Десятая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2012 г.
X.A.243
Обработка и использование данных гиперспектральной съемки
Пономаренко М.Р.
СПбГУ
В ходе выполненной работы были получены гиперспектральные снимки MODIS/Aqua и MODIS/Terra. С помощью этих данных были изучены этапы обработки гиперспектральных изображений.
Предварительная обработка снимков MODIS осуществлялась в программном продукте IMAPP. Обработка включала следующие операции: распаковку данных, полученных напрямую со спутника, калибровку и геолокацию Тематическая обработка снимков была выполнена в программных продуктах ERDAS IMAGINE 2011 и SeaDAS. С помощью ERDAS IMAGINE 2011 по данным MODIS/Terra был рассчитан вегетационный индекс NDVI на европейскую часть России. Вычисленный индекс NDVI может быть использован как один из источников информации для дешифрирования объектов местности. Использование программы SeaDAS для обработки снимков MODIS/Aqua на акваторию Финского залива позволило восстановить следующие параметры: температуру поверхности воды, коэффициент диффузного ослабления (Kd), содержание хлорофилла «а». Коэффициент диффузного ослабления – это индикатор мутности водной толщи. По количеству хлорофилла «а» идентифицируют процесс цветения воды сине-зелёными водорослями. Регистрация температуры воды используется для исследования динамики океанических вод.
В работе также была выполнена обработка и анализ многоспектральных и панхроматических данных высокого разрешения со спутников WorldView-1 и WorldView-2. Целью обработки послужило исследование возможностей отслеживания изменений на местности (изменений прибрежно-водных фитоценозов в бухте Портовой в связи со строительством трубопровода) по спутниковым данным. Обработка снимков производилась в программе ERDAS IMAGINE 2011. По результатам обработки панхроматических снимков были определены области основных изменений местности. Обработанные многоспектральные данные позволили выделить основные классы местности, но не дали возможность в полной мере дешифрировать прибрежные растительные сообщества.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных
58