Анализ особенностей использования пространственного разрешения космических снимков

Анализ особенностей использования пространственного разрешения космических снимков

Введение

Как известно пространственное разрешение характеризует размер наименьших объектов, различимых на космическом снимке. В зависимости от решения различных задач используются снимки с разным пространственным разрешением. Снимки с высоким пространственным разрешением позволяют получить более детальное изображение местности, но в то же время охват территории таким снимком будет меньше, чем со снимка с более низким разрешением. Целью курсовой работы является рассмотрение использования снимков с разным пространственным разрешением, также, соответственно, их влияния на дешифрируемость объектов и на охват территории.

Задачи курсовой работы:

·    рассмотреть виды пространственного разрешения космических снимков, особенности дешифрируемости некоторых объектов;

·                                                                                                                       проанализировать ситуацию в области новейших и перспективных спутников дистанционного зондирования Земли;

·                                                                                                              разобрать возможности мульти- и гиперспектральных космических съемок;

·                                                                                                              изучить технологию использования космических снимков с разным разрешением для решения конкретных практических задач;

Объектом работы является пространственное разрешение снимков, предмет - его виды, использование и характеристики.

Курсовая работа, в соответствии с задачами, состоит из четырех глав, которые дополняются таблицами и иллюстрациями.

Основными источниками для написания работы послужили материалы журналов «Геоматика», также данные научных статей и исследований, труды И.А. Лабутиной и В.И. Орлова.

1. Пространственное разрешение космических снимков

Космические снимки, в отличие от аэроснимков, дешифрируются не в масштабе съемки, а со значительным увеличением. Также при космической съемке кроме традиционных фотографических широкое развитие получили оптико-электронные способы получения снимков. По отношению к таким снимкам понятие масштаба весьма условно, так как преобразование электронного сигнала на экране монитора или в оптическую плотность негатива в принципе возможно в разных масштабах.

Вследствие этого для космических снимков важен не столько масштаб, сколько пространственное разрешение.

Для характеристики детальности аэрокосмических материалов широко используется величина пространственного разрешения, т.е. размер на местности самой малой детали, воспроизведенной на снимке. Разрешение аэроснимков очень высокое и практически никогда не лимитирует распознавание географических объектов. По отношению же к космическим снимкам эта характеристика является очень важной, так как их разрешение варьирует от нескольких дециметров до нескольких километров (таблица 1.1) и объясняется различием требований, предъявляемых к снимкам при решении разных задач.

космический снимок техносфера гиперспектральный

Таблица 1.1 Классификация космических снимков по пространственному разрешению [6]

Пространственное разрешение фотографических снимков зависит от высоты съемки, свойств объектива съемочной аппаратуры, разрешающей способности негативной пленки и фотобумаги. Разрешение снимков, полученных оптико-электронными съемочными системами (сканерами), определяется размером пикселя.

Изображение на снимке малых объектов зависит от нескольких факторов. Один из них - контраст изображения. Резко выделяющиеся на фоне соседних объекты на снимке воспроизводятся даже при меньших размерах, чем малоконтрастные. Объекты разной формы также воспроизводятся по-разному. Примером может служить изображение линейных и площадных объектов. Существенно влияет на изображение яркость, высокая степень яркости преувеличивает размеры предметов на фоне других [4].

2. Новейшие и перспективные спутники ДЗЗ

Революционное развитие компьютерных, космических, информационных технологий в конце XX - начале XXI в. привело к качественным изменениям в отрасли дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ): появились космические аппараты со съемочными системами нового поколения, позволяющие получать снимки со сверхвысоким пространственным разрешением (до 41 см у спутника GeoEye-1). Съемки ведутся в гиперспектральном и многоканальном мультиспектральном (в настоящее время до 8 каналов у спутника WorldView-2) режимах. Основными тенденциями последних лет является появление новых спутников сверхвысокого разрешения с улучшенными характеристиками (французская система Pleiades), разработка концепции оперативной и глобальной съемки земной поверхности с высоким разрешением с помощью группировок малых спутников (группировка немецких спутников RapidEye, пополнение группировки DMC спутником высокого разрешения, перспективные спутники SkySat, NovaSAR и т.д.). В технологиях ДЗЗ, помимо традиционных направлений (улучшение пространственного разрешения, добавление новых спектральных каналов, автоматизация процессов обработки и оперативного предоставления данных), появляются разработки, связанные с оперативной видеосъемкой объектов из космоса (например, разработки компании SkyBoх Imaging, США).

Россия является одним из лидеров в области ДЗ, в соответствии с Федеральной космической программой в 2012 г. был осуществлен запуск малого космического аппарата (КА) «Канопус-В». Он предназначен для обеспечения подразделений Роскосмоса, МЧС России, Минприроды России, Росгидромета, РАН и других заинтересованных ведомств оперативной информацией. Спутник решает задачи обнаружения лесных пожаров, крупных выбросов загрязняющих веществ в природную среду, мониторинга чрезвычайных ситуаций и т.д. Его характеристики приведены в таблице 2.1.

Кроме спутника «Канопус-В», в настоящее время в составе российской орбитальной группировки ДЗЗ завершают работу спутники «Ресурс-ДК1» (запущен в 2006 г.) и «Монитор-Э» (запущенв 2005 г.). Особенностями КА «Ресурс-ДК1» являются повышенные оперативные и точностные характеристики получаемых изображений (разрешение 1 м в панхроматическом режиме, 2-3 м - в мультиспектральном). Данные со спутника активно используются для создания и обновления топографических и специальных карт, информационного обеспечения рационального природопользования и хозяйственной деятельности, инвентаризации лесов и сельскохозяйственных земель, других задач.

Продолжением миссии российских спутников природно-ресурсного назначения высокого разрешения является КА «Ресурс-П», запущенный 25 июня 2013 г. При создании спутника применялись технические решения, наработанные при создании КА «Ресурс-ДК1». Использование круговой солнечно-синхронной орбиты высотой 475 км позволит существенно улучшить условия наблюдения. С шести до трех суток улучшится периодичность наблюдения. Съемка будет вестись в панхроматическоми 5-канальном мультиспектральном режимах. Дополнительно к оптико-электронной аппаратуре высокого разрешения на спутнике будут установлены гиперспектральный спектрометр (ГСА) и широкозахватный мультиспектральный съемочный комплекс высокого (ШМСА-ВР) и среднего (ШМСА-СР) разрешения.

Таблица 2.1 Основные характеристики съемочной аппаратуры КА «Канопус-В» [2]

В ближайших планах наращивания российской орбитальной группировки ДЗЗ запуск спутников серии «Обзор». Группировка из четырех КА «Обзор-О» предназначена для оперативной мультиспектральной съемки России, прилегающих территорий соседних государств и отдельных районов Земли. На первом этапе (2015-2017 гг.) планируется запустить два космических аппарата, на втором (2018-2019 гг.) - еще два. Система «Обзор-О» будет служить для обеспечения данными космической съемки МЧС России, Минсельхоза России, РАН, Росреестра, других министерств и ведомств, а также регионов России. На КА «Обзор-О» №1 и №2 планируется установить опытные образцы гиперспектральной аппаратуры. Согласно техническим требованиям к системе «Обзор-О» она должна состоять из четырех спутников, способных вести съемку в восьми спектральных диапазонах, в том числе в видимом и инфракрасном. Разрешение камер в видимом диапазоне будет составлять пять метров, в инфракрасном - не хуже двадцати метров. При этом на первом этапе создания системы, когда на орбите будут работать два аппарата, «Обзор-О» должен обеспечить съемку всей территории России не более чем за 30 суток; когда к работе приступят все четыре спутника - не более чем за 7 суток.

Мощный толчок развитию ДЗЗ в Беларуси должен придать запуск в 2012 г. БКА (Белорусского космического аппарата). Спутник обеспечит полное покрытие территории страны космической съемкой. По международной классификации космический аппарат относится к классу малых спутников (он

полностью идентичен КА «Канопус-В»). Полезная нагрузка БКА включает панхроматическую и мультиспектральную камеры с полосой захвата 20 км. Полученные снимки позволяют рассмотреть объекты на земной поверхности с разрешением 2,1 м в панхроматическом режиме и 10,5 м - в мультиспектральном. Этого достаточно для того, чтобы выполнять различные задачи, связанные с мониторингом, например выявление очагов пожаров и т.д. Однако в будущем стране может понадобиться спутник с более высоким разрешением. Белорусские ученые готовы начать разработку космического аппарата с разрешением до 0,5 м. Окончательное решение по проекту нового

спутника будет принято, по-видимому, в 2014 г., а его запуск можно ожидать не ранее 2017 г.

Старается не отставать в этой области и Украина, где в рамках реализации национальной космической программы был осуществлен запуск КА «Сич-2». Главными задачами спутника являются мониторинг аграрных и земельных ресурсов, водных объектов. Государственным космическим агентством Украины разрабатывается проект спутника с разрешением лучше 1 м.

США является признанным лидером в области спутников сверхвысокого разрешения. 1 февраля 2013 г. две ведущие американские компании DigitalGlobe и GeoEye - мировые лидеры в области поставки данных сверхвысокого разрешения - объединились. Новая компания оставила название DigitalGlobe. Суммарная рыночная стоимость компании составляет 2,1 млрд долл. В результате объединения компания DigitalGlobe в настоящее время обладает уникальными возможностями для предоставления широкого набора космических снимков и геоинформационных сервисов. Несмотря на монопольное положение в самом доходном сегменте рынка, основную часть доходов (75-80%) объединенной компании приносит оборонный заказ по 10-летней программе EnhanctdView (EV) общей стоимостью 7,35 млрд долл., предусматривающий госзакупку ресурсов коммерческих спутников в интересах Национального агентства геопространственной разведки (NGA).

В настоящее время DigitalGlobe является оператором спутников ДЗЗ сверхвысокого разрешения WorldView-1 (разрешение 50 см), WorldView-2 (46 см), QuickBird (61 см), GeoEye-1 (41 см) и IKONOS (1 м). Общая суточная производительность системы - более 3 млн кв. км. В 2010 г. компания DigitalGlobe заключила контракт с компанией Ball Aerospace на разработку, создание и запуск спутника WorldView-3. Стоимость контракта составляет 180,6 млн долл. Компания Exelis VIS получила контракт на создание бортовой съемочной системы для спутника WorldView-3 на сумму 120,5 млн долл. Съемочная система World-View-3 будет аналогична той, которая установлена на КА WoldView-2. Кроме того, съемка будет проводиться в режимах SWIR (8 каналов; разрешение 3,7 м) и CAVIS (12 каналов; разрешение 30 м).

Таблица 2.2 Основные характеристики съемочной аппаратуры WorldView-3 [2]

Перспективный КА GeoEye-2 начал разрабатываться в 2007 г. Он будет иметь следующие технические характеристики: разрешение в панхроматическом режиме - 0,25-0,3 м, улучшенные спектральные характеристики. Производитель сенсора - компания Exelis VIS. Первоначально запуск спутника планировался в 2013 г., однако после объединения компаний DigitalGlobe и GeoEye было принято решение, завершив создание спутника, поставить его на хранение для последующей замены одного из спутников на орбите либо до момента, когда спрос сделает его запуск выгодным для компании.

февраля 2013 г. был осуществлен запуск нового КА Landsat-8 (проект LDCM - Landsat Data Continuity Mission). Спутник продолжит пополнение банка изображений, получаемых с помощью спутников серии Landsat на протяжении уже 40 лет и охватывающих всю поверхность Земли. На КА Landsat-8 установлены два сенсора: оптико-электронный (Operational Land Imager, OLI) и тепловой (Thermal InfraRed Sensor, TIRS).

Таблица 2.3 Основные характеристики съемочной аппаратуры Landsat-8 [2]

Во Франции стоит отметить спутниковую систему наблюдения за поверхностью Земли SPOT (Satellite Pour L’Observation de la Terre). Она спроектирована Национальным космическим агентством (CNES) совместно с Бельгией и Швецией. Система SPOT включает в себя ряд космических аппаратов и наземных средств. В настоящее время на орбите работают спутники SPOT-5 (запущен в 2002 г.) и SPOT-6 (запущен в 2012 г.). Спутник SPOT-4 был выведен из эксплуатации в январе 2013 г. КА SPOT-7 планируется запустить в 2014 г. Спутники SPOT-6 и SPOT-7 имеют идентичные характеристики. Пространственное разрешение в панхроматическом режиме составляет 2 м, в мультиспектральном - 8 м. Ширина полосы съемки - 60 км.

С запуском в 2011-2012 гг. КА Pleiades-1A и Pleiades-1B Франция начала программу съемки Земли со сверхвысоким разрешением, вступив в конкурентную борьбу с американскими коммерческими системами ДЗЗ.

Спутники Pleiades-1A и Pleiades-1B синхронизированы на одной орбите таким образом, чтобы иметь возможность обеспечить ежедневную съемку одного и того же участка земной поверхности. Использование космических технологий нового поколения, таких, как оптиковолоконные системы гиростабилизации, дает космическим аппаратам, оборудованным самыми современными системами, беспрецедентную маневренность. Они могут проводить съемку в любом месте 800-километровой полосы меньше чем за 25 секунд с точностью геопозиционирования меньше 3 м (CE90) без использования наземных опорных точек и 1 м - с использованием наземных точек. Спутники способны снимать более 1 млн кв. км в день в панхроматическом и мультиспектральном режимах.

Наиболее известным японским спутником ДЗЗ является ALOS (оптико-электронная съемка с разрешением 2,5 м в панхроматическом режиме и 10 м - в мультиспектральном, а также радарная съемка в L-диапазоне с разрешением 12,5 м). КА ALOS был создан в рамках японской космической программы и финансируется Японским космическим агентством JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency).

КА ALOS был запущен в 2006 г., а 22 апреля 2011 г. возникли проблемы с управлением спутником. После трехнедельных безуспешных попыток восстановить работу космического аппарата 12 мая 2011 г. была дана команда на отключение питания оборудования спутника. В настоящее время доступны только архивные снимки. На смену спутнику ALOS придут сразу два космических аппарата - один оптико-электронный, второй радарный. Таким образом, специалисты агентства JAXA отказались от совмещения на одной платформе оптической и радарной систем, что было реализовано на спутнике ALOS, на котором установлены две оптические камеры (PRISM и AVNIR) и один радар (PALSAR).

Следует отметить также японский проект ASNARO. В основе проекта лежат инновационные технологии создания миниспутниковых платформ (массой 100-500 кг) и съемочных систем. Одна из целей проекта ASNARO - создание миниспутника сверхвысокого разрешения нового поколения, который бы мог конкурировать со спутниками других стран, аналогичными по своим характеристикам, за счет удешевления данных и возможности проектировать и изготавливать аппараты в более сжатые сроки. Спутник ASNARO предназначен для съемки земной поверхности в интересах правительственных организаций Японии.

Индия планирует запустить в 2014 г. очередной спутник серии CARTOSAT. Он будет снабжен оптико-электронной аппаратурой с беспрецедентным пространственным разрешением 25 см.

Китай в течение последних 6 лет создал многоцелевую орбитальную группировку спутников ДЗЗ, состоящую из нескольких космических систем: спутники видовой разведки, а также предназначенные для океанографии, картографии, мониторинга природных ресурсов и чрезвычайных ситуаций.

В 2011 г. Китай запустил больше других стран спутников ДЗЗ: два спутника видовой разведки Yaogan (YG) - 12 (с оптико-электронной системой субметрового разрешения) и Yaogan (YG) - 13 (с радаром с синтезированной апертурой); КА Hai Yang (HY)-2A с микроволновым радиометром для решения океанографических задач; многоцелевой спутник мониторинга природных ресурсов Zi Yuan (ZY) - 1-02C в интересах Министерства земельных и природных ресурсов (разрешение 2,3 м в панхроматическом режиме и 5-10 м в мультиспектральном режиме с полосой съемки шириной 54 км и 60 км); оптический микроспутник (35 кг) TianXun (TX) с разрешением 30 м.

В 2012 г. Китай опять стал лидером по количеству запусков - национальная группировка ДЗЗ (не считая метеорологических спутников) пополнилась еще пятью спутниками: Yaogan (YG) - 14 и Yaogan (YG) - 15 (видовая разведка), Zi Yuan (ZY) - 3 и Tian Hui (TH) - 2 (картографические спутники), радиолокационный КА Huan Jing (HJ)-1C.

Космические аппараты TH-1 и TH-2 - первые китайские спутники, которые могут получать стереоснимки в виде триплета для геодезических измерений и картографических работ.

Канада планирует и дальше развивать серию спутников RADARSAT, укрепляя лидирующие позиции на рынке радарной съемки. В настоящее время на орбите находятся спутники RADARSAT-1 и RADARSAT-2.

Британская компания DMC International Imaging Ltd. (DMCii) является оператором группировки спутников DMC (Disaster Monitoring Constellation) и работает как в интересах правительств стран - владельцев спутников, так и осуществляет поставки космических снимков для коммерческого использования. Группировка DMC обеспечивает оперативную съемку районов стихийных бедствий для государственных агентств и коммерческого использования. Спутники также ведут съемку для решения задач сельского, лесного хозяйства и др. Разработчик спутников - британская компания SurreyTechnology Ltd. (SSTL). Все спутники находятся на солнечно-синхронной орбите для обеспечения ежедневных глобальных покрытий съемками.

Входящий в группировку DMC британский КА UK-DMC-2 был запущен в 2009 г. Он ведет съемку в мультиспектральном режиме с разрешением 22 м в полосе шириной 660 м. На 2014 г. запланирован запуск трех новых спутников DMC-3a, b, c с улучшенными характеристиками. Они будут вести съемку в полосе шириной 23 км с разрешением в панхроматическом режиме 1 м и в 4-канальном мультиспектральном режиме (включая инфракрасный канал) - 4 м.

В Испании формируется национальная группировка спутников, в июле 2009 г. на орбиту был выведен спутник Deimos-1, который входит в состав международной группировки DMC. Он ведет съемку в мультиспектральном режиме с разрешением 22 м в полосе шириной 660 м.

В настоящее время компания Deimos Imaging разрабатывает спутник высокого разрешения Deimos-2, запуск которого запланирован на 2013 г. КА Deimos-2 предназначен для получения недорогих мультиспектральных данных ДЗЗ высокого качества. Вместе с КА Deimos-1 спутник Deimos-2 составит единую спутниковую систему Deimos Imaging.

В рамках европейского космического агенства планируется создание группировки спутников GMES (Global Monitoring for Environment and Security). GMES будет являться самой масштабной программой наблюдения Земли. Космический компонент GMES будет опираться на два типа систем ДЗЗ: спутники Sentinel, специально предназначенные для программы GMES (их оператором будет ESA), и национальные (или международные) спутниковые системы ДЗЗ, включенные в так называемые миссии содействия GMES (GMES Contributing Missions; GCMs).

Сейчас уже более 20 стран обзавелись своими собственными спутниками наблюдения Земли. Помимо упомянутых в статье стран, такие системы имеют Германия (группировка оптико-электронных спутников RapidEye, радарные космические аппараты TerraSAR-X и TanDEM-X), Израиль (КА EROS-A, B), Италия (радарные КА COSMO-SkyMed-1-4) и др. Каждый год этот своеобразный космический клуб пополняется новыми странами и системами ДЗЗ. В 2011-2012 гг. своими спутниками обзавелись Нигерия (Nigeriasat-Х и Nigeriasat-2), Аргентина (SAC-D), Чили (SSOT), Венесуэла (VRSS-1) и др. Запуск в декабре 2012 г. спутника Gokturk-2 (разрешение в панхроматическом режиме 2,5 м, в мультиспектральном - 10 м) продолжил турецкую программу ДЗЗ (на 2015 г. запланирован запуск третьего спутника серии Gokturk). В 2013 г. Объединенные Арабские Эмираты планируют запуск собственного спутника сверхвысокого разрешения Dubaisat-2 (разрешение в панхроматическом режиме 1 м, в мультиспектральном - 4 м). Ведутся работы над созданием принципиально новых систем космического мониторинга. Так, американская компания Skybox Imaging, базирующаяся в Силиконовой долине, работает над созданием самой высокопроизводительной в мире инновационной группировки мини-спутников ДЗЗ - SkySat. Она позволит получать космические снимки высокого разрешения на любой район Земли по нескольку раз в день. Данные будут использованы для оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации, мониторинга окружающей среды и т.д. Съемка будет вестись в панхроматическом и мультиспектральном режимах. Первый спутник группировки, SkySat-1, планируется запустить в 2013 г. После полного развертывания группировки (а всего планируется иметь на орбите до 20 спутников) у пользователей будет возможность просмотра любой точки Земли в режиме реального времени. Планируется также возможность проведения видеосъемки из космоса [2].

3. Мульти- и гиперспектральные космические съемки. возможности их использования

Информационные возможности современных космических съемочных систем определяются прежде всего рабочим спектральным диапазоном, спектральным и пространственным разрешением аппаратуры наблюдения. В таблице 3.1 приведены требования к этим техническим параметрам применительно к ряду тематических задач (для некоторых из этих задач были разработаны методы решения в автоматизированном режиме).

Таблица 3.1 Требования к данным космической съемки

Теперь вкратце рассмотрим автоматизированные методы разработанные для решения данных тематических задач. Метод автоматизированного выявления гарей в лесных массивах основан на расчете модифицированного нормализованного разностного вегетационного индекса области ближнего инфракрасного склона, применении алгоритма кластеризации «нечетких множеств» с разбиением пространства признаков минимум на 8 классов. Класс «гари» из полученной карты кластеров выделяется по модулю вектора эталонных значений коэффициента спектральной яркости (КСЯ) из библиотеки спектрально-яркостных характеристик объектов ландшафта.

В методе автоматизированного обнаружения сухостоев в лесных массивах используются алгоритмы кластеризации ISODATA и реклассификации Max Like, расчет нормализованного разностного вегетационного индекса и модифицированного индекса сухости PSRIRE (рисунок 3.1).

Рисунок 3.1 Автоматизированное обнаружение сухостоев (сухостой показан красным цветом) [1]

В задаче выявления рубок учитывается фенологический период растительности, характерный для исследуемой местности на дату проведения космической съемки. Метод основан не только на алгоритмах спектральной классификации ISODATA и SAM, но и на применении пространственноориентированной идентификации рубок по текстурным показателям. Принятие решения о принадлежности объекта к классу «рубка» осуществляется по эталонным значениям КСЯ, степень лесовозобновления - по нормализованному разностному вегетационному индексу и индексу NIR/RE.

Метод идентификации свалок включает кластеризацию мультиспектрального снимка методом «нечетких множеств», расчет текстуры изображения свалок с использованием комбинаций коэффициентов Фурье-спектра, вычисление модуля вектора яркости и применение эталонных значений КСЯ свалок твердых бытовых отходов.

Выявление ветровалов в лесных массивах основано на кластеризации мультиспектрального снимка методом «нечетких множеств», расчете текстуры изображения ветровала и нормализованного разностного вегетационного индекса. В класс «ветровалы» попадают те объекты, значение вегетационного индекса которых меньше 0,6.

Метод обнаружения нефтепродуктов на почве базируется на распознавании уровня загрязнения с помощью индекса IS по экспоненциальным кривым, описываемым функцией Ричардса, для всех типов почв с различным содержанием гумуса в чистом образце. В задаче применяются алгоритмы классификации гиперспектральных снимков SAM и методы статистического анализа текстуры для фильтрации антропогенных объектов.

Автоматизированное выявление взвешенных веществ и нефтепродуктов на водной поверхности основано на выделении водного объекта методом яркостного контраста данного объекта со смежным фоном путем наращивания областей, кластеризации выделенных фрагментов алгоритмом ISODATA, формировании признакового пространства участков загрязнения минеральными взвесями и нефтепродуктами с помощью регрессионных зависимостей уровня загрязнения от коэффициента отражения в информативном спектральном диапазоне [1].

4. Использование снимков высокого пространственного разрешения

.1 Мониторинг вырубок леса с использованием космических снимков высокого разрешения

Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных лесорастительных зонах и отличающихся большим породным разнообразием, наиболее эффективным является мониторинг с использованием космических снимков. Современные средства космической съемки позволяют получать наиболее оперативную и достоверную информацию о состоянии лесов и хозяйственной деятельности на любой самой удаленной территории, что практически недостижимо при наземных обследованиях [5].

Целью дистанционного мониторинга является оценка соблюдения основных положений лесного законодательства, правил и нормативов организации лесопользования.

При этом решаются следующие задачи: выявление и определение мест, площадей и объемов незаконных (без разрешительных документов) сплошных рубок леса; выявление нарушений действующих правил лесопользования и порядка отвода лесосек под сплошные рубки спелых и перестойных лесных насаждений и сплошные санитарные рубки.

Многие незаконные сплошные рубки могут быть выявлены при сравнении материалов отводов с данными космической съемки, сделанной за год до рубки и к моменту проверки. При этом для выявления большинства рубок и оценки их площади эффективно использовать космические снимки высокого разрешения от 1 до 10 м (SPOT, ALOS, WorldView - 1,2, QuickBird, RapidEye, CARTOSAT, FORMOSAT-2). Таким образом, оперативная информация, получаемая со спутников, позволяет вовремя выявить случаи нарушений без привлечения дорогостоящих авиаоблетов.

В филиале ФГУП «Рослесинфорг» «Запсиблеспроект» мониторинг лесов и использования земель лесного фонда с применением космических снимков проводится последние несколько лет. Объектами дистанционного мониторинга являются лесничества Алтайского края, Республики Алтай, Кемеровской, Новосибирской, Омской, Свердловской, Томской, Тюменской областей, Ханты-Мансийского автономного округа - Югры, Ямало-Ненецкого автономного округа.

В настоящее время в филиале ФГУП «Рослесинфорг» «Запсиблеспроект» применяется четырехэтапная технологическая схема проведения дистанционного мониторинга незаконных рубок леса и использования земель лесного фонда.

На первом этапе проводятся подготовительные работы по приему первичных материалов от департаментов лесного хозяйства по федеральным округам: копии лесных деклараций, копии договоров купли-продажи лесных насаждений, ведомости материально-денежной оценки лесосек, копии технологических карт разработки лесосек, данные государственного лесного реестра и статистической отчетности. Проводится анализ первичных материалов, полнота и качество оформления предоставленных материалов, при необходимости составляются перечни замечаний, которые направляются в департаменты лесного хозяйства по федеральным округам с целью надлежащего оформления материалов субъектами РФ. Затем выполняется создание векторного слоя границ лесных участков, по данным лесных деклараций и материалов отводов с заполнением атрибутивной информации, которая включает данные о лесничестве, квартале, выделе, виде использования лесов, площади лесосеки, ликвидном запасе на площади лесосеки, разрешительном документе на проведение рубки, арендаторе (лесопользователе), способе рубки.

На втором этапе приобретаются материалы космической съемки в панхроматическом или многозональном режиме с пространственным разрешением не хуже 5 м со спутников SPOT-5, ALOS (PRISM), WorldView - 1,2, QuickBird, RapidEye, выполняется создание каталогов полученных космических снимков. Далее проводится анализ космических снимков с последующим удалением сцен с высокой облачностью и прочими недостатками. Создаются векторные схемы покрытия космическими снимками объектов мониторинга (рисунок 4.1).

Рисунок 4.1 Векторная схема покрытия снимками объекта мониторинга [7]

При необходимости проводится цветовая коррекция, географическая привязка и ортотрансформирование космических снимков, создание мозаик в программном комплексе ENVI. Для выявления изменений на территориях лесного фонда эффективно создание синтезированных изображений (мультивременных композитов), получаемых путем слияния спектральных каналов разновременных космических снимков с интервалом в 1 год.

Космическая съемка для обеспечения задач мониторинга лесов должна проводиться в весенний, летний или осенний сезоны, преимущественно в вегетационный период. Зимняя съемка при наличии снежного покрова может применяться как исключение в качестве дополнения к съемкам в бесснежный период для подчеркивания контраста некоторых объектов.

Лесной фонд России расположен в пределах от 42° до 72° с.ш., поэтому орбиты космических аппаратов, с которых производится съемка в интересах лесного хозяйства и лесоведения, должны быть близки к субполярным. Штатным режимом съемки должна быть съемка в надир. В отдельных случаях возможна съемка с наклонением оптической оси до 18-25°. В горных условиях угол наклона оптической оси съемочной системы не должен быть больше 10°. Поскольку на структуру изображения лесов и его яркостные характеристики существенное влияние оказывают тени деревьев, то изображения, полученные при съемке в ранние утренние и поздние вечерние часы при низкой высоте Солнца, существенно уступают по своим дешифровочным характеристикам изображениям, полученным при более высоких углах солнечных лучей. Поэтому высота Солнца при съемке, особенно это относится к горным лесам, должна быть не менее 20-25°. Съемка из космоса должна проводиться преимущественно в безоблачную погоду или при наличии облачности не более 15%.

Наличие сплошной облачности на территории объектов мониторинга в течение длительного времени вынуждает снижать требования к космическим снимкам в отношении допустимого процента облачности на снимках и к углам наклона оптической оси. Так, в 2010 г. в течение трех летних месяцев не удавалось получить малооблачные снимки некоторых территорий Томской, Новосибирской областей, Ханты-Мансийского автономного округа - Югры.

При выборе типов космических снимков для проведения работ по дистанционному мониторингу необходимо учитывать размер сцены. С увеличением размеров сцены повышается производительность выполнения работ по созданию мозаик и мультивременных композитов. В этом отношении оптимальны снимки, получаемые со спутника SPOT-5 в режиме supermode.

На третьем этапе выполняется совмещение подготовленных космических снимков с границами квартальной сети, лесных выделов и созданным векторным слоем лесных участков. Проводится контурное дешифрирование используемых лесных участков по мультивременному композиту и космическим снимкам текущего года. В процессе дешифрирования данных космической съемки производится вычисление площадей вырубок и лесных участков, используемых в отчетном году, оценивается соблюдение требований лесного законодательства при использовании лесов по их видам, выявляются и анализируются участки незаконных рубок, недорубов, участки с незаконным использованием земель лесного фонда. При оценке состояния мест рубок устанавливается соответствие их параметров нормативным требованиям: правилам заготовки древесины, лесной декларации.

Точность определения площади вырубок на космическом снимке зависит от размеров вырубки, ее формы и пространственного разрешения космическогоснимка. Для расчета точности определения площади вырубок можно использовать следующую формулу:

где m_s - среднеквадратическая ошибка определения площади вырубок, m_xy - среднеквадратическая ошибка определения координат, зависит от пространственного разрешения, P - периметр вырубки, n - количество точек в контуре.

На четвертом этапе проводятся выборочные натурные обследования вырубок с выявленными нарушениями лесного законодательства. Проверка площади используемых лесных участков осуществляется путем геодезической съемки их границ.

Результат работ, проведенных в России, показал, что существующая технология успешно применяется при мониторинге организации и состояния лесопользования с целью сокращения незаконного использования земель лесного фонда [7].

.2 Особенности использования космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения при диагностике объектов техносферы

Специфика технологии космической диагностики объектов техносферы предполагает использование космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, каждые из которых обладают определенными преимуществами в конкретных задачах. Использование снимков с таких космических систем сверхвысокого разрешения как Ikonos и QuickBird несмотря на свое уникальное разрешение и детальность иногда оказывается нецелесообразным. Речь идет, прежде всего, о многокилометровых трубопроводных трассах, которые проходят по протяженным территориям.

При проведении космической трассодиагностики на острове Сахалин для выявления трассы с требуемой точностью достаточным оказалось использование космического снимка, полученного с Landsat-7 (Рисунок 4.2). Космические снимки сверхвысокого разрешения незаменимы при выявлении точечных и небольших линейных объектов, а также их многочисленных узлов и элементов в условиях индустриального окружения. Кроме того, они эффективно используются для уточнения информации, полученной с систем более низкого разрешения. Однако излишняя детальность снимков сверхвысокого разрешения иногда приводит к их перегруженности информацией и это мешает визуальному восприятию объектов. Исследуемый объект «теряется» в окружающей среде. Снимки более низкого разрешения генерализируют изображение, маскируя мелкие детали. Решая задачи трассодиагностики нужно рационально подходить к выбору космического снимка, руководствуясь протяженностью трассы, характеристиками объекта и точностью выявления в каждом конкретном случае [3].

Рисунок 4.2 Трасса трубопровода на снимке Landsat [3]

Заключение

В ходе курсовой работы были рассмотрены вопросы пространственного разрешения космических снимков, в частности: был дан обзор новейших и перспективных спутников зондирования Земли, их возможностей; проанализированы наиболее распространенные виды космических съемок, тематические задачи, решаемые с помощью данных съемок; разобраны отрасли использования снимков разного пространственного разрешения.в. характеризуется качественными изменениями в области дистанционного зондирования Земли: появляются космические аппараты с более совершенными съемочными системами, которые позволяют получать снимки со сверхвысоким пространственным разрешением. Еще одним направлением развития ДЗЗ является добавление новых спектральных каналов (в настоящее время до 8 у спутника WorldView-2), съемки ведутся в основном в гиперспектральном и многоканальном мультиспектральном режимах. Также стоит отметить разработку концепции оперативной и глобальной съемки земной поверхности с высоким разрешением с помощью группировки малых спутников (группировка немецких спутников RapidEye), появляются разработки осуществления оперативной видеосъемки из космоса. На основе информационных возможностей снимков (данные гипер- и мультиспектральной съемок) были разработаны методы автоматизированного решения ряда задач: выявление гарей, сухостоев, загрязнений водной поверхности, определение степени освоенности с/х полей. Данные методы основаны на идентификации конкретных объектов по заранее рассчитанным спектрально-энергетическим или пространственным признакам, для их реализации применяются специальные алгоритмы (например: алгоритм кластеризации). Космические снимки высокого разрешения используются для мониторинга лесов, в частности, мониторинга незаконных вырубок лесных насаждений. Здесь эффективны снимки с разрешением от 1 до 10 м, с последующим созданием из них мультивременных композитов (слияние спектральных каналов разновременных космических снимков с интервалом в 1 год). Используются снимки высокого и сверхвысокого разрешения и в диагностике объектов техносферы. Для небольших линейных и точечных объектов эффективно использование снимков со сверхвысоким разрешением, также необходимо их применение при уточнении данных полученных с систем с более низким разрешением. В то же время при диагностике, исследовании протяженных или больших по площади объектов выгоднее использовать снимки с менее высоким разрешением, так изображении на снимке будет самостоятельно генерализовано, и исследуемый объект будет лучше восприниматься. Среди областей применения снимков с более низким разрешением можно отметить прежде всего геологию, там пространственное разрешение практически не играет роли.

Главные факторы выбора снимка с определенным разрешением - характеристики изучаемого объекта и требуемая точность работ.

Список использованных источников

1.     Автоматизированные методы оценки состояния окружающей среды по данным мульти- и гиперспектральной космической съемки / А.В. Марков [и др.] // Геоматика. - 2012. - №4. - С. 102-106.

2.                                                                                                                      Дворкин, Б.А. Новейшие и перспективные спутники дистанционного зондирования Земли / Б.А. Дворкин, С.А. Дудкин // Геоматика. - 2013. - №2. - С. 16-36.

.                                                                                                                        Изменение оптического увеличения и пространственного разрешения снимков ДДЗ для задач космической диагностики объектов техносферы / В.К. Шухостанов [и др.] // Диагностика и безопасность техносферы. - 2010. - №1.

.                                                                                                                        Лабутина, И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учебное пособие для студентов вузов / И.А. Лабутина. - М.: Аспект Пресс, 2004. - 184 с.

.                                                                                                                        Орлов, В.И. Анализ динамики природных условий и ресурсов / В.И. Орлов. - М.: Наука, 1975. - 276 с.

.                                                                                                                        Шалькевич, Ф.Е. Методы аэрокосмических исследований: курс лекций / Ф.Е. Шалькевич. - Минск.: БГУ, 2006. - 161 с.

.                                                                                                                        Шимов, С.В. Технология мониторинга вырубок леса с использованием космических снимков высокого пространственного разрешения/ С.В. Шимов, Ю.В. Никитина // Геоматика. - 2011. - №3. - С. 47-52.