Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке
ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке"

Ахмад Чемаи Джамал Ахмад

Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке

25.00.34 - АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗЕМЛИ, ФОТОГРАММЕТРИЯ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

21 НОЯ 2013

Москва-2013

005538630

Работа выполнена на кафедре космического мониторинга федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет геодезии и картографии» (МИИГАиК).

Научный руководитель: доктор технических наук, Марчуков Владимир Семенович.

Официальные оппоненты:

Сладкопевцев Сергей Андреевич - доктор технических наук, профессор, Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), профессор. Лимонов Анатолий Николаевич - кандидат технических наук, доцент, Государственный университет по землеустройству (ГУЗ), заведующий кафедрой. Ведущая организация: ФГУП, основанное на праве хозяйственного ведения, Государственный научно-исследовательский и производственный центр "Природа" (ФГУП "Госцентр "Природа") Федерального агентства геодезии и картографии, гор. Москва.

Защита диссертации состоится « 12 » « декабря »2013 г. в « 14 » час. на заседании диссертационного совета 212.143.01 Московского Государственного Университета геодезии и картографии (МИИГАиК), по адресу: 105064, Москва, К-64, Гороховский переулок, 4 (зал заседаний Ученого Совета).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИИГАиК.

Автореферат разослан «11» « ноября » 2013 г.

диссертационного совета

Ученый секретарь

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

В диссертации приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований автора в области адаптации и валидации методов тематической обработки аэрокосмических изображений урбанизированных территорий Северного Ирака, полученные соискателем в период с 2008 по 2013 годы.

В результате указанных работ решена научная задача, имеющая важное значение для устойчивого экологического и социально-экономического развития Северного Ирака, - разработки и экспериментального исследования эффективности методик выявления изменений урбанизированных территорий Северного Ирака по временным сериям космических снимков.

Актуальность темы.

В условиях всё углубляющегося и ускоряющегося антропогенного воздействия на ландшафты поддержание актуальности картографического материала в различных масштабах становится одной из первоочередных задач. Расширение городских территорий является серьезной проблемой, требующей адекватного решения. Всё это очень сильно меняет облик городской территории. Соответственно быстро устаревают карты, что требует их более частого обновления. Широкое применение данных космической съемки, открыло новые перспективы мониторинга состояния земель и существенно упростило процесс картографирования городских и пригородных территорий и изучения развития городской инфраструктуры. Одним из наиболее востребованных источников для получения и обновления информации о текущем состоянии объекта картографирования являются данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Но даже самые современные космические снимки не позволят получить нужную информацию без использования надёжных методик дешифрирования, основанных на функциональных возможностях, заложенных в современных специализированных программных продуктах. Существующие методики дешифрирования не обеспечивают требуемых значений достоверности для любых природно-географических зон и, вследствие этого, требуют адаптации к характерным особенностям Северного Ирака. Поэтому тема данной работы является актуальной.

Цель диссертационного исследования состояла в решении актуальной задачи разработки и экспериментального исследования эффективности методик выявления изменений урбанизированных территорий Северного Ирака по временным сериям космических снимков.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ свойств основных физико-географических районов Северного Ирака, выявить типы покрытий земной поверхности, подлежащие дешифрированию.

• Рассмотреть современные методы обработки космических снимков, осуществить их выбор и адаптацию применительно к рассматриваемой территории.

• Экспериментально исследовать эффективность выявление динамики геоэкологических объектов Северного Ирака на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности. Проанализировать полученные результаты.

• Разработать методику автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках и провести её экспериментальное исследование по участкам территории Северного Ирака.

Научная новизна работы. В результате выполнения работы впервые исследованы возможности использования данных многозональной космической съёмки для выявления динамики геоэкологических объектов застроенных территорий Северного Ирака. Получены оценки достоверности результатов автоматизированного дешифрирования застроенных территорий Северного Ирака и оценки достоверности автоматизированного выявления изменений.

На защиту выносятся следующие новые научные результаты:

• Методика создания временных серий тематических карт по данным многозональной съёмки, адаптированная к особенностям основных видов покрытий земной поверхности Северного Ирака, и результаты оценки эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака по временным сериям многозональных космических снимков.

• Модифицированный автоматизированный алгоритм выявления изменений и результаты его валидации на городских и пригородных территориях Северного Ирака.

• Методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака.

Область применения: разработанные методы могут широко использоваться:

• - в автоматизированных системах контроля и прогноза состояния геоэкологических объектов застроенных территорий;

• для обновления геоэкологических и топографических карт.

Значимость н практическая ценность работы определяются возможностью исследования текущего состояния и динамики геоэкологических объектов застроенных

территорий Северного Ирака с использованием современных методов и алгоритмов обработки информации.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности. Полученные результаты диссертационной работы соответствуют пункту 4 «Теория и технология дешифрирования изображений с целью исследования природных ресурсов и картографирования объектов исследования» и пункту 5 «Теория и технология получения количественных характеристик динамики природных и техногенных процессов с целью их прогноза» паспорта специальности 25.00.34 «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия», в рамках которой предлагается к защите данная работа.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 67-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2012 г. и на 68-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2013 г.

Публикации. По проблематике диссертации опубликованы 2 научные работы в журналах рекомендованных ВАК.

Структура и объём диссертационной работы. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы. Диссертация изложена на страницах, содержит рисунков и таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, приведены основные научные и практические результаты.

Глава 1. Аналитический обзор современных методов космического мониторинга и географической среды Северного Ирака.

В главе 1 был дан краткий обзор существующих материалов дистанционных исследований, предназначенных для изучения различных поверхностей Земли. Приведена краткая характеристика российских и зарубежных систем получения дистанционных данных, описаны параметры съемочной аппаратуры космических спутников, их спектральное, пространственное и временное разрешение, полоса обзора. Использование данных дистанционного зондирования может быть полезным для исследования геоэкологических объектов. Спектральные характеристики растительности и других объектов (гидрография, почвы, горные породы, объекты антропогенного происхождения) зависят от длин волн падающего на них излучения. Различия спектров отражения разных

объектов могут использоваться для их изучения. Многозональные снимки, полученные с помощью сканерной съемки, очень информативны. Изучение различных земных поверхностей лучше проводить в определенных спектральных диапазонах. Современная съемочная аппаратура позволяет получать данные с различными спектральными и пространственными разрешениями. Дистанционное зондирование сегодня - это огромное разнообразие методов получения изображений буквально во всех диапазонах длин волн электромагнитного спектра от ультрафиолетовой до дальней инфракрасной и радиодиапазона, самая различная обзорность изображений - от снимков с метеорологических геостационарных спутников, охватывающих практически целое полушарие, до детальных съемок участка в несколько квадратных километров. Пространственное разрешение может варьироваться, соответственно, от нескольких километров до сантиметров. Анализ приведенных данных об информативности различных спектральных диапазонов свидетельствует о необходимости комплексирования различных видов съемок при изучении динамики застраиваемых территорий Северного Ирака. Основным видом следует признать съемки в видимом и ближнем ИК-диапазонах, а вспомогательными являются другие виды съемок.

В настоящее время существует достаточно широкий круг технических средств получения космической информации, позволяющий решать различные задачи изучения динамики застроенных территорий. В данной работе использовалась информация с космических аппаратов «Ландсат -5», «Ландсат-7».

Новым этапом в развитии методов дешифрирования являются методы, основанные на цифровой обработке космических изображений, которые уменьшают трудоемкость и увеличивают степень объективности дешифрирования по сравнению с визуальными методами. Многие из них также позволяют выявить особенности земных покровов не только на качественном, но и количественном уровне. Мы рассмотрели существующие методы автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования: различные методы улучшающих преобразований, которые позволяют упростить визуальный анализ снимков, и алгоритмы классификации (контролируемая и неконтролируемая классификации). Автоматизация в области обработки дистанционной информации позволяет избежать многих трудоемких процессов и позволяет в короткий срок произвести обработку больших объемов данных.

Таким образом, обработка данных дистанционного зондирования возможна с использованием автоматизированных методов. В настоящее время существует множество разнообразных ГИС-пакетов, позволяющих реализовать компьютерную обработку космической информации. В зависимости от поставленной задачи следует выбирать

программное обеспечение и собственно метод автоматизированной обработки, чтобы решить задачу наиболее эффективно.

Для выявления особенностей основных видов покрытий земной поверхности Северного Ирака автором были проведены полевые исследования и визуальный анализ космического снимка сверхвысокого разрешения, полученного с космического аппарата (ЗшскШгс! (разрешающая способность на местности 60 см).

Анализ детальных космических изображений различных видов покрытий земной поверхности позволил выявить их некоторые характерные особенности.

Участки древесной растительности характеризуются низкой плотностью проективного покрытия (менее 50%).

Для застроенных территорий характерна высокая плотность застройки.

Участкам открытого грунта обычно содержат каменистые вкрапления, что приводит к различным отклонениям формы спектрального профиля от характерного для открытых грунтов и почв.

Глава 2. Выявление динамики объектов на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности.

Широко распространенным и эффективным путем выявления тенденций динамики объектов является сопоставление разновременных тематических карт одного и того же участка местности. Для решения этой задачи необходимо формирование временных серий взаимосогласованных тематических карт, каждая из которых фиксирует размещение застроенных территорий и растительного покрова в определенный момент времени, а в совокупности такая серия характеризует динамику застройки и растительного покрова. Временные серии тематических карт позволяют определить количественные характеристики нарушенное™ природной среды в виде отношения площадей естественных и техногенных объектов.

Целью данной работы являлось исследование эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака по многозональным космическим снимкам высокого разрешения разных годов (временной серии) путём автоматизированного дешифрирования участков застроенных территорий и растительного покрова. Исследуемая территория город Сулеймания и его окрестности расположены на северо-востоке Ирака. Данный участок территории представляет собой равнинную местность с невысокими горами (не выше 1000 метров). В работе определялась динамика следующих классов объектов на местности: застроенные участки, травянистая растительность и участки древесной растительности. Исходными данными являлся времен-

ной ряд многозональных снимков, полученных 30 июня 1989 года, 22 июля 2000 года и 10 июня 2005 года. В работе были использованы многозональные снимки высокого разрешения (30 м) с космического аппарата Ьапска1:-5 (Ьапёза! ТМ). Сопоставляемые снимки должны быть геометрически совмещены. Все подобранные космические снимки уже прошли предварительный уровень обработки Ш, т.е. они приведены в единую проекцию иТМ по данным орбитальной привязки. Проверка геометрической идентичности снимков по координатам выбранных опорных точек (перекрёстки дорог) показала расхождение не более чем на 15 метров. На основании этого было принято решение не проводить дополнительную геометрическую коррекцию.

На рис. 1, 2, 3 показаны ЯСВ-представление (4, 3, 2 - каналы) исследуемых фрагментов снимков 30 июня 1989 года, 22 июля 2000 года и 10 июня 2005 года.

ш а- . . - ■ / .1 »• • •шшшя

Рис. 11ЮВ-представление (4, 3,2- каналы) снимка 30 июня 1989 года.

Автоматизированное дешифрирование всех снимков временного ряда выполнялось по единой методике путём контролируемой классификации с использованием метода гиперпаралеллепипеда и метода максимального правдоподобия для пикселей попадающих в несколько гиперпаралеллепипедов.

Рис.2 ЯОВ-представление (4, 3, 2 - каналы) снимка 22 июля 2000 года.

Рис.3 ЯйВ-представление (4, 3,2- каналы) снимка 10 июня 2005 года.

Одним из важнейших моментов выполнения контролируемой классификации является выбор тестовых участков дешифрируемых классов объектов. Анализ результатов исследований дешифрируемых видов покрытий земной поверхности Северного Ирака показал, что застроенные участки и участки древесной растительности обладают специфическими особенностями, характерными для данной природно-географической зоны.

Поэтому при построении методики дешифрирования эти классы были разделены на подклассы.

Так как различные виды застроек, различаются по своим спектральным характеристикам, данный класс объектов был разделён на три подкласса:

• плотная городская застройка,

• неплотная городская застройка,

• неплотная сельская застройка.

На территории Северного Ирака имеются обширные участки лесной растительности с низкой плотностью проективного покрытия (менее 50%). Поэтому класс древесной растительности был также разделён на два подкласса:

• участки лесной растительности с низкой плотностью проективного покрытия,

• участки лесной растительности с высокой плотностью проективного покрытия.

Тестовые участки были сформированы на основе выборочного визуального дешифрирования отдельных фрагментов исходных снимков с привлечением картографического материала на данную территорию и результатов полевых исследований, выполненных авторами данной работы. Для обеспечения единого подхода к дешифрированию всех снимков временного ряда, в качестве тестовых участков классов объектов, выбирались участки, относящиеся к данному классу на всех трёх снимках временного ряда. Для каждого класса объектов тестовые участки были разделены на две группы: «обучающие» и «контрольные». Для проведения корректной оценки достоверности были также сформированы «контрольные» участки, на которых заведомо отсутствует застройки, травянистая и древесная растительность.

На втором этапе были созданы сигнатуры травянистой растительности, древесной растительности и трёх подклассов застроенных территорий, которые были обозначены одним цифровым кодом. Сигнатуры объектов для всех трёх многозональных снимков временного ряда создавались по одним и тем же «обучающим» участкам, не изменившимся за интервал исследования.

На третьем этапе по созданным сигнатурам было выполнено автоматизированное дешифрирование всех снимков временного ряда. Полученные в результате де-

шифрирования тематические карты временного ряда показаны на рис. 4 - 6. В таблице 1 приведены единые условные обозначения тематических объектов.

Табл. 1. Условные обозначения тематических объектов.

Застроенные участки

Травянистая растительность

Древесная растительность

Рис.4 Результаты дешифрирования снимка 30 июня 1989 года.

Анализ результатов проведенных исследований показывает, что многозональные снимки КА серии Ьапс^а! могут эффективно использоваться для создания временных рядов тематических карт растительного покрова и застроенных территорий северного Ирака с целью оценки их динамики.

Описанная методика была также исследована на примере дешифрирования города Эрбиль и его окрестностей.

Исходными данными являлся временной ряд многозональных изображений, полученных 02 августа 2007 года и 14 сентября 2011 года. Снимки с пространственным разрешением 30 м были получены с космического аппарата Ьапёза1-7 (Ьапска! ЕТМ).

Для оценки достоверности дешифрирования по созданным ранее контрольным участкам были построены матрицы ошибок дешифрирования.

По контрольным участкам определялись:

• Площадь контрольного участка в пикселях - ;

• Количество пикселей дешифрированных как класс ] - N Значение элементов матрицы Ру определялись по формуле:

N .

Р., =—— * 100% (I)

У 8.

I

Значение элементов центральной диагонали матрицы (¡=.]') определяют вероятность правильной классификации ¡- ого класса в процентах. Остальные элементы матрицы Ру соответствуют вероятности ложной классификации класса ¡, как класс

Усреднённая по трём снимкам временного ряда для территории провинции Су-леймания матрица ошибок дешифрирования представлена в таблице 2. Усреднённая по двум снимкам для территории провинции Эрбиль матрица ошибок дешифрирования представлена в таблице 3.

На главной диагонали полученной матрицы показаны вероятности правильного дешифрирования соответствующего класса объектов. В остальных ячейках показаны вероятности ложного дешифрирования класса объектов строки матрицы, как класс объектов столбца матрицы.

Таблица 2 Усреднённая по трём снимкам для территории провинции Сулеймания матрица ошибок дешифрирования

Застроен- Травянистая Древесная Другие

ные терри- раститель- раститель- классы

тории ность ность объектов

Застроенные территории 0,93 0,03 0,01 0,04

Травянистая раститель- 0,05 0,91 0,05 0,06

ность

Древесная растительность 0,01 0,04 0,93 0,04

Другие классы объектов 0,01 0,02 0,01 0,86

. Таблица 3 Усреднённая по двум снимкам для территории провинции Эрбиль матрица

ошибок дешифрирования

Застроенные территории Травянистая растительность Древесная растительность Другие классы объектов

Застроенные территории 0,94 0,04 0,02 0,04

Травянистая растительность 0,05 0,9 0,02 0,06

Древесная растительность 0,005 0,04 0,92 0,03

Другие классы объектов 0,005 0,02 0,02 0,87

Погрешность рассчитывалась по методу Корнфельда. Метод Корнфельда заключается в выборе доверительного интервала в пределах от минимального до максимального результата измерений, и погрешность как половина разности между максимальным и минимальным результатом измерения:

' 3 2 (2)

Погрешность определения вероятностей правильного дешифрирования рассчитывалась следующим образом. Для каждого класса объектов в качестве х„юх выбиралось максимальное значение вероятности правильного дешифрирования по пяти снимкам (три для провинции Сулеймания и два для провинции Эрбиль). В качестве х т1„ аналогичным образом выбиралось минимальное значение вероятности правильного дешифрирования. По этим данным осуществлялся расчёт погрешностей для каждого класса. Полученные значения для каждого класса составляют:

Застроенные территории - 0,01.

Травянистая растительность - 0,02.

Древесная растительность - 0,01.

Анализ полученных значений вероятностей ошибок дешифрирования показал, что тематические карты временного ряда, созданные путем автоматизированного дешифрирования многозональных снимков КА Ьапс^а! 5 и КА ЬапсЬаГ 7, позволяют оценивать на территории Северного Ирака площадные изменения застроенных территорий, травянистой и древесной растительности с точностью не хуже 10%. В таблице 4 показаны значения площадей данных классов объектов для территории провинции Сулеймания.

Таблица 4.Площади, занимаемые застройками, травянистой и древесной растительностью.

Объекты Площадь, га

1989 год 2000 год 2005 год

Застроенные территории 1047 1074 1730

Травянистая растительность 2875 1168 1059

Древесная растительность 3297 1087 844

Отношение площади растительного покрова к площади застроек 5,9 2,1 1,1

Полученные результаты позволяют оценить динамику застроенных территорий и растительного покрова исследуемого участка территории провинции Сулеймания. Как видно из таблицы, в интервале 1989 - 2000 гг. наблюдалось существенное сокращение площадей древесной растительности (примерно в 3 раза) и травянистой расти-

тельности (примерно в 2 раза) при отсутствии изменений площади застроек. В интервале 2000 - 2005 гг. произошло небольшое сокращение площадей древесной растительности, что подтверждает эффективность лесовосстановительных проектов, проводимых с 2003г. Площади занимаемые травянистой растительностью практически не изменились. Выявлено увеличение площади застроенных территорий более чем в полтора раза. В таблице 5 показаны значения площадей данных классов объектов для территории провинции Эрбиль.

Таблица 5. Площади, занимаемые застройками, травянистой и древесной растительностью.

Объекты Площадь, га

2007 2011

Застроенные территории 2713.5 6575

Травянистая растительность 4818.7 1551.8

Древесная растительность 2538.2 1939

Отношение площади растительного покрова к площади застроек 2.71 0.53

Полученные результаты показывают, что на территории города Эрбиль и прилегающих окрестностях во временном интервале 2007 - 2011 гг. произошло существенное увеличение площади застроенных территорий (в 2,5 раза) при снижении площади травянистой растительности в три раза и древесной растительности более чем в полтора раза. Отношение площади растительного покрова к площади застроек уменьшилось более чем в пять раз. Столь большое снижение является объективным свидетельством существенного ухудшения экологической обстановки в столичном регионе, вызванном интенсивной застройкой территории при недостаточном объёме проведения озеленительных работ.

Анализ результатов проведенных исследований показывает, что многозональные снимки КА серии могут эффективно использоваться для создания временных рядов тематических карт растительного покрова и застроенных территорий Северного Ирака с целью оценки их динамики.

Глава 3. Разработка и экспериментальное исследование методики автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках.

Исследуемая территория город Эрбиль и прилегающая местность расположены в Северном Ираке. В рассматриваемом временном интервале с 2007 по 2011 год территория активно застраивалась и перестраивалась, на ней происходило сокращение площадей, занятых древесной растительностью, с другой стороны появились новые озеле-

нённые участки. Начальным снимком временного ряда было многозональное шести-слойное изображение КА Ьапска! 7, полученное 02.08.2007 года (рис. 7). На конец временного интервала использовалось многозональное шестислойное изображение КА Ьапс^ 7, полученное 14.09.2011 года (рис. 8).

Автоматизированное определение участков изменений объектов выполнялось по

следующей методике (рис.9).

Рис. 7. RGB представление снимка 02.08.2007 Рис.8 RGB представление снимка 14.09.2011

Рис.9. Блок-схема алгоритма автоматизированного выявления изменений объектов

Первый шаг формирование 1-х Главных компонент шестислойных изображений

на начало и конец рассматриваемого временного интервала (рис.10, 11). В результате

были получены однослойные изображения, в которых сосредоточена большая часть

информации из всех шести слоев исходных многозональных изображений.

На втором шаге было получено разностное изображение 1-х Главных компонент

на начало и конец временного интервала (рис.12). На этом изображении неизменив-

шиеся участки имеют числовые значения сконцентрированные вокруг среднего значения по изображению. Пиксели, значения которых выше или ниже среднего значения, относятся к участкам изменений.

Отклонения от среднего значения на разностном изображении могут быть вызваны разными причинами. Одни и те же объекты по-разному отображаются на снимке в зависимости от сезонных, погодных и других условий состояния объектов.

Рис.10. 1-я Главная компонента 02.08.2007 Рис.11. 1-я Главная компонента 14.09.2011

Для решения поставленной тематической задачи необходимо выделить на изображении пиксели, в которых в течение данного интервала времени произошло замещение объектов. Третий шаг определение для разностного изображения пороговых значений отклонения от среднего, превышение которых соответствует замещению объектов на местности. Для решения этой задачи используются априорные данные о пространственном распределении участков изменений за рассматриваемое время в виде топографических карт, данных детальной съёмки и результатов полевых исследований местности. При выполнении данной работы были сформированы наборы тестовых участков для следующих видов изменений:

• Участки открытого грунта - возведенные здания и сооружения.

• Участки древесной растительности - возведенные здания и сооружения.

• Участки травянистой растительности - возведенные здания и сооружения.

• Здания и сооружения - участки открытого грунта.

• Здания и сооружения - участки древесной растительности.

• Здания и сооружения - участки травянистой растительности.

• Участки земель с изменениями улично-дорожной сети.

Тестовые участки для каждого вида изменений были разделены на две группы -«обучающие» и «контрольные». Помимо этого была создана группа «контрольных»

участков для неизменившихся объектов. В этой группе были созданы наборы участков для:

• Участков открытого грунта.

• Участков древесной растительности.

• Участков травянистой растительности.

• Зданий и сооружений.

Рис. 12. Разностное изображение 1-х Главных компонент По «обучающим» участкам каждого вида изменений были рассчитаны среднее

значение ^ и среднее квадратичное отклонение (СКО) Gj. Пороговые значения для неизменившихся участков территории определялись по следующим формулам Ти = min - 2аj) для всех i, если р;> ц

Td - max Д/л, - 2а;) для всех i, если pi< ц (3)

Где Ти - значение верхнего порога, - среднее значение i-ro вида изменений, ст, - СКО i-ro вида изменений, ц- среднее значение по всему изображению, Td - значение нижнего порога.

На четвертом шаге осуществляется пороговая обработка разностного изображения. В результате получается геопривязанное изображение участков изменений (рис.13).

Для полученного результата по «контрольным» тестовым участкам видов изменений были рассчитаны - вероятность правильной классификации участков изменений Pi и вероятность ложной классификации участков изменений Р2 по следующим формулам.

Я,-^. Я,=^ (4)

1 1 2 С

где /- общее количество «контрольных» участков изменений, N1 - число «контрольных» участков изменений, в которых по результатам работы алгоритма были выявлены изменения, С - общее количество неизменившихся «контрольных» участков, N2 - число неизменившихся «контрольных» участков, в которых по результатам работы алгоритма были выявлены изменения.

..V • • .. Л V, ' .„«. "Я" Г.

ж

• ДЖДг Т'-1 I '1

"Ч;

т-

■¡о*

¿ж

ж?

Рис. 13. Изображение участков изменений г. Эрбиль и его окрестностей

Расчёт вероятностей, проведённый по формулам (4), показал, что в результате

работы алгоритма вероятность правильной классификации участков изменений Р| составила 97%, вероятность ложной классификации участков изменений Рг - 9%.

Общая площадь представленной на снимке территории г. Эрбиль и его окрестностей равнялась 40896,7 га. Алгоритм автоматизированного выявления определил участки изменений на площади 4458,6 га.

Описанная методика автоматизированного определения изменений была также экспериментально исследована на участке территории Северного Ирака в районе города Сулеймания. Исходными данными являлся временной ряд фрагментов многозональных снимков, полученных 10 июня 2005 года и 02 июля 2010 года. В работе были использованы многозональные снимки высокого разрешения (30 м) с космического аппарата Ьапскаг-? (Ьапёва! ЕТМ). ЯСВ-представление (4, 3, 2 - каналы) исследуемых фрагментов снимков показаны на рисунках 14. и 15.

При выполнении исследований были сформированы наборы тестовых участков для тех же видов изменений, которые использовались в районе города Эрбиль. Результат выявления изменений показан на рисунке 16.

Общая площадь представленной на снимке территории равнялась 12256,86 га. Алгоритм автоматизированного выявления определил участки изменений на площади 681,66 га. 5,6%.

Рис.15. ЯОВ представление исходного снимка 02.06.2010

Достоверность работы алгоритма оценивалась по контрольным участкам на начало и конец временного интервала. Расчёт вероятностей, проведённый по формулам (4), показал, что в результате работы алгоритма вероятность правильной классификации участков изменений Р[ составила 96%, вероятность ложной классификации участков изменений Рг - 7 %.

Для создания карт изменений, произошедших за интересующий интервал времени, была разработана следующая методика, использующая на разных этапах методы автоматизированного и визуального дешифрирования. Блок-схема разработанной комплексной методики создания карт изменений показана на рис.17.

Первый этап сбор и подготовка исходных данных. На этом этапе производится подбор двух аэрокосмических снимков на даты начала и конца рассматриваемого временного интервала.

Рис.16. Изображение участков изменений г. Сулеймания и его окрестностей

Затем выполняется сбор актуальных на начало и конец временного интервала топографических и тематических карт, содержащих территорию участка интереса. Для данного пространственно-временного интервала собираются все доступные описательные текстовые материалы. В процессе подготовки исходных данных выполняется геометрическая коррекция, геопривязка и трансформирование исходных аэрокосмических снимков и собранных тематических и топографических карт с целью их представления в определенной единой проекции, системе координат и референц-эллипсоиде. Затем осуществляется выбор и формирование идентичных фрагментов аэрокосмических снимков на начало и конец рассматриваемого временного интервала.

На втором этапе выполняется подготовка тестовых участков изменений. Для этого проводится совместный анализ топографических и тематических карт на начало и конец временного интервала, аэрокосмических снимков с привлечением описательных текстовых материалов. В случае необходимости осуществляется выборочное полевое дешифрирование участков местности и опрос местного населения.

На третьем этапе выполняется автоматическое выявление изменившихся участков посредством использования алгоритма, описанного в 3.2.

На четвертом этапе осуществляется автоматизированное оконтуривание участков выявленных изменений и нанесение полученных контуров на снимок, соответствующий концу рассматриваемого временного интервала. Пример полученного изображения 2010 года с нанесёнными контурами участков изменений по сравнению с 2005 годом для города Сулеймания с прилегающей территорией показан на рис. 17.

Сбор и подготовка исходных данных подбор двух аэрокосмических снимков на даты начала и конца рассматриваемой) временного

интервала

( Исходное многозональное изображение на конец временного интервала

Топографические I карты \

Исходное многозональное / изображение на начало 1 временного интервала \

Космические изображения детального разрешения

Результаты

полевых исследований

| выявленных участков \_ изменений

Геопри вязан нос тематическое изображение , видов изменений \

Рис. 17. Блок-схема комплексной методики создания карт изменений

Пятый этап визуальное дешифрирование выявленных участков изменений. Может выполняться путём полевого дешифрирования оконтуренных участков изменений или, при наличии на конец временного интервала космического снимка детального разрешения, путём камерального дешифрирования оконтуренных участков на этом снимке.

Заключение

Данная диссертационная работа содержит результаты исследований и разработок автора, которые являются решением научной задачи разработки и эксперименталь-

ного исследования эффективности методик выявления изменений урбанизированных территорий Северного Ирака по временным сериям космических снимков. Основная цель диссертации достигнута - разработаны практические методики обновления карт.

Рис. 18. Изображение 2010 года с нанесёнными контурами участков изменений

В результате работы впервые разработана методика создания временных серий тематических карт по данным многозональной съёмки, адаптированная к особенностям основных видов покрытий земной поверхности Северного Ирака. Валидация методики автоматизированного создания временного ряда тематических карт, адаптированных автором к особенностям территории Северного Ирака, показала, что тематические карты временного ряда позволяют оценивать на территории Северного Ирака площадные изменения застроенных территорий, травянистой и древесной растительности с точностью не хуже 10%. Возможность определения количественных площадных характери-

стик позволяет проводить оценку динамики экологического состояния исследуемой территории.

Валидация модифицированного автоматизированного алгоритма выявления изменений на городских и пригородных территориях Северного Ирака (на примерах городов Эрбиль и Сулеймания) показала, что он позволяет автоматизированно выявлять изменённые участки территории с вероятность правильной классификации более 95% при этом вероятность ложного определения участков изменений не превышает 10 %.

Разработанная комплексная методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака даёт возможность организации процесса обновления карт Северного Ирака на основе сочетания методов автоматизированного выявления изменений с визуальным дешифрированием данных детальной съёмки и полевыми исследованиями. Визуальное дешифрирование и полевые исследования будут обеспечивать определение видов происшедших изменений и проводиться не по всей площади, а на 5-15% исследуемой территории, что приведёт к существенному сокращению сроков выполнения работ и снижению их трудоёмкости.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы изложены в 2-х статьях, опубликованных в рекомендованных ВАК журналах:

1. Марчуков B.C., Ахмад Чеман Джамал Ахмад, Оценка изменений застроенных территорий и растительного покрова Ирака по многозональным космическим снимкам // Изв. Вузов. «Геодезия и Аэрофотосъемка», 2012., № 5, с.41-44.

2. Марчуков B.C., Ахмад Чеман Джамал Ахмад, Автоматизированное выявление изменений на застроенных территориях Северного Ирака по многозональным космическим снимкам // Изв. Вузов. «Геодезия и Аэрофотосъемка», 2013., № 5, с.60-65.

Подписано в печать 07.11.2013. Гарнитура Тайме Формат 60? 90/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Объем 1,5усл. печ. л. Тираж80 экз. Заказ №122-2013 Цена договорная Издательство МИИГАиК 105064, Москва, Гороховский пер., 4

Текст научной работыДиссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Ахмад Чеман Джамал Ахмад, Москва

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГЕОДЕЗИИ

И КАРТОГРАФИИ (МИИГАИК)

04201365505

Ахмад Чеман Джамал Ахмад

«Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке»

Специальность: 25.00.34 Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия

Научный руководитель: доктор технических наук,

Марчуков В. С.

-МОСКВА 2013-

Содержание

Введение 4

Глава 1. Аналитический обзор современных методов космического мониторинга и географической среды Северного Ирака. 10

1.1. Значение аэрокосмических материалов для изучения динамики городских и пригородных территорий 10

1.2. Анализ методов и алгоритмов тематической обработки космических изображений земной поверхности 19

1.3. Географическое описание территории Ирака и анализ характерных особенностей основных покрытий земной поверхности в Иракском Курдистане 42 Глава 2. Выявление динамики объектов на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности 52

2.1. Методологические основы выявления динамики объектов по разновременным космическим снимкам одного и того же участка местности 52

2.2. Исследование эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака на примере городов Сулеймания и Эрбиль по временной серии многозональных космических снимков путём автоматизированного дешифрирования участков застроенных территорий и растительного покрова 57

2.3. Анализ полученных результатов автоматизированного дешифрирования участков застроенных территорий и растительного покрова 66 Глава 3. Разработка и экспериментальное исследование методики автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках 74

3.1. Автоматизированные методы оценки динамики объектов по космическим снимкам. 74

3.2. Исследование эффективности автоматизированных алгоритмов выявления изменений на городских и пригородных территориях Северного

Ирака по многозональным космическим снимкам разных годов (временной серии). 78

3.3. Комплексная методика создания карт изменений городских и пригородных территорий Северного Ирака. 89

Заключение 94

Список литературы 96

Введение

В современном быстро развивающемся мире картографическая продукция играет всё большую роль в различных отраслях деятельности. Карты используются повсеместно: для принятия решений при чрезвычайных ситуациях, для территориального планирования, в градостроительстве, для расчета навигационного маршрута и т.д. В условиях всё углубляющегося и ускоряющегося антропогенного воздействия на ландшафты поддержание актуальности картографического материала в различных масштабах становится одной из первоочередных задач.

Развитие мегаполисов и миграция населения из сельской местности в города - это общемировая тенденция. Расширение городских территорий является серьезной проблемой, требующей адекватного решения. Всё это очень сильно меняет облик городской территории. Соответственно быстро устаревают карты, что требует их более частого обновления. Среди различных методов контроля строительства объектов важное значение имеет космический мониторинг, который позволяет вести комплексное наблюдение за ходом работ, вовремя реагировать на возможные задержки сроков, контролировать соблюдение экологических требований на основе анализа поступающих ДЗЗ. Широкое применение данных космической съемки, открыло новые перспективы мониторинга состояния земель и существенно упростило процесс картографирования городских и пригородных территорий и изучения развития городской инфраструктуры.

Космический мониторинг позволяет контролировать соблюдение порядка, исключающее самовольное занятие участков, своевременность освоения земель и их использование по целевому назначению. Также можно определять соответствие реальной ситуации проектной документации объектов, выявлять возможные нарушения технических и экологических норм. Данная информация важна не только для контролирующих органов, но и для самих компаний, ведущих строительство и эксплуатацию объектов и инфраструктуры, чтобы избежать возможных штрафов или конфликта

интересов с какими-либо хозяйствующими субъектами, природоохранными и экологическими структурами, включая международные. На основе данных космического мониторинга возможна оценка состояния площадок для строительства и подъездных путей к ним, подбор земельных участков для размещения объектов нового строительства, проведения работ по комплексному благоустройству и озеленению территории, инвентаризация зеленых насаждений, оценка их общей площади, выявление очагов заболеваний растений, распределение зеленых насаждений по категориям состояния, контроль приживаемости молодых посадок.

Информацию на картах можно обновлять различными способами, включая как полевые, так и камеральные работы, используя разные источники информации: материалы геодезической съёмки, текстовые описания, справочную информацию и др. Одним из наиболее востребованных источников для получения и обновления информации о текущем состоянии объекта картографирования являются данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Но даже самые современные космические снимки не позволят получить нужную информацию без использования надёжных методик дешифрирования, основанных на функциональных возможностях, заложенных в современных специализированных программных продуктах. Существующие методики дешифрирования не обеспечивают требуемых значений достоверности для любых природно-географических зон и, вследствие этого, требуют адаптации к характерным особенностям Северного Ирака. Поэтому тема данной работы является актуальной.

Цель диссертационного исследования состояла в решении актуальной задачи разработки и экспериментального исследования эффективности методик выявления изменений урбанизированных территорий Северного Ирака по временным сериям космических снимков.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ свойств основных физико-географических районов Северного Ирака, выявить типы покрытий земной поверхности, подлежащие дешифрированию.

• Рассмотреть современные методы обработки космических снимков, осуществить их выбор и адаптацию применительно к рассматриваемой территории.

• Экспериментально исследовать эффективность выявление динамики геоэкологических объектов Северного Ирака на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности. Проанализировать полученные результаты.

• Разработать методику автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках и провести её экспериментальное исследование по участкам территории Северного Ирака.

При решении поставленных задач использовались методы теории информации, математической статистики, автоматизированного дешифрирования и предварительной цифровой обработки изображений. Экспериментальные исследования включали полевое дешифрирование геоэкологических объектов Северного Ирака, выполненное автором в 2011-2012 гг.

Данная работа состоит из трёх глав.

В первой главе работы представлен обзор средств дистанционного зондирования, описаны основные свойства дистанционной информации, их значение для изучения динамики территорий, дан обзор основных систем получения космических снимков и описание космических спутников ЬапсЬа!;-5 и , ЪшдьъХ-! с помощью которых были получены используемые в работе снимки. Рассмотрены теоретические вопросы автоматизированной обработки космических данных, описаны основные методы и алгоритмы компьютерных

технологий, дан обзор и описание программных пакетов, используемых для проведения автоматической обработки снимков.

Во второй главе представлены результаты исследований эффективности использования автоматизированных методов дешифрирования многозональных космических снимков КА серии Landsat для оценки изменений застроенных территорий Ирака. Получен временной ряд тематических изображений застроенных территорий и растительного покрова города Сулеймания и его окрестностей во временном интервале 1989 - 2005 гг. и аналогичный временной ряд города Эрбиль во временном интервале 2007 - 2011гг. Произведена оценка площадей застроенных участков, сельскохозяйственных угодий, древесной растительности и их динамики. На основе контрольных участков местности выполнен расчет достоверности дешифрирования.

Третья глава посвящена вопросам использования автоматизированных методов выявления изменений по данным многозональной космической съёмки земной поверхности с разрешением 30 м. Приведены результаты автоматизированного выявления изменений произошедших на территории города Эрбиль в 2007 - 2011гг. и на территории города Сулеймания в 2005 -2010 гг. На основе анализа полученных результатов сделан вывод об эффективности использования рассмотренного алгоритма на территории Северного Ирака. Раскрыта предложенная автором комплексная методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака, в которой на разных этапах используются визуальные и автоматизированные методы дешифрирования.

Научная новизна работы.

В результате выполнения работы впервые исследованы возможности использования данных многозональной космической съёмки для выявления динамики геоэкологических объектов застроенных территорий Северного Ирака. Получены оценки достоверности результатов автоматизированного дешифрирования.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

• Методика создания временных серий тематических карт по данным многозональной съёмки, адаптированная к особенностям основных видов покрытий земной поверхности Северного Ирака, и результаты оценки эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака по временным сериям многозональных космических снимков.

• Модифицированный автоматизированный алгоритм выявления изменений и результаты его валидации на городских и пригородных территориях Северного Ирака.

• Комплексная методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака.

Область применения. Разработанные методы могут широко использоваться:

• в автоматизированных системах контроля и прогноза состояния

геоэкологических объектов застроенных территорий;

• для обновления геоэкологических и топографических карт.

Значимость и практическая ценность работы определяются возможностью исследования текущего состояния и динамики геоэкологических объектов застроенных территорий Северного Ирака с использованием современных методов и алгоритмов обработки информации

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 67-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2012 г. и на на 68-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2013 г.

По теме диссертации опубликовано 2 научные работы в журналах,

рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертационной работы.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.

Диссертация изложена на 101 странице, содержит 54 рисунков и графиков. Список литературы включает 61 наименований, из них на иностранных языках.

Глава 1. Аналитический обзор современных методов космического мониторинга и географической среды Северного Ирака. 1.1. Значение аэрокосмических материалов для изучения динамики городских и пригородных территорий

Данные дистанционного зондирования - важнейший источник оперативной и современной информации о природной среде для исследования земной поверхности, создания тематических карт, для поддержания данных в актуальном состоянии и других целей.

Методы дистанционного зондирования основаны на получении информации о земной поверхности путем регистрации приходящего от нее электромагнитного излучения, отраженного или собственного, в широком спектральном диапазоне. Возможность опознавания различных объектов и изучение их свойств дистанционными методами обусловлены тем, что поглощение, рассеивание, отражение и излучение электромагнитной энергии в различных зонах спектра специфичны для каждого земной поверхности. Анализ спектральных характеристик объектов, структурных и текстурных особенностей изображений позволяет получить информацию для их последующего дешифрирования и интерпретации.

1. Большую часть данных дистанционного зондирования составляют снимки, которые дают возможность получения информации об объекте в виде цифровой (данные, передаваемые на наземную станцию, как правило, по радиоканалам или фиксируемые на борту на магнитных носителях) или аналоговой (фотографии) формах. Снимок - это двумерное изображение, полученное в результате дистанционной регистрации техническими средствами собственного или отраженного излучения и предназначаемое для обнаружения, качественного или количественного изучения объектов, явлений и процессов путем дешифрования, измерения и картографирования. При многозональной съёмке одновременно получается серия геометрически совмещённых снимков в нескольких узких зонах спектра электромагнитных волн. Совокупность зональных снимков

значительно более информативна, чем снимки в одном спектральном диапазоне [Жуков, 1981].

По технологии получения различают снимки фотографические, сканерные и радиолокационные [Лекции ГИС].

1) Фотографические камеры обеспечивают одномоментное получение всего кадра снимка в центральной проекции. Съемка может выполняться с использованием одного или нескольких объективов (со светофильтрами) с различным фокусным расстоянием. Применение к объективу аппарата светофильтров разных цветов позволяет добиться того, что на пленку будет попадать световой поток только определенного, строго ограниченного интервала длин волн.

2) Сканерные методы предполагают съемку в широком диапазоне спектра солнечного излучения. Электромагнитное излучение, отраженное и испускаемое объектом, захватывается оптической системой сканера и фокусируется на детекторах. Они преобразуют попадающие на них лучи в электрический сигнал, который записывается на магнитную ленту в аналоговом или цифровом виде. Сканирующие системы регистрации данных ДЗ имеют разные конструкции и принципы получения данных:

оптико-механическая, в которой качающееся перпендикулярно траектории зеркало улавливает отраженную от Земли солнечную энергию; качание зеркала обеспечивает регистрацию строки пикселей снимка, а движение носителя - формирование всего изображения;

^ оптико-механическая, в которой несколько детекторов, регистрирующих электромагнитное излучение, объединены в линейные массивы, расположенные в направлении движения аппарата, что обеспечивает параллельность сканируемых строк;

^ приборы с зарядовой связью (ПЗС), не имеющие подвижных частей - отраженное излучение попадает на плоское зеркало и затем проектируется на объединенные в линейку светочувствительные детекторы;

линейка одновременно регистрирует строку снимка в каждой из зон спектра, а количество детекторов может достигать нескольких тысяч;

^ многоэлементные системы, которые реализуют разные комбинации технологий сканирования, направленные на значительное увеличение числа спектральных диапазонов. В них излучение воспринимается спектрометрами и регистрируется множеством детекторов, организованных в матричные массивы, при этом столбец детекторов фиксирует излучение для каждого пикселя снимка. Такие системы, используемые в современных съемочных системах, обеспечивают лучшие геометрические и спектральные свойства снимков.

3) В радиолокационных системах (радарах) используют другой метод регистрации изображений: установленный на носителе передатчик испускает пучок микроволнового излучения, волны которого отражаются от поверхности, а приемник получает обратно рассеиваемое излучение в направлении, строго перпендикулярном прямолинейной траектории движения носителя. Т.к. объекты местности имеют разную форму и разные наклонные дальности от носителя, то отраженные сигналы поступают в приемник в разное время. Изображение формируется по строке (полосе снимка), а вдоль кадра строятся за счет поступательного перемещения носителя. Радиолокационные системы имеют ряд преимущ�