Космические съемочные системы, основные направления их использования. Целевые космические программы.
К настоящему времени уже сложилась определенная система разработки и эксплуатации средств дистанционного зондирования, то есть определились основные направления использования космических снимков и требования к их характеристикам в каждом из этих направлений [12]. Основными такими характеристиками являются пространственное, радиометрическое, спектральное и временное разрешениевидеоданных.
Пространственное разрешение. Каждое цифровое изображение представляет собой матрицу определенного размера. Элемент этой матрицы – пиксель – отображает площадку на земной поверхности размером Dx´Dy м. Обычно эта площадка приближенно считается квадратной, и в качестве пространственного разрешения принимается линейный размер стороны такого квадрата. Пространственное разрешение определяет детальность сцены на земной поверхности и точность, с которой по данному изображению можно определить границы исследуемых объектов. При разном пространственном разрешении изобразительные характеристики изучаемых объектов земной поверхности также могут отличаться, поэтому для каждого типа задач требуется выбор подходящего пространственного разрешения.
Радиометрическое разрешение изображения определяется диапазоном возможных значений каждого пикселя. Чаще всего пиксель представляется одним байтом информации. То есть яркость в этом случае может принимать значения от 0 до 255. В новейших системах пиксель иногда представляется двумя и более байтами, что, естественно, повышает информативность данных. Ненулевой диапазон значений яркости называют динамическим диапазоном.
|
|
|
Спектральное разрешение является специфической (и очень важной) характеристикой именно многозональных съемочных систем. Это число, положение и ширина спектральных диапазонов съемки (каналов).
Почему мы отличаем объекты по цвету? Потому что в видимом диапазоне они отражают разное количество падающего на них излучения на разных длинах волн. Это имеет место и для всех остальных диапазонов энергетического спектра.
Зависимость отраженной солнечной энергии от длины волны обычно называют спектральной отражательной способностью объекта (английское reflectance) На рис.1 показана такая зависимость для основных типов объектов земной поверхности в диапазоне длин волн 0.45-0.9 мкм (450-900 нм). Значения функции выражены в коэффициентах отражения – отношении количества отраженного излучения к падающему на единицу площади. Серыми вертикальными полосами обозначены зоны интенсивного поглощения излучения водяными парами.
Для разновидностей объектов, приведенных на рис.1, спектральная отражательная способность может отличаться в деталях, однако общий характер зависимости для каждой из представленных групп сохраняется. По этим графикам нетрудно определить, в каких зонах спектра представленные группы объектов будут лучше всего различаться по яркости.
|
|
|
Из графика видно, что в видимом диапазоне вегетирующая растительность имеет максимум в зеленой зоне (»550 нм), а в красной (»670 нм) минимум. Это обусловлено особенностями поглощения солнечной энергии хлорофиллом. В целом отражательные свойства растительности в видимом диапазоне обусловлены пигментацией листвы, а в инфракрасной – структурой растительной клетки [4].
Почвы и асфальтовые покрытия имеют спектр отражения, монотонно возрастающий от коротковолнового диапазона к ИК. Высота и крутизна этого графика зависят от химического состава вещества и содержания влаги.
Минимум кривой спектральной отражательной способности воды приходится на ближнюю ИК зону, поэтому в этой зоне лучше всего дешифрируются границы водных объектов.
Яркость объекта на сером полутоновом (панхроматическом) изображении определяется интегральным коэффициентом отражения во всем видимом диапазоне. Отсюда нетрудно понять, какие преимущества имеет многозональная съемка даже для визуального тематического дешифрирования. При наличии трех спектральных зон (каналов) мы можем с помощью RGB-синтеза получить очень информативное «псевдоцветное» изображение, а при большем количестве зон – самые разнообразные цветовые комбинации, отражающие те или иные особенности дешифрируемых объектов. Еще более эффективный результат можно получить в этом случае с использованием автоматических методов обработки.
|
|
|
Временное разрешение – периодичность получения информации. Для разных типов задач существуют разные требования к частоте обновления данных. Так для обнаружения и контроля быстропротекающих процессов требуется высокая частота обновления, а для ландшафтного картографирования периодичность поступления информации практически не имеет значения.
В соответствии с введенными выше характеристиками космических изображений рассмотрим некоторые типы спутниковых съемочных систем, ориентированные на решение определенных задач. В настоящее время эти системы разрабатываются и запускаются в рамках целевых программ космических исследований Земли и околоземного пространства [12].
|
|
|
Физика атмосферы, метеорология и климатология – первые направления, где космические изображения стали систематически применяться для исследования характера атмосферной циркуляции по ее проявлению в структуре облачного покрова. Решение таких задач выполняется по изображениям с наиболее низким пространственным разрешением (5-10 км). Наблюдения за суточной динамикой облачности, обеспечивающие глобальный прогноз погоды, осуществляются с метеорологических спутников Meteosat, Goes с периодичностью 1 час.
Панхроматические и мультиспектральные изображения с пространственным разрешением от 800 м до 1.2 км, с периодичностью приема 1 сутки, обеспечивают решение региональных метеорологических задач, определение температуры и биопродуктивности океана, наблюдения за циркуляцией океанических вод, наблюдения за загрязнением поверхности океана, изучение динамики морских льдов и снежного покрова равнин. При тематическом картографировании космические фотоснимки с таким разрешением используются для ландшафтно-геоботанического районирования территорий. Получение изображений обеспечивается аппаратурой, установленной на спутниках «Метеор», «Метеор-Природа»(МСУ-М), «Океан» (МСУ-М), NOAA(AVHRR), Terra(MODIS), Nimbus(CZCS), Spot-4, Spot-5 (Vegetation). Среди перечисленных типов аппаратуры следует особо отметить гиперспектральную систему MODIS. Наличие нескольких тепловых спектральных диапазонов и короткий период обновления информации позволяет использовать эти данные для обнаружения и мониторинга лесных пожаров, в частности, на территории РФ. По данным с аппаратуры MODIS выполняются также оценки общей биомассы суши (построение карт вегетационного индекса) в исследованиях глобального углеродного цикла.
Многозональные изображения с пространственным разрешением 100-200 м и периодичностью приема 1 неделя применяются для решения задач гидрологического прогнозирования (динамика снежного покрова в горах, ледовый покров внутренних водоемов), некоторых экологических задач (загрязнение снега вокруг городов, оценка состояния пастбищ), для природно-ландшафтного районирования и составления мелкомасштабных ландшафтно-экологических карт. Соответствующая аппаратура установлена на спутниках «Метеор-Природа» (МСУ-С), спутниках серии «Ресурс» (МСУ-СК), IRS(WIFS).
Для тематического картографирования суши и решения ресурсно-экологических задач наибольший интерес представляют многозональные изображения высокого разрешения (1-100 м). Именно этот тип данных ДЗ преобладает в последнее десятилетие и будет использоваться в перспективе.
Основными поставщиками такой информации являются организации и компании, которые либо непосредственно являются владельцами соответствующих космических аппаратов, либо имеют эксклюзивное право на прием распространение определенных типов данных ДЗ. Среди них «ветеранами» космических исследований являются федеральное космическое агенство NASA (США), компания SpotImage (Франция), Российское федеральное космическое агенство (Роскосмос). В последние годы в исследования Земли из космоса активно включился Департамент космических исследований Индии, а также Япония (космическое агенство JAXA) и, при поддержке компании SpotImage, Тайвань и Южная Корея. Собственный спутник с аппаратурой ДЗ был запущен в августе 2011 года Украиной («Сич-2»).
Практически все спутники – носители аппаратуры ДЗ - выводятся на солнечно-синхронную орбиту, обеспечивающую стабильные геометрические условия освещенности снимаемой территории.
Типичный набор данных с аппаратуры ДЗ, установленных на ресурсных спутниках, включает
- мультиспектральные изображения в трех и более каналах видимого и инфракрасного диапазонов;
- панхроматические изображения в видимом диапазоне (иногда захватывающем частично ближний ИК).
Панхроматические изображения имеют обычно более высокое пространственное разрешение, чем мультиспектральные. Это обусловлено тем, что панхроматическая аппаратура регистрирует значительно большее количество излучения, чем мультиспектральная в каждом отдельном канале, что позволяет обеспечить более высокое отношение сигнал/шум и, следовательно, более высокую детальность изображения.
С использованием панхроматического изображения, полученного синхронно с мультиспектральным, в пакетах тематической обработки данных ДЗ можно повысить пространственное разрешение мультиспектрального изображения. Эта процедура будет рассмотрена в соответствующем разделе.
В видимом диапазоне спектра наиболее часто используются каналы в следующих диапазонах (с точностью до второго знака после запятой): 0.5-0.6 мкм, 0.6-0.7 мкм, 0.8-0.9 мкм. В этих диапазонах выполняется съемка со спутников Spot-4, Spot-5 (аппаратура MS), американского спутника TERRA (аппаратура ASTER), индийских спутников IRS (аппаратура LISS-3, LISS-4, AWiFS). Из архивных данных (с отработавших спутников) аналогичные каналы имеет аппаратура МСУ-Э («Ресурс-0»), и MS (Spot-2). Аналогичная аппаратура установлена на отечественных спутниках «Метеор-М» №1 и «Монитор-Э», однако последняя уступает вышеперечисленным по пространственному разрешению и радиометрическому качеству изображений.
Кроме трех указанных выше диапазонов, аппаратура на спутниках Spot-4, Spot-5, IRS имеет четвертый канал в ИК-диапазоне 1.55-1.7 мкм.
Аппаратура ASTER имеет также 6 каналов в средневолновом ИК-диапазоне (SWIR) и 5 каналов в тепловом диапазоне (TIR).
Пространственное разрешение на пиксель перечисленных типов мультиспектральной аппаратуры составляет:
- AWiFS (IRS-P6), МСУ-Э, «Метеор-М» №1, «Монитор-Э», - 50-70м;
- Liss-3 (IRS-P6) – 23.5 м;
- MS (Spot-4,Spot-5) – 20 м;
- ASTER – 15 м;
- LISS-4 (IRS-P6) – 6 м.
Пространственное разрешение аппаратуры ASTER в диапазонах SWIR и TIR составляет 30 и 90 м на пиксель соответственно.
Панхроматический канал на Spot-4 имеет разрешение 10 м на пиксель, на Spot-5 – 5-2.5 м на пиксель.
Мультиспектральная аппаратура, установленная на отечественном спутнике «Ресурс-ДК», осуществляла съемку в диапазонах 0.5-0.6, 0.6-0.7, 0.7-0.8 мкм. Пространственное разрешение изображений 2-4 м на пиксель. К сожалению, аппаратура закончила свою работу и данные с нее можно получить только из архивов. Функционирующий панхроматический канал имеет разрешение около 1 м на пиксель.
Наиболее популярна, благодаря широкой полосе охвата (188 км), аппаратура ETM+, установленная на спутнике Landsat-7 (NASA), имеет каналы: 0.45-0.52 мкм, 0.53-0.61 мкм, 0.63-0.69 мкм, 0.77-0.88 мкм, 1.55-1.75 мкм, 2.09-2.35 мкм, 10.4-12.5 мкм. Пространственное разрешение аппаратуры – 30 м на пиксель (в диапазоне 10.4-12.5 мкм – 60 м). Панхроматический канал имеет разрешение 15м на пиксель.
Перечисленные типы аппаратуры имеют временное разрешение (периодичность съемки) от месяца до 5 дней. Многие типы аппаратуры (за исключением IRS-P6 и Landsat-7) позволяют получать стереопары для построения цифровых моделей рельефа.
Поставщиками наиболее современных, высококачественных материалов ДЗ в настоящее время являются американские частные компании DigitalGlobe, OrbImage, GeoEye.
Аппаратура, установленная на спутнике QUICKBIRD (DigitalGlobe) имеет каналы 0.45-0.52 мкм, 0.52-0.6 мкм, 0.63-0.69 мкм, 0.76-0.9 мкм с пространственным разрешением 2.44 м на пиксель. Панхроматический канал имеет пространственное разрешение 61 см на пиксель. Благодаря возможности съемки с отклонением от надира в 45° аппаратура имеет достаточно широкую для такого пространственного разрешения полосу охвата (16.5 км). Аналогичная по спектральному разрешению аппаратура, установленная на спутнике OrbView-3 (OrbImage), имеет пространственное разрешение на пиксель 4м и 1 м соответственно, но меньшую полосу охвата (8 км). Аппаратура, установленная на спутнике IKONOS (GeoEye), имеет аналогичные OrbView-3 каналы и пространственное разрешение, но несколько большую полосу охвата (11 км).
Мультиспектральная аппаратура установленная на спутнике WordView-2 (DigitalGlobe), имеет каналы (мкм): 0,40–0,45 (фиолетовый - coastal); 0,45–0,51(синий); 0,51–0,58 (зеленый): 0,585–0,625 (желтый); 0,63–0,69 (красный); 0,63–0,69 (крайний красный - red-edge); 0,77–0,895 (ближний ИК-1); 0,86–1,04(ближний ИК-2). Пространственное разрешение аппаратуры 1.84 м на пиксель. Пространственное разрешение панхроматического канала – 46 см на пиксель. Ширина полосы охвата 16.4 км.
Все эти спутники позволяют получать стереопары с одного витка, что обеспечивает возможность построения высокоточных цифровых моделей рельефа.
Контрольные вопросы.
1. Перечислите основные характеристики современных космических видеоданных.
2. Что называется динамическим диапазоном изображения?
3. По графикам с рис.1 определите, в каких диапазонах длин волн лучше всего дешифрировать: 1) водные объекты; 2) почвы; 3) растительность.
4. Какие диапазоны длин волн наиболее часто используются при мультиспектральной съемке и почему?
5. Почему пространственное разрешение у панхроматических снимков обычно выше, чем у мультиспектральных?
6. Почему большая часть космических носителей аппаратуры ДЗ имеет солнечно-синхронную орбиту?
7. Для решения каких задач применяются снимки с пространственным разрешением 1) 800-1.2 км; 2) 100-200 м?
8. Каково наилучшее пространственное разрешение современных космических съемочных систем общего назначения 1) при мультиспектральной съемке; 2) при панхроматической съемке?
Общая характеристика современных программно-инструментальных средств тематической обработки аэрокосмических изображений. Представление цифровых изображений в пакетах тематической обработки.
При тематическом картографировании обычно используются не только снимки, но и целый набор сопутствующих данных. Это могут быть карты, бумажные или электронные, справочные экономико-географические и природно-климатические данные, а также пространственные измерения, полученные другими способами, например, цифровая модель рельефа (ЦМР), данные СВЧ-влагомера и т.п. Часть этих данных тоже может быть представлена в растровом виде. Кроме того, можно использовать данные предыдущих наблюдений, обработанные или не обработанные, а также изображения с разных типов аппаратуры.
В современных геоинформационных системах существует два основных способа представления пространственных данных: растровый и векторный. Цифровое изображение земной поверхности – это растровый тип данных. Поэтому пакеты тематической обработки аэрокосмических изображений иногда относят к ГИС растрового типа, поскольку все основные функции пакетов ориентированы на обработку именно этого типа данных. Векторный тип данных также используется, но выполняет вспомогательную функцию.
Современные профессиональные программные продукты обработки данных дистанционного зондирования включают весь необходимый набор процедур для перехода от исходного изображения к тематической карте. Практически все такие пакеты содержат основные функции современных ГИС: средства работы со слоями, пространственные операции, комплексный анализ информации различных типов. Среди профессиональных пакетов наиболее известны на мировом рынке ER Mapper (Австралия), ERDAS Imagine (США), EASY/PAGE (PCI) (Канада), ILVIS(Нидерланды), TNTmips(США), ENVI(США).
У отечественных пользователей наиболее популярны пакеты ERDAS Imagine и относительно новый на рынке программных продуктов пакет ENVI. Используются также легкие настольные системы, в основном для решения небольших исследовательских задач – IDRISI (США), EPPLE7(США), GRASS(США), а также небольшой пакет MultiSpec (США), бесплатно распространяемый в Интернете.
Обязательные компоненты пакетов.
1. Географическая привязка и трансформирование изображений для приведения к заданной картографической проекции и системе координат.
2. Создание цветных композиционных изображений, яркостные преобразования, пространственно-частотная фильтрация.
3. Выделений областей интереса с помощью векторной графики, наложение масок для последующей обработки.
4. Создание мозаик изображений.
5. Классификация по спектральным яркостным признакам различными методами, средства анализа и редактирования результата.
6. Элементы пространственного анализа - сегментация, сглаживание, фильтрация областей по заданным характеристикам.
7. Элементы ГИС-анализа - послойное представление, возможности оверлейных операций со слоями, преобразования типов пространственных данных, в том числе векторно-растровое и растрово-векторное преобразование.
Наиболее развитые пакеты, в том числе ERDAS Imagine, включают средства построения цифровых трехмерных моделей, средства мультимедийной графики, вплоть до создания динамической модели земной поверхности и ее просмотра «с высоты птичьего полета».
Хорошие коммерческие пакеты обязательно включают большое количество конверторов данных в наиболее распространенные форматы.
Основные отличия. Интерфейс пользователя, в частности, способы представления многозональных изображений, возможности растрового и векторного графических редакторов; способы и средства выделения областей интереса; допустимое количество растровых и векторных слоев, средства для выполнения оверлейных операций над ними; количество и способы реализации алгоритмов классификации; наличие и возможности процедур пространственного анализа.
В некоторых из пакетов имеются собственные оригинальные процедуры тематического анализа и классификации. Последние версии пакетов ERDAS Imagine и ENVI позволяют также выполнять анализ и тематическую обработку гиперспектральных изображений. Наиболее широко представлены эти функции в последних версиях пакета ENVI. В частности, в пакете предлагается несколько способов атмосферной коррекции, в том числе с использованием распространенного пакета MODTRAN, моделирующего процесс переноса излучения в атмосфере.
Возможности разработки и подключения собственных приложений, написанных на языках высокого уровня, имеются практически во всех профессиональных пакетах, однако способы их подключения и использования не одинаково удобны и эффективны.
Здесь мы будем ориентироваться на пакет ERDAS Imagine. Главным достоинством этого пакета является подробное руководство пользователя, включающее описание реализованных в пакете методов и алгоритмов, а также их сравнительный анализ. Это очень удобно при освоении самой методологии и отработке технологий автоматизированной тематической обработки. С этой точки зрения интерфейс пакета также наиболее удобен. Пакет ENVI больше ориентирован на создание эффективных производственных технологий и предполагает наличие у пользователя значительного объема знаний и опыта в области обработки и анализа изображений.
Способы представления цифровых изображений. Растровые данные в пакетах тематической обработки, в принципе, могут быть представлены в любом из наиболее распространенных форматов, использующихся в пакетах компьютерной обработки изображений общего назначения. Практически все современные пакеты обработки аэрокосмических изображений воспринимают форматы BMP, JPEG, TIFF, PCX и некоторые другие, в зависимости от разработчика и версии программного продукта. Пакет ENVI, вышедший на рынок программных продуктов одним их последних, воспринимает без конвертирования большую часть форматов «старших» пакетов. Однако при использовании нового, неизвестного формата программа требует от пользователя описания этого формата в виде заголовка с расширением .hdr. Во всех остальных случаях заголовок создается автоматически.
Пакет ERDAS Imagine имеет собственный внутренний формат представления изображений. Тем не менее, окно редактора изображений (Viewer) в последних версиях воспринимает все наиболее распространенные форматы, но возможности выполнения каких-либо операций в этом случае ограничены. Для выполнения полноценной тематической обработки изображение необходимо импортировать во внутренний формат пакета. Можно импортировать и специальные форматы, при условии, что пользователю полностью известна их внутренняя структура. В этом случае в качестве входного используется тип Generic Binary и пользователь сам определяет в диалоговом окне все характеристики своего формата, как и в пакете ENVI.
Основными способами представления данных в многозональных изображениях являются:
BSQ (Band Sequential) – каналы записываются в виде последовательности отдельных изображений;
BIL (Band Interleaved by Line) – каждая строка изображения записывается в виде последовательности строк по всем каналам;
BIP (Band Interleaved by Pixel) – каждый пиксель изображения записывается в виде последовательности пикселей по всем каналам.
В большинстве пакетов обработки для каждого типа пространственных данных (векторных и растровых) существует свой способ их представления. В ERDAS Imagine существует 3 типа растровых слоев (2 основных + 1 служебный) и 2 типа векторных слоев (1 основной + 1 служебный).
Под основными подразумеваются слои, которые представляют собой исходные данные и результаты обработки (конечные или промежуточные). Основные растровые слои имеют расширение .img; они могут быть конвертированы в другие форматы, а также читаются некоторыми другими пакетами, в частности, геоинформационными продуктами линейки ArcGIS и настольным пакетом ArcView предыдущего поколения продуктов ESRI при подключении соответствующего модуля расширения.
Слои растрового формата .img бывают двух типов: непрерывные (continuous) и тематические (thematic).
Непрерывные слои представляют собой числа - результаты измерений или расчетов. То есть каждому участку земной поверхности, отображаемому определенным пикселем, сопоставляется некоторая численная характеристика. Если слой представляет собой снимок, полученный в какой-либо зоне энергетического спектра, то численная характеристика – это нормированная к определенной шкале яркость объекта в данной зоне спектра.
Численные значения в непрерывных слоях могут быть различных форматов: двоичные, целые, с плавающей точкой.
Тематические слои представляют собой растровые тематические карты, где значение каждого пикселя – это идентификатор определенной категории земной поверхности, то есть целое число. Например: 1-вода, 2-лес, 3-травянистая растительность и т.п. Расшифровка идентификаторов может быть описана в таблице атрибутов тематического слоя.
В соответствии с особенностями организации этих двух типов изображений, существуют операции, которые можно выполнять только над непрерывными и только над тематическими слоями.
В качестве основного векторного формата в ERDAS Imagine используется формат покрытий ГИС-пакета ARC/INFO (разработка компании ESRI). В последних версиях допускается непосредственное использование (без предварительного импорта) некоторых других форматов. Как уже говорилось, возможности выполнения операций над векторными слоями в ERDAS Imagine ограничены; эти слои выполняют в основном вспомогательные функции. Например, они могут быть использованы при оверлейном ГИС-анализе или картографической привязке изображений.
Под служебными слоями подразумеваются слои, которые создаются в процессе анализа изображений и имеют собственные внутренние форматы. Их можно сохранять для дальнейшей работы в пакете, но не все из них могут быть конвертированы в другие форматы. К ним относится слой AOI – векторная графика для описания областей интереса (масок или эталонов тематических классов), а также растровые «сигнальные» или «масочные» слои, которые используются в процедурах анализа мультиспектральных данных [1].
Контрольные вопросы.
1. Перечислите основные функции современных пакетов тематической обработки аэрокосмических изображений.
2. Опишите три основных способа представления мультиспектральных изображений.
3. Что подразумевается в ERDAS Imagine под непрерывными и тематическими слоями?
4. Можно ли использовать в пакетах ERDAS Imagine и ENVI неизвестные форматы изображений и как это можно реализовать?
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 1601; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!