Применение материалов аэро- и космических съемок для создания и обновления информационных баз данных

Лекция № 19

Использование материалов аэро- и космических съемок для создания и обновления информационных баз данных осуществляется в двух направлениях. Первое направление связано с созданием и обновлением картографической продукции на основе цифровой фотограмметрической обработки снимков.

Цифровая фотограмметрическая обработка снимков может производиться на персональных компьютерах (PC) с последними поколениями процессов Intel; персональных рабочих станциях (PC Workstation — PC WS); RISK —UNIX рабочих станциях (UNIX WS). Выбор того или иного аппаратного средства зависит от вида и объемов работ и используемого материала.

Профессиональная работа со снимками осуществляется на UNIX рабочих станциях, включающих, как правило, несколько мощных процессоров с большой емкостью памяти на жестом дис­ке (Винчестере) и высокой тактовой частотой (не менее 450 МГц).

Персональные рабочие станции — это настольные ЭВМ, срав­нимые по функциональности и производительности с UNIX рабо­чими станциями, а по стоимости — с обычными персональными компьютерами. PC WS появились в качестве новой категории ап­паратных средств в 1996 г. Они заняли промежуточное положение между персональными компьютерами и UNIX рабочими станция­ми.

Внедрение способов цифровой фотограмметрии и особенно ее переход на использование персональных компьютеров позволили самим пользователям осуществлять фотограмметрическую обра­ботку снимков. Теперь нет необходимости в дорогостоящих и сложных оптико-механических приборах и высококвалифициро­ванных кадрах для работы на них. Термин «обработка снимков» вытесняется термином «работа со снимками». Этому способству­ют два фактора.

Во-первых, доступность и возможности компьютерной техни­ки позволяют выполнить весь процесс фотограмметрической об­работки снимков самими пользователями, а не только немного­численными специализированными организациями.

Во-вторых, профессиональные пакеты программ, обладая ло­гичной структурой, удобства пользовательского интерфейса, стали доступны для работы специалистам различных прикладных облас­тей: землеустроителям, почвоведам, кадастровикам.

Фотограмметрическое программное обеспечение имеет свои специфические особенности. Это прежде всего необходимость ра­боты с огромными по объему файлами и пространственная привя­занность информации.

Для работы с большими объемами файлов используются спе­циальные форматы данных: иерархические, блоковые и др. Иерархическая структура представляет собой пирамидные слои. Это серии цифровых изображений одного и того же снимка, полу­ченных с различной разрешающей способностью. От слоя к слою разрешающая способность уменьшается от 2 до 4...8 раз и т.д. Для работы с большими объемами файлов используются спе­циальные форматы данных: иерархические, блоковые и др. Иерархическая структура представляет собой пирамидные слои. Это серии цифровых изображений одного и того же снимка, полу­ченных с различной разрешающей способностью. От слоя к слою разрешающая способность уменьшается от 2 до 4...8 раз и т.д.

Сблокированная структура (совокупность блоков) - неболь­шие квадратные участки изображения с прямым доступом к каж­дому из них.

Использование специальных форматов данных решает одну из проблем работы с оцифрованными снимками — вывод запи­санного растрового изображения на экран дисплея. Проблема возникает из-за того, что на эк­ране обычно можно разместить 1280 х 1024 пикселей, размер же снимка может составлять 10 000 х 10 000 пикселей. Часто обрабатываемый снимок изоб­ражается в двух окнах. В одном окне — весь снимок с умень­шенной разрешающей способ­ностью (прореженный), в дру­гом окне — фрагмент (блок) оригинального снимка. Все действия оператора отобража­ются в обоих окнах.

Современные пакеты про­грамм обработки снимков разра­ботаны чтобы хранить не результаты обработки, а исходные снимки и алгоритмы, позволяющие в нужный момент получить нужный результат.

Это объясняется следующим. Во-первых, каждое преобразо­вание ведет к потере исходной информации и заранее, как прави­ло, неизвестно, насколько важна эта потеря. Во-вторых, учитывая быстродействие современных компьютеров и высокую стоимость дисковой памяти, экономически выгодно при необходимости по­вторять операции с исходным изображением, а не заполнять па­мять преобразованными изображениями.

Фотограмметрическое программное обеспечение подразделяют на два больших класса: программы обработки одиночных снимков и программы стереофотограмметрической обработки. Определяющим при выборе программного обеспечения для обработки материалов аэрокосмических съемокявляется то, насколько оптимально полученные результаты позволят решить поставленную задачу, т. е. вначале требуется определить вид выходного продукта. В зависимости от целей возможны различные варианты представления результатов: от оригинального снимка до многомерной модели объекта или местности.

Затем необходимо решить, данные какого способа дистанционного зондирования будут использованы при обработке. После того, как определены выходные продукты и исходные данные, можно приступать к выбору конкретной программы, руководствуясь ее функциональностью: наличием тех или иных возможностей обработки информации и способов их реализации. Стоит заметить, что часто критерием выбора является цена (снимков, программ, выходных материалов).

Результаты обработки материалов аэрокосмических съемок чаще всего представляют в виде геопривязанных изображений местности, ортопланов, классификационных карт, цифровых моделей рельефа, комбинации снимков друг с другом или различными наборами растровых или векторных слоев и данных.

Программное обеспечение для обработки материалов аэрокосмических съемокможет быть реализовано в виде самостоятельного специализированного продукта или дополнения, расширяющего возможности обработки изображений других систем (например, ГИС). Бесспорно, чем больше возможностей у программного обеспечения, тем лучше, но не обязательно всю обработку вести с помощью одной программы. Можно подобрать несколько программных продуктов или модулей, ориентированных на решение конкретных задач. Важно помнить об основном критерии выбора программного обеспечения – возможность применения для оптимального решения задачи. Использование тех или иных пакетов программного обеспечения позволяет улучшать качество изображений, анализировать, интерпретировать и извлекать значимую информацию из цифровых снимков.

Поддержка специальной аппаратуры важна для задач, связанных с отображением стереоизображений (дешифрирование или коррекция ЦМР в стереорежиме) или с трехмерной визуализацией. В случае стереоотображения могут использоваться различные аппаратные средства (очки, экраны и т. д.). В случае трехмерной визуализации специальная аппаратура может брать на себя часть вычислительных задач для повышения производительности (например, видеокарты с выделенным графическим конвейером).

Материалы аэрокосмических съемок, представляющие, по сути, растровые изображения, могут поставляться как в некотором собственном формате, так и в одном из общераспространенных (TIFF, BMP и т. д.). Выбирая программное обеспечение, необходимо учитывать формат входных данных, хотя современные программы, как правило, имеют средства импорта и экспорта разнообразных форматов.

Кроме того, для выполнения функций обработки важно обеспечить корректное чтение метаданных, сопровождающих изображения. Более того, могут потребоваться архивные изображения, представленные в сжатом виде и соответствующем формате, или тематические карты, вспомогательные данные, которые представляются в специальных векторных форматах.

Поскольку для отображения территорий различной конфигурации применяются разные картографические проекции, современное программное обеспечение поддерживает достаточно большое число проекций. Список эллипсоидов и исходных геодезических дат, как правило, можно дополнять пользовательскими вариантами, что позволяет, например, задавать местные системы координат.

Методы интерполяции изображения важны при геометрических преобразованиях снимков. От выбора метода зависит, как будет выглядеть выходной снимок после трансформирования, изменения масштаба и т. д. Однако для тематической обработки чаще необходимо использовать изображения без интерполяции, чтобы не вносить искажения в значения пикселей и результаты анализа.

Обработка изображений – улучшающие преобразования, например, коррекция гистограммы, пространственные преобразования, фильтрация шумов, сглаживание или подчеркивание контуров и др. Для ряда космических сенсоров существуют преобразования, устраняющие типичные для них дефекты изображений. Иногда вводится поправка, учитывающая изменения пара­метров среды во время съемки. Важной характеристикой программы является возможность создавать пользовательские алгоритмы фильтрации и выполнять различные операции с изображениями (арифметические, тригонометрические, условные, фокальные, статистические и др.).

Второе направление связано со стремительно развивающимися в различных областях человеческой деятельности информационными технологиями. Они в общем понимании включают теорию, методы, средства, направленные на сбор, обработ­ку и использование информации. Существуют специализированные пространственные информационные системы для работы с информа­цией об объектах, явлениях и процессах, имеющих определенное мес­то в координатном пространстве. Такие системы принадлежат к клас­су географических информационных систем, обозначаемых сокра­щенно ГИС. При организации территорий, ведении кадастра и мони­торинга земель применяют ГИС, которые представляют собой модель пространственного размещения объектов местности с соответствую­щей смысловой (атрибутивной) информацией о каждом из них. ГИС представляют собой инструмент для принятия практических решений определенной тематической направленности на основе всеобъемлю­щей информации, хранящейся в ее среде. Геоинформационные тех­нологии — процесс организации, связи, манипулирования, анализа и представления пространственных данных.

ГИС имеют различную организацию, поэтому круг и слож­ность решаемых задач также широки и разнообразны. Например, можно ограничиться получением статистической информации о конкретном землевладении и регистрации земельной собственно­сти или выполнить анализ глобальных проблем, связанных с со­хранением экологического равновесия в зонах деятельности предприятии. С помощью ГИС можно выполнять мониторинг народо­населения, производства сельскохозяйственной продукции, по­следствий природных катастроф, оптимизацию маршрутов движе­ния общественного или личного транспорта, расположения пло­щадок под промышленное или жилое строительство, проложения трубопроводов, линий электропередачи, дорог и т. п.

Любая геоинформационная система состоит из пяти основных компонентов: аппаратные средства (Hardware), программное обес­печение (Software), данные (Data), исполнители, методы.

Данные, хранящиеся в информационной базе, — наиболее важ­ный компонент ГИС. Прежде всего, это планово-картографичес­кая основа, получаемая пользователем с помощью программного обеспечения самой ГИС или приобретенная у других производи­телей данной продукции. Планы и карты в рамках самой ГИС можно создавать по материалам наземной геодезической съемки или фотограмметрическим методом, по аэро- и космическим снимкам. Смысловую и статистическую информацию получают из соответствующих организаций и подразделений в виде отчетов, таблиц, картограмм и т. п. При работе со снимками основную ин­формацию получают в процессе дешифрирования. В ГИС объеди­няются данные о пространственном положении объектов с атри­бутивной информацией о них, при этом существующие в ее среде системы управления базой данных (СУБД) позволяют системати­зировать сведения, управлять информационными потоками и ис­пользовать их для решения конкретных задач.

Как уже рассматривалось ранее, современные геоинформаци­онные системы, как правило, имеют подсистемы обработки аэро- и космических фотографических или нефотографических (радио­локационных и тепловых) снимков. Получаемые в результате ор-тофототрансформирования изображения являются основой для создания базовых топографических карт и планов, которые, в свою очередь, представляют в ГИС базу для пространственного размещения информации. Преобразование цифровых изображе­ний можно выполнять не только в прямоугольную систему коор­динат, но и практически в любую из применяемых в картографии. В процессе создания ортофотоизображений программными сред­ствами улучшается качество изображений: проводится выравнива­ние по оптической плотности, повышается проработка деталей в тенях, изменяются контрастность изображений, цвет изучаемого класса объектов и т. п. Улучшение качества изображения способ­ствует повышению точности фотограмметрической обработки и интерпретации изображений.

ГИС могут быть специального назначения для решения до­вольно узкотематического круга задач или многофункциональ­ные, применяемые для сбора, анализа информации и составления оптимальных проектов широкого спектра человеческой деятель­ности. Геопривязанные изображения местности и ортопланы – это исходные космические снимки, представленные в заданных системе координат и картографической проекции на выбранном земном эллипсоиде, трансформированные соответственно без или с учетом влияния рельефа местности. Как правило, снимок подвергается еще и радиометрической коррекции (изменению яркостных и цветовых значений пикселей) для представления его в более привлекательном или традиционном виде.

Классификационные карты – наиболее общий тип тематических карт, создаваемых на основе спутниковых снимков. Содержание карт составляют кодированные цветом группы участков земной поверхности. Классификация (отнесение к определенной группе) базируется на сходности покрытия участков или их использования и может быть обобщенной (городская застройка, лес, поле, водная поверхность) или конкретизированной (тип застройки, состав древесных пород, вид сельскохозяйственных культур и т. д.).

Цифровые модели рельефа (ЦМР) содержат измерения превышений поверхности, полученные в результате фотограмметрической обработки стереопары снимков. ЦМР широко используются в трехмерном моделировании и соответствующих пакетах программ визуализации, получивших распространение в гражданском строительстве, геологическом картографировании, при имитации полета и др.

Объединение (слияние) – компьютерная интеграция различных типов спутниковых изображений для создания гибридного продукта, унаследовавшего лучшие свойства исходных материалов. Наиболее часто объединяют панхроматические снимки с высоким разрешением (например, SPOT с разрешением 5 м) с многоспектральными снимками (SPOT – 10 м или Landsat – 30 м), получая в итоге многоспектральное изображение с повышенным разрешением.

Не редкой является ситуация, когда спутниковый снимок не закрывает всю проектную область. Поэтому необходимо выполнить объединение изображений смежных сцен с использованием сложных алгоритмов, позволяющих совместить снимки вдоль перекрывающихся границ и выровнять несогласованность цветов, получив в итоге изображение большой площади без видимого шва. Хорошие результаты, например, дает мозаицирование снимков высокого разрешения (детальность) на территорию населенных пунктов и среднего разрешения (пространственный охват) за их пределами. Создание мозаик позволяет значительно снизить затраты на приобретение исходных данных и их обработку.

Невозможно перечислить все отрасли промышленности, сельского хозяйства, науки и т. д., где находит применение аэро- и космическая информация, но с уверенностью можно сказать, что все проекты, связанные с использованием изображений, в той или иной степени могут быть отнесены к следующим типам:

­ отображение особенностей объектов, явлений, процессов;

­ классификация покрытия земельных участков и их использования;

­ отображение изменений;

­ съемка и картографирование;

­ обновление векторных карт;

­ трехмерное моделирование.

Отображение особенностей (функциональное картографирование). Чаще всего аэро- и космические снимки используются для отображения, определения положения, идентификации, картографирования объектов, явлений, процессов на земной поверхности и их особенностей. В зависимости от разрешения снимка можно отобразить как геологическую структуру в целом, так и земельный надел, как транспортную сеть, так и автобусную остановку. Функциональное картографирование применяется в геологоразведке, транспортной отрасли, лесной промышленности, при городском планировании и т. д.

Классификация покрытия земельных участков. Для проведения такого рода работ чаще всего используются многоспектральные снимки, а для решения задачи необходимо иметь систему обработки изображений с функцией классификации. Как правило, изображение кодируется цветом так, чтобы каждый класс покрытия земельных участков имел один цвет по всему изображению. При такой классификации сходные по значению пиксели объединяются в группы, а для идентификации типа покрытия используется дополнительная информации, предоставляемая пользователем. Функция «обучение» – разновидность процесса классификации, которая после выделения на изображении участка и его идентификации, например как «березовой рощи» или «поля пшеницы», с помощью системы обработки изображений позволяет найти все остальные участки – «березовые рощи» и «поля пшеницы».

Классификация землепользования (использования земельных участков) базируется на аналогичных информации, методах и принципах, что и классификация покрытия земельных участков. Только в основе отнесения участка к определенной группе лежит вид землепользования. Классификация может быть обобщенной (например, пахотная земля, жилые кварталы, индустриальная зона, зона торговли, городской центр) или конкретизированной (плотность застройки, тип и сплоченность лесных массивов и др.).

Отображение изменений. Эта функция присуща практически любой коммерческой системе обработки изображений и реализуется на основе снимков одной географической области, полученных в разное время. После подготовки (согласования) изображений система сравнивает значения соответствующих пикселей и выявляет различия, свидетельствующие о возможных изменениях. Для более наглядного представления области изменений на изображении обычно выделяются ярким цветом. Детальная фиксация изменений может потребовать дополнительной (неавтоматизированной) экспертизы изображения или выборочных обследований. Этот вид обработки изображений обычно используется для автоматического просмотра больших областей и выявления тенденций и направления роста городов, участков незаконной вырубки леса, заболевания деревьев или обмеления водоемов, радикальных изменений в использовании сельхозугодий и т. п.

Съемка и картографирование. В настоящее время все более популярно использование съемки с помощью приемников спутникового позиционирования (GPS, ГЛОНАСС) при картографировании и отображении объектов местности. Применение приемников спутникового позиционирования при съемке местности получило широкое распространение в сельском хозяйстве и гражданском строительстве, особенно в приложениях, которые требуют отображения координат и высот. Геодезисты и топографы предпочитают определять пункты (точки) спутникового позиционирования непосредственно на снимках местности, что позволяет сразу оценить ситуацию.

Обновление векторных карт. Спутниковые изображения последнего поколения могут рассматриваться как идеальные карты, потому что они актуальны и отображают географические отношения, характеристики и свойства наземных объектов и явлений с высокой детальностью. Программное обеспечение для обработки изображений и ГИС позволяет пользователям совмещать спутниковые изображения со сканированной или цифровой картой, выявлять различия и корректировать карты. Так, обнаружив на снимке новые дороги, пользователь имеет возможность добавить новый векторный слой, чтобы отразить эти изменения. В картографической промышленности эта технология становится реальной альтернативой проведению полевых съемочных работ с целью обновления или модификации карты.

Трехмерное моделирование. В пакетах программ обработки изображений или в геоинформационных системах спутниковый снимок может быть совмещен с ЦМР для трехмерного представления ландшафта. Некоторые программы имеют инструментальные средства визуализации, позволяющие, выбрав точку на или над виртуальной поверхностью, перемещаться по трехмерной сцене, изучая особенности ландшафта в реальной перспективе. Трехмерное моделирование с возможностью «обхода» или «облета» требует использо­вания высокопроизводительного компьютера с большим объемом памяти.

Ценность и практическая применимость спутниковых изображений продолжают возрастать. На орбиту выводятся новые, более совершенные аппараты, и с ростом их числа увеличивается объем предлагаемой информации, в которой далеко не все пользователи хорошо ориентируются – им бывает сложно выбрать размер сцены, спектральное и пространственное разрешение или определиться с периодичностью съемки, временем получения снимков и типом сенсора.

Возможность выбора космических материалов с различными характеристиками расширит область их применения, возрастет число пользователей, осознанно предъявляющих высокие требования к результатам обработки данных дистанционного зондирования, а значит, и к программному обеспечению для извлечения и представления необходимой информации.

Следует отметить, что наилучших результатов можно добиться только при комплексной обработке снимков, сочетая возможности, предоставляемые снимками сверхвысокого, высокого, среднего и даже низкого пространственного разрешения, а также снимками в нескольких спектралъных зонах, полученными в разное время различными типами сенсоров.

Необходимо также понимать, что с улучшением пространственного разрешения возрастут и размеры цифровых файлов, что потребует наличия у компьютеров существенных резервов для обработки.

Для получения геопривязанных изображений и ортопланов важное значение имеют математические методы трансформирования снимков в заданные картографическую проекцию и систему координат, а также методы пиксельной интерполяции, реализованные в программном обеспечении. Программное обеспечение для обработки снимков должно поддерживать несколько базовых методов математических преобразований и интерполяции для выбора наиболее оптимального в каждом конкретном случае. Не менее важно иметь возможность выбора картографической проекции, в которой будут представлены результаты обработки.

Для получения различных классификационных карт, как правило, используются многоспектральные снимки и методы межзональных и статистических вычислений. Необходимо четко понимать, как концепция спектрального отображения связана с пиксельными значениями цифровых спутниковых изображений и чем типы изображений отличаются друг от друга. Изображения, созданные на основе спектральных характеристик поверхности, точно отражают особенности подстилающей поверхности, которые воспринимаются через форму, размер, цвет и полное визуальное соответствие. По значениям коэффициента отражения можно выявить минеральное содержание горных пород, влажность почвы, состояние растительности и множество иных, в том числе явно не видимых, характеристик. Однако цифровой датчик лишь фиксирует и измеряет спектральное взаимодействие излучения и поверхности, а задача программного обеспечения обработать измерения, интерпретировать или представить результаты в понятном для пользователя виде.

Для извлечения информации о рельефе местности необходимо иметь как минимум два снимка: стереопару при решении задачи методами классической стереофотограмметрии или интерферометрическую пару при обработке радарной геоинформации. Процессы обработки стереопары или радарной пары принципиально отличаются друг от друга и от обработки спектральных данных. Поэтому их реализация осуществляется либо в отдельных программах, либо в отдельных программных модулях комплексного программного обеспечения. Общими являются способы отображения (визуализации) результатов.

Что касается слияния и объединения изображений с различными пространственным и спектральным разрешениями, то, как показывает опыт, наилучших результатов можно добиться, если пространственные разрешения объединяемых панхроматического и спектрального снимков отличаются не более чем в шесть раз. Объединение снимков проходит, как правило, по следующему сценарию: спектральный снимок увеличивают вплоть до достижения им разрешения панхроматического, а затем яркостная составляющая спектрального снимка замещается панхроматическим изображением. Существует несколько методов и алгоритмов слияния, и они могут быть реализованы в одном программном продукте, но их применимость зависит от исходных данных и решаемой задачи.