Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Повышение эффективности регионального мониторинга по космическим снимкам на основе использования эталонов

ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Повышение эффективности регионального мониторинга по космическим снимкам на основе использования эталонов"

УДК 528 71 На правах рукописи

Хлебникова Елена Павловна

□03062134

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭТАЛОНОВ

25 00 34

Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск - 2007

003062134

Работа выполнена в Сибирской государственной геодезической академии

Научный руководитель кандидат технических наук,

доцент Широкова Тамара Антоновна

Официальные оппоненты доктор технических наук,

профессор Чибуничев Александр Георгиевич

кандидат технических наук

доцент Дементьев Вячеслав Николаевич

Ведущая организация - Институт вычислительной математики и

математической геофизики СО РАН

Защита диссертации состоится «23» марта 2007г в 15— час на заседании диссертационного совета Д 212 251 02 в Сибирской государственной геодезической академии по адресу 630108, Новосибирск, 108, ул Плахотного, 10, СГГА, аудитория 403

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГТА Автореферат разослан «22» февраля 2007г Автореферат размещен на сайте www ssga ru

Изд лиц ЛР № 020461 от 04 03 97 г Подписано в печать 16 02 2007 г Формат 60 х 84 1/16 Уел печ л 145 Уч-изд л. 0 79 Тираж 100 экз Заказ 2?. Гигиеническое заключение № 54 НК 05 953 П 000147 12 02 от 10 12 2002 Отпечатано в картопечатной лаборатории СГГА 630108, Новосибирск, Плахотного, 8.

Ученый секретарь диссертационного совета

Середович В А

Общая характеристика работы

Актуальность. Развитие технических средств дистанционного зондирования, совершенствование средств приема, хранения и обработки материалов аэрокосмических съемок и других данных дистанционного зондирования позволили подойти к практическому созданию систем мониторинга различного уровня для решения широкого круга задач Для России с ее огромной территорией особое значение имеют системы регионального мониторинга, основанные на использовании космических снимков.

В настоящее время стало реальностью создание действующих систем мониторинга на основе космических съемок различного уровня разрешения В связи с этим актуальной является задача совершенствования методов обработки снимков, повышение достоверности дешифрирования для решения широкого круга задач регионального мониторинга.

Системы мониторинга основываются на количественном подходе в дистанционном зондировании, который активно развивается с начала 80-х годов XX века Развитию этого метода посвящены работы Арманда H А, Асмуса В В, Журкина И Г, Копылова В H, Лупяна Е А, Пяткина В П, Сойфера В А, Чочии П А, Ярославского JIП и др В настоящее время разработаны основы методов цифровой обработки многозональных космических снимков, созданы специальные программные комплексы (ENVI, ERDAS Imagine, ER MAPPER, EASY PACE и др ) Направление исследований в области обработки материалов космических съемок смещается в сторону разработки методик и технологий для эффективного решения конкретных задач, основанных на использовании стандартных алгоритмов и программ

При дешифрировании объектов по многозональным снимкам основным признаком является спектральная яркость объекта, зафиксированная в виде значения яркости цифрового изображения Для повышения надежности

распознавания объектов необходимо устранить или снизить влияние факторов, которые не связаны собственно с исследуемым объектом, а определяются условиями съемки

Однако при исследовании объектов определенного класса, проведении периодических наблюдений и аэрокосмических съемок возникает ряд условий, позволяющих создать методики существенно улучшающие качество дешифрирования снимков Поэтому требуется разработка специализированных методик и технологий автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков в системах мониторинга природных и техногенных объектов, учитывающих особенности исследуемых объектов и территорий.

Цель и задачи исследования.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности системы регионального мониторинга по космическим снимкам на основе использования эталонов, учитывающих особенности исследуемых территорий

Для решения поставленной задачи необходимо

— выявить особенности решения задачи дешифрирования объектов на космических снимках в целях мониторинга с учетом возможностей современных систем дистанционного зондирования,

— разработать методики создания и использования эталонов при автоматизированном дешифрировании многозональных снимков,

— выполнить исследование предложенных методик по реальным снимкам,

— разработать технологическую схему использования предложенных методик в целях проведения комплексного регионального мониторинга.

Методы и средства исследований.

При выполнении исследований использовались методы цифровой обработки изображений, линейной алгебры, численного и физического моделирования, цифровой фотограмметрии

Отработка методик и технологических схем проведения комплексного регионального мониторинга проводилась по цифровым снимкам, а также по

космическим снимкам, полученным спутниковыми системами Landsat - 7, Spot- 4, Quick Bird II, Салют (МКФ - 6), Метеор, Ресурс - 01 №3 (МСУ - Э, МСУ - CK) В качестве программного обеспечения использовались пакеты программ цифровой обработки информации ERDAS Imagine 8 7, Mapinfo 7 5, ENVI42

Исследования проводились в рамках госбюджетных и хоздоговорных работ, выполняемых Сибирской государственной геодезической академией (СГГА)

Научная новизна проведенных исследований заключается в том, что

- разработаны новые методики дешифрирования многозональных изображений, основанные на получении нормированных изображений, что повышает эффективность дешифрирования широкого класса объектов в системах аэрокосмического мониторинга,

- предложена методика формирования эталонов для дешифрирования многозональных снимков, включающая формирование постоянней; базисных векторов, характеризующих свойства типовых участков изучаемой территории,

- предложена методика формирования пространственной матрицы априорных вероятностей появления объекта на исследуемом участке территории на основе картографических материалов, что повышает вероятность распознавания объектов на снимках

На защиту выносятся следующие положения

- методика создания эталонов для автоматизированного дешифрирования многозональных снимков, основанная на нормировании яркостей цифровых изображений и дешифрировании серии снимков с использованием единого эталона,

- методика использования картографических материалов, позволяющая повысить степень распознавания объектов на многозональных снимках,

- методика использования системы базисных собственных векторов, соответствующих корреляционной матрице измерений яркостей в соседних каналах, в качестве индикаторов изменения ситуации на данном участке местности,

- технологическая схема выполнения регионального мониторинга на основе использования предложенных методик

Практическая значимость заключается в том, что предложенные методики могут быть использованы в системах аэрокосмического мониторинга для повышения эффективности дешифрирования широкого класса объектов.

Разработанные методики были использованы при выполнении научно-исследовательских работ по темам.

- «Разработка методики комплексного анализа материалов аэрокосмических съемок с целью выявления загрязнения компонентов природной" среды на примере Карамовского и Холмогорского месторождений» №36 29/04. Договор №860-01

- «Создание карт замазученности с использованием эталонов автоматизированного дешифрирования на Карамовском и Холмогорском месторождениях» №36 33/05 Договор №924-02

Основные результаты диссертации внедрены в учебный процесс СГТА и используются при изучении специальных дисциплин для студентов специальностей «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами» и «Аэрофотогеодезия»

Апробация работы.

Основные положения и результаты исследований были представлены в докладах на научно-технических конференциях регионального, всероссийского и международного уровня на LI научно-технической конференции преподавателей СГГА «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной памяти академика Виталия Вячеславовича Бузука, Новосибирск, 16 - 19 апреля 2001 г ; на LDI международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 70-летию СГГА, Новосибирск, 11-21 марта 2003 г; на LIV международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 225-летию геодезического образования в России, Новосибирск, 19-23 апреля 2004 г, на международном научном конгрессе «ПЮ-Сибирь-2005», Новосибирск, 25 - 29 апреля, 2005 г, на П международной научно-технической конференции «Исследование, разработка и применение

высоких технологий в промышленности», Санкт-Петербург, 7-9 февраля 2006 г, на международном научном конгрессе «ПЮ-Сибирь-2006», Новосибирск, 25 - 29 апреля, 2006 г Публикации.

Основные результаты, полученные в диссертации, опубликованы в И научных работах (из них 4 - в соавторстве) Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 143 наименования и 18 приложений Общий объем составляет 142 страницы печатного текста, 58 рисунков, 11 таблиц

Основное содержание работы.

Во введении обоснована актуальность гемы, определена цель, сформулированы задачи исследований, дана общая характеристика работы

В первой главе рассмотрены основные направления мониторинга окружающей среды, различные факторы, влияющие на формирование многозональных изображений, рассмотрены современные технические средства дистанционного зондирования, алгоритмы, программы и методы, используемые для обработки материалов космической съемки Учитывая, что диссертация выполнена в рамках научно-исследовательских работ по аэрокосмическому мониторингу нефтегазовых месторождений ОЛО «Сибнефть-Ноябрьскнефтегаз», где объектом исследования являлось загрязнение участков природной среды, в частности, водных объектов, в диссертации рассмотрены особенности автоматизированного дешифрирования водных объектов

Анализ существующих методов аэрокосмического мониторинга показал, что в современных системах мониторинга возникает ряд условий, позволяющих повысить эффективность дешифрирования объектов на космических снимках, связанных с наличием

- определенной структуры, то есть объектного состава на исследуемой территории,

- объектов, которые не изменяют своего пространственного положения,

- объектов, которые имеют достаточно устойчивые спектральные характеристики в заданном диапазоне съемки,

- дополнительных данных (топографических и тематических карт, материалов аэросъемки и других материалов)

Повышение эффективности системы мониторинга связано с учетом этих условий Для этих целей требуется разработать новые методики и технологии обработки снимков, которые и явились предметом данной диссертационной работы

Во второй главе описаны разработанные методики обработки многозональных снимков, повышающие эффективность их дешифрирования

Известно, что яркость изображения объекта на снимке зависит от его отражательной способности Однако на конкретное числовое значение яркости изображения объекта оказывает влияние также большое количество других факторов, которое можно выразить формулой

А/зоб, = Епр, fuc> (1)

где LU30g¡ - яркость изображения объекта,

Enp¡ - освещенность, создаваемая на приемнике съемочной

системы,

fue ~ функция преобразования измерительной системы Освещенность на приемнике связана с яркостью исходного объекта следующим соотношением

_1об, $об1 сова! С05а2

пр, — 2 гатм> (2)

нф

где /.„^ — яркость объекта, - площадь объекта, Нф - расстояние от объекта до регистрирующей системы, гатм ~ коэффициент пропускания атмосферы, а\ - угол между нормалью к поверхности объекта и

направлением съемки,

а~1~ угол между нормалью к площадке регистрирующею устройства и направлением съемки

Таким образом, яркость объекта и яркость его изображения связаны довольно сложным соотношением

и абсолютные величины яркостей изображения не могут являться основанием для достоверной идентификации объектов

Если изображение получено в одном спектральном диапазоне, то для данного снимка большинство параметров в формуле (3) будет одинаково В этом случае отношение яркостей изображений объектов будет равно отношению яркостей самих объектов

7атм >

(3)

изоб, ^пЛ ^изоб]

(4)

где , Ьцзо^ - яркость некоторого «опорного» объекта и его

изображения на снимке соответственно,

Кц - нормированное значение яркости изображения объекта

Используя формулу (4), формируют новые изображения, значение яркости каждого элемента которых равно Р1} = К1} и зависит только от

свойств объекга. В результате преобразования формируется т изображений, где т - количество съемочных каналов

Предложенное нормирование яркостей отличается от традиционного, тем, что в данном случае К1} - это отношение яркостей разных объектов

(искомого и эталонного) для одного и того же спектрального канала, а обычно нормируются яркости изображения одного и того же объекта в разных каналах

Для исследования свойств нормированных изображений К^ были проведены лабораторные эксперименты, в которых физически моделировался процесс получения цифровых многозональных изображений при различных условиях съемки

Для этого были созданы тестовые объекты из образцов наиболее часто встречающихся природных образований растительность; земля (был использован чернозем без примесей), песок (обычный речной), песок + нефть, вода (дистиллированная), вода + нефть (грязная вода), камни (речная галька), песок + вода (имитация береговой линии), и выполнена их цифровая съемка в разных спектральных диапазонах при разной освещенности и различном положении съемочной системы.

На рисунке 1 представлены графики спектральных характеристик ненормированных (а) яркостей изображения различных объектов, полученных при условиях съемки 1 и 2 и нормированных (б) яркостей этих объектов Они показывают, что после нормирования происходит совпадение графиков, относящихся к одному объекту, увеличение разностей яркостей

исследуемых объектов При этом изменяется вид зависимости яркости нормированного изображения от длины волны.

- - Вода 1 _ - Вода 2

--- Растительность 1 - Растительность 2

---------- - Песок 1 ------- Песок 2

Рисунок 1

Полученные результаты показывают, что изменения спектральных яркостей нормированных изображений практически не зависят от условий съемки (рисунок 1 ,б)

Таким образом, лабораторные эксперименты подтверждают предположение о возможности исключения влияния большинства факторов на яркость изображения объектов, связанных с условиями съемки Следовательно, в результате правильно выполненного нормирования можно создагь эталоны для обработки серии снимков, полученных при подобных условиях съемки

Для нормирования изображений в качестве опорных должны выбираться объекты, легко дешифрируемые на всех снимках и имеющие устойчивые собственные оптические характеристики

Дальнейшим развитием использования предложенной методики нормирования яркостей были исследования метода главных компонент применительно к нормированным изображениям

Известно, что элементы рц исходных цифровых изображений

составляющих многоспектральное изображение Р, это значения яркостей, измеренных в соответствующих каналах (т) съемочной системы Значения

т 1С

яркостей для элементов Р1} и Р1} , полученных из разных каналов для

большинства каналов сильно коррелированны

Метод главных компонент позволяет от многозонального цифрового изображения Р перейти к новому представлению

Ра = {р^ , р£, Р^1,., Р^ |, где новые «изображения» Р£ являются некоррелированными. Первые изображения Ру, Ру , являются

главными компонетами многоспектрального изображения Р

Значения элементов матрицы новых преобразованных изображений получаются из известного соотношения

~4К) иТ> <*>

где и - матрица, составленная из собственных векторов

— —г

ковариационной матрицы СРР =РхР

Учитывая, что СРР зависит от типа объектов и от структуры поверхности территории, то есть от набора объектов, которые содержатся на данном участке, и именно это вызывает устойчивые корреляционные связи между яркостями в спектральных зонах, уместно предположить, что собственные векторы будут являться достаточно устойчивыми признаками для совокупности набора объектов одного типа

Для проверки этого предположения были выполнены исследования типовых участков местности и получены средние значения собственных векторов для определяющих типов участков Они подтвердили, что набор

таких векторов можно в дальнейшем использовать как обобщенный индикатор типов участков для выявления и исследования изменений

Кроме того, было предложено использовать собственные векторы II/ для хранения многоснектральных изображений в системах мониторинга, что существенно сокращает объем информации

В работе также показано, что достоверность определения изменения состояния объекта может быть повышена путем использования разностных изображений Разностные изображения, полученные вычитанием яркостей разновременных снимков, широкого практического применения не получили, поскольку считается, что при сравнении разновременных снимков невозможно учесть изменение разнообразных факторов, сопутствующих съемке Однако использование нормированных изображений позволяет решить эту проблему

Для определения изменений на основе анализа яркостей разностных изображений предложены две процедуры вычитания яркостей нормированных изображений 1\ и Р2, полученных в разное время ?2 > Если от значений яркостей изображений для каждого из каналов 1-го снимка вычесть значения яркостей изображений соответствующих каналов 2-го снимка, то полученные яркости пикселей покажут уменьшение отражательной способности объектов за прошедший период времени Аналогичная процедура, проведенная в обратном порядке, будет свидетельствовать об увеличении отражательной способности объектов

Для повышения эффективности системы мониторинга была разработана и исследована методика дешифрирования многозональных снимков с использованием дополнительных данных - топографических и тематических карт Методика заключается в формировании матрицы априорных вероятностей появления объектов на изображении по каршграфическим и другим дополнительным материалам Особенность подхода состоит в том, что данная матрица априорных вероятностей

определяет пространственное распределение вероятностей по исследуемым участкам и формируется по простым правилам

В соответствии с Байесовской теоремой применяется решающее правило, и событие м?, имеет место, если

Р{Х1у»,) Р(к,)>Р(х/™^-Р^), (6)

где Р{Х!у>,), Р(Х/м>^ —условные вероятности появления событий и>( и соответственно при наличии вектора измерения X, X - вектор признаков;

Р(и>,), Р(уе}) - априорные вероятности событий и у*}

Если X - вектор измерения параметров яркостей элементов многозонального изображения, то механизм использования дополнительной информации заключается в задании априорных вероятностей для всех объектов снимка на основе имеющихся картографических материалов

В предложенной методике для каждого объекта, который распознается на снимке, задается вероятность его появления на данном участке поверхности в зависимости от расположения соответствующих объектов на картографических материалах Таким образом, матрица априорных вероятностей принадлежности объектов классам описывает пространственное распределение вероятностей в соответствии с положением точек на снимке

В результате формирования матрицы вероятностей Р} объекта ] каждому элементу изображения будет присвоена априорная вероятность Формируется N таких матриц в соответствии с количеством объектов, для которых имеется дополнительная информация

Предложенные методики были объединены в единую технологическую схему проведения комплексного регионального мониторинга (рисунок 2)

Рисунок 2 - Технологическая схема проведения комплексного регионального мониторинга

В третьей главе описаны экспериментальные работы по реализации предложенных методик

Исследования выполнены по снимкам, полученным со спутников Landsat, SPOT, Ресурс-О, Quick Bird, Метеор, Салют (МКФ-6)

На первом этапе исследований были определены объекты, которые можно использовать в качестве опорных для проведения нормирования яркостей изображений Эти объекты должны иметь как достаточно устойчивые средние значения яркостей на различные даты съемки, так и устойчивое отношение яркостей для разных каналов При организации систем мониторинга выбор таких объектов не вызывает трудностей, так как практически всегда на исследуемом участке можно наити неизменившиеся объекты

В качестве опорного при оценке эффективности нормирования был принят объект «шоссейная дорога» Такой выбор обусловлен, во-первых, наличием данного объекта на всех обрабатываемых изображениях, во-вторых, относительной устойчивостью состояния дорожно1 о покрытия

Далее была исследована методика создания единого эталона для дешифрирования разных снимков Исходными материалами являлись перекрывающиеся снимки, полученные съемочными системами Landsat - 7 на территорию Каспийского моря и Метеор на территорию Ямбургского месторождения

В качестве основы для формирования набора эталонов яркостей объектов выбран снимок Landsat - 7 (снимок 1) , на котором отображено большинство характерных объектов местности Основа для набора эталонов подготавливалась методом неуправляемой классификации Затем проводилось редактирование и объединение полученных эталонов, путем определения локальных минимумов и максимумов, и сопоставления с картографическими данными По данному снимку было сформировано два типа эталонов - для исходного и для нормированного изображений

На рисунке 3 представлены сравнительные результаты классификации по единому эталону (а - классифицированное изображение снимка 1,

б - классифицированное ненормированное изображение снимка 2, в - классифицированное нормированное изображение снимка 2).

а) б) в)

Рисунок 3

Как видно из результатов экспериментов, единый эталон нецелесообразно использовать при обработке исходных изображений. После выполнения нормирования применение единого эталона обеспечивает более достоверные результаты. В таблице ? представлена оценка степени соответствия классов, полученных при проведении управляемой классификации исходного и нормированного изображений снимка 2 (Ьаодка! -7) но эталонам снимка 1.

Таблица 1

Классы изображений Степень соответствия классов снимка 2 классам снимка 1, %

Исходное изображение Нормированное изображение

Растительность, тип I 99 99

Растительность, тип 2 32 93

Растительность, тип 3 35 97

Растительность, тип 4 5 100

Почва 3 97

Вола, Тип 1 14 72

Вода, та 2 28 55

Полученные результаты показывает практически полное соответствие большинства классов объектов для нормированных изображений. Отклонения в определении соответствия классов «Вода, тип 1» и «Вода, чип 2» свидетельствуют не об ошибке распознавания объектов, а об изменении их состояния.

Таким образом, проведенные исследования подтверждают возможность использования единого эталона для дешифрирования многозональных снимков, полученных в одних спектральных диапазонах при разных условиях съемки с использованием предложенной методики нормирования изображений.

Возможность выявления изменения объектов на основе формирования разностных изображений была исследована на тестовом участке по Снимкам со спутниковой системы Метеор на территорию Харвутииской площади Ямбургского месторождения.

На рисунке 4 представлен пример практической реализации применения разностных снимков, показывающий изменение состояния озера и появление дороги за период времени с 2002 но 2004 год. Полученные результаты подтверждаются картографическими материалами и данными полевого дешифрирования.

а) снимок от 03.07.02 6} снимок от 20.07.04 в) разностное изображение

Рисунок 4

Представленная методика позволяет определить не только сам факт наличия изменений, произошедших за исследуемый промежуток времени, но

и оценить их количественную величину. Такая возможность появляется за счет получения численных значений изменения яркостей нормированных изображений различных объектов на разные даты.

Кроме того, установлено, что формирование изображений, синтезированных из разновременных снимков, позволяет повысить достоверность дешифрирования речной сети в тундровых районах. Известно, что только на фоне тающего снежного покрова можно получить достоверную Информацию о верхних звеньях речной сети, после схода снега ото сделать практически невозможно. Однако автоматизированное дешифрирование весенних снимков не дает удовлетворительных результатов, так как нерастаявший снес может Покрывать другие объекты местности. Дня дешифрирования речной сети снимок летнего периода был синтезирован со снимком снеготаяния. 11а рисунке 5 приведены результаты автоматизированного дешифрирования многозональных снимков, полученных спутниковой системой Метеор на территорию Харвутинской площади Ям бур гс ко го месторождения на 26.07.04 и 16.06.04 (а - исходный снимок летнего периода, б - исходный снимок, совмещенный с каналом весеннего снимка).

а) снимок от 26.07,04 б) совмещенные снимки от

26.07.04. и 16,06.04

Рисунок 5

Дешифрирование такого изображения дает более надежные результаты, так как яркости снимка летнего периода позволяют однозначно исключить из эталона класса малых рек объекты другого типа

Яркостные характеристики водных объектов в природе достаточно близки даже при наличии в них различных примесей Для повышения достоверности определения состояний водных объектов необходимо увеличить диапазон яркостей их изображений Для этого использовалось инвертирование изображений

Возможность применения метода главных компонент при региональном мониторинге была исследована по различным видам космических cHHMKoe(Quick Bird, Метеор) Для типовых участков местности были вычислены собственные значения, собственные векторы и их средние значения для исходных и нормированных изображений

Анализ результатов показывает, что после нормирования яркостей в 70-75% случаев произошло уменьшение стандартного отклонения в среднем в 2,5 - 3 раза Кроме того, стали близки средние значения собственных векторов разных снимков Набор таких векторов можно в дальнейшем использовать как обобщенный индикатор типов участков для выявления изменений

Проведенные исследования показали, что собственные векторы корреляционной матрицы нормированных многозональных изображений одних и тех же участков местности, полученных одной и той же съемочной системой, являются устойчивым признаком территории и могут служить индикатором существенных изменений объектного состава Эти векторы можно использовать как базисные для получения главных компонент многозональных изображений

На рисунке 6 представлен пример разложения ненормированных (а, б) и нормированных (в, г) изображений по среднему базисному вектору для снимков спутниковой системы Quick Bird Из рисунка видно, что стабильные характеристики имеет только нормированное изображение, что позволяет

повысить достоверность интерактивного дешифрирования Получаемой Информации по заранее определенному набору признаков и значительно увеличить скорость обработки.

Рисунок 6

Также были выполнены исследования возможности Повышения достоверности и надежности дешифрирования снимков за счет использования картографических материалов и данных полевого обследования.

При создании набора эталонов для автомаги зи ро ванного дешифрирования изображений тем классам объектов, качественные и (или) количественные характеристики которых' были достоверно известны, присваивалась большая величина априорной вероятности. Таким образом, для каждого типа объектов был сформирован набор весовых коэффициентов, задающих степень вероятности принадлежности какого-либо вектора а мерном пространстве признаков определенному классу. На рисунке 7 показаны результаты классификаций, проведенных по одному набору эталонов, но в первом случае (рисунок 7, а) априорные вероятности не учитывались, а во втором (рисунок 7, б) априорная вероятность наличия песчаной взвеси в воде, в соответствии с данными полевого дешифрирования, была задана максимальной. На рисунке 7 также показан контур озера в соответствии с векторной картой исследуемой территории.

а) б)

Рисунок 7

Анализ классифицированных изображений к сопоставление распознанных объектов показывает, что априорно заданная вероятность принадлежности вектора в М-мерном спектральном пространстве определенному классу повышает надежность дешифрирования снимков в сред(гсм в 2,4 - 2,6 раза. Оценка результатов автоматизированного дешифрирования проводилась путем сопоставления площадей озер и рек, полученным по снимкам, векторной карге и данным полевого дешифрирования.

Основные результаты исследований, проведенных в данной работе следующие;

1. В результате анализа современных средств дистанционного зондирования и методов цифровой обработки аэрокосмических снимков с точки зрения регионального мониторинга установлено, что повышение эффективности мониторинга связано с улучшением метрологических свойств систем получения и обрабо тки данных дистанционного зондирования путем исключения влияния факторов, связанных с условиями проведения Многозональной съемки.

2. Разработана методика создания эталонов для дешифрирования многозональных снимков, основанная на нормировании изображений, повышающая точность распознавания объектов.

3. Показано, что в качестве индикаторов изменения объектного состава определенного участка территории можно использовать базисные векторы, 22

вычисленные как собственные векторы корреляционной матрицы многозональных изображений Эти же векторы можно использовать в качестве базисных для хранения многозональных изображений в системах мониторинга

4. Разработана методика использования дополнительной информации, полученной по топографическим и тематическим картам, при дешифрировании снимков Методика основана на формировании системы матриц пространственного распределения априорных вероятностей объектов, изучаемых в системах мониторинга

5 Разработана общая технологическая схема дешифрирования многозональных снимков на основе предложенных методик, позволяющая повысить эффективность регионального мониторинга

Экспериментальные работы, выполненные при исследовании водных объектов по данным, полученным различными съемочными системами, подтвердили эффективность предложенных методик

Список опубликованных работ по теме диссертации

1 Хлебникова, Е П Особенности распознавания образов при мониторинге водных объектов [Текст] / Хлебникова ЕП // Вестник Сибирской государственной геодезической академии / СГГА - Вып7 -Новосибирск, 2002 - С 95 - 101.

2 Хлебникова, Е П Применение космических снимков для распознавания загрязнений водных объектов [Текст] / Хлебникова Е П // Сб науч тр аспирантов и молодых учен Сиб гос геодез акад / Под общ ред Т А Широковой - Новосибирск,, 2003 - С 25-30

3 Хлебникова, Е П Разработка методики выбора эталонов при автоматизированном дешифрировании многоканальных снимков [Текст] / Хлебникова Е П // Соврем проблемы геодезии и оптики: Сб материалов 53 научно-технической конференции, посвященной 70-летию СГГА, 11-21 марта 2003г. -42- Новосибирск, 2003 - С 104 - 106

4. Симонова, Г В, Хлебникова, ЕП Нормирование яркости при цифровой обработке изображений [Текст] /Симонова Г.В., Хлебникова , Е П //Соврем проблемы геодезии и оптики- Сб материалов 53 научно-технической конференции, посвященной 70-летию СГТА, 11-21 марта 2003г -43- Новосибирск, 2003 - С 21 - 23.

5 Симонова, Г В, Хлебникова, ЕП Нормирование яркости при обработке результатов оптических измерений[Текст] / Симонова Г В, Хлебникова , Е П // Вестник Сибирской государственной геодезической академии / СГТА - Вып 10 - Новосибирск, 2005 - С 166 - 167

6 Хлебникова, Е П Влияние предварительной обработки изображений на качество дешифрирования многозональных снимков [Текст] / Хлебникова Е П // ГЕО-Сибирь-2005 Т.5 Мониторинг окр среды, геоэкология, диет методы зонд Земли Сб. материалов научн конгресса «ГЕО-Сибирь-2005», 25-29 апреля 2005г, Новосибирск - Новосибирск СГТА, 2005 - С 253-256

7. Симонова, Г В, Хлебникова, Е.П Сравнительный анализ спектральных характеристик природных и тестовых объектов [Текст] I Симонова Г В , Хлебникова , Е П // ГЕО-Сибирь-2005 Т 6 Специализ приборостроение, метрология Сб. материалов научн конгресса «ГЕО-Сибирь-2005», 25-29 апреля 2005г, Новосибирск - Новосибирск СГГА, 2005 - С 144-147

8 Хлебникова, Е П. Влияние нормирования яркости на достоверность дешифрирования многозональных космических снимков [Текст] / Хлебникова ЕП //Геодезия и картография -2005 -№12 - С 24-28

9 Симонова, Г В, Хлебникова, Е П Повышение качества автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков в целях регионального мониторинга [Текст] / Симонова Г В , Хлебникова Е П. // Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования, образование Т.4 Сб трудов Второй международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение

высоких технологий в промышленности» 07-09 01 2006, Санкт-Петербург, Россия / Под ред А П Кудинова, Г Г. Матвиенко, В Ф Самохина СПб.. Изд-во Политехи ун-та, 2006 - С 265 - 266

10 Хлебникова, Е.П Влияние предварительной обработки изображений на качество дешифрирования многозональных снимков [Текст] / Хлебникова Е П // Вестник Сибирской государственной геодезической академии / СГТА - Вып 11 - Новосибирск, 2006 - С.190 - 193

11. Хлебникова, ЕП Определение динамики изменения природных объектов по многозональным космическим снимкам / Хлебникова ЕП // ГЕО-Сибирь-2006 Т 3 Мониторинг окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия 4 1 сб материалов междунар научн конгресса «ГЕО-Сибирь-2006», 24-28 апреля 2006г , Новосибирск - Новосибирск- СГТА, 2005 - С 227 - 232

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Хлебникова, Елена Павловна

Введение

1 Аэрокосмический региональный мониторинг

1.1 Особенности регионального мониторинга

1.2 Физические основы дистанционного зондирования

1.3 Средства получения информации для космического мониторинга

1.4 Анализ алгоритмов и методик автоматизации дешифрирования многозональных космических снимков

1.5 Методы коррекции данных дистанционного зондирования

1.6 Особенности дешифрирования снимков в системах регионального мониторинга

2 Разработка технологии дешифрирования многоспектральных снимков в системе регионального мониторинга

2.1 Разработка методики нормирования яркости при цифровой обработке изображений

2.2 Разработка методики формирования эталонов для дешифрирования, основанной на использовании постоянных базисных векторов

2.3 Разработка методики использования картографических материалов для повышения информативности космических снимков

2.4 Технологическая схема дешифрирования многоспектральных снимков в системе регионального мониторинга

3 Экспериментальные исследования технологии регионального мониторинга

3.1 Описание района исследований и исходные материалы

3.2 Исследование эффективности нормирования изображений и дешифрирования многозональных снимков с использованием единого эталона

3.3 Исследование методики повышения устойчивости результатов дешифрирования на основе метода главных компонент

3.4 Исследование методики использования картографических материалов при дешифрировании снимков

3.5 Исследование изменений состояния природных объектов по материалам космических съемок

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Повышение эффективности регионального мониторинга по космическим снимкам на основе использования эталонов"

Развитие технических средств дистанционного зондирования, совершенствование средств приема, хранения и обработки материалов аэрокосмических съемок и других данных дистанционного зондирования позволили подойти к практическому созданию систем мониторинга различного уровня для решения широкого круга задач. Для России с ее огромной территорией особое значение имеют системы регионального мониторинга, основанные на использовании космических снимков.

В настоящее время стало реальностью создание действующих систем мониторинга на основе космических съемок различного уровня разрешения. В связи с этим актуальной является задача совершенствования методов обработки снимков, повышение достоверности и дешифрирования для решения широкого круга задач регионального мониторинга.

Системы мониторинга основываются на количественном подходе в дистанционном зондировании, который активно развивается с начала 80-х годов XX века. Развитию этого метода посвящены работы Арманда H.A., Асмуса В.В, Журкина И.Г., Копылова В.Н., Лупяна Е.А, Пяткина В.П., Сойфера В.А., Чочии П.А., Ярославского Л.П. и др. В настоящее время разработаны основы методов цифровой обработки многозональных космических снимков, созданы специальные программные комплексы (ENVI, ERDAS Imagine, ER MAPPER, EASY PACE и др.). Направление исследований в области обработки материалов космических съемок смещается в сторону разработки методик и технологий для эффективного решения конкретных задач, основанных на использовании стандартных алгоритмов и программ.

При дешифрировании объектов по многозональным снимкам основным признаком является спектральная яркость объекта, зафиксированная в виде значения яркости цифрового изображения. Для повышения надежности распознавания объектов необходимо устранить или снизить влияние факторов, которые не связаны собственно с исследуемым объектом, а определяются условиями съемки.

При исследовании объектов определенного класса, проведении периодических наблюдений и аэрокосмических съемок возникает ряд условий, позволяющих создать методики, существенно улучшающие качество дешифрирования снимков. Поэтому требуется разработка специализированных методик и технологий автоматизированного дешифрирования аэрокосмических снимков в системах мониторинга природных и техногенных объектов, учитывающих особенности исследуемых объектов и территорий.

Цель и задачи исследования.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности системы регионального мониторинга по космическим снимкам на основе использования эталонов, учитывающих особенности исследуемых территорий.

Для достижения поставленной цели необходимо:

- выявить особенности решения задачи дешифрирования объектов на космических снимках в целях мониторинга с учетом возможностей современных систем дистанционного зондирования;

- разработать методики создания и использования эталонов при автоматизированном дешифрировании многозональных снимков;

- выполнить исследование предложенных методик по реальным снимкам;

- разработать технологическую схему использования предложенных методик в целях проведения комплексного регионального мониторинга.

Методы и средства исследований.

При выполнении исследований использовались методы цифровой обработки изображений, линейной алгебры, численного и физического моделирования, цифровой фотограмметрии.

Отработка методик и технологических схем комплексного регионального мониторинга проводилась по цифровым снимкам, а также по космическим снимкам, полученным спутниковыми системами Landsat - 7, Spot- 4, Quick Bird II, Салют (МКФ - 6), Метеор, Ресурс - 01 №3 (МСУ - Э, МСУ - СК). В качестве программного обеспечения использовались пакеты программ цифровой обработки информации: ERDAS Imagine 8.7, Mapinfo 7.5, ENVI 4.2.

Исследования проводились в рамках госбюджетных и хоздоговорных работ, выполняемых Сибирской государственной геодезической академией (СГГА).

Научная новизна проведенных исследований заключается в том, что:

- разработаны новые методики дешифрирования многозональных изображений, основанные на получении нормированных изображений, что повышает эффективность дешифрирования широкого класса объектов в системах аэрокосмического мониторинга;

- предложена методика создания эталонов для дешифрирования многозональных снимков, включающая формирование постоянных базисных векторов, характеризующих свойства типовых участков исследуемой территории;

- предложена методика формирования пространственной матрицы априорных вероятностей наличия объекта на исследуемом участке территории на основе картографических материалов, что повышает вероятность распознавания объектов на снимках.

На защиту выносятся следующие положения:

- методика создания эталонов для автоматизированного дешифрирования многозональных снимков, основанная на нормировании яркостей цифровых изображений и дешифрировании серии снимков с использованием единого эталона;

- методика использования картографических материалов, позволяющая повысить степень распознавания объектов на многозональных снимках;

- методика использования системы базисных собственных векторов корреляционной матрицы измерений яркостей в соседних каналах в качестве индикаторов изменения ситуации на данном участке местности;

- технологическая схема выполнения регионального мониторинга на основе использования предложенных методик.

Практическая значимость заключается в том, что предложенные методики могут быть использованы в системах аэрокосмического мониторинга для повышения эффективности дешифрирования широкого класса объектов.

Разработанные методики были использованы при выполнении научно-исследовательских работ по темам:

- «Разработка методики комплексного анализа материалов аэрокосмических съемок с целью выявления загрязнения компонентов природной среды на примере Карамовского и Холмогорского месторождений». №36.29/04. Договор №860-01.

- «Создание карт замазученности с использованием эталонов автоматизированного дешифрирования на Карамовском и Холмогорском месторождениях». №36.33/05. Договор №924-02.

Основные результаты диссертации внедрены в учебный процесс СГТА и используются при изучении специальных дисциплин для студентов специальностей «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами» и «Аэрофотогеодезия».

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований были представлены в докладах на различных научно-технических конференциях регионального, общероссийского и международного уровня: на LI научно-технической конференции преподавателей СГГА «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной памяти академика Виталия Вячеславовича Бузука, Новосибирск, 16-19 апреля 2001 г.; на LUI международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 70-летию СГГА, Новосибирск, 11 - 21 марта 2003 г.; на LIV международной научно-технической конференции «Современные проблемы геодезии и оптики», посвященной 225-летию геодезического образования в России, Новосибирск, 19-23 апреля 2004 г.; на международном научном конгрессе «ПЮ-Сибирь-2005», Новосибирск, 25 - 29 апреля, 2005 г.; на II международной научно-технической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности», Санкт-Петербург, 7-9 февраля 2006 г.; на международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2006», Новосибирск, 25 - 29 апреля, 2006 г.

Основные результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 11 научных работах (из них 4 - в соавторстве).

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Хлебникова, Елена Павловна

Основные результаты исследований, проведенных в данной работе следующие:

1) выполнен анализ современных средств дистанционного зондирования, методов и алгоритмов цифровой обработки аэрокосмических снимков и других данных дистанционного зондирования, используемых при аэрокосмических исследованиях и проведении регионального мониторинга природных объектов;

2) выявлены особенности решения задачи дешифрирования космических снимков в целях мониторинга с учетом возможностей современных систем дистанционного зондирования;

3) разработана методика создания эталонов для автоматизированного дешифрирования многозональных снимков, основанная на нормировании яркостей цифровых изображений и использовании единого эталона для дешифрирования серии снимков;

4) разработана методика использования картографических материалов, позволяющая повысить степень распознавания объектов на многозональных снимках;

5) разработана методика использования системы базисных собственных векторов корреляционной матрицы измерений яркостей в соседних каналах в качестве индикаторов изменения ситуации на данном участке местности;

6) разработана технологическая схема выполнения регионального мониторинга на основе использования предложенных методик.

Экспериментальные работы, выполненные на ряде природных объектов по данным, полученным различными съемочными системами, подтвердили эффективность предложенных методик.

Заключение

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Хлебникова, Елена Павловна, Новосибирск

1. Экологический мониторинг. Методы биомониторинга Текст.: Учеб. Пособие. Ч. 1 / Под ред. проф. Гелашвили Д.Б. Н.Новгород: ННГУ, 1995.-192 с.

2. Батищев, Ю.А Региональная система мониторинга окружающей среды и поддержки управленческих решений: принципы построения и планирования эксперимента Текст. / Ю.А. Батищев, М.Г. Булатов.- Владим. гос. ун-т. Владимир, 2000.-32 с.

3. Козориз, М. Д. Технология создания цифровых карт для инвентаризации нефтеразработок Текст./ М. Д. Козориз // Геодезия и картография. 2002. -№11.- С.45-48.

4. Бондур, В.Г. Результаты исследований антропогенных загрязнений прибрежных акваторий по радиолокационным космическим изображениям Текст. / В.Г. Бондур, Д.Ц. Литовченко, С.А. Старченков //Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1999. - №3. - С.48-96.

5. Поцелуев, A.A. Дистанционные методы исследования окружающей среды Текст.: учеб. пособие для вузов./А.А. Поцелуев, В.В.Архангельский. Томск: СТТ, 2001 .-184 с.

6. Коробкин, В.И. Инженерная геология и охрана природной среды Текст.: учеб. для вузов / В.И. Коробкин, A.B. Передельский. Ростов-на-Дону: Рост. Ун-т, 2003. - 352 е.

7. Авилова, С.Д. Оценка экологического состояния водных объектов по биохимическим показателям Текст. / С.Д. Авилова, В.И.Авилов.- М.: РЭФИА, 1997.-35 с.

8. Израель, Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды Текст. / Ю.А. Израель. М.: Гидрометеоиздат, 1984.-560 с.

9. Киенко, Ю.П. Основы космического природоведения Текст.: учеб. для вузов / Ю.П. Киенко. М.: «Картгеоцентр» - «Геодезиздат», 1999.285.

10. Черновский, JI.A. Учение о гидросфере Текст./ JI.A. Черновский. Новосибирск, СГГА. - 1998. - с 26.

11. Дерпгольц, В.Ф. Мир воды Текст./ В.Ф. Дерпгольц. Л.: Недра, 1979.-236 с.

12. Фёдоров, Ю.А. Экология и охрана природных вод Текст. / Ю.А. Фёдоров, A.M. Владимиров Сборник научных трудов, выпуск 122. СПб: РГТМУ, 2000.- С. 79-84.

13. Протасов, В.Ф. Экология, здоровье и охрана окружающей среды в России Текст.: учеб. и справ, пособие / В.Ф. Протасов. М.: Финансы и статистика, 1999.-672 с.

14. Владимиров, A.M. Охрана окружающей среды Текст. / A.M. Владимиров, Ю.И. Ляхин, J1.T. Матвеев , В.Г. Орлов . Л.: Гидрометеоиздат,1991.-424 с.

15. Дейвис, Ш.М. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст./ Ш.М. Дейвис, Д.А. Ландгребе, Т.Л. Филипс и др. М.: Недра, 1983.-415 с.

16. Исаев, A.C. Аэрокосмический мониторинг лесов Текст. / A.C. Исаев, В.И. Сухих, E.H. Калашников и др. М.: Недра, 1991. - 240 с.

17. Бурда, Н.Ю., Автоматизация прогнозирования динамики льда Ладожского озера в весенний период по аэрокосмической информации методом иммитационного моделирования Текст. / Н.Ю. Бурда, A.B. Антропов // Исследование Земли из космоса. 1992.- №3.-С.42-49.

18. Маркова, Е.Э. Прогнозы элементов водного режима рек лесной и лесостепной зон Восточной Сибири Текст. / Е.Э. Маркова. Иркутск, 1997.

19. Андреев, И.Н. Идентификация суспензионных выносов по многоспектральным космическим снимкам. Косм, методы исследований природ, среды Текст. / И.Н. Андреев Л., 1987. - 339 с.

20. Кринов, Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований Текст. / Е.Л. Кринов. М: изд. АН СССР, 1947. -271с.

21. Коробкин, В.И. Инженерная геология и охрана природной среды Текст. / В.И. Коробкин, A.B. Передельский.- Учебник для вузов. Ростов-на-Дону: Изд-во Рост, ун-та, 2003. - 352 е.: ил.

22. Савиных, В. П. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования Текст. / В. П. Савиных, В. Я. Цветков. М: "Картгеоцентр" -"Геодезиздат", 2001. - 228 с.

23. Востокова, Е.А. Экологическое картографирование на основе космической информации Текст./ Е.А. Востокова, А. В. Сущеня, Л.А. Шевченко -М.: Недра, 1988.-223 с.

24. Яншин, А.Л. Основные направления аэрокосмических исследований природных комплексов Сибири и Дальнего Востока Текст./ А.Л. Яншин, Л.К.

25. Зятькова // Космические исследования природных комплексов Сибири и Дальнего Востока. Новосибирск, 1982. - С. 5 -14.

26. Зятькова, JI. К. Геомониторинг природной среды Текст.: Т.1. / Л.К.Зятькова, И.В. Лесных-Новосибирск, 2004.-375 с.

27. Гиенко, А.Я. Воды Аэрокосмический снимок - Карта Текст. / А.Я. Гиенко.- Изд-во Красноярского университета, 1992. - 224 с.

28. Келлер, Р. Воды и водный баланс суши (введение в гидрографию). Текст. /Р. Келлер. М.: Прогресс, 1965. - 435 с.

29. Савиных, В.П. Визуально-инструментальные исследования Земли с пилотируемого космического комплекса Текст. / В.П. Савиных. М.: Недра,1991. - 109с.

30. Лаврова, Н. П. Космическая фотосъемка Текст.: учеб. пособ. для вузов/ Н. П. Лаврова M.: Недра, 1983 - 288 с.

31. Новаковский, Б.А. Фотограмметрия и дистанционные методы изучения Земли Текст.: учеб. и справ, пособ. / Б.А. Новаковский.- М.: Изд-во МГУ, 1997. 208 е.: ил.

32. Priestnall, G. Spatial and temporal remote sensing requirements for river monitoring/ G. Priestnall, P. Aplin // International journal of remote sensing, 2006- 2006- Vol. 27.-№ 16- pp. 2111-2140.

33. Савиных, В. П. Аэрокосмическая фотосъемка Текст.: учеб. / В.П. Савиных, A.C. Кучко, А.Ф. Стеценко- М.: Картогеоцентр Геодезиздат, 1997 -378 с.

34. Гук, А. П. Фотограмметрическая обработка сканерных снимков Текст.: учеб. пособие/ А.П. Гук Новосибирск: НИИГАиК, 1985. - 82 с.

35. Гонин, Г.В. Космическая съемка Земли Текст. / Г.В. Гонин. Л.: Недра, 1989. - 255 е.: ил.

36. Астахова, В.А. Выбор и использование материалов космических фотосъемок для целей экологического картографирования Текст./ В.А. Астахова // Научно-технический сборник / ЦНИИГАиК. M., 1992. - С. 64 - 71.

37. Малышев, В.В. Спутниковые системы мониторинга. Анализ синтез и управление Текст. / В.В. Малышев, М.Н.Красилыциков. М.: МАИ, 2000.-568 с.

38. Аковецкий, В.И. Дешифрирование снимков Текст.: учеб. для вузов / В.И. Аковецкий. М.: Недра, 1983. - 374 с.

39. Богомолов, JI.A. Дешифрирование аэроснимков Текст. / JI.A. Богомолов. М.: Недра, 1978. - 351 с.

40. Живичин, А.Н. Дешифрирование фотографических изображений Текст. /А.Н. Живичин, B.C. Соколов . -М.: Недра, 1980.

41. Вронский, В.А. Прикладная экология Текст. / В.А. Вронский.-Учебное пособие. Ростов-на-Дону: Изд-во «Феникс», 1996. - 512 с.

42. Лобанов, В.Ю. Использование спутниковой информации для изучения прибрежных районов Балтийского моря Текст./ В.Ю. Лобанов// Исследование Земли из космоса. 1992. - №4.-С.75-81.

43. Вирбицкас Ю.Б. Проблемы региональной гидроэкологии. Текст./ Ю.Б. Вирбицкас //Проблемы региональной экологии. Вып. 1: Регион, экология. Томск: Изд-во Крас, знамя, 1994. - 236с.

44. Кашкин, В.Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса Текст.: учебное пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин.- Цифровая обработка изображений. М.: Логос, 2001. - 264 е.: ил.

45. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст. : в 2 кн. / У. Прэтт. М: Мир, 1982. - 670 с.

46. Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений Текст./ Т. Павлидис М.: Радио и связь, 1986. - 400с.

47. Худсон, Д. Статистика для физиков Текст. /Д. Худсон. -М.:Мир, 1979.-296с.

48. Яншин, В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. Текст. / В.В. Яншин. М.: Машиностроение, 1995. - 112с.

49. Improved Integration of Remote Sensing and Gegraphic Information Systems: A Background to NCGIA Initiative 12 Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1991 Vol. 57- No. 6- pp. 643-645.

50. Data Space Volumes and Classification Optimization of SPOT and Landsat TM Data Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1991 -Vol.57- No. 1-pp. 61-65.

51. Improving Classification of Crop Residues Using Digital Land Ownership Data and Landsat TM Imagery Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1991 Vol. 57- No. 11- pp. 1487-1492

52. Fourier Transform Techniques for the Evalution of the Thematic MaCer Line Spread Function Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1986 Vol. 52- No. 5- pp. 639-648

53. Use of Thematic MaCer Data to Assess Water Quality in Green Bay and Central Lake Michigan Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1986 Vol. 52- No. 5- pp. 671-680.

54. Environmental Analysis Using Integrated GIS and Remotely Sensed Data: Some Research Needs and Priorities Текст.// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1991 Vol. 57- No. 6- pp. 689-697.

55. AClication of Landsat TM Data to Geological Studies- Al-Khabt Area- Southern Arabian Shield Текст.// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1991 Vol. 57- No. 4- pp. 421-429.

56. Remote Sensing and Geographic Information System Data Integration: Error Sources and Research Текст.// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1991 Vol. 57- No. 6- pp. 677-687.

57. Integration of Remote Sensing and GIS: Data and Data Access Текст.// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing ,1991 Vol. 57- No. 6-pp. 669-675

58. Liu, Y. Temporal influences on Landsat-5 Thematic Mapper image in visible band Текст./У. Liu, T. Hiyama, R. Kimura and Y. Yamaguchi// International journal of remote sensing, 2006- 2006- Vol. 27.-№ 16. pp. 31833202.

59. Yun, O. Land cover classification based on tolerant rough set Текст./ О. Yun, J. Ma// International journal of remote sensing, 20062006- Vol. 27.-№ 10-pp. 3041 -3026.

60. Сущкевич, Т. А. О решении задач атмосферной коррекции спутниковой информации Текст. / Т. А. Сущкевич // Исследования Земли из космоса. 1999. - № 3.- С. 42 - 59.

61. PAT, S. An Improved Dark-Object Subtraction Technique for Atmospheric Scattering Correction of Multispectral Data Текст. / PAT S., CHAVEZ J.R.//Remote sensing of environment, 1988. -№ 24. C. 459 - 479.

62. Шенк, X. Теория инженерного эксперимента Текст. /X. Шенк. -пер. с англ. Е.Г. Коваленко.- М.: Мир, 1972. 184 с.

63. Jordan, С. F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor Текст./ С. F. Jordan // Ecology 1969,. - vol. 50. - pp. 663-666.

64. Kaufman, Y. J. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS, in Proc. IEEE Int. Текст./ Y. J. Kaufman, D Tanre,. // Geosci. and Remote Sensing Symp. '92, IEEE, New York, 1992. pp 261-270.

65. Rouse, J. W., Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS Текст./ J. W.Rouse, R. H. Haas, J. A Schell, D. W. Deering //Third ERTS Symposium, NASA SP-351. 1973. - vol. 1 - pp.309-317.

66. Beeri, O. Spectral indices for precise agriculture monitoring Текст./ О. Beeri, A. Peled // International journal of remote sensing, 2006- Vol. 27.-№ 16. -pp. 2039-2047.

67. Richardson, A. J. Using spectra vegetation indices to estimate rangeland productivity Текст./ A. J. Richardson, J. H. Everitt //Geocarto International, 1992.-vol. 1 pp. 63-69.

68. Lillesand, Т. M. Remote Sensing and Image Interpretation Текст./ Т. M. Lillesand, R. W. New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singapore, 1987. - 721 p.

69. Huete, A. R. Spectral response of a plant canopy with different soil backgrounds Текст./ A. R. Huete, R. D Jackson, D. F. Post //Remote Sensing of Environment.- 1985.-vol. 17.-pp.37-53.

70. Huete, A. R. A Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) Текст./ A. R. Huete // Remote Sensing of Environment. 1988. - vol. 25 - pp. 295-309.

71. Jackson, R. D. Spectral indices in n-space Текст./ R. D Jackson // Remote Sensing of Environment. 1983. - vol. 13 - pp. 409-421.

72. Qi, J. Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI) Текст./ J. Qi, A. Chehbouni, A.R. Huete, Y. H. Kerr// Remote Sensing of Environment. -1994.-vol. 48.-pp. 119-126.

73. Xu, H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery Текст./ H. XuII International journal of remote sensing-2006. Vol. 27.-№ 16. - pp.3025-3005

74. An Analysis of Selected Water Parameters in Surface Coal Mines Using Multispectral Videography Текст.// Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,1991 Vol. 57-No. 12-pp. 1589-1596.

75. Topographic Normalization in Rugged Terrain Текст. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Vol. 57.- No. 5.- pp. 531-537

76. Baret, F. TSAVT: A vegetation index which minimizes soil brightness effects on LAI or APAR estimationTeKCT./ F. Baret, G. Guyot, D. Major //12th Canadian Symposium on Remote Sensing and IGARSS 1990, Vancouver, Canada, July 10-14.

77. Clevers, J. G. P. W. The derivation of a simplified reflectance model for the estimation of leaf area index Текст./ J. G. P. W. Clevers // Remote Sensing of Environment. 1988.-vol 35.-pp. 53-70.

78. Crippen, R. E. Calculating the Vegetation Index Faster Текст./ R. E. Crippen // Remote Sensing of Environment. 1990. - vol 34. - pp. 71-73.

79. Elvidge, C. D. Influence of rock-soil spectral variation on the assessment of green biomass Текст./ С. D. Elvidge, R. J. P. Lyon // Remote Sensing of Environment. 1985. - vol. 17. - pp. 265-269.

80. Pinty, B. GEMI: A Non-Linear Index to Monitor Global Vegetation from Satellites Текст./ В. Pinty, M. M. Verstraete // Vegetation. 1991. - vol. 101.-pp. 15-20.

81. Qi, J. External Factor Consideration in Vegetation Index Development Текст./ J. Qi, Y. Kerr, A. Chehbouni //Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing, ISPRS. 1994. - pp. 723-730.

82. Richardson, A. J. Distinguishing vegetation from soil background information Текст./ A. J. Richardson, C. L. Wiegand //Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1977. - vol. 43. - pp. 1541-1552.

83. Zhu, L. Fusion of multisensor multitemporal satellite data for land cover mappingtext./ L. Zhu, R. Tateishi // International journal of remote sensing, 2006- Vol. 27.-№ 8 pp. -903-918

84. Карманов, И.Н. Рассеяние света различными материалами Текст.: монография/ И.Н. Карманов, Н.А.Мещеряков. Новосибирск: СГГА, 2002.- 168 с.

85. Хлебникова, Е.П. Особенности распознавания образов при мониторинге водных объектов Текст. / Хлебникова Е.П. // Вестник Сибирской государственной геодезической академии / СГГА. Вып.7. -Новосибирск, 2002. - С.95 - 101.

86. Лурье, И. К. Основы геоинформационного картографирования Текст. / И. К. Лурье. М., 2000. -143 с.

87. ИЗ. Хлебникова, Е.П. Нормирование яркости при обработке результатов оптических измеренийТекст. / Хлебникова Е.П., Симонова Г.В // Вестник Сибирской государственной геодезической академии / СГГА. -Вып. 10. Новосибирск, 2005. - С. 166 - 167.

88. Cheng, Q. Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement/Q. Cheng, L. Jing, A. Panahi// International journal of remote sensing 2006- Vol. 27.-№ 15. - pp. 3387 -3042

89. Zhong, J. Multi-temporal remote sensing change detection based on independent component analysis/ J. Zhong, R. Wang // International journal of remote sensing. 2006- Vol. 27.-№ 8- pp. 2055 -2064.

90. Crist, E. P.Application of the tasseled cap concept to simulated thematic mapper data Текст./ E. P. Crist, R.C. Cicone// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1984. - vol. 50. - pp. 343-352.

91. Crist, E. P. The tasseled cap De-Mystified Текст./ E. P. Crist, R. J. Kauth // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 50. № 1. -1986.-pp. 81-86.

92. Jerome, E. A conceptual Framework for intergrating remote sensing, GIS, and geography Текст./ E. Jerome // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -Vol.59.- 1993.-№ 10.-pp. 1491-1496.

93. Middelkoop, H. Implementation of Temporal Relationships in Knowledge Based Classification of Satellite Images Текст./ H. Middelkoop, L.L.F Janssen // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Vol.57. - № 7. -pp. 937-945.

94. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст./ Пер. с англ. Пяткин В.П., Юдина О.А. М.: Недра, 1983. - 415 с

95. Тикунов, В. С. Устойчивое развитие территорий картографо -геоинформационного обеспечения Текст. / В. С. Тикунов, Д. А. Цапон. Москва -Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. - 176 с.

96. Лабутина И.А. Дешифрирование космических снимков Текст.: учеб. пособ./ И.А. Лабутина. М.: Аспект Пресс, 2004 - 184с., 8с. цв.вкл.

97. Серов, A.B. О создании цифровых карт динамики природной среды по космическим снимкам Текст./ A.B. Серов// Геодезия и картография. 2005. - №5. - С. 34 - 39.

98. Балдина, Е.А. Геоинформационное картографирование дельты Волги на основе аэрокосмической информации Текст./ Е.А. Балдина, И.А. Лабутина// Картография на рубеже тысячелетий. М.: ИГ РАН, 1997. - С.88 -92

99. Обзор «О состоянии окружающей природной среды Ханты-Мансийского автономного округа» Текст./ Гос. ком. по охране окружающей среды. Ханты-Мансийск, 1999. - 147с.

100. Исаченко, А.Г. Экологическая география России Текст./ А.Г. Исаченко. СПб.: изд. СПб. ун-та, 2001. - 328с.130. 20 лет ЗАО «Уренгойгидромеханизация»: люди, история Текст.- М.: Спец-Адрес, 2006. 196 е.: ил.

101. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин Текст./А. Розенфельд. М.: Мир, 1972. -256с.

102. Анисимов, Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений Текст./Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, А.К. Злобин. -М., 1983.- 294с.

103. Analysis of Thematic Map Classification Error Matrices // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 1986. - Vol. 52. -No.56- pp. 681-686.

104. Сергеев, А.Г. Метрология Текст./ А.Г. Сергеев, В.В. Крохин. -М., 2001.

105. Хлебникова, Е.П. Влияние предварительной обработки изображений на качество дешифрирования многозональных снимков Текст. / Хлебникова Е.П. // Вестник Сибирской Государственной геодезической академии / СГГА. Вып.11. - Новосибирск, 2006. - С.190 - 193.

106. Хлебникова, Е.П. Влияние нормирования яркости на достоверность дешифрирования многозональных космических снимков Текст. / Хлебникова Е.П. // Геодезия и картография. 2005. - №12. - С. 2428.

107. Хлебникова, Е.П. Применение космических снимков для распознавания загрязнений водных объектов Текст. / Хлебникова Е.П. // Сб. науч. тр. аспирантов и молодых учен. Сиб. гос. геодез. акад./ Под общ. ред. Т.А. Широковой. Новосибирск, 2003. - С. 25 - 30.