Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Шестнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XVI.A.298

К вопросу точности обработки материалов дистанционного зондирования Земли при мониторинге территорий

Евстратова ЕЛГ (1)
(1) Государственный университет по землеустройству, Москва, Россия
В системах дистанционного мониторинга земель различных категорий многоспектральные космические снимки являются достоверным источником информации о произошедших изменениях. В докладе обсуждаются некоторые этапы технологии обработки разновременных многоспектральных снимков, приведение их к единой проекции, масштабу (процесс совмещения разновременных изображений), это необходимо для локализации произошедших изменений и определения границ, площадей и другой семантической информации об объектах наблюдения (процесс дешифрирования снимков). В зависимости от пространственного разрешения и яркостной структуры изображений, получаемых различными съемочными системами, эти процессы отличаются. Процесс совмещения разновременных многоспектральных изображений, т.е. трансформирование снимков, важен, достаточно изучен и автоматизирован. Кажущаяся простота выполнения данного процесса с применением современных программных обеспечений может привести к ошибочным результатам как в метрическом (пространственное положение элементов объекта), так и в качественном плане (анализ изменений – достоверность дешифрирования).
Таким образом, решая конкретные задачи мониторинга с применением разновременных многоспектральных снимков важен не только выбор типа многоспектральных снимков; соответствующей технологии обработки их, но и оценка точности и надежности на каждом этапе технологии обработки изображений.
В докладе отмечается, что на точность совмещения разновременных снимков оказывает влияние большое количество факторов. Некоторые факторы учитываются на этапе предварительной обработки (оператором-поставщиком или специалистом). В настоящем докладе приведен анализ, как на точность совмещения разновременных многоспектральных снимков влияет используемая математическая модель обработки измерений, а также возможность использования дополнительных данных – количество и расположение опорных точек. Отмечается, что увеличение количества опорных точек не всегда приводит к повышению точности совмещения, это обусловлено сложностью поиска и идентификации точек на разновременных изображениях разных каналов. Так же на точность совмещения влияет ошибка наблюдателя, одни и те же точки (объекты), измеренные на разновременных снимках, будут различны с точки зрения визирования и точности измерения. В настоящее время работы по дистанционному мониторингу постоянно повторяются, поэтому необходимо выбирать такие опорные точки, чтобы была возможность их идентифицировать при долговременном мониторинге.
Трансформирование разновременных изображений выполняется для снимков, у которых смещение точек за рельеф не превышает допустимых значений (например, для снимков с изображением равнинной малообжитой местности). При обработке космических изображений, полученных при больших отклонениях оптической оси, возникают большие смещения точек вследствие влияния рельефа, следовательно, необходимо выполнять не простое совмещение снимков, а ортотрансформирование, и для этого требуется использовать цифровую модель рельефа. В докладе отмечаются особенности яркостных преобразований изображений при совмещение снимков, которые являются неотъемлемым при выполнении данного процесса, что несомненно в дальнейшем влияет на качество и точность распознавания (дешифрирования) объектов на снимках.
В настоящем докладе кратко представлены особенности применения алгоритмов дешифрирования и выявления изменений по многоспектральным космических снимкам высокого разрешения. Приводятся результаты экспериментальных исследований, в которых показано, что алгоритмы автоматизированного дешифрирования, основанные на спектральных признаках, не дают высокой точности. Повысить достоверность распознавания позволили алгоритмы, основанные на применении структурных (площадных) признаков. Отмечается высокая достоверность распознавания по снимкам высокого разрешения, в основе которого лежит непараметрический статистический подход к дешифрированию многоспектральных снимков. Приведенные результаты исследований и разработок алгоритмов и методик дешифрирования выполнены по космическим снимкам высокого и среднего пространственного разрешения с изображением лесных массивов. Таким образом, показана необходимость разработки новых подходов
Только обеспечение комплексного подхода при обработке разновременных космических снимков позволит осуществлять безошибочный долговременный мониторинг территорий.

Ключевые слова: разновременные многоспектральные снимки, мониторинг, трансформирование снимков, идентификация точек, дешифрирование
Литература:
  1. Гук А.П., Евстратова Л.Г., Алтынцев М.А. Разработка методики определения изменений границы леса по разновременным разномасштабным аэрокосмическим снимкам // Геодезия и картография. 2015. № 12. С. 32-39.
  2. Гук А.П. Автоматизация дешифрирования снимков. Теоретические аспекты статистического распознавания образов // Известия Вузов Геодезия и аэрофотосъемка. 2015. №5. С. 166–170.
  3. Гук А.П., Евстратова Л.Г., Алтынцев М.А. Разработка методики определения изменений границы леса по разновременным разномасштабным аэрокосмическим снимкам // Геодезия и картография. – 2015. – № 12. – С. 32-39.
  4. Гук А.П., Евстратова Л.Г. Исследование критериев оценки эффективности статистических непараметрических методов для дешифрирования лесных массивов // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы V Междунар. науч. конф., Красноярск, 11–14 сентября 2018 г. / науч. ред. Е. А. Ваганов; отв. ред. Г. М. Цибульский. – Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2018. C. 12-15.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

31