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)

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

XVII.A.365

Построение температурных карт городов с использованием временной последовательности спутниковых изображений Landsat 8

Мамаш E.A. (1), Пестунов И.А. (1), Чубаров Д.Л. (1)
(1) Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск, Россия
В настоящее время накоплены значительные объемы спутниковых данных низкого, среднего и высокого пространственного разрешения и созданы системы, позволяющие работать с распределенными архивами в режиме онлайн. Наиболее яркими примерами таких систем могут служить Google Earth Engine, ВЕГА-Science, разработанная в ИКИ РАН [1]. В ИВТ СО РАН накоплен архив спутниковых данных начиная с 2007 года, и существует уникальная информационная система доступа и обработки спутниковых данных, позволяющая извлекать и обрабатывать временные серии спутниковых данных [2-4].
При оценке параметров мониторинга окружающей среды, например, температуры подстилающей поверхности, переход от обработки отдельных сцен к временной серии изображений позволяет проследить не только временную динамику изменений, но и вычислить средние значения исследуемых параметров, что, в свою очередь, позволяет исключить из рассмотрения результаты, носящие случайный характер и выявить устойчивые аномалии.
Многолетние исследования подтвердили сильную корреляцию температурных данных MODIS LST, Landsat LST с наземными измерениями. В настоящее время эти данные активно используются при решении самых различных прикладных задач в том числе для исследования городских островов тепла, определения устойчивых тепловых аномалий, мониторинга изменений городской территории, связанных с застройкой новыми объектами. Так, на основе многовременных тепловых снимков, фиксирующих тепловые контрасты города в разные сезоны года, проведен ряд исследований городских островов тепла Москвы, Нижнего Новгорода, крупнейших городов Заполярья (Мурманск, Норильск, Воркута, Апатиты, Салехард, Новый Уренгой, Надым)[5-9]. В результате дешифрирования городской застройки по снимкам в видимом и инфракрасном диапазонах составлены карты крупнейших городов российского Заполярья, отражающие их городскую застройку и функциональные зоны. Карты иллюстрируют пространственную неоднородность теплового поля городов, приуроченную к их функциональным зонам и дополненную информацией о структуре городской застройки [10].
В работе [11] опробована методика выявления изменений городской среды города Красноярска по температуре поверхности земли на основе спутниковых данных инфракрасного диапазона.
Следует отметить, что в упомянутых выше работах картирование выполнено на основе отдельных снимков, а детектирование изменений — на основе пар снимков. Недостатком этого подхода является чувствительность метода к выбору снимков.
В данной работе предлагается подход, основанный на использовании серии данных, полученных с КА Landsat 8. Нами выполнена оценка распределения температуры земной поверхности (LST) для следующих городов: Новосибирск, Томск, Красноярск, Барнаул, Кемерово, Иркутск. Карты средних температур построены на основе композитных изображений за период 01.05.2018 – 30.10 2018 г., в целом обработано 218 снимков. Оценка коэффициента эмиссии, присутствующего в формуле для расчёта LST, проводилась на основе вегетационного индекса NDVI. При построении композитного изображения накладывались маски, исключающие облачность и тень от облаков. Полученные тепловые снимки были совмещены с картами городов. Анализ полученных изображений показал наличие тесной связи выявленных тепловых аномалий с типом городской застройки.

Ключевые слова: обработка спутниковых данных, температурная карта города, городские острова тепла, городская застройка
Литература:
  1. Прошин А.А., Лупян Е.А., Балашов И.В., Кашницкий А.В., Бурцев М.А. Создание унифицированной системы ведения архивов спутниковых данных, предназначенной для построения современных систем дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 9-27.
  2. Шокин Ю.И., Пестунов И.А., Смирнов В.В., Синявский Ю.Н., Скачкова А.П., Дубров И.С., Левин В.А., Алексанин А.И., Алексанина М.Г., Бабяк П.В., Громов А.В., Недолужко И.В. Распределенная информационная система сбора, хранения и обработки спутниковых данных для мониторинга территорий сибири и дальнего востока // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2008. Т. 1. № 4. С. 291-314.
  3. Шокин Ю.И., Добрецов Н.Н., Мамаш Е.А., Кихтенко В.А., Воронина П.В., Смирнов В.В., Чубаров Д.Л. Информационная система приема, обработки и доступа к спутниковым данным и ее применение для решения задач мониторинга окружающей среды // Вычислительные технологии. 2015. Т. 20. № 5. С. 157-174.
  4. Шокин Ю.И., Пестунов И.А., Чубаров Д.Л., Кихтенко В.А., Мамаш Е.А., Добрецов Н.Н., Воронина П.В., Синявский Ю.Н. Информационная система сбора, хранения и обработки спутниковых данных ИВТ СО РАН как инструмент для решения задач мониторинга природных и антропогенных объектов // Труды всероссийской конференции «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов», SDM-2019. 2019. С. 229–241.
  5. Baldina E. A., Grishchenko M. Y. Object oriented analysis of multi-temporal thermal infrared images // South-Eastern European Journal of Earth Observation and Geomatics. 2014. Vol. 3. No. 2S. P. 415–418.
  6. Varentsov M.I., Konstantinov P.I., Samsonov T.E., Repina I.A. Investigation of the urban heat island phenomenon during polar night based on experimental measurements and remote sensing of Norilsk city// Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2015. 11(4). P. 329–337.
  7. Грищенко М. Ю., Варенцов М. И., Михайлюкова П. Г. Анализ острова тепла Москвы с использованием космических снимков разного пространственного разрешения и результатов климатического моделирования // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: материалы VI Междунар. науч. конф., Красноярск, 10-13 сентября 2019 г. / науч. ред. Е.А. Ваганов; отв. ред. Г.М. Цибульский. СФУ. Красноярск, 2019. С. 217–219.
  8. Варенцов М. И., Самсонов Т. Е., Кислов А. В., Константинов П. И. Воспроизведение острова тепла Московской агломерации в рамках региональной климатической модели cosmo-clm // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2017. № 6. С. 25–37.
  9. Varentsov M. I., Grishchenko M. Y. , and Wouters H.. Simultaneous assessment of the summer urban heat island in moscow megacity based on in situ observations, thermal satellite images and mesoscale modeling // Geography, environment, sustainability. 2019.
  10. Ермилова Ю. В. Картографирование застройки крупнейших городов российского Заполярья по космическим снимкам разных спектральных диапазонов // Геодезия и картография. 2018. Т. 79. № 3. С. 23–34.
  11. Гостева А.А., Матузко А.К., Якубайлик О.Э. Поиск изменений температуры городской среды по спутниковым данным на примере города Красноярска// Труды всероссийской конференции «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов». SDM-2019, 2019. С. 387–392.

Презентация доклада

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

45