Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Методика идентификации нефтезагрязнений почвогрунтов по данным много- и гиперспектральной оптико-электронной аэросъемки

ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Методика идентификации нефтезагрязнений почвогрунтов по данным много- и гиперспектральной оптико-электронной аэросъемки"

На правах рукописи

ГРИГОРЬЕВА Ольга Викторовна

МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕНИЙ ПОЧВОГРУНТОВ ПО ДАННЫМ МНОГО- И ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ АЭРОСЪЕМКИ

Специальность 25.00.36- Геоэкология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003463321

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2009

003463321

Работа выполнена в Петербургском государственном университете путей сообщения и в Научно-исследовательском центре (г. Санкт-Петербург) ФГУ «4-го Центрального научно-исследовательского института Минобороны России».

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор

Панин Александр Васильевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Белоглазое Илья Никитич,

кандидат технических наук, доцент

Доронин Александр Павлович

Ведущая организация - Санкт-Петербургский Научно-исследовательский центр экологической безопасности Российской академии наук.

Защита диссертации состоится 27 марта 2009 г. в 13 ч 15 мин на заседании диссертационного совета Д 212.224.06 при Санкт-Петербургском государственном горном институте имени Г.В. Плеханова (техническом университете) по адресу: 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, д.2, ауд.1160.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного горного института.

Автореферат разослан 20 февраля 2009 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ диссертационного совета д-р техн. наук, профессор " Э.И.БОГУСЛАВСКИЙ

Актуальность работы. Обеспечение экологической безопасности окружающей среды является одной из глобальных проблем современности. Имеющиеся негативные факторы, связанные с жизнедеятельностью человека, приводят к постоянному увеличению техногенной нагрузки на природу, при этом последствия некоторых из них могут носить катастрофический характер. К числу факторов, представляющих наиболее существенную угрозу экологическому состоянию земель и акваторий, относятся аварийные разливы нефти и нефтепродуктов, происходящие в процессе их добычи, хранения и транспортировки. Количество нефтезагрязнённого грунта только в России составляет порядка 510 млн. т ежегодно.

Указанные обстоятельства определяют актуальность задачи оперативного поиска и локализации нефтезагрязнений на воде и суше. Особое место в системе поиска разливов нефти и нефтепродуктов занимает плановый и оперативный аэрокосмический мониторинг аварийных и потенциально опасных объектов, который является наиболее эффективным методом контроля больших по площади, удаленных и труднодоступных территорий.

Вопросы применения средств дистанционного зондирования (ДЗ) для оценки показателей качества окружающей среды успешно решены в работах многих авторов (Кринов E.JT., Кравцова В.И., Виноградов Б.В., Чапурский Л.И., Кондратьев К.Я., Федченко П.П.). Однако аналогичные исследования (Орлов Д.С., Поляков А.И., Ма-карчук A.JI.) применительно к контролю нефтезагрязнений почвог-рунтов (НЗПГ) не носят законченного характера по причине недостаточной экспериментальной и научно-методической проработки вопроса. Они основаны на методах выявления с помощью многоспектральных приборов в оптическом диапазоне электромагнитного спектра по спектрально-яркостным характеристикам, что не обеспечивает требуемой результативности контроля в целом ряде ситуаций (в частности, при зондировании темных и увлажненных почв и характерных фонов). Серьезным фактором, снижающим эффективность авиационного контроля, является отсутствие для данного типа поверхностей системы устойчивых идентификационных признаков НЗПГ, что сдерживает обоснование требований к приборам ДЗ на базе наиболее доступной оптико-электронной аппаратуры (ОЭА) пассивного типа и в первую очередь - гиперспектральных приборов.

Таким образом, имеется противоречие между практической потребностью в повышении возможностей средств ДЗ по выявлению НЗПГ и отсутствием развитого методического аппарата, способного обеспечить данную потребность. На решение этой актуальной задачи направлена рассматриваемая диссертационная работа.

Целью работы является повышение достоверности результатов идентификации НЗПГ с помощью современной ОЭА пассивного типа, входящей в состав авиационных систем информационного обеспечения экологической безопасности для оперативного принятия решений по профилактике нефтяных загрязнений почвогрунтов.

Идея работы - достижение положительного результата в идентификации НЗПГ должно обеспечиваться на основе совместного использования много- и гиперспектральных средств аэросъемки в оптическом диапазоне спектра и комплексного учета спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств исследуемых объектов на зарегистрированных изображениях.

Объект исследования - методы и средства дистанционного контроля экологического состояния окружающей среды.

Предмет исследования - закономерности изменения геофизических эффектов подзолистых и торфяно-болотных почвогрунтов при загрязнении нефтью и мазутом, а также методы и средства регистрации этих эффектов пассивной аэросъемочной ОЭА.

Для достижения цели поставлены задачи исследования:

• разработка основных положений и структуры методики идентификации НЗПГ по авиационным данным ОЭА пассивного типа;

• анализ современного состояния диагностики нефтезагрязнения территорий методами ДЗ, а также факторов (физико-химических и пространственных свойств нефтеразливов), влияющих на механизм формирования оптико-электронных аэроизображений и результативность их дешифрирования;

• по результатам наземных и авиационных экспериментов установление закономерностей изменения спектрально-пространственных характеристик почвогрунтов под влиянием нефти и нефтепродуктов, которые могут быть использованы в основе системы идентификационных признаков;

• разработка автоматизированного метода обработки данных аэросъемочной ОЭА пассивного типа для идентификации НЗПГ;

• разработка практических рекомендаций по выбору параметров съемки и технических характеристик (ТХ) перспективной многоспектральной и гиперспектральной аппаратуры для решения задачи выявления НЗПГ.

Научная новизна работы:

Установлены закономерности изменения спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств подзолистых и торфяно-болотных почвогрунтов под воздействием нефтезагрязне-ний. Выявлено прямо пропорциональное изменение структурных агрегатов и уменьшение разности коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) почв в видимом и ближнем инфракрасном интервалах спектра в среднем в 1,4 раза при достижении максимального уровня (6...8 г/кг) нефтезагрязнения. На основе полученных закономерностей систематизированы признаки идентификации НЗПГ.

Основные защищаемые положения: 1 Для идентификации почвогрунтов, загрязненных нефтью и ее тяжелыми фракциями, следует применять специально разработанную систему информативных признаков в интервале оптического диапазона спектра 500...850 нм для гиперспектральных (ГС) снимков и в спектральных каналах 440...505 и 620... 1000 нм для многоспектральных (МС) изображений.

2 Результативная автоматизированная идентификация НЗПГ требует использования метода, опирающегося на два взаимодополняющих процесса:

• обработка МС данных, основанная на применении структурного признака НЗПГ, в качестве которого предложено использовать оценку среднего квадратического отклонения (СКО) яркости индексного изображения объекта, полученного как разность массивов яркости сцены в красном (или ближнем инфракрасном) и голубом каналах, в частности при использовании цифровой фотокамеры -450. ..500 нм и 600. ..700 нм;

• обработка многомерного массива ГС данных, заключающаяся в применении спектрально-яркостных признаков НЗПГ и классических способов контролируемой и неконтролируемой классификации, усовершенствованных введением в процесс дешифрирования индексного изображения и процедур исключения параметрических подобластей, нехарактерных для НЗПГ.

3 Для рационального выбора ТХ МС и ГС ОЭА необходимо использовать алгоритм, основанный на развитии известного метода параметрического синтеза фотографических систем с учетом условий наблюдения, размера, структуры и спектрально-яркостных свойств НЗПГ.

Методы исследований: при проведении теоретических исследований использовались методы теории физической оптики, распознавания образов, автоматизированной обработки изображений, корреляционного анализа, математического моделирования процессов и систем. Для численного исследования разработанных алгоритмов выполнялось имитационное моделирование на ПЭВМ. В ходе экспериментальных исследований применялись методы планирования эксперимента, инфракрасной спектрофотометрии, метрологического обеспечения измерений и статистической обработки данных.

Достоверность научных результатов обоснована использованием современных средств измерений и комплексов обработки аэрокосмической информации, экспериментальной проверкой основных положений методики, сходимостью результатов контроля с данными наземной заверки, применением современных методов статистического анализа с представительной выборкой исходных материалов наземной и авиационной съемки.

Практическая значимость работы:

• доказана возможность достоверной идентификации НЗПГ по данным пассивной МС и ГС аэросъемочной ОЭА при обеспечении задач планового и оперативного экологического мониторинга;

• получены значения спектрально-яркостных и структурно-пространственных признаков, позволяющие реализовывать методику идентификации НЗПГ на практике;

• обоснованы рекомендации по обработке данных аэросъемки для идентификации НЗПГ, а также практические рекомендации по выбору параметров бортовой аппаратуры и условий ее применения.

Практическая значимость результатов подтверждается актами реализации.

Личный вклад автора заключается в постановке цели; в проведении цикла наземных экспериментов и летных измерений в нефтезагрязненных районах; теоретических исследованиях по усовершенствованию методов обработки дистанционных данных ОЭА

и их апробации, в том числе с использованием лично разработанных программ; обосновании и разработке рекомендаций по выбору ТХ аппаратуры обнаружения и распознавания НЗПГ.

Апробацая работы. Результаты исследований докладывались на 14 международных и всероссийских научных конференциях, в том числе на 4-ой Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (г. Москва, ИКИ РАН, 2006 г.) и Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий» (г. Москва, 2007 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, включая две статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 10 докладов, 8 статей во всероссийских и межведомственных изданиях, 2 технических проекта.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из двух томов. Том 1 общим объемом 192 страницы состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы из 83 источников, включает 24 таблицы и 50 рисунков. Том 2 содержит 15 приложений.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1 Идентификация почвогрунтов, загрязненных нефтью и ее тяжелыми фракциями, обеспечивается применением специально разработанной системы информативных признаков в интервале оптического диапазона спектра 500...850 нм для ГС снимков и в спектральных каналах 440...505 и 620...1000 нм для МС изображений.

Низкая проработка вопроса выявления загрязнения земель углеводородами и отсутствие систематизированного подхода к его решению по материалам авиационной оптико-электронной съемки пассивного типа способствовало разработке методики идентификации НЗПГ. Методика должна обеспечить достижение цели, которая предполагает выполнение следующего условия: показатель результативности идентификации НЗПГ (Р) должен быть не хуже требуемого (Ртр) или существующего (Рсущ), то есть

I = (РМ„ТХ) = агВр[/ \Р,М„ТХ]> Р^Р^Р^) (1)

где / - вектор исходных данных, обеспечивающих решение задачи; Г - функция, описывающая спектрально-яркостные и про-

странственные признаки НЗПГ; Тх - ТХ выбранного типа ОЭА; М/ -метод идентификации.

Из условия видно, что неконтактная результативная идентификация НЗПГ возможна только при наличии системы информативных, устойчивых к воздействию внешних факторов, признаков, которые, в свою очередь, обусловливают особенности выбора ТХ аппаратуры и принципов обработки авиационных данных, являющихся основными структурными элементами методики. Такая система может быть построена по результатам анализа закономерностей изменения геофизических свойств земель при нефтезагрязнении. Однако на данный момент знания этих свойств недостаточны. Поэтому для формирования статистически обоснованной системы признаков на начальном этапе выполнены наземные и авиационные экспериментальные исследования. В частности, осуществлен анализ спек-трапьно-яркостных и пространственных закономерностей оподзо-ленных и торфяно-болотных типов почв, как наиболее характерных для большей части ландшафтов России, но и более сложных для идентификации по причине низких яркостных контрастов. На втором этапе с использованием полученных закономерностей оценивалось спектральное разделение НЗПГ и фона в различных интервалах оптического диапазона спектра (ИОДС), что позволило уменьшить вероятность возникновения ошибок дешифрирования. С целью сокращения размерности ГС данных и увеличения оперативности обработки определены возможности изменения границ ИОДС.

Для получения данных о признаках НЗПГ в методике предусмотрено использование комплекса, состоящего из МС и ГС авиационных средств. Высокое спектральное разрешение ГС видеосъемки, отличающее от других видов ДЗ, позволяет выявить наиболее характерные детали объектов по их спектральным образам и выбрать для использования те участки спектра, в которых объект в наибольшей степени контрастирует с фоном. Вместе с тем из-за избыточности информации и низкой энергии, поступающей на регистрацию в узком спектральном канале, использование видеоспектральных данных для точного оценивания пространственных свойств объекта и его структуры затруднительно. Поэтому дополнительно привлечена МС аппаратура, позволяющая за счет увеличения отношения сигнал/шум и лучшего пространственного разрешения корректно изучить структуру и оценить размеры НЗПГ.

8

В экспериментальных исследованиях с помощью ГС аппаратуры были получены изображения для спектральных полос шириной 7 нм в интервале длин волн 440...890 нм. По итогам обработки экспериментальных данных рассчитаны КСЯ г/6 образцов чистых почв и НЗПГ, значения которых выбраны в качестве основного спек-трально-яркостного признака 1-го уровня. Относительная погрешность измерения КСЯ не превышалаЛг=(3,7...5,6)% для репрезентативной выборки объемом п=25 пикселя, что является допустимым отклонением для разделения малоконтрастных объектов с пороговым контрастом К„< 0,2.

Далее результаты разновременных данных КСЯ были приведены к одним (эталонным) условиям наблюдения с помощью специального преобразования, результаты которого оказались квазистационарными, но только для оподзоленных почв (рис. 1а). Для торфяных почв наблюдается разброс и снижение значений КСЯ в области 760...890 нм (рис. 16), что связано с увеличением доли поллю-танта от 3 до 6 г/кг в период проведения эксперимента. Это позволило сделать вывод о чувствительности графиков спектральной яркости к степени загрязнения почвогрунтов в этом диапазоне.

14

4> с 7,5 •/кг

Г/

-,40 и—

i г=Ч 6%

¡^bf

IV g

Я, нм

7 0 ¡77— Г(с7 f=3 г/кг ___ т

12 kc — А i 'n ^ г/к г)

2—( =6 г 'кг) А г . ГУ /у —

ж / г=8 %

— — — я, нм

450 500 550 600 650 700 750 SOO 850 450 500 550 600 650 700 750 800 850

Рисунок 1 - Возможность оценки уровня загрязнения по графикам спектральной яркости, приведенным к одним условиям наблюдения: нефтезагрязненный грунт оподзоленный (а) и торфяной (б)

В ходе анализа полученных графиков спектральной яркости НЗПГ и фона (рис. 2) были выделены следующие основные закономерности изменения спектрально-яркостных свойств почвогрунтов под воздействием нефти.

1. Максимум значений КСЯ загрязненных почв (13,5±1,0% для грунта торфяного и 18,0±1,3% для грунта оподзоленного) приходит-

ся на 890 нм, минимум (2,8±0,2% для торфяного и оподзоленного грунтов) - на 495 нм.

О,0/ )

л г=2,5% ) .■•

■л .■" 1 1

-----

-Л

25

- 4----- /о 1

1

б

450 500 550 600 650 700 750 800 850

450 500 550 600 650 700 750 800 850

Рисунок 2 - Закономерности изменения кривых спектральной яркости фона (чистых грунтов и травы) и почв с различной степенью загрязнения поверхности нефтепродуктами: 1,2- чистый сухой грунт оподзоленный и торфяной; 3, 5- загрязненный грунт оподзоленный и торфяной; 4 - грунт торфяной чистый увлажненный; 6 - трава; 7 - мазут-трава;

8 - кир; 9 - свежеразлитый мазут

2. Информативный ИОДС при выявлении НЗПГ по ГС данным для всех видов фона охватывает всю рабочую область 440... 1000 нм. Обоснована возможность ее сужения до границ 500...850 нм, в пределах которых НЗПГ достоверно распознается на любом фоне. При этом изображения за пределами этих границ не дают значимого прироста информативности. В качестве мер статистической разделимости при отнесении фрагмента сцены к объекту использовались наилучшее ЛРМ, пороговый яркостной контраст К и нормализованное расстояние между математическими ожиданиями гистограммы яркости объекта. Последние два показателя относятся к признакам 2-го уровня.

3. Величина КСЯ загрязненной почвы в значительной степени зависит от ее типа. В диапазоне 440...890 нм уменьшение значений КСЯ располагается в следующей последовательности - загрязненный песок, оподзоленные почвы, торфяно-болотные почвы. При этом для каждого типа почв в этом диапазоне наблюдается закономерное уменьшение значений КСЯ НЗПГ по сравнению с чистыми поверхностями (в среднем в 1,5 раза). Поэтому НЗПГ за счет высоких яркостных контрастов наиболее эффективно выделяются на фоне почв с низким содержанием гумуса.

4. Для НЗПГ характерна сглаженная малоизменяющаяся с длиной волны форма кривых спектров яркости, в частности, для жидкого нефтепродукта спектр практически горизонтальный.

Результаты анализа позволили выделить в качестве основного признака 2-го уровня индекс нефтезагрязненности почв, который определяется как: /5 = - гЦ6, где г,'"1 и г'* - КСЯ или коэффициенты интервальной яркости (КИЯ), соответственно взятые в областях 620... 1000 и 440...505 нм. Этот индекс характеризует малый наклон нейтральных кривых спектров яркости по сравнению со спектральными кривыми чистых почв,атакжепозволяет лучше распознавать НЗПГ на фоне травяного покрова.

Таблица 1 - Индекс нефтезагрязненности почв

Тип почв и поверхности загрязнения 75, %

песок загрязненный (14,5...21,0)

грунт оподзоленный загрязненный (14,0... 19,6)

грунт торфяно-болотный загрязненный (9,0... 13,3)

конгломерат «мазут-трава» 7,3±0,5

кир 6,1 ±0,3

жидкий мазут 0,2±0,1

В таблице 1 приведены значения индекса для спектральных каналов с максимальной чувствительностью на длинах волн 500 и 890 нм. Граничные значения индекса 18 в таблице соответствуют минимальному и максимальному уровню загрязнения почвы. При этом значения /<У, превышающие верхнюю границу, характерны для чистых почв, но только для данного генетического типа. На базе этого индекса разработана шкала нефтезагрязненности почв, где с увеличением естественного содержания гумуса в фоновой почве диапазон изменения индекса 1Я сужается, как и предел обнаружения уровня загрязнении.

Таким образом, по экспериментальным данным получено, что для результативной идентификации НЗПГ по МС данным достаточно использовать пару изображений, полученных в интервалах 440...505 и 620...1000 нм. В случае идентификации объекта по ГС данным можно применять весь анализируемый интервал, который по результатам расчета спектральной «разделимости» целесообразно сократить до 500...850 нм. При этом в обоих случаях минимальную «разделимость» НЗПГ имеют на фоне сильно увлажнённых чистых почв или почв с высоким содержанием гумуса, что может привести

к получению ложной информации, для устранения которой необходимо использовать дополнительные признаки, такие как структура загрязненной поверхности,

На основе полученных в ходе эксперимента закономерностей и сделанных выводов построена система признаков НЗПГ (рис. 3).

Система идентификационных признаков

N Пппгхпян^11Р1111п-гтпук-гг'П111.ге: 1

Спектрально-яркостные

"^Пространственно-структурные

| КИЯ гЛх" в интервалах I спектра, взятых на участках 440,.^05 и 620... 1000 нм

7»».

КСЯ гх" в гиперспектральном интервале т..850 нм

Коэффициент корреляция между значениями яркости ккр, с,л

Яркостной кон-ТрЭСТ С„в-ф(Г;)

Площадь нефтеразлива

1-го уровня

Индекс нефте-загрязненности почв /5*

Нормализованное расстояние между математическими ожиданиями Ло6.,ь

Средне-квадратическое отклонение яркости о и

2-го уровня

Рисунок 3 - Иерархическая структура системы признаков НЗПГ

Данная система позволила не только применить разработанную методику на практике, но и сократить размерность ГС данных, а также скорректировать алгоритм обработки спектрально-пространственных изображений для идентификации НЗПГ.

2 Результативная автоматизированная идентификация НЗПГ требует использования метода, опирающегося на последовательную обработку МС и ГС данных соответственно по структурным и спектральным признакам в красном (или ближнем инфракрасном) и голубом интервалах оптического диапазона спектра.

Предложенная система признаков стала основополагающей для разработки метода идентификации НЗПГ, который в соответствии с условием (1) является частью общей методики. Обоснование метода базируется на следующем предположении: идентификация участков загрязнения возможна не только по спектральным признакам, но и по структурным свойствам поверхности. Метод предусматривает два этапа.

На этапе обнаружения с помощью МС ОЭА по структурному признаку проводится локализация участков местности, подозревае-

12

мых на загрязнение нефтяным поллютантом. В качестве структурного признака обосновано использование меры относительной гладкости поверхности и пространственной изменчивости яркости объекта на снимке, которая оценивается СКО (а) гистограммы яркости участка изображения. Для повышения результативности обнаружения расчет признака проводится для изображения, синтезированного по индексу 1Б, как разность массивов яркости сцены ¿;л(7, ]) и Ь-т(1, ]) в двух крайних каналах используемого спектра. Оператор при этом задает не абсолютные, а нормированные [0...1] значения границ признака ксЫп и кцтах, свойственного НЗГТГ. Определяемые в процессе обработки изображений критерии обнаружения НЗПГ рассчитываются по следующим зависимостям:

=сгт1П +к,1тт -(атах -сгтт) и сг/мтх = <ттш +к,1пт -атт),(2)

где сгт;„ и сгтах - минимальная и максимальная оценки СКО, определенные из массива оценок для фрагмента изображения, взятого в пределах сканирующего окна размерностью пт.

При выборе размера окна сканирования тп, в пределах которого рассчитываются параметры обнаружения, учитывается ЛРМ Ь и степень шероховатости поверхности нефтезагрязнения, определяемая размерами 8 элемента структуры или пятна в целом:

и = 5/(2-А„-х,,.1-/0» (3)

где X - 2-хеГЬ-Яс - цена дискреты на местности, имевшая место при съемке; размер светочувствительного элемента матрицы; к„, - масштабный коэффициент при наклонной съемке; Ис - разрешающая способность аппаратуры.

Для апробации выбранного признака была разработана специальная программа автоматизированного обнаружения. Результаты апробации для каналов цветной цифровой камеры подтвердили, что использование разности массивов яркости сцены в каналах 600.. .700 нм и 450...500 нм приводит к наиболее результативному обнаружению НЗПГ по сравнению с другими комбинациями или со случаем использования только одного канала.

Также по экспериментальным данным рассчитаны значения структурных признаков НЗПГ (таблица 2) с целью их применения на практике. Полученные результаты свидетельствуют о пропорциональном изменении соотношения структурных агрегатов почвы от степени нефтезагрязнения.

Проверка достоверности результатов обнаружения осуществлялась в разработанной программе по МС цифровым изображениям нефтезагрязненных территорий. В качестве показателей результативности использовались значения отклонений выделенного контура от правильного местоположения и реального размера. Анализ показал, что критерию достоверности Ртр = 0,75, определяемому как оценка вероятности правильного распознавания НЗПГ по тестовым выборкам, соответствуют 70% от общего числа анализируемых сцен. Это связано с тем, что в некоторых случаях (например, участки глубоких теней и грунтовые дороги) структурный признак оказывается неэффективным. Поэтому в методе выделенные фрагменты сцены распознаются на втором этапе с помощью ГС аппаратуры по спектрально-яркостным признакам, представляющим более полную информацию о физико-химическом состоянии объекта за счет выделения тонких спектральных различий.

Таблица 2 - Значения структурных признаков обнаружения НЗПГ

Состояние поверхности kdmin (0.45... 0.5:0.6—0.7) Klmax <0.45...0.5:0.6...0.7)

сильное загрязнение нефтепродуктами 3...5 г/кг 0,27±0,05 0,32±0,04

скопления нефтепродуктов в форме жидкой фазы на поверхности; битуминозная корка (кир) 0,00 0,14±0,06

На этапе распознавания НЗПГ по ГС данным заложен традиционный подход, состоящий из неконтролируемой и контролируемой классификации. В результате анализа критериев и параметров, используемых в классификации для принятия решения о принадлежности элемента изображения к классу, было показано, что для распознавания НЗПГ на этих этапах целесообразно использовать методы кластеризации (Isodata), гауссова правдоподобия (ML) или спектральной корреляции (SAM). Выбор методов был подтвержден экспериментальной апробацией на ГС изображениях, полученных в интервале 500...850 нм с разрешением ДХ,=10 нм. Среди рассмотренных показатель результативности выбранных методов был наибольшим и приближался к значению Ртр=0,75, а показатель надежности - «полезная площадь» S„a, соответствовал максимальному значению.

В этих методах помимо средних значений яркости важным параметром оказался коэффициент взаимной корреляции Ьш между значениями яркостей в красной и ближней инфракрасной областях

14

спектра, который в системе признаков отнесен ко 2-му уровню. Анализ матрицы корреляции (на рис. 4а приведен ее фрагмент для дорожных грунтов и кира) показал, что в указанном спектральном интервале области НЗПГ характеризуются либо отсутствием корреляции, либо ее отрицательными значениями по сравнению с чистыми фоновыми почвами, для которых с увеличением значений в красной зоне растут значения в ближней инфракрасной. Например, в спектральных каналах с разрешением ¿1/1=10 нм и максимальной чувствительностью на длинах волн Я/=640 нм и А,?=750 нм для кира и участков поражения нефтью с травой его значение соответственно составляет к640.75о-0,03 и ^д7да=-0,34 (на рис. 46 эллипсы распределения яркости, описывающие ки,и НЗПГ в координатах спектральных каналов, близки к кругу), а для чистых почв - кб4о,75о=0,1 (на рис. 46 эллипсы чистых почв вытянуты по диагонали вдоль осей).

кнр 620 630 640 650 660

грунт

730 -0,02 -0,38 -0,13 -0,16 -0,22

0,74 0,63 0,6 0,62 0,76

740 0,02 -0,3 -0,18 -0,17 -0,12

0,62 0,51 0,62 0,56 0,54

750 0,09 -0,13 0,03 -0,27 0,03

0,71 0,64 0,7 0,77 0,68

760 -0,29 -0,51 -0,09 -0,1 -0,33

0,33 0,31 0,21 0,15 0,5

770 -0,25 -0,34 -0,06 -0,28 -0,06

0,75 0,65 0,69 0,66 0,72

100 150 200 * жидкий мазут - трава ■ грунт дороги

1-640 н.и

300

Рисунок 4 - Фрагмент матрицы коэффициента корреляции для НЗПГ и фона (а) в интервалах 620...660 и 730...770 нм и распределение значений яркости объекта в двумерном пространстве признаков (б) в спектральных каналах 640 и 750 нм для выборки объемом п=49

Результаты апробации метода МЬ позволили выявить, что главный вклад в уменьшение вероятности распознавания класса НЗПГ вносят зоны глубоких теней, что наблюдалось и при обнаружении. Для уменьшения доли этих зон параллельно с методом МЬ предложено использовать метод БАМ, который не чувствителен к изменению освещенности сцены, однако появляются участки «ложной цели» (грунтовой дороги), которые в результате МЬ не выделяются. Для исключения вероятности появления «ложной цели» пред-

ложена процедура создания карты «комиссии» (СС=8АМ-МЬ), повышающая результативность распознавания НЗПГ до 0,83.

На основе этого была обоснована структура автоматизированного распознавания НЗПГ по видеоспектральным данным, где на первом шаге с привлечением индексного изображения 18 проводится кластеризация косЫа. Затем на полученной карте кластеров осуществляется поиск подобластей, выделенных при обнаружении, (обучение) и их дальнейшая классификация методами МЬ и БАМ.

Количественная оценка распознанных границ нефтезагрязне-ния проводится снова по МС данным. В целом разработанный метод, основанный на взаимоувязанном использовании спектрально-яркостной и структурной информации, позволил повысить результативность идентификации НЗПГ в среднем в 1,6 раз от /^=0,73 до Р=0,86, что свидетельствует о достижении условия (1).

3 Для рационального выбора технических характеристик МС и ГС ОЭА необходимо использовать алгоритм, основанный на развитии известного метода параметрического синтеза фотографических систем с учетом условий наблюдения, размера, структуры и спектралыю-яркостных свойств НЗПГ

Результативность использования разработанного метода идентификации НЗПГ, в первую очередь, зависит от ТХ и установочных параметров аппаратуры наблюдения, которая при заданных условиях функционирования может обеспечить получение данных для достоверного выявления искомого объекта по пространственно-структурным и спектрально-яркостным признакам. Для получения таких данных был разработан специальный алгоритм обоснования ТХ, используемый как для МС средств при обнаружении, так и для видеоспектральной аппаратуры при распознавании НЗПГ.

Основными данными, на основе которых принимается решение о выборе ТХ, в алгоритме являются:

линейное разрешение на местности, которое при обнаружении задается размером элемента структуры поверхности НЗПГ, а в случае распознавания по спектрально-яркостным признакам - общим размером участка загрязнения;

спектрально-яркостные признаки 1-го уровня, а именно КСЯ (при распознавании) и КИЯ НЗПГ (при обнаружении).

При этом ЛРМ было принято использовать как наиболее адекватный показатель оценивания качества снимка для результативной

16

ОПИСАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ И МАССИВОВ. ВВОД ДАННЫХ О ЗАДАЧЕ, ЦЕЛИ, ФОНЕ И УСЛОВИЯХ НАБЛЮДЕНИЯ

РАСЧЕТ МОНОХРОМАТИЧЕСКОЙ И 2 ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОБЛУЧЕННОСТИ И ОСВЕЩЕННОСТИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ (ПРЯМОЙ, РАССЕЯННОЙ И СУММАРНОЙ)

-L-L

РАСЧЕТ МОНОХРОМАТИЧЕСКИХ И 3 ИНТЕГРАЛЬНЫХ ОБЛУЧЕННОСТИ И КОНТРАСТА ИЗОБРАЖЕНИЯ В ФОКАЛЬНОЙ ПЛОСКОСТИ С„./л>

BEGIN I

ЦИКЛ ПО ЗНАЧЕНИЯМ РАЗМЕРА л",., ЭЛЕМ ЕН'ГЛ МПЗС: X.I = X.1 + tlx.,

тг

BEGIN 2

ЦИКЛ ПО ЗНАЧЕНИЯМ ДИАФРАГМЕПНОГО ЧИСЛА /Г017БЕКТИВА К = K + dK

РАСЧЕТ ПЕРВЫХ ПРИБЛИЖЕНИИ

RCm fm tnu

ЦИКЛ ПО ВРЕМЕНИ НАКОПЛЕНИЯ ЗАРЯДОВЫХ ПАКЕТОВ: /„= t.- dt.

УТОЧНЕНИЕ ФОКУСНОГО РАССТОЯНИЯ 1 ПРИ ТЕКУЩИХ ЗНАЧЕНИЯХ

x,j и К

РАСЧЕТ СКОРОСТИ ОПТИЧЕСКОГО 9 ИЗОБРАЖЕНИЯ

МОДЕЛИРОВАНИЕ МОНОХРОМАТИЧЕСКИХ И ВЗВЕШЕННО - ИНТЕГРАЛЫ 10Й ЧКХ ОПТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧКХ ПРИЕМНИКА 11 ЛУЧИСТОЙ ЭНЕРГИИ МПЗС Tprsfv)

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧКХ СДВИГА ] ИЗОБРАЖЕНИЯ Т,/V)

inz

/ЦИКЛ ПО ЧАСТОТЕ V. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЭС:

г (у) = Е (". W ■■ °о -/ W ■ П (П*; у, />; Щ

Т - монохро и этическая при длине волны X АЧХ k-1 части аппаратуры, имеющего вектор технических параметров Рк (ц„ Tos(v)\ TPZS(v)\ Ts/!(v))

РАСЧЕТ ПОРОГОВОЙ ХАРАКТЕРИСТ ИКИ 14 РЕГИСТРАЦИИ И ВОСПРИЯТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ

ВЫПОЛНЯЮЩЕЙ РОЛЬ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЕШИФРОВЩИКА

TZL

<—^

РАСЧЕТ РАЗРЕШАЮЩЕЙ /СПОСОБНОСТИ Rc ОЭС при Xei К, tn,f ОТНОСИТЕЛЬНО V;

C'mjf^ Tpor(V, Ppor)

ВЫВОД РЕЗУЛЬТАТОВ РАСЧЕТА Ps(i, j) 18

ПРИ ТЕКУЩИХ ЗНАЧЕНИЯХ Xj И К

J L

CONTINUE 2 ПЕРЕХОД К НОВОМУ ЗНАЧЕНИЮ 19

ДИАФРАГМЕННОГО ЧИСЛА К

J L

CONTINUE 1 20

ПЕРЕХОД К НОВОМУ ЗНАЧЕНИЮ Хе,

1 1

ВЫБОР НАИЛУЧШЕЙ ОЭС 21

(ОПТИМИЗАЦИЯ)

ВЫВОД ВЕКТОРА Psv<ji> ПАРАМЕТРОВ ОПТИМАЛЬНОЙ ОЭС 22

Рисунок 5 — Структурная схема алгоритма обоснования параметров ОЭА экологического контроля в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах

идентификации НЗПГ, в том числе качества изображения пространственных свойств объекта. Кроме определения такого важного параметра аппаратуры как разрешающая способность ЛРМ учитывает влияние на качество изображения условий наблюдения, спектраль-но-яркостных свойств сцены в регистрируемом диапазоне спектра и других ТХ:

Ь=Нгкт/(2-/'ЯсШ). (4)

При разработке алгоритма в качестве базового был использован метод параметрического синтеза для фотографической аппаратуры профессора А.Ф. Мелькановича. Новизна алгоритма заключается в реализации стратегии поиска наилучших ТХ аппаратуры и его итерационной структуре (рис. 5).

Алгоритм включает математические модели элементов ОЭА, в частности, облученности сцены, оптической системы, приемника лучистой энергии, сдвига изображения, пороговой характеристики восприятия ОЭ изображений (или дешифровщика), а также экспо-нометрический расчет, который заключается в нахождении времени накопления зарядовых пакетов. Время экспонирования выбирается по максимуму достигаемой разрешающей способности при ограничениях по сдвигу и пороговой экспозиции, что в соответствии с формулой Р=ехр[-(а/^.)2], где а - коэффициент, описывающий пространственно-структурные свойства НЗПГ, доказывает достижение наилучших показателей результативности выбранных средств.

В алгоритме выбор ТХ ОЭА проводится в два независимых последовательных этапа. На первом этапе находится множество векторов параметров }к (фокусное расстояние /, параметры приемника лучистой энергии, например, размер элемента матрицы прибора с зарядовой связью хе1, время накопления зарядовых пакетов и др.) аппаратуры %]) для всех начальных условий диафрагменного числа К объектива При этом каждый вариант аппаратуры /ЭД^ при заданных в ИОДС (А,» Лк) спектральных характеристиках объектов, фонов, атмосферы и элементов аппаратуры; условиях наблюдения (высота Н/ и скорость полета V, угол <р отклонения оптической оси от вертикали, освещенность земной поверхности Е, результирующая остаточная относительная декомпенсация £ и др.) должен обеспечивать получение изображения с требуемым ЛРМ в соответствии с формулой (4). На втором этапе из всех рассчитанных векторов осу-

ществляется выбор такой аппаратуры (оптимальной) ¡ор,, при которой целевая функция Р(Р$(1,])) принимает минимальное значение. В качестве целевой предложено использовать функцию, описывающую габариты объектива, а также учитывающую согласование полосы пропускания матрицы и оптической части системы и допустимый сдвиг.

На основе алгоритма разработаны практические рекомендации по выбору ТХ и условий применения МС и ГС ОЭА для идентификации НЗПГ (таблица 3).

Таблица 3 - Варианты параметров ОЭА, обеспечивающих обнару-

жение и распознавание НЗПГ при высотах Солнца (20... 50)°

Тип ОЭА (этап обработки) иоде нм Основные параметры системы г " I , М Н/, м м/с

мкм й fln¡n____f^nll\ ММ 1п(тпх1, сек

ГС (распознавание) 500... 850 6 5...7 5...20 (0,13... 0,47) ю-2 4...10 0,6... 1,6 300...600 30

600... 1000 60

1000... 1500 60 и 100

10 8...9 4...100 (0,37... 0,93) ю-2 4...10 0,6... 1,6 1500... 2000 100 и 150

2000...3000 200 и 250

МС (обнаружение) 450... 505 и 620... 1000 5 4...5 20...120 (0,83... 1,30) •Ю-3 1 0,25 300... 10000 30

0,15 и 0,3 0,04 и 0,08 300... 600 30...60

♦статистически обоснованный размер разлива или элемента структуры;

♦♦ЛРМ, требуемое для идентификации НЗПГ с заданными размерами и структурой;

♦♦♦скорость, наилучшая по минимальному сдвигу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации поставлена и решена актуальная научная и практическая задача, которая заключается в разработке методики оперативного информационного обеспечения экологической безопасности в части выявления НЗПГ в районах интенсивного обращения нефти и нефтепродуктов с использованием ОЭ средств аэронаблюдений пассивного типа.

Основные научные и практические выводы: 1. Рекомендуется в качестве основных исходных данных для отнесения участка ОЭ изображения к нефтезагрязнённым оподзолен-ным и торфяно-болотным почвогрунтам использовать сформиро-

ванную систему идентификационных спектрально-яркостных и пространственно-структурных признаков.

2. Предложенный для идентификации НЗПГ признак IS может служить индикатором прогнозирования уровня загрязнения почвог-рунтов.

3. Установлено, что степень снижения КСЯ НЗПГ в значительной степени определяется увеличением содержания гумуса в верхнем горизонте исходной почвы, что позволяет обосновать шкалу нефтезагрязненности почв различного генетического типа.

4. При авиационном контроле аппаратура наблюдения для обнаружения и распознавания импактных нефтезагрязнений должна обеспечивать линейное разрешение на местности соответственно 0,04...0,25 м и 0,6...1,6 м.

5. Для результативной идентификации НЗПГ необходимо использование данных о пространственных и многомерных спектральных описаниях НЗПГ и фона, полученных в результате применения ГС средств в комплексе с МС ОЭА.

6. Для обработки данных МС ОЭА с целью обнаружения рекомендуется использовать структурный признак НЗПГ, рассчитанный как среднеквадратичное отклонение разности массивов яркости объекта в двух спектральных каналах, взятых из интервалов 450...505 нм и 620... 1000 нм, где наблюдаются наиболее существенные отличия НЗПГ от фона.

7. Для обработки ГС видеоданных с целью распознавания НЗПГ по спектрально-яркостным признакам рекомендуется использовать как стандартные методы классификации данных ДЗ (Isodata, Maximum likelihood, Spectral angle mapper) с индивидуальными установочными параметрами, показавшие наибольшую точность, так и дополнительные процедуры СС= ML-SAM и индексное изображение, в целом повышающие оценку вероятности достоверного выделения участков загрязнения.

8. Распознавание НЗПГ по гиперкубу видеоспектральных данных целесообразно проводить только в интервале оптического диапазона спектра 500...850 нм со спектральным разрешением 10 нм, сокращая тем самым размерность данных.

9. Выбор параметров МС и ГС ОЭА как для обнаружения, так и распознавания НЗПГ рекомендуется проводить с помощью разработанного алгоритма обоснования ТХ с учетом различных условий

19

съемки при заданных пространственно-структурных и спектрально-яркостных свойствах НЗПГ в ОИДС. Например, для обнаружения рекомендуется аппаратура с размером элемента хег$ мкм, диафрагмой £>=4...5, фокусным расстоянием/=20... 120 мм, а для распознавания хегв или 10 мкм, £)=5...7 или 8...9,/=5...20или4...100мм.

10. Разработанные в диссертации методические решения обеспечивают реализацию потенциальных возможностей МС и ГС ОЭА и повышение результативности идентификации НЗПГ с 0,73 (при использовании известных подходов) до 0,86 (при использовании предложенного метода) при общепризнанном требовании 0,75, что позволяет сделать вывод о достижении цели исследования.

11. В целом разработанная методика идентификации нефтяных разливов по данным ОЭ аэросъемки позволила повысить оперативность и уменьшить время получения информации для больших по площади территорий. Например, время авиационного обследования и послеполетной обработки его результатов, составляет 3 часа, а при наземных обследованиях той же территории по маршрутной сетке -не менее 3 дней. При этом финансовые затраты в последнем случае увеличиваются в 1,2 раза, а результаты будут отличаться меньшей детализацией и охватом территории.

МАТЕРИАЛЫ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В 20 РАБОТАХ, ОСНОВНЫЕ ИЗ НИХ:

1. Григорьева О.В. Метод идентификации нефтезагрязненных земель с использованием оптико-электронных систем дистанционного зондирования / Исследования Земли из космоса. Выпуск №1 - М.: 2008 г. - с.82-88.

2. Григорьева О.В., Панин A.B. Методика автоматизированной идентификации нефтезагрязненных земель на базе комплексного использования оптико-электронных фотографических и гиперспектральных средств / Геоинформатика. Выпуск №2 - М.: 2008 г. - с. 49-54.

3. Григорьева О.В. Исследование состояния верхнего горизонта почв по материалам дистанционного зондирования / Материалы по изучению русских почв. - СПб: СПбГУ, 2006 г. - с.252-253.

РИД СПГГИ. 12.02.2009. 3.73. Т. 100 экз. 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, д.2

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Григорьева, Ольга Викторовна

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ДИАГНОСТИКИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ТЕРРИТОРИЙ НЕФТЬЮ И НЕФТЕПРОДУКТАМИ СРЕДСТВАМИ И МЕТОДАМИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ.

1.1 Состояние исследований в области дистанционного зондирования нефтезагрязнений территорий и акваторий.:.

1.1.1 Аппаратные средства дистанционного зондирования и их выбор в задаче идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов.

1.1.2 Методы обработки данных дистанционного зондирования в задаче идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов

1.2 Анализ проблем диагностики нефтезагрязненных почвогрунтов по данным дистанционного зондирования и постановка задачи исследования.

1.3 Формирование научного замысла исследования и постановка цели работы.

2 ХАРАКТЕРИСТИКА НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ПОЧВОГРУНТОВ И ФОНА ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ ОСНОВНЫХ ПОЛОЖЕНИЙ МЕТОДИКИ ИДЕНТИФИКАЦИИ.

2.1 Описание нефтезагрязненных почвогрунтов и фона.

2.1.1 Потенциальные источники загрязнения окружающей среды нефтью и нефтепродуктами.

2.1.2 Характеристика нефтеразливов на почвогрунтах.

2.1.3 Характеристика фона.

2.2 Обоснование основных положений методики идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов.

2.2.1 Выбор признаков идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов.

2.2.2 Выбор методов идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов.

3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНФОРМАТИВНЫХ СПКТРАЛЬНО-ЯРКОСТНЫХ И ПРОСТРАНСТВЕННО-СТРУКТУРНЫХ ПРИЗНАКОВ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ПОЧВОГРУНТОВ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

3.1 Исследования спектрально-яркостных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов.

3.1.1 Планирование и проведение наземного эксперимента.

3.1.2 Обработка и анализ результатов эксперимента.

3.1.3 Верификация результатов экспериментальных исследований по авиационным и тестовым наземным данным.

3.2 Исследования пространственно-структурных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов.

3.3 Обоснование линейного разрешения на местности данных аэросъемки, обеспечивающих обнаружение и распознавание нефтезагрязненных почвогрунтов по сформированным признакам.

4 РАЗВИТИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ПОЧВОГРУНТОВ.

4.1 Метод обнаружения нефтезагрязненных почвогрунтов на многоспектральных изображениях по пространственно-структурным признакам.

4.2 Развитие существующих методов распознавания нефтезагрязненных почвогрунтов на гиперспектральных изображениях по спектральнояркостным признакам.

4.2.1 Распознавание нефтезагрязненных почвогрунтов с использованием контролируемой и неконтролируемой классификации.

4.2.2. Методы обработки с использованием преобразований аэрокосмических данных.

5 РАЗРАБОТКА ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ВЫБОРУ ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК И УСЛОВИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

АППАРАТУРЫ НАБЛЮДЕНИЯ. ФОРМУЛИРОВКА МЕТОДИКИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ПОЧВОГРУНТОВ.

5.1 Расчет технических параметров оптико-электронной аппаратуры наблюдения при идентификации зон поражения территорий нефтепродуктами.

5.1.1 Постановка задачи и общий подход к ее решению.

5.1.2 Расчет возможных вариантов параметров аппаратуры.

5.1.3 Обоснование выбора технических параметров аппаратуры.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Методика идентификации нефтезагрязнений почвогрунтов по данным много- и гиперспектральной оптико-электронной аэросъемки"

Актуальность работы. Обеспечение экологической безопасности окружающей среды является одной из глобальных проблем современности. Негативные факторы, связанные с жизнедеятельностью человека, приводят к постоянному увеличению техногенной нагрузки на природу, последствия некоторых из них, например, аварийные разливы нефти и нефтепродуктов в процессе добычи, хранения и транспортировки, могут носить катастрофический характер. Ликвидация последствий разлива сопряжена со значительными трудозатратами* и носит длительный характер.

Указанные обстоятельства определяют актуальность задачи оперативного поиска и локализации нефтезагрязнений на воде и суше. Работы по созданию систем обнаружения разливов нефти и нефтепродуктов относятся к приоритетным направлениям обеспечения экологической безопасности, что подтверждается включением их в Постановления Правительства РФ (от 15.04.2002 г. № 240; от 21.08.2000 г. № 613), Приказы МПР РФ (от 03.03.2003 г. №156) и МЧС России (от 07.07.1997 г. №382). Особое внимание в системе обращается на разработку средств ДЗ и оперативный аэрокосмический мониторинг аварийных и потенциально опасных объектов.

В настоящее время применение средств ДЗ в задаче контроля НЗПГ существенно ограничено по причине недостаточной научно-методической и экспериментальной проработки данной проблемы. Вопросы применения аэрокосмических средств для широкого круга задач экологического контроля территорий рассматривались Свейном Ф. [40], Ландгребе Д.А. [1], Гонсалесом Р. и Вудсом Р. [4], Криновым Е.Л. [71], Кравцововой В.И. [29], Виноградовым Б.В. [35] и Чапурским Л.И. [10], в частности при диагностике почв - Кондратьевым К.Я. и Федченко П.П. [7]. Однако отдельные исследования нефтезагрязнений на суше (Орлов Д.С. [28], Поляков А.И. [30], Макарчук А.Л. [21]) не являются завершенными. Это связано с тем, что работы были ограничены наземными условиями в части серо-бурых и солончаковых почв или базировались только на применении пассивных многоспектральных приборов, установленных на комических аппаратах, в оптическом диапазоне электромагнитного спектра по интенсивности яркости на изображении, что не обеспечивает требуемой результативности контроля в целом ряде ситуаций (например, при зондировании темных и увлажненных почв). К тому же появляются новые системы аэрокосмического мониторинга, которые позволяют более эффективно решать вопросы опознавания НЗПГ, поэтому методическая база должна все время совершенствоваться. Серьезным фактором, снижающим эффективность дистанционного контроля, является отсутствие для данного типа поверхностей системы устойчивых идентификационных признаков в связи с недостаточной изученностью спектрально-яркостных и пространственных свойств НЗПГ. Это также сдерживает обоснование требований к аппаратуре ДЗ на базе наиболее доступных ОЭ приборов пассивного типа и в первую очередь - гиперспектральных приборов.

Таким образом, имеется противоречие между практической потребностью в повышении возможностей средств ДЗ по выявлению НЗПГ и отсутствием методического аппарата, способного обеспечить данную потребность. На решение этой актуальной задачи направлена рассматриваемая диссертация.

Целью работы является повышение достоверности результатов идентификации НЗПГ с помощью современной ОЭА пассивного типа, входящей в состав авиационных систем информационного обеспечения экологической безопасности для оперативного принятия решений по профилактике нефтяных загрязнений почво-грунтов.

Идея работы - достижение положительного результата в идентификации НЗПГ должно обеспечиваться на основе совместного использования много- и гиперспектральных средств аэросъемки в оптическом диапазоне спектра и комплексного учета спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств исследуемых объектов на зарегистрированных изображениях.

Объект исследования - методы и средства дистанционного контроля экологического состояния окружающей среды.

Предмет исследования - закономерности изменения геофизических эффектов подзолистых и торфяно-болотных почво-грунтов при загрязнении нефтью и мазутом, а также методы и средства регистрации этих эффектов пассивной аэросъемочной ОЭА.

Для достижения цели на основе анализа современного состояния диагностики нефтезагрязнения территорий методами ДЗ поставлены задачи исследования:

• разработать методику идентификации НЗПГ по авиационным данным ОЭА пассивного типа;

• определить основные физико-химические свойства почвогрунтов, влияющих на механизм формирования ОЭ аэроизображений и обосновать приоритетные размеры нефтеразливов, создающие значительную нагрузку на окружающую среду и подлежащие оперативному выявлению;

• по результатам наземных экспериментов и авиационных измерений установить закономерности изменения геофизических характеристик почвогрунтов под влиянием нефтеразливов, которые могут быть использованы в^ основе системы идентификационных признаков;

• обосновать J1PM, необходимые для идентификации НЗПГ с заданными размерами и структурой;

• разработать автоматизированный метод обработки данных ОЭ пассивных средств аэросъемки для идентификации НЗПГ;

• разработать практические рекомендации по выбору параметров съемки и технических характеристик перспективной многоспектральной и гиперспектральной аппаратуры для решения задачи выявления НЗПГ.

Научная новизна работы: Установлены закономерности изменения спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств подзолистых и торфяно-болотных почвогрунтов под воздействием нефтезагрязнений. Выявлено прямо пропорциональное изменение структурных агрегатов и уменьшение разности коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) почв в видимом и ближнем инфракрасном интервалах спектра в среднем в 1,4 раза при достижении максимального уровня (6.8 г/кг) нефтезагрязнения. На основе полученных закономерностей систематизированы признаки идентификации НЗПГ.

Основные защищаемые положения:

1. Для идентификации почвогрунтов, загрязненных нефтью и ее тяжелыми фракциями, следует применять специально разработанную систему информативных признаков в интервале оптического диапазона спектра 500.850 нм для гиперспектральных снимков и в спектральных каналах 440.505 и 620. 1000 нм для многоспектральных изображений.

2. Результативная автоматизированная идентификации НЗПГ может быть достигнута использованием метода, опирающегося на два взаимодополняющих процесса:

- обработку МС данных, основанную на применении структурного признака НЗПГ, в качестве которого предложено использовать оценку среднего квадратического отклонения яркости индексного изображения объекта, полученного как разность массивов яркости сцены в красном (или ближнем инфракрасном) и голубом каналах, в частности при использовании цифровой фотокамеры - 450.500 нм и 600.700 нм;

- обработку многомерного массива (гиперкуба) ГС данных, заключающуюся в применении спектрально-яркостных признаков НЗПГ и классических способов контролируемой и неконтролируемой классификации, усовершенствованных введением в процесс дешифрирования индексного изображения и процедур исключения параметрических подобластей, нехарактерных для НЗПГ.

3. Для рационального выбора ТХ ОЭ много- и гиперспектральной аппаратуры необходимо использовать алгоритм, основанный на развитии известного метода параметрического синтеза фотографических систем с учетом условий наблюдения, размера, структуры и спектрально-яркостных свойств НЗПГ.

Методы исследований. При проведении теоретических исследований использовались методы теории физической оптики, распознавания образов, автоматизированной обработки изображений, корреляционного анализа, математического моделирования процессов и систем. Для численного исследования разработанных алгоритмов проводилось имитационное моделирование на ПЭВМ. При проведении экспериментальных исследований и при обработке результатов измерений применялись методы теории планирования эксперимента, методы инфракрасной спектрометрии, метрологического обеспечения измерений и статистической обработки данных.

Достоверность научных результатов подтверждается использованием достаточной экспериментальной выборкой материалов наземной и авиационной съемки, современных средств измерений и методов статистического анализа и современных комплексов обработки аэрокосмической информации, экспериментальной проверкой основных положений методики идентификации в ходе авиационного экологического контроля более 20-ти нефтезагрязненных территорий и сходимостью результатов контроля с данными наземной заверки.

Практическая значимость работы:

Методика идентификации НЗПГ, а также система признаков, метод обработки и алгоритм выбора ТХ аппаратуры доведены до практической реализации и могут быть использованы при обеспечении задач планового и оперативного экологического мониторинга.

При использовании разработанной методики на практике результативность идентификации НЗПГ по данным пассивных много- и гиперспектральных ОЭ средств аэросъемки достигла 0.86 при требуемом 0.75.

Рекомендации по обработке данных аэросъемки для идентификации НЗПГ, а также по выбору параметров бортовой аппаратуры и условий ее применения могут быть использованы при построении авиационных лабораторий экологического контроля в Экологических центрах и ведомствах.

Практическая значимость результатов подтверждена их реализацией в НИЦ (г. Санкт-Петербург) ФГУ «4 ЦНИИ Минобороны России», Экологическом центре МО РФ, АНО «СИП РИА СЗФ», что подтверждается актами.

Личный вклад автора^заключается в постановке цели, формулировке задачи и разработке методики экспериментального исследования НЗПГ с использованием. много- и гиперспектральной ОЭ аппаратуры и средств наземного спектрометрирования; в проведении цикла наземных экспериментов и летных измерений в нефтезагрязненных районах; выполнении расчетноэкспериментальных работ по выявлению репрезентативных признаков НЗПГ; теоретических исследований по усовершенствованию методов обработки ОЭ данных аэросъемки и их апробации, в том числе с использованием программ, разработанных автором самостоятельно; обосновании и разработке рекомендаций по выбору ТХ аппаратуры обнаружения и распознавания НЗПГ.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на 14 международных и всероссийских научных конференциях, в том числе: VI Международный Балтийский форум (г. Санкт-Петербург, 22-23 марта 2005 г.); 6-ая Международная научно-практическая конференция «Пилотируемые полеты в космос» (г. Москва, Звездный городок, 10-11 ноября 2005 г.); 4-ая открытая Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов» (г. Москва, ИКИ РАН, 2006 г.); Международная конференция «Космическая съемка -на пике высоких технологий» (г. Москва, 2007 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, включая две статьи в журнале, рекомендованном ВАК, 10 докладов, 8 статей во всероссийских и межведомственных изданиях, 2 технических проекта.

Структура диссертации и краткая аннотация ее разделов. Диссертационная работа состоит из двух томов. Том 1 общим объемом 192 страницы состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы из 83 источников, включает 24 таблицы и 50 рисунков. Том 2 содержит 15 приложений.

Заключение Диссертация по теме "Геоэкология", Григорьева, Ольга Викторовна

Выводы по разделу 5

Разработан алгоритм обоснования технических параметров ОЭ аппаратуры идентификации элементов ландшафта, который является инструментом предполетной подготовки в методике идентификации НЗПГ. Новизну метода составляет структура алгоритма, отличающегося стратегией получения сходящегося решения задачи. Решением задачи служит вектор наилучших параметров ОЭС, обеспечивающих получение материалов наблюдения с требуемым JIPM. Обоснование основано на аналоговом имитационном моделировании аппаратуры наблюдения (штатной и вновь разрабатываемой), а также на современных научных методах описания линейных систем и теории обнаружения объектов на изображениях с использованием формализованных признаков .

Алгоритм включает в себя математические модели системы формирования изображения и модель дешифровщика. Описано математическое моделирование всех звеньев ОЭС, позволяющее с высокой точностью прогнозировать ЧКХ системы. При этом учитываются практически все факторы, влияющие на ЧКХ элементов системы: условия съемки и фоно-целевая обстановка (спектрально-отражательные характеристики природных образований). В том числе предложена модель экспонометрического расчета, где определение ВНЗП предлагается проводить по максимуму достигаемой разрешающей способности системы в реальных условиях ее эксплуатации.

Идентификация параметров наилучшей системы производится по согласованию полосы пропускания объектива и МПЗС, по допустимому сдвигу и минимальному габариту оптической части системы с учетом ее реализуемости при заданном захвате на местности.

Апробация метода представлена результатами расчета ОЭС для обнаружения и распознавания НЗПГ в заданных условиях функционирования. По результатам расчета разработаны практические рекомендации по выбору основных и диапазону варьируемых ТХ многоспектральной ОЭ аппаратуры и средств гипернаблюдения, обеспечивающих требуемое ЛРМ в информативном ИОДС, разработаны рекомендации по их комплексному, использованию и выбору условий наблюдения (высота, скорость полета, условия освещения):

Предложен способ расчета параметров съемки штатной аппаратуры на основе знания ТХ имитационной аппаратуры, обоснованных при реализации разработанного метода обоснования, применительно к одной и той же задачи распознавания или обнаружения.

Для гиперспектрометра «Фрегат» подобраны оптимальные условия освещения и режимы полета для распознавания НЗПГ, в том числе при комплексном использовании с цветной ОЭ камерой.

В разделе приведена основные этапы методики идентификации разливов ННП на почвогрунтах, основанные на комплексном использовании ОЭ много-и гиперспектральных средств в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра.

Методика является целостным методическим аппаратом и' отличается тем, что учитывает не только впервые выявленные спектрально-яркостные, но и геометрические особенности объекта исследования, тип поверхности загрязнения, потенциальные источники нефтезагрязнения земель, технические характеристики аппаратуры и условия наблюдения, в том числе почвенно-климатические, метеорологические условия и режимы полета, в комплексе повышающие результативность решения задачи идентификации, что свидетельствует о достижении поставленной в диссертации цели исследования.

Разработанная методика идентификации нефтезагрязненных земель реализована в пакете компьютерных программ. Методика, как проект нормативно-технического документа, представлена в Приложении Ж.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации поставлена и решена актуальная научная и практическая задача, которая заключается в оперативном информационном обеспечении экологической безопасности в части результативной идентификации НЗПГ в районах интенсивного обращения нефти и нефтепродуктов с использованием возможностей пассивных ОЭ средств аэронаблюдений.

Для решения задачи проведен анализ отечественных и зарубежных научно-технических разработок, проведены экспериментальные исследования оптико-физических характеристик объекта исследования и фонов, разработаны методы обработки данных, и обоснованы требования к этим данным и к средствам получения видео информации для обеспечения достоверной идентификации нефтезагрязненных территорий.

В ходе проведенных экспериментальных и теоретических исследований были получены следующие результаты:

1. Разработана методика результативной идентификации НЗПГ, структура которой содержит оригинальный алгоритм выбора аэросъемочных данных и метод их обработки для выявления и определения масштабов загрязнения.

2. Наземными и аэросъемочными экспериментальными исследованиями установлены закономерности изменения спектрально-яркостных и пространст-венно-срктурных свойств оподзоленных и торфяно-болотных почв и грунтов под воздействием ННП.

Выявлено прямо пропорциональное изменение структурных агрегатов почвы и уменьшение разности КСЯ почв в видимом и ближнем инфракрасном интервалах спектра в среднем в 1,4 раза при достижении максимально определяемого уровня (6.8 г/кг) нефтезагрязнения.

Полученные закономерности позволили:

- сформировать систему идентификационных признаков НЗПГ в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах электромагнитного спектра;

- разработать шкалу нефтезагрязненности различных типов почв с использованием индексного отношения IS, который может служить индикатором прогнозирования уровня загрязнения почвогрунтов;

- на основе мер статистической разделимости обосновать интервал оптического диапазона спектра 500.850 нм в качестве информативного для распознавания НЗПГ по гиперкубу гиперспектральных изображений с шириной спектральной полосы ДА=10 нм, сократив тем самым размерность данных.

4. По результатам модельных расчетов нефтяных разливов и наземных исследований загрязненных территорий обоснованы требования к линейному разрешению на местности аэросъёмочных систем: Для обнаружения и распознавания импактных нефтезагрязнений аппаратура с заданными структурой и размерами должна обеспечить ЛРМ 0,6.1,6 и 0,04.0,25 м соответственно.

4. Доказано, что для результативной идентификации НЗПГ'необходимо использование данных о пространственных и многомерных спектральных описаниях НЗПГ и фона, полученных в результате применения перспективных гиперспектральных средств в комплексе с многоспектральными ОЭ средствами.

5. Для обработки многоспектральных ОЭ средств с целью обнаружения обосновано использование структурного признака НЗПГ, рассчитанного как среднеквадратичное отклонение разности массивов яркости объекта в двух спектральных каналах, взятых из интервалов 450.505 нм и 620. 1000 нм, где наблюдаются наиболее существенные отличия НЗПГ от фона. Использование многоспектральных данных ОЭ средств уменьшает объем информации для дальнейшего анализа и обеспечивает более точную оценку параметров участка загрязнения на последнем этапе методики.

6. Для обработки гиперспектральных средств с целью распознавания-НЗПГ по спектрально-яростным признакам рекомендуется использовать как стандартные методы классификации данных ДЗ (Isodata, Maximum likelihood, Spectral angle mapper) с индивидуальными установочными параметрами, показавшие наибольшую точность, так и дополнительные процедуры CC=ML-SAM и индексное изображение, в целом повышающие оценку вероятности достоверного выделения участков загрязнения.

7. Выбор параметров много- и гиперспектральной ОЭ аппаратуры как для обнаружения, так и распознавания НЗПГ, рекомендуется проводить с помощью разработанного алгоритма обоснования ТХ с учетом различных условий съемки. Выбор ТХ аппаратуры, обеспечивающих результативную идентификацию объекта в заданных условиях функционирования и заданных пространственно-структурных и спектрально-яркостных свойствах НЗПГ в ИДС, проводится- по согласованию полосы пропускания объектива и МПЗС, допустимому сдвигу и минимальным габаритам оптической части системы.

8. С помощью разработанного алгоритма обоснования ТХ предложены практические рекомендации по выбору параметров и режимов работы многоспектральной (для обнаружения НЗПГ) и гиперспектральной (для распознавания НЗПГ) ОЭ аппаратуры с заданными геометрическими и спектрально-яркостными свойствами в информативных ИОДС. Например, для обнаружения рекомендуется аппаратура1 с размером элемента xef=5 мкм, диафрагмой D=4. .5, фокусным расстоянием/=20. 120 мм, а для распознавания xej=6 или 10 мкм, D=5.J или 8.9,/=5.20 или 4.100.

9. С использованием существующей бортовой аппаратуры на нескольких контрольных территориях, загрязненных тяжелыми фракциями ННП, проведен цикл экспериментальных работ, входе которых была проведена апробация разработанной методики. Методика показала надежность распознавания и высокую точность количественной оценки участков нефтезагрязнения. Результаты этих работ легли в основу рекомендаций по выбору режима работы и калибровке существующей аппаратной базы — гиперспектрометра «Фрегат», используемого в комплексе с цветной ОЭ камерой.

Проведенный на заключительной стадии диссертационного исследования обобщающий анализ показал, что разработанная методика, заложенные в ней подходы и полученные результаты позволяют повысить результативность идентификации НЗПГ с 0.73 (при использовании известных подходов) до 0.86 при использовании предложенного метода) при общепризнанном требовании 0.75 и реализовать потенциальную возможность перспективных много- и гиперспектральных ОЭ средств при решении актуальных задач информационного экологического обеспечения, на основе чего сделан вывод о достижении цели исследования.

Дальнейшие исследования по экологической разведке нефтезагрязненных территорий целесообразно проводить в направлении расширения области применения методики за счет уточнения состава информационных признаков и накопления базы данных эталонных изображений исследуемых объектов.

Разработанная методика, может быть применена в природоохранных и природопользовательских органах министерств и ведомств Российской Федерации, привлекаемых ж работе по оценке экологического состояния территорий с целью обеспечения экологической безопасности, предупреждения и ликвидации негативных воздействий, связанных с разливом ННП на почвах и грунтах, и оценке нанесенного окружающей среде ущерба.

Полученные в диссертации результаты реализованы в: в НИЦ (г. Санкт-Петербурга) 4 ЦНИИ МО РФ при эксплуатации комплекта экологической разведки (АКЭМ-Обзор), установленного на борту самолета АН-30, по результатам работы которого были достоверно идентифицированы участки загрязнения ННП военных объектов, заказанных УНЭБ ВС РФ; в Экологическом центре МО РФ при разработке ТТЗ на ОКР «Красного-рец-М» по модернизации авиационного комплекта экологического мониторинга и НИР «Лозняк» по разработке технологий и методов дистанционного экспресс-анализа экологической обстановки территррий военных объектов по данным аэросъемки, включенных в Программу вооружения в части перспективных исследований; в СИП РИА СЗФ - в ОКР «Астрахань-К» при обосновании требований к составу бортовой аппаратуры и программного обеспечения АРМ-Земля, которое реализует тематическую обработку информации и оценивание экологического состояния территорий контроля.

185

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Григорьева, Ольга Викторовна, Санкт-Петербург

1. D. Landgrebe Multispectral Data Analysis: A Signal Theory Perspective -By School of Electrical & Computer Engineering. Purdue University. West Lafayette -IN 47907-1285

2. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина O.B. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 336 с.

3. Баррет Э., Куртис Л. Введение в космическое землеведение. Дистанционные методы исследования Земли: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1979. - 368 с.

4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ./d

5. Под ред. П.А. Чочиа. М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

6. Живичин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М., Недра, 1980. - 253 с.

7. Мельканович А.Ф. Фотографические средства и их эксплуатация. — М: Министерство обороны СССР, 1984. 180 с.

8. Федченко П.П., Кондратьев К.Я. Спектральная отражательная способность некоторых почв. Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова (ГГО). Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 232 с.

9. Яковлев В.В. Нефть. Газ. Последствия аварийных ситуаций. Монография. СПб.: СПбГПУ, 2003. - 420 с.

10. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Краснощеков А.Н. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях: Учебное пособие для вузов. М.: Академический Проект, 2005. - 352 с.

11. Чапурский Л.И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм. 4.1. М.: Министерство обороны СССР, 1986. - 160 с.

12. Иларионов С.А. Экологические аспекты восстановления нефтезагрязненных почв. Екатеринбург: УрО РАН, 2004. - 192 с.

13. Земля из космоса наиболее эффективные решения: Первая между-нар. конф., 26-28 ноября 2003 г.: Тез. докл. - М.: СканЭкс: БИНОМ-Пресс, 2003. - 190 с.

14. Методические рекомендации по картографированию динамики природных объектов на основе космической информации / Гл. упр. геодезии и картографии при Совете Министров СССР; Сост. Е.А. Востоковой и др.. М.: ЦНИИГАИК, 1988. - 160 с.

15. Сурин В.Г., Попова Т.А., Шубина М.А. Исследование биогеохимических аномалий на загрязненных территориях по многозональным космическим снимкам и наземным контрольным данным // Оптический журнал, том 71, 2004, №3.-С. 48-54.

16. Мещеряков Б.Н. Разработка комплекса авиационно-технических средств мониторинга природных и природно-антропогенных объектов: Дис. . канд. техн. наук: 25.00.36, М., 2005.

17. Ведешин J1.A. Оперативная дистанционная диагностика и управление состоянием природно-антропогенных объектов с использованием данных аэрокосмического зондирования в оптическом и радио диапазонах: Дис. . канд. техн. наук: 25.00.36, -М., 2005.

18. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов: сборник научных статей — М.: Азбука-2000, 2006. Выпуск 3. Том II. 388 с.

19. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Материалы научной конференции, 16-18 ноября 2004 г. -М., 2004.

20. Макарчук A.JI. Комплексный геомониторинг нефтегазоносных районов Западной Сибири по материалам дистанционного зондирования: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н.: спец. 25.00.36 — Новосибирск, 2005. 25 с.

21. Киенко Ю.П. Основы космического природоведения: Учеб. для студентов геодез. и картогр. спец. вузов. — М.: Картгеоцентр Геодеиздат, 1999. — 285 с.

22. Михайлов С., Таргулян О. Нефтяные разливы вид из космоса. Материалы 5-ой Всероссийской научно-практической конференции «Геоинформатика в нефтегазовой и горной отраслях». 1-3 апреля 2002 г. — Ханты-Мансийск, 2002.

23. Гапонов С.С., Чёрная Л.Ф., Рыков К.Н. Влияние нефтяных загрязнений на интенсивность радиотеплового излучения различных типов грунтов. Труды IX региональной конференции по распространению радиоволн. СПб., 2003.-С. 21-23. :

24. Отчет о выполнении НИР «Экспериментальное обоснование метода дистанционного экологического контроля в ультрафиолетовом диапазоне» вIрамках проекта: Учебно-научный центр «Университет, информатика, управление». СПб.: НИЦ ЭБ РАН, 2001.

25. Шилин Б.В. Аэрометоды, использующие ультрафиолетовую часть спектра. Аэрометоды геологических исследований. — Л.: Наука, 1971.

26. Орлов Д.С., Алмосова Я.М., Бочаринова Е.А., Лопухина О.В. Использование метода отражательной способности нефтезагрязненных почв при дистанционном мониторинге // Аэрокосмические методы в почвоведении. — М.: Колос, 1989.-С. 73-75.

27. Кравцова В.И. Космические методы исследования почв: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: Аспект-Пресс, 2005. - 190 с.

28. Космическая съемка на пике высоких технологий: Тезисы международной конференции, 18-20 апреля 2007 г. - М., 2007.

29. Дистанционное зондирование: количественный подход / Ш.М. Дейвис, Д.А. Ландгребе, Т.Л. Филипс и др.; Под ред. Ф. Свейна, Ш. Дейвис.; Пер. с англ. В.П. Пяткина, О.А. Юдиной; Под ред. А.С. Алексеева. М.: Недра, 1983. -415 с.

30. Козориз М.Д. Разработка и исследование технологий инвентаризации нефтяных месторождений по материалам аэрокосмических съемок: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н.: Спец. 25.00.34 / Сиб. гос. геодез. акад. Новосибирск, 2003. - 26 с.

31. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984.-320 с.

32. Непотребный А.И., Харахорин В.Н. Оценка свойств почв южной тайги при нефтяном загрязнении. ОАО Томск НИПнефть ВНК, Томский государственный университет, 2007.

33. География почв с основами почвоведения: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001. - 384 с.

34. Справочник'инженера по охране окружающей среды (эколога) / Под ред. Перхуткина В.П. М.: Инфра-Инженерия, 2005. - 864 с.

35. Военная экология: Учебник для высших учебных заведений Министерства обороны Российской Федерации. — МО РФ, 2005. 976 с.

36. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. М.: Наука, 1970. - 104 с.

37. Мелешко К.Е. Спектрофотометрические исследования природных покровов Земли. Стандартизация методики измерения и обработки. Л.: Недра, 1976.- 112 с.

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

39. Лурье И.К. Теория и практика цифровой обработки изображений: Учеб. пособие для магистрантов ун-тов / И.К. Лурье, А.Г. Косиков. М.: Научный мир, 2003. - 168 с. - (Дистанционное зондирование и географические информационные системы).

40. Волосов Д.С. Фотографическая оптика. — М.: Искусство, 1978. — 543 с.

41. Шилин Б.В., Молодчинин И.А. Контроль состояния окружающей среды тепловой аэросъемкой. М.: Недра, 1992. - 64 с.

42. Пути решения экологических проблем транспортных коридоров. Третья международная евроазиатская конференция по транспорту: сборник статей, 11-12 сентября 2003 г. СПб.

43. Статистические методы обработки результатов наблюдений / Под ред. P.M. Юсупова. Министерство обороны СССР, 1984.

44. Фризер X. Фотографическая регистрация информации. М.: Мир, 1978.-670 с.

45. Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов. Л.: Машиностроение, 1983. - 696 с.

46. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1989. 653 с.

47. Харкевич А.А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. - 276 с.

48. Рубахин В.Ф. Психологические основы переработки первичной информации. Л: Наука, 1974. - 296 с.

49. Полупроводниковые формирователи сигналов изображения: Пер.с англ. / Под ред. П. Йесперса, Ф. Ван де Виле, М. Уайта. М.: Мир, 1979. - 573 с.

50. Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков. — М.: Недра, 1983. 374 с.

51. Гудмен Дж. Введение в Фурье оптику. М.: Мир, 1970. - 364 с.

52. Математические основы современной радиоэлектроники / Под ред. Л.С. Гуткина. М.: Сов. радио, 1968. - 206 с.

53. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физмат-гиз, 1962. - 564 с.

54. Беляев Б.И. Оптическое дистанционное зондирование / Б.И. Беляев, Л.В. Катковский. Минск: БГУ, 2006. - 455 с.

55. Батько Б.М. Соискателю ученой степени. Практические рекомендации^ (от диссертации до аттестационного дела). 5-е изд., переработанное, дополненное. - СПб.: МОП АНО «НТЦ им. Л.Т. Тучкова», 2008. - 351 с.

56. Freek D. Van Der Meer, Steven M. De Jong. Imaging spectrometry. Basis Principles and Prospective Application. Vol.4 Remote Sensing and Digital Image Processing. The Netherlands, 2006.

57. Кучко A.C. Аэрофотография и специальные фотографические исследования. М.: Недра, 1988. - 235 с.

58. Панин А.В., Арефьев С.Н. Оценка риска при перевозке нефтепродуктов железнодорожным транспортом. Безопасность как фактор устойчивого развития региона: Сб. докл. II научно-практической конференции. — М.: Изд-во РГОТУПС, 2007.-116 с.

59. Большой толковый словарь русского языка: А-Я. / Гл. ред. д.филол.н. С.А. Кузнецов. СПб.: Норинт, 2004 - 1536 с.

60. Методы дистанционного зондирования Земли при решении природо-ресурсных задач. Справочник / Главные редакторы А.Ф. Морозов, А.В. Перцов. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ; 2004. - 132 с.

61. Peg Shippert Spotlight on hyperspectral http://www.geospatialonline.com/shippert.

62. Вопросы оборонной техники, Серия 9. Специальные системы управления, следящие приводы и их-элементы: научно-технический журнал. — М.: ФГУП«Информтехника». 2007. - Вып.1 (230) - 2 (231). - С.70.

63. ШуваловгЮ.В., Пашкевич М.А., Юрлова Н.А., Синькова*Е.А. Рациональные способы санирования очагов-техногенного загрязнения углеводород-ными'соединениямга СПб., 2008 г. — 256.с.

64. Кринов E.JI. Спектральная отражательная^ способность природных образований. Л.-М.: Изд-во АН СССР, 1947. - 27Г с.

65. Постановление Правительства РФ* от 21.08.2000 года № 613 «О неотложных мерах по предупреждению и ликвидации аварийных разливов нефти и» • нефтепродуктов» (с изменениями от 15.04.2002 года).

66. Приказ МЧС России от 07.07.1997 года № 382 «О введении в действие Инструкции, о сроках и формах представления информации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».

67. Григорьев А.Н. Возможности адаптации спектральных каналов при ведении гиперспектрального наблюдения: Труды третьей научной конференции. Т.1. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2007. - С. 215 - 219.

68. Чапурский Л.И., Марков A.B., Мочалов В.Ф., Ясинский Г.И: Проблемы информационного обеспечения оптических космических систем экологического назначения // Оптический журнал, том 67, 2000, №7. С. 111-117.

69. Экология Севера: дистанционные методы изучения нарушенных экосистем (на примере Кольского п-ва). Коллективная монография / Под ред. А.П. Капицы и У.Г. Риса. М.: Научный мир, 2003. — 248 с.

70. Орлов А.Г. Разработка и исследование авиационного гиперспектрометра видимого и ближнего ИК диапазонов: Автореф. дисс. на соиск. учен. степ, канд. техн. наук: спец. 01.04.01. М., 2008. - 26 с.

71. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Издательство А и Б, 1997. - 296 с.

72. Современные проблемы дистанционного зондировайия из космоса. Шестая всероссийская открытая ежегодная конференция: сб. тез. докладов, 1014 ноября 2008 г. М.: ИКИ РАН, 2008.

73. Шифрин К.С., Пятовская Н.П. Таблицы наклонной дальности видимости и яркости дневного неба. Л.: Гидрометеоиздат, 1959. - 130 с.

74. ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ

75. НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР (г. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ) 4-го ЦЕНТРАЛЬНОГО НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ИНСТИТУТА МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ05 20.0 9006 1 9

76. ГРИГОРЬЕВА Ольга Викторовна

77. МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕНИЙ ПОЧВОГРУНТОВ ПО ДАННЫМ МНОГО- И ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ1. АЭРОСЪЕМКИ1. СООБЩЕНИЯ1. На правах рукописи1. ТОМ 2

78. Специальность 25.00.36 Геоэкология1. Диссертацияна соискание ученой степени кандидата технических наук1. Научный руководительдоктор технических наук, профессор ПАНИН А.В.1. САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 20091. СОДЕРЖАНИЕстр.