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)

Седьмая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 16-20 ноября 2009 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

VII.A.67

Обработка многоспектральных и гиперспектральных аэрокосмических изображений: информационно-прикладные аспекты

Козодеров В.В.(1), Борзяк В.В.(1), Дмитриев Е.В.(2), Егоров В.Д.(2)
(1) Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова
(2) Институт вычислительной математики РАН
Приложения данных аэрокосмического дистанционного зондирования (ДЗ) развиваются в направлении совершенствования аппаратуры ДЗ в различных областях спектра с миниатюризацией измерительных средств (уменьшение массогабаритных характеристик аппаратуры, энергопотребления и т.д.). Основная форма отображения данных ДЗ – цифровые многоспектральные и гиперспектральные изображения разного пространственного разрешения. Число измерительных каналов многоспектрального зондирования обычно не превышает десяти, а в случае гиперспектрального зондирования могут использоваться данные несколько сотен спектральных каналов. Резкое возрастание потоков измерительных данных ДЗ выдвигает новые требования к развитию методов вычислительной математики при автоматизации процесса обработки получаемых изображений с использованием многопроцессорных вычислительных систем. Основа реализации методов обработки данных – модели распознавания образов и восстановления параметров, характеризующих состояние наблюдаемых объектов для каждого элемента обрабатываемых изображений. При этом решаются прямые задачи формирования уходящего излучения, регистрируемого аппаратурой ДЗ, и обратные задач обращения функционала обрабатываемых данных при количественной оценке указанных параметров.
Принципы распознавания образов этих объектов по их многоспектральным (гиперспектральным) изображениям положены в основу первого этапа обработки данных; выделяются объекты: «облачность», «водоемы», «почвогрунты», «растительность» и др. Затем для каждого элемента разрешения класса «растительность» восстанавливаются значения таких параметров, как объем зеленой фитомассы и общей биомассы растительности, а для лесной растительности определяется породный состав, типы межкроновой растительности (трава, кустарники, болота и т.д.).
Приложения созданного алгоритмического и программного обеспечения отрабатывались в применении к данным аппаратуры MODIS/Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer («Видеоспектрорадиометр среднего разрешения») с пространственным разрешением около 500 м спутника Terra и аппаратуры ETM+/Enhanced Thematic Mapper («Усовершенствованный тематический картограф») с пространственным разрешением около 30 м спутника Landsat-7. Приложения отрабатывались также в процессе летных испытаний отечественной гиперспектрометрической аппаратуры (около 200 спектральных каналов, пространственное разрешение около 2 м с высоты 1 км) для выбранного тестового региона. Осуществлялась валидация получаемой информационной продукции совместной обработки данных аэрофотосъемки и данных гиперспектральных измерений с использованием систематизированных результатов наземных лесотаксационных обследований выбранной территории и разработанного универсального программно-алгоритмического обеспечения.
Исследования проводятся при финансовой поддержке в рамках проектов РФФИ №08-07-13515_офи_ц и 09-05-00171.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

40