоспектральное и гиперспектральное изображение рассматриваются как совокупность выполненных измерений электромагнитной энергии (отраженной объектом электромагнитной энергии), записанной в виде цифрового изображения - матрицы, элементы которой имеют значения измерений в соответствующей зоне спектра. Таким образом, изображения -это совокупность измерений выполненных в одно и то же время и в одних и тех же условиях (высота полета, наклон съемочной системы, геометрия построения, состояния атмосферы и т. д.).
Таким образом, многозональные изображения можно рассматривать как некоторую измерительную систему и соответственно нужно, как для любой измерительной системы разделить полезные и «меняющие» факторы.
Однако для съемки природных объектов весьма сложно построить измерительную систему, то есть учесть разные факторы. Тем не менее, развитие этого направления имеет определенные успехи: расширяется банк
спектральных данных, применяются более полные модели атмосферы, калибровка съемочных систем и т. д.
Для этого создается математическая модель процесса измерения с описанием факторов влияющих на построение изображения и часть факторов, не являющихся полезными для решения задачи, устраняют (например, путем калибровки системы), часть фиксируют, чтобы затем учесть при обработке.
Таким образом, создание измерительной системы полной обработки изображений, основанной только на измерениях, весьма сложно.
Сезонные факторы, влияющие на объект
Положение съемочной системы
Исследуемые объекты; Отраженное Г\
исследуемые свойства объектов >
и-" излучение Атмосфера
ш
X
I
0)
X
го
ю
о
со
X
0)
X
>
С1
X
С1
о
-а
ф
к
и
X
и
Многозональные
изображения
Канал 1
Канал 2
Канал 3
Канал п
Рис. 1. Схема исследования объекта с использованием систем, формирующих многозональные изображения
Другой подход выявить структурные свойств объектов участков местности и т.д., которые определяются комплексными измерениями, и является устойчивыми признаками объектов.
Задача мониторинга территории с точки зрения дешифрирования снимков существенно отличается от собственно задачи дешифрирования, так как основная цель мониторинга выявление изменений состояния объектов, появления новых объектов, причем набор основных объектов или структура участка является, в основном, не измененной. Это позволяет «конструировать» различные схемы дешифрирования, используя структурных алгоритмы, специальные индексы и т.д.
Для этого требуется проведение детальных исследований дешифровочных свойств космических снимков различного типа, выявление устойчивых дешифровочных признаков типовых участков местности по многозональным изображениям, разработка эффективных методик оценки изменений состояния поверхности и объектов, что непосредственно связано с функционированием системы мониторинга.
В настоящей работе рассматриваются некоторые аспекты планирования экспериментальных работ для исследования различных методик автоматизированного дешифрирования.
Планирование экспериментальных работ включает:
- Постановку задачи, то есть описание объектов, которые подлежат изучению их основных характеристик и факторов, характеризующих объекты, которые должны быть оценены в ходе мониторинга;
- Разделение объектов на классы и участки;
- Оценку временной изменчивости объектов (например, сезонной) и оценку возможности исключения фактора сезонных изменений;
- Выбор необходимой разрешающей способности изображения для исследования объекта и отдельных его частей;
- Выбор типовых участков для заданного класса объектов;
- Оценку эффективной спектральной области для изучения объектов и выбор количества спектральных каналов;
- Оценку периода изменений свойств объектов и выбор необходимой периодичности съемки;
- Выбор объектов - эталонов на местности и эталонов на снимках;
- Выбор системы базовых эталонов;
- Исследования структурных свойств типовых участков местности и выделить ключевые объекты участка;
- Разработка определенных методик дешифрирования для каждого типа участков.
Кроме того, требуется разработать критерии оценки эффективности алгоритмов, методик и технологий мониторинга. Причем требуется оценка, как выполнения отдельных этапов процессов, так и комплексная оценка результатов мониторинга с учетом значимости факторов мониторинга.
На рис. 2 представлена общая схема проведения экспериментальных работ.
Рис. 2
Для проведения экспериментов необходимо иметь соответствующий набор исходных данных, который обычно включает:
- Картографические материалы (топографические и тематические карты);
- Результаты полевого дешифрирования снимков;
- Банки спектральных данных об объектах;
- Снимки-эталоны (космические и аэроснимки);
- «Архивные» аэрофотоснимки участка в различные периоды времени.
Дешифрирование многозональных изображений выполняется с использованием специализированных программных комплексов, таких как
БКОЛЗ, БКУ1 и др., которые позволяют выполнять дешифрирования снимков, как в интерактивном, так и в автоматическом режиме.
В этих комплексах имеется набор процедур, реализующих основные алгоритмы распознавания образов по многоспектральным изображениям, как на основе кластерного анализа, так и с использованием обучающих процедур и различных разделяющих функций, базирующихся на статистическом подходе. Таким образом, существующие программные комплексы представляет собой набор «инструментов», из которых нужно сконструировать технологическую цепочку для дешифрирования конкретных объектов.
При разработке методики дешифрирования определенного типа объектов требуется:
- Выбрать дешифровочные признаки, характеризующие объект;
- Выполнить нормализацию изображений (учет атмосферы, условий съемки - время съемки, сезон съемки и т.д.);
- Выбрать методику распознавания;
- Выбрать критерии принадлежности объекта к заданному классу;
- Выбрать средства и варианты визуализации результатов дешифрирования;
- Отработать последовательность выполнения операции дешифрирования;
- Выполнить оценку точности распознавания объектов;
- Создать математическую модель изменения состояния территории или объектов.
При мониторинге объектов задача распознавания объектов видоизменяется, так как слежение за состоянием объекта выполняется постоянно и имеется информация о предыстории исследуемого участка.
На основе анализа методик выполнения мониторинга зарубежных и отечественных авторов, а также на основе собственного опята в результате работ выполняемых на кафедре определена общая схема для решения задачи мониторинга.
Этап 1. Классификация типов ландшафтов для участка мониторинга различных масштабных уровней.
Этап 2. Выделение структурных признаков каждого типа ландшафта и формирования базы данных структурных признаков.
Этап 3. Исследования возможности применений специальных индексов для выявления определенного класса объектов (конструирование новых признаков).
Этап 4. Нормирование изображений. Исследование различных вариантов нормирования. Выбор базовых объектов для нормирования.
Этап 5. Построение серий разновременных снимков и анализ результатов их классификации; введение условий сезонного состояния объектов.
Этап 6. Исследование полной схемы комплексного многоуровнего анализа. Выделения уровней классификации. Технология «переклассификации» элементов изображений.
Этап 7. Интерактивное уточнение базы образов объектов и улучшения статистических признаков объектов и структурных признаков.
Этап 8. Оценка точности классификации.
Этап 9. Формирование математической модели развития процесса. Прогноз и оценка точности прогноза.
Рис. 3. Технологическая схема мониторинга
В последнее время на кафедре фотограмметрии и дистанционного зондирования было выполнено несколько научных проектов связанных с дешифрированием космических снимков. При этом выполнены исследования структурных свойств местности на основе использования:
- Метода главных компонент и получаемых при этом характеристик как дешифровочных признаков;
- Выбора эффективных базисных векторов для представления изображений, wavelet анализ снимков;
- Исследование методов нормирования изображений и оценки устойчивости признаков различных типовых участков территории;
- Изучение метрических свойств совмещенных изображений различного разрешения.
© А.П. Гук, Л.Г. Евстратова, 2008
