CC BY
127
УДК 528.88
Н.А. Брыксина
ЮНИИ ИТ, Ханты-Мансийск
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПЛОЩАДЕЙ ОЗЕР НА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СНИМКАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЛЬТРАЦИИ
Проведено исследование эффективности методов фильтрации для снижения влияния спекл-шума на точность определения площадей озер на радиолокационных снимках. Определен наилучший метод фильтрации радиолокационных изображений, позволяющий проводить дистанционные измерения площадей озер с погрешностью, не превышающей нескольких процентов.
N.A. Bryksina
Ugra Research Institute of Information Technologies (URIIT)
151 Mira Str., Khanty-Mansyisk, 628011, Russia Federation
INCREASE OF ACCURACY OF LAKES AREAS DETERMINATION ON RADAR IMAGES USING FILTRATION
Study of filtration methods efficiency for decreasing impact of the speckle-noise on accuracy of measuring lakes areas on radar images. It is found the best method of radar images filtration, allowing spending measurements of the lakes areas with error margin, not exceeding few percents.
В настоящее время в связи с глобальным потеплением климата большой интерес вызывает исследование динамики площадей термокарстовых озер, как индикатора изменения состояния вечной мерзлоты, на основе использования данных дистанционного зондирования и ГИС-технологий. Результаты этих исследований, опубликованные в российских [2, 3, 4] и зарубежных работах [5, 6, 7], основаны, прежде всего, на использовании многолетних оптических космических снимков. В условиях повышенной облачности на территории Западной Сибири проведение даже многолетнего мониторинга динамики площадей термокарстовых озер осложняется вследствие крайне малого числа безоблачных оптических снимков на этих территориях. В этом случае перспективно использовать радиолокационные снимки, не зависящие от условий освещения и пасмурной погоды [1]. Основным недостатком при использовании радиолокационных снимков для исследования изменений площадей термокарстовых озер является спекл-шум, присутствующий на радиолокационных снимках. При определении количественных характеристик динамики площадей озер спекл-шум оказывает существенное влияние на
точность измерения площадей озер. Для снижения влияния спекл-шума на точность измерения площадей озер на радиолокационных снимках обычно используют фильтрацию изображений. Применительно к нашей задаче необходимо выбрать наилучший метод фильтрации радиолокационных изображений с целью повышения точности измерения площадей озер на радиолокационных снимках.
В связи с этим целью настоящей работы является исследование эффективности методов фильтрации для снижения влияния спекл-шума на точность измерения площадей озер на радиолокационных снимках.
На рис. 1 представлена технологическая схема обработки радиолокационных снимков ЕЯБ-2 с применением методов фильтрации.
Рис. 1. Схема последовательности этапов обработки снимков ERS-2
Как показано на схеме (рис. 1), этап работы «Оценка точности измерений площадей озер» выполняется путем сравнения результатов измерений площадей озер на отфильтрованных радарных снимках с измерениями площадей озер на снимке Quick Bird, рассматриваемом в данном случае в качестве эталонного в связи с его высокой разрешающей способностью менее 1 м.
Исследование проводилось на территории площадью около 60000 км2 с использованием радиолокационного космического снимка ERS-2 (12.07.2006 г) и снимка Quick Bird (15.08.2006 г.). Размер используемой сцены на радиолокационном снимке ERS-2 составил 1347x2866 пикселей. Исследовались следующие методы фильтрации, реализованные в программном обеспечении
ENVI 4.4: Lee, Frost, Gamma, Local Sigma, Median. Размеры «скользящего окна» варьировались от 3х3, 5х5, 7х7 до 9х9 пикселей. Таким образом, для каждого метода фильтрации было получено по четыре отфильтрованных снимка. Общее количество отфильтрованных изображений по всем методам фильтрации составило 20. Для получения относительной величины погрешности на каждом отфильтрованном изображении проводились измерения площадей 149 озер.
Измерения площадей озер на отфильтрованных снимках ERS-2 проводились ручным способом с использованием инструментов для оцифровки границ озер в программном обеспечении ENVI 4.4. Для каждого выбранного озера производилось оконтуривание границ водной поверхности. По созданному контуру автоматически определялась площадь озера, значение которого заносилось в таблицу Excel. По результатам измерений площадей озер для всех отфильтрованных изображений были рассчитаны их суммарные площади и абсолютные и относительные погрешности измерения суммарной площади озер. Относительная погрешность измерения суммарной площади озер определялась по формуле:
(i)
QB
где as* = |*$£д5_2 - Sq - разность суммарных величин измерений площадей
озер на отфильтрованных снимках ERS-2 и на снимке Quick Bird.
В табл. 1 для каждого отфильтрованного изображения приведена относительная погрешность измерения суммарной площади 149 озер в зависимости от размера скользящего окна.
Таблица 1. Относительное изменение суммарной площади озер в зависимости
от размера скользящего окна
Фильтры Размер скользящего окна
3х3 5х5 7х7 9х9
Lee 1,8 % 2,8 % 3,3 % 2,4 %
Frost 0,8 % 1,6 % 5,3 % 7,5 %
Gamma 0,1 % 1,8 % 4,8 % 8,6 %
Local Sigma 2,4 % 3,1 % 3,2 % 3,1 %
Median 0,6 % 1,1 % 2,1 % 3,5 %
На основе данных таблицы был построен график зависимости относительной погрешности измерения суммарной площади озер от размера скользящего окна, приведенный на рис. 2. Из графика на рис. 2 видно, что относительная погрешность измерения площадей озер на отфильтрованных снимках методами Frost, Gamma и Median при минимальных размерах скользящего окна 3x3 пикселя не превышает 1 %, что позволяет использовать указанные методы фильтрации для измерения площадей озер на радиолокационных снимках.
Так, относительная величина погрешности измерения суммарной площади озер на отфильтрованных снимках методами Frost составила 0,9 %, Gamma - 0,2 % и Median - 0,7 %. При увеличении размера окна для указанных методов фильтрации точность измерения суммарной площади озер снижается, что обусловлено «размытием» границ озер с увеличением размеров окна.
~5 ,%
9% -8% -7% -6% -5% -4% -3% -2% 0 1% [5 0% Í 3
Рис. 2. Относительная погрешность измерения суммарной площади термокарстовых озер в зависимости от размера скользящего окна
С использованием эталонного снимка Quick Bird проведен детальный анализ изменения площадей озер на отфильтрованных изображениях Frost, Gamma и Median при минимальном размере окна 3x3 пикселя. Относительная погрешность измерения площади озера определялась по формуле (1).
На основании проведенного исследования точности измерения площадей озер на отфильтрованных снимках при минимальных размерах скользящего окна 3x3 пикселя было установлено, что наилучшую точность измерения площадей озер обеспечивает метод фильтрации Median.
Проведено сравнение точности измерений площадей озер на отфильтрованном снимке ERS-2 (методом Median) и на снимке ERS-2 без фильтрации. Результаты определения точности измерения площадей озер приведены в табл. 2.
Таблица 2. Среднее значение погрешности измерения площадей озер
S , га S,%
ERS-2 (без фильтрации) ERS-2 (после фильтрации)
1 11 7,2
2 8,8 5,3
5 6,2 3,8
10 4,8 3,0
50 3,0 1,8
♦— Lee
»■■■ Frost
А Gamma
♦■■■ L. Sigma
О- Median
□.
5 7 9
размер скользящего окна
Так, для озер с площадью 10 га точность измерения на отфильтрованном снимке ERS-2 составляет 3,0 %, по сравнению с 4,8 % для снимка без фильтрации (табл. 2).
Следовательно, для увеличения точности измерения площадей озер на радиолокационных снимках необходимо проводить фильтрацию спекл-шума методом Median с минимальным размером скользящего окна 3x3, при котором достигается наиболее высокая точность измерения площадей озер на отфильтрованном радиолокационном изображении.
Работа выполнена при поддержке гранта по Программе CAT-1 Европейского космического агентства (проект ID-5762 «Cryogenic processes monitoring in Russian permafrost territories using radar data») и по Государственному контракту № 14.740.11.0409 (по заказу Минобрнауки РФ).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Брыксина, Н.А. Анализ сезонных изменений площадей термокарстовых озер в зоне вечной мерзлоты Западной Сибири с использованием снимков ERS-2 [Текст] / Н.А. Брыксина, Ю.М. Полищук // Исследование Земли из космоса. -2009. - № 2. - С. 1-4.
2. Днепровская, В.П. Геоинформационный анализ геокриологических изменений в зоне многолетней мерзлоты Западной Сибири с использованием космических снимков [Текст] / В.П. Днепровская, Ю.М. Полищук // Геоинформатика. - 2008. - № 2. - С. 9 - 14.
3. Кравцова, В.И. Изучение динамики термокарстовых озер России [Текст] / В.И. Кравцова, А.Г Быстрова // Геоинформатика. - 2009. -№ 1. - С. 44-51.
4. Махатков, И.Д. Динамика озерных берегов в криолитозоне Западной Сибири на космических снимках [Текст] / И. Д. Махатков // Горн. информ.-аналит. бюл. - 2009. - Вып. 17: Кузбасс-2. - С. 221-224.
5. Fitzgerald, D. Permafrost and ponds. Remote sensing and GIS used to monitor Alaska wetlands at the landscape level / D. Fitzgerald, B.A. Riordan // Agroborealis.- 2003. - Vol. 35. - № 1. - P. 30-35.
6. Riordan, B. Shrinking ponds in subarctic Alaska based on 1950-2002 remotely sensed images / B. Riordan, D. Verbyla, A.D. McGuire // J. Geophys. Res. -2006. - Vol. 111. G04002, doi:10.1029/2005JG000150.
7. Smith, L.C. Disappearing Arctic Lakes / L.C. Smith, Y. Sheng, G.M. MacDonald, L.D. Hinzman // Science. - 2005. - V. 308. - No 3. - P. 14.
© Н.А. Брыксина, 2011
