Алгоритмы и программные средства подготовки гиперспектральных данных для тематической обработки

В настоящее время гиперспектральные данные активно используются для изучения объектов земной поверхности. В отделе аэрокосмических исследований института прикладных физических проблем им. А. Н. Севченко БГУ разрабатывается программный комплекс (ПК) для обработки гиперспектральных данных, получаемых со спутников.
ПК разработан на языке программирования С++ с использованием фреймворка Qt 5.6 и OpenGL для просмотра графической информации. Архитектура комплекса представляет собой систему динамически подключаемых плагинов. Каждый плагин представлен динамической библиотекой (dll), скомпилированной как QPlugin. Плагины можно разделить на три различных типа: чтения, просмотра и обработки данных.
ПК поддерживает работу c форматом данных, получаемых с гиперспектрометра AVIRIS, и с разработанным форматом, включающим минимум метаданных, необходимых для их обработки. Графически данные представляются в следующих видах: 3D – вид (данные отображаются в виде гиперкуба), 2D – вид (отображение пространственных снимках по каналам), 1D – вид (отображение спектральных кривых).
В ПК представлены следующие алгоритмы обработки гиперспектральных данных:
• Алгоритмы устранения шумов. В ПК имплементированы следующие методы: медианный фильтр в спектральных и пространственных областях, сглаживающий фильтр Савитского-Голая в спектральной области.
• RGB коррекция. Реализовано 3 метода получения цветного изображения: по стандартному профилю (CIE профиль), по заданному профилю (цветовой профиль задается в файле и может быть произвольным) и по любым трем спектральным каналам из гиперкуба.
• Контрастирование. В программном комплексе реализованы различные методы контрастирования в пространственных и спектральных областях путем преобразования гистограмм.
• Работа со спектральными библиотеками. ПК позволяет осуществлять сравнение спектральных кривых гиперкуба с библиотечными спектрами и наоборот, реализован метод поиска комбинации спектров. В программе осуществлено шесть различных методов сравнения спектральных кривых: по евклидову расстоянию, по спектральным углам, по спектральной корреляции, по спектральным расстояниям, а также методы спектральной информационной дивергенции и энтропийной меры близости.
• Атмосферная и радиометрическая коррекция. Реализованы две авторские методики атмосферной коррекции, одна из которых основана на аналитических формулах, а другая – на численном решении прямой задачи.
• Субпиксельный анализ. Имплементированы алгоритмы увеличения и уменьшения разрешения пространственного изображения с использованием информации о соседних пикселях.
• Выделение и работа с областями интереса. Области интереса выделяются произвольными полигонами. Для каждого полигона можно рассчитать средний спектр и дисперсию.
Представленный программный комплекс на текущий момент активно используется для просмотра и обработки данных, получаемых с гиперспектрометра AVIRIS. Программа имеет расширяемую архитектуру, что позволяет легко добавлять новые методы обработки гиперспектральных данных, удобный и простой рабочий интерфейс. В настоящее время разрабатываются различные методы классификации гиперспектральных данных, которые будут внедрены в ПК.
Работы, представленные в настоящем докладе, были выполнены при поддержке РАН и ФАНО (тема «Мониторинг», госрегистрация № 01.20.0.2.00164).