Изображения дистанционного зондирования

Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) все шире используются для ввода в базы данных геоинформационных систем, особенно там, где требуется анализ больших территорий или анализ изменений на поверхности Земли. Датчики, или сенсоры, дистанционного зондирования, используемые для наблюдения наземных объектов, могут воспринимать различные участки электромагнитного спектра, как в видимом диапазоне, так и вне его. Они обеспечивают повторную съемку тех же участков поверхности Земли через некоторый интервал времени, а также могут создавать стерео изображения. Каждая система ДЗ уникальна и характеризуется своими особенностями. Но независимо от типа используемых чувствительных элементов, сенсоры передают изображения в виде прямоугольной матрицы пикселов (от англ. "picture elements"). Размер порции земной поверхности, покрываемой одним пикселом, называется пространственным разрешением, и чем меньше размер пиксела - тем выше пространственное разрешение. В зависимости от назначения, изображения дистанционного зондирования могут иметь размер пиксела от нескольких сантиметров до нескольких километров.

Количество электромагнитной энергии, попадающее в один пиксел, преобразуется в число и в двоичном виде передается на землю. Число двоичных разрядов (битов), которыми кодируется каждый пиксел, называется радиометрическим разрешением, и чем больше битов используется на каждый пиксел — тем выше радиометрическое разрешение. Для каждого пиксела определяются несколько отсчетов — по одному на каждый участок (зону) спектра. Поскольку каждая система ДЗ работает в определенных участках спектра электромагнитных волн, чтобы выбрать подходящий сенсор, нужно точно знать не только требуемые значения пространственного и радиометрического разрешений, но и то, в каких участках спектра отражаются интересующие вас явления. Детальную информацию по функционированию и возможностям этих систем можно найти в книгах, посвященных дистанционному зондированию [Lillesand and Kieffer, 1995].

Среди наиболее трудных задач, связанных с использованием ДДЗ, находятся геометрическая коррекция и извлечение полезной информации из снимков (дешифрирование). Рассмотрим эти два вопроса по отдельности.

Для пользователя ГИС проблемы, возникающие при использовании устройств дистанционного зондирования, двояки. Во-первых, квантование пространства на прямоугольные пикселы добавляет еще один уровень упрощения наземных объектов. Объекты, которые существенно меньше размера пикселов, не могут быть обнаружены (случай недостаточного разрешения), однако их присутствие влияет на количество излучения, которое попадает на сенсор, создавая проблему так называемых смешанных пикселов. Смешанные пикселы часто могут использоваться для обнаружения групп объектов, которые существенно отличаются от своего окружения по спектральным характеристикам, но размеры которых оказываются меньше пространственного разрешения сенсора. Практически всегда пикселы содержат большее или меньшее число различных объектов, - вопрос лишь в том, как такое смешение влияет на наш анализ. Когда на снимке оказывается территория с относительно небольшой долей мелких "инородных" объектов, можно принять, что такие объекты меньше разрешающей способности не влияют на результаты анализа. Но в случае, например, городской среды, снимки низкого разрешения могут существенно исказить результаты дешифрирования, так как в отдельных пикселах будут смешиваться многие существенно разные объекты, и после суммирования их характеристик мы можем получить что-то совсем другое, отличное от всего того, что внесло вклад в значения пиксела. Здесь мы подходим ко второй проблеме использования ДДЗ.

Второй проблемой использования ДДЗ является то, что исходные данные, получаемые со спутника, мало о чем говорят, пока они не подвергнуты обработке -дешифрированию. Процедуры обработки делятся на две группы: процедуры улучшения читаемости снимков (enhancement) и процедуры классификации (categorization). Назначение первых - облегчение восприятия изображения человеком-аналитиком. Сюда входят такие действия как изменение яркости и контрастности всего изображения или отдельных его частей, сглаживание (в основном для удаления шума, создающего эффект съемки через снегопад), подчеркивание контуров и мелких деталей.

Классификация, используемая по отношению к ДДЗ, подобна всем другим видам классификации в ГИС тем, что она вносит дополнительное упрощение данных в конечный продукт. Она переводит данные из шкалы отношений в более грубые шкалы измерения данных — интервальную, порядковую и номинальную. Тем не менее, аналитическая парадигма требует обеспечения доступности исходных данных для пользователя, чтобы он имел возможность извлекать из них максимум информации. Поэтому недешифрированные снимки также все чаще становятся частью БД ГИС, особенно связанных с экологией, контролем состояния растительности и других.

Рисунок 3.12. Квантование географического пространства. Квантование участка земной поверхности в виде прямоугольных пикселов для снимков с различным разрешением.

Все методы классификации, применяемые в дистанционном зондировании, имеют один результат: группирование пикселов по категориям, которым могут быть присвоены названия.

Используются три основных вида классификации: автономная, по эталонам и интерактивная. В первом случае для определения интервалов классификации используются специальные алгоритмы, обеспечивающие те или иные условия распределения пикселов по классам, одни из них требуют от пользователя ввести только число классов, другие действуют полностью самостоятельно. Во втором случае оператор выбирает набор заранее установленных эталонов, определяемых, например, по характеристикам указанных пользователем областей снимка, после чего программа автоматически классифицирует все пикселы снимка. В третьем случае пользователь указывает программе несколько пикселов (может быть даже только один), которые должны представлять выделяемый объект, после чего программа отыскивает и показывает все другие соседние пикселы с подобными значениями. Все методы классификации в большей или меньшей степени автоматизированы, но даже автономные методы классификации требуют от пользователя некоторого представления о том, что изображено на снимке, не говоря уже об интерактивных.

Проблема при использовании ДДЗ в ГИС состоит еще в том, что полученные категории могут плохо соотноситься с теми, что создавались при ручной интерпретации аэрофотоснимков, прежних карт растительности и других картографических покрытий, с которыми их придется сравнивать в среде геоинформационной системы. Эта несовместимость особенно заметна, когда ДЦЗ используются для обновления карт. Существуют также трудности сравнения снимков одной территории с одного спутника, сделанных в разное время при разных погодных условиях. Для большинства из этих проблем имеются относительно простые решения, если для сравнений используются исходные данные, а не их классифицированные версии.

Упомянем и другие проблемы использования ДДЗ. Изменение атмосферных условий, например, появление облаков над особенно важными участками области изучения, или различия в прозрачности дымки в воздухе, могут иметь огромное влияние на качество изображений и их пригодность к картографированию. Вдобавок, поскольку и спутник и Земля постоянно движутся, нужно как-то корректировать возникающие от этого геометрические и временные искажения. Все эти проблемы будут еще упомянуты в Главе 15, где мы будем рассматривать проектирование ГИС.

Несмотря на относительную сложность использования ДДЗ в ГИС, эти две когда-то совершенно раздельные технологии сегодня все больше интегрируются. Низкая стоимость изображений единицы площади и возможность быстрого создания актуальных карт — преимущества, которые сильно перевешивают только что рассмотренные проблемы. К тому же, сообщество пользователей ДДЗ разрабатывает всё более совершенные методы обработки изображений, а многие его члены вовлечены также и в работу с ГИС. Такая тенденция может значительно помочь обеим областям исследования.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: