Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики

Маен Мохаммед Абдуллах Мутана

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики
ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики"

На правах рукописи

УЬ14601815

Маен Мохаммед Абдуллах Мутана

Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики

Специальность 25.00.34 Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискания ученой степени кандидата технических наук

Москва-2010

3 МАЯ 2010

004601815

Работа выполнена на кафедре природопользования и географии

Факультета прикладной космонавтики

Московского государственного университета геодезии и картографии

Научный руководитель: доктор геолого-минералогических наук,

профессор Зверев Анатолий Тихонович Официальные оппоненты: доктор географических наук,

профессор Новаковский Богуслав Августович кандидат технических наук, профессор Стеценко Александр Филиппович Ведущая организация: ФГУП « Государственный научно-

исследовательский и производственный центр «Природа»

Защита диссертации состоится « ¿1 » 2010 г. в /О

часов на заседании диссертационного совета Д. 212.143.01 в Московском государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) по адресу: 105064, Москва, Гороховский переулок, 4. (Зал заседаний Ученого Совета)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета геодезии и картографии.

Автореферат разослан « _» « г^л-рёЛ Я- » 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Краснопевцев Б.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации.

Большая часть территории Йемена занята труднодоступными высокогорными районами и прибрежными пустынями. В этих условиях применение известных и разработка новых автоматизированных компьютерных технологий обработки космических изображений с целью получения различной геоэкологической информации с учетом эколого-географических особенностей территории Йемена является очень актуальной проблемой. Её решение способствует получению новой геоэкологической информации, повышению достоверности и оперативности её получения, а также резкому снижению затрат на эколого-исследовательские, прогнозные и другие виды работ, направленные на изучение и освоение малозаселенных прибрежных территорий Йемена и обновление геоэкологических, топографических и других карт, отражающих состояния и динамику различных природных систем и объектов.

Полученные результаты явятся основой рациональной пространственно-ресурсной организации территориального развития Йемена, и следовательно, будут способствовать осуществлению различных проектов по природопользованию с минимизацией рисков для природных экосистем.

Разработки в области технологии оптимизации получения информации о прибрежных районах Красного моря могут использоваться в других регионов Йеменской республикой, а также в других странах сходных с ней по своим эколого-географическим условиям.

Цель работы.

Целью работы является разработка методики геоэкологического дешифрирования многозональных космических изображений природных экосистем территории Йемена.

Решаемые задачи.

• проведение обобщения и анализа технических средств дистанционного зондирования поверхности Земли в программных средствах получения и обработки космической информации для решения различных геоэкологических задач;

• проведение эксперимента по отработке методики автоматизированной обработки многозональных космических изображений применительно к геоэкологическим особенностям территории Йемена:

- изучение спектральных характеристик природных экосистем;

- проведение сравнительного анализа геоэкологической информативности космических изображений в зависимости от их оптических зон;

- проведение сравнительного анализа информативности космических изображений в зависимости от их разрешающей способности;

• критическая оценка разработанной технологии по сравнению с другими известными решениями;

Исходные материалы.

Основным фактическим материалом послужили материалы многозональной съемки КА Landsat-7 2000 года в шести спектральных каналах с пространственным разрешением 30 метров и топографическая карта масштаба 1:100 000 издания 1986г. Автоматизированный поиск осуществлялся при помощи программного пакета ERDAS IMAGINE. Объект и предмет исследования.

• изучение литературных и картографических материалов;

•изучение и получение практических навыков работы с программными пакетами ERDAS, Adobe Photoshop.

•отбор программного обеспечения для решения конкретных задач, сформулированных в диссертации;

• подбор многозональных космических изображений на тестовые участки; •определение оптимальных условий получения геоэкологической

информации в зависимости от типа и разрешающей способности зонального космического изображения;

•автоматизированная обработка космических изображений с использованием разных программных средств для получения требуемой геоэкологической информации;

• полевые исследования тестовых участков;

• сравнительный анализ полученных результатов с другими известными технологиями обработки космической информации.

Научная новизна работы.

- показана, что наиболее информативными для эколого-географических условий Йемена являются зелёная (0,45-0,52мкм) и инфракрасная (1,55-1,75мкм) зоны электромагнитного излучения;

- разработана и реализована технология геоэкологического дешифрирования на основе соотнесении спектральных характеристик природных экосистем в зеленой (0,45-0,52мкм) и инфракрасной (1,55-1,75мкм) зонах ;

- исследованы и отобраны программные пакеты, позволяющие производить оперативный анализ спектральных характеристик природных экосистем и облегчающие выработку классификаторов разных объектов природных экосистем прибрежных районов красного моря.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республикой, основанная на соотнесении отражательных характеристик природных экосистем в разных спектральных зонах.

2. Спектральные характеристики природных экосистем Йеменской республики в разных зонах электромагнитного излучения.

3. Программные пакеты, позволяющие производить оперативный анализ спектральных характеристик природных экосистем и облегчающие выработку классификаторов разных экосистем.

Научная и практическая ценность работы.

- разработанная технология геоэкологического дешифрирования может быть использована для составления и обновления не только экологических, но и топографических и различных тематических карт социально-экологического, природоресурсного, природоохранного и другого содержания;

- предложенный способ оперативного анализа спектральных характеристик позволяет существенно сократить время поиска классификационных признаков и выработку спектрального классификатора по каждому из типов природных экосистем;

- полученные результаты могут явятся основой рациональной пространственно-ресурсной организации территориального развития прибрежных районов Йемена и будут способствовать осуществлению различных проектов по природопользованию с минимизацией рисков для природных экосистем;

- во многом пионерская работа соискателя для Йеменской республикой будет способствовать более эффективному внедрению в республике современных космических технологий познания мониторинги окружающий среды.

Публикации.

По теме диссертации опубликованы 3 научные статьи.

Структура и объём диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и список использованной литературы, который насчитывает 53 наименований. Объём диссертации составляет 145 страниц основного текста, включая 14 таблиц, 48 иллюстраций.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении кратко описаны особенности решаемой проблемы, её актуальность, цель работы и поставленные задачи.

Первая глава посвящена экологической характеристике побережья Красного моря на территории Йемена, её природных экосистем с учетом эколого-географических особенностей территории Йемена, где материковая часть Йемена может быть разделена на четыре географические области:

• прибрежные равнины (включая равнина Тихама);

• горные области;

• рассеченные плато;

• пустыня.

Особое внимание уделяется исследуемому району окрестностей г. Салиф находящемуся в западной части прибрежной равнины Тихама с площадью=270795 гк, расположенной вдоль побережья Красного моря и простирающейся от города Миди на севере до Бир-Али в Аденском заливе на юге в виде полосы шириной 40 км. и длиной побережья Красного моря 735 км.

Также приводятся общие характеристики природных экосистем побережья Красного моря.

Также приводится краткое описание районов критических

экологических ситуаций на побережья Красного моря. Загрязнение

нефтепродуктами считается одной из крупных экологических проблем

прибрежной зоны Красного моря.

Вторая глава посвящена анализу программного обеспечения,

реализующего методы автоматизированного дешифрирования космических

изображений, особенности систем и методов распознавания в задачах

тематической обработки космических изображений.

Также приводится краткое описание существующего в настоящее время

программного обеспечения для обработки цифровых космических

изображений и подробное описание программного пакета ERDAS IMAGINE, предназначенного для автоматизированного дешифрирования и исследования спектральных характеристик природных экосистем. Приводятся общие характеристики космических систем, включая подробное описание спутника Landsat - 7, данные которого широко используются в данной диссертации(таблица 1).

Изображения со спутника активно используются в геоэкологии для

изучения природных и природно-техногенных экосистем, для изучения

природных ресурсов в исследуемой области, для обновления

геоэкологических и географических карт, для выделения и идентификации

природных и антропогенных экосистем, для определения грунтов и почв.

Таблица 1. Основные характеристики приборного комплекса ЕТМ+ спутника LANDSAT-7.

Спектральные Спектральный Пространственное

каналы диапазон, мкм разрешение, м

1 0.452-0.514 30

2 0.519-0.601 30

3 0.631-0.692 30

4 0.772-0.898 30

5 1.547-1.748 30

6 10.31-12.36 120

7 2.065-2.346 30

Панхроматический 0.515-0.896 15

Третья глава посвящена исследованию спектральных характеристик тестовых участков побережья Красного моря в районе города Салиф. Приводятся информационные возможности различных спектральных каналов природных экосистем(таблица 2.). Приводится обоснование выбора тестовых участков для разных экологических экосистем на территории исследуемого района. Выбор экосистем обусловлен не только их преобладающим

распространением в пределах изученной территории, но и их большим влиянием на экологическую обстановку.

Таблица 2. Классификация водных и наземных экосистем на территории Йеменской республики на побережье Красного моря.

Биомы Экосистемы

Красное море Мелководья (прибрежная часть моря, глубина до 5 метров). Акватория (глубокая вода 5-20 метров). Коралловые рифы.

Побережье Мангровые заросли.

Пустыня Песчаная пустыня с ровным рельефом. Песчаная пустыня с каменными высыпками. Песчаная пустыня с дюнами. Песчаная пустыня с редкой древесно-кустарниковой растительностью. Засоленные земли (солончаки). Речные экосистемы (включая пересыхающие реки). Сельскохозяйственные пахотные земли.

Выполнены исследования по изучению отражательных характеристик по трём профилям(рис.1.), которые пересекали разные природные

экосистемы (рис.2.).

профиль 1-Г = 33 км профиль П-П'= 10.5 км профиль Ш-ПГ = 8.5 км

Рис. /. Фрагменты космического снимка Ьапс1$а1 - 7

¿J *

V < "f

ЯР® 'У ШЬ'аЖ

солончаком» почва

й -о •

мангровые заросли С", е.

, ¿Сап

. ' í...;;.:.i/:.;:.;-,!: ^ . i■■■■■■ ; ' Красное море

'.'"'Л'-' п^чаныедюны

песок и гравий

деревья и кустарники

„ пахота

коралловые рифы г

Рис.2. Топографическая карта исследуемого района г. Салиф. Масштаб I: 100 ООО издание 1986г.

На (рис.3.) приведены кривые вариаций отражательной способности земной поверхности по профилю 1-1' длиной 33 км, полученные при спектрометрировании шести спектральных каналов изображении Ьапёза1-7 для профиля 1-Р.

11Л

» — ■ V > __ Я?""

Канал № 1

Канал № 2

Канал № 3

«W -~ív ? У

Канал № 4 Канал № 5 Канал № 7

Рис.3. Вариации отражательной способности в условных единицах вдоль линии в каналах 1-7 спутника Landsat -7 для профиля /-/'

Наиболее сильные изменения отражательной способности происходят в каналах 1 (0.4-0.5мкм) и 5 (1.55-1.75мкм) (рис.4). В этих зонах оптического спектра экосистемы земной поверхности, которые пресекает профиль 1-Г, обладают наибольшими отличиями спектральных характеристик. Таким образом, зоны 1 и 5 наиболее пригодны для автоматизированного распознавания экосистем земной поверхности.

Рис.4. Вариации отражательной способности в 1 и 5 каналах спутника Landsat - 7 вдоль профиля 1-1'. Внизу указаны типы экосистем

На (таблицах 3 и 4) показаны средних отражательных способностей экосистем, полученные на основе анализа 1 и 5 каналах. В них даны названия экосистем, их условные обозначения, а также минимальные, максимальные и средние значения отражательных способностей экосистем и их стандартные отклонения.

Таблица 3. Средние отражательные способности экосистем, города Салиф, полученные на основе анализа 1 канала для профиля 1-1'

Название экосистемы Условное обознач. Средн. Значен. Станд. Отклон Миним. значен. Макс. Значен.

Акватория Rs 104 1 102 106

Мелководья Ws из 8 104 134

Песчаная пустыня с каменными высыпками Sg 165 12 134 183

Засоленные земли (солончаки) Qsf 117 12 97 140

Песчаная пустыня с дюнами Qd 136 6 120 151

Мангровые заросли Mg 107 9 101 136

Песчаная пустыня с редкой древесной растительностью Tr 165 8 146 184

Песчаная пустыня с редкой кустарниковой растительностью Bu 157 22 116 198

Сельскохозяйственные пахотные земли Cu 134 10 111 157

Таблица 4. Средние отражательные способности экосистем, городаСалиф, полученные на основе анализа 5 канала для профиля /-/'

Название экосистемы Условное обознач. Средн. Значен. Станд. Отклон. Миним. значен. Макс. Значен.

Акватория Rs 15 1 12 8

Мелководья Ws 20 7 16 49

Песчаная пустыня с каменными высыпками Sg 114 17 49 138

Засолённые земли Qsf 57 19 20 94

Песчаная пустыня с дюнами Qd 96 7 82 114

Мангровые заросли Mg 49 8 26 66

Песчаная пустыня с редкой древесной растительностью Tr 147 9 127 165

Песчаная пустыня с редкой кустарниковой растительностью Bu 144 22 102 177

Сельскохозяйственные пахотные земли Cu 118 9 96 151

Наиболее чётко экосистемы классифицируются при использовании средних значении отношения отражательных характеристик природных экосистемы, полученных в 1(0.4-0.5мкм) и 5 (1.55-1.75мкм) зонах (таблица 5.).

Выполненные исследования по изучению спектральных характеристик природных экосистем показали, что использование средних значении отношения отражательных показателей позволяет производить их автоматизированное дешифрирование на аэрокосмических изображениях.

Таблица 5. Средние значения отношения отражательных характеристик экосистем,

полученные в 1 и 5 каналах для профиля 1-1'

Название экосистемы Условное обознач. Средн. Значен. Станд. Отклон. Миним. значен. Макс. Значен.

Акватория Rs 0.144 1 0.118 0.075

Мелководья Ws 0.177 0.875 0.154 0.366

Песчаная пустыня с каменными высыпками Sg 0.691 1.417 0.366 0.754

Засоленные земли Qsf 0.487 1.583 0.206 0.671

Песчаная пустыня с дюнами Qd 0.706 1.167 0.683 0.755

Мангровые заросли Mg 0.458 0.889 0.257 0.485

Песчаная пустыня с редкой древесной растительностью Tr 0.891 1.125 0.870 0.897

Песчаная пустыня с редкой кустарниковой растительностью Bu 0.917 1 0.879 0.894

Сельскохозяйственные пахотные земли Cu 0.880 0.9 0.865 0.962

Были также приведены исследования по изучению отражательных способностей по второму профилю II- II' длиной 10,5 км.

На (рис. 5.) приведены кривые вариаций отражательной способности земной поверхности по профилю П-П', полученные при спектрометрировании шести спектральных каналов изображении Ьапска1:-7 для профиля П-П'.

Наиболее сильные изменения происходят в 1(0.4-0.5мкм) и 5 (1.55-1.75мкм) зонах (рис.6.), поэтому для более детального анализа наиболее рационально использовать именно их для автоматизированного распознавания экосистем земной поверхности.

канал № 1

канал № 2

канал № 3

канал № 3 канал № 5 канал № 7

Рис.5. Вариации отражательной способности в условных единицах вдоль линии в каналах 1-7 спутника Ьапс18а1 -7 для профиля 11-11'

Рис.6. Вариации отражательной способности в 1 и 5 каналах спутника Landsat - 7 вдоль профиля II-II'. Внизу указаны типы экосистем

приводили исследования по изучению отражательных способностей по третьему профилю III-ИГ длиной 8,5 км.

На (рис. 7.) приведены кривые вариаций отражательной способности земной поверхности по профилю Ш-Ш', полученные при спектрометрировании шести спектральных каналов изображении Landsat-7 для профиля III-III'.

Наиболее высокоамплитудные вариации отражательной способности присущи каналам I (0.4-0.5мкм) и 5 (1.55-1,75мкм) (рис.8.). В этих зонах оптического спектра экосистемы земной поверхности, которые пресекает профиль III-III' обладают наибольшими отличиями спектральных характеристик. Таким образом, зоны I и 5 наиболее пригодны для автоматизированного распознавания экосистем земной поверхности.

канал № 4

канал № 5

канал № 7

Рис. 7. Вариации отражательной способности в условных единицах вдоль линии в каналах 1-7 спутника ЬатЗяа! -7 для профиля П1-Ш'

Рис.8. Вариации отражательной способности в 1 и 5 каналах спутника Ьапс!ва1 - 7 вдоль профиля Ш-Ш'. Внизу указаны типы экосистем

Исследование отражательных способностей природных экосистем по второму и третьему профилям(рис.1.) потвердели результаты, полученные по первому профилю. Касательно того, что наиболее информативны для автоматизированного распознавания природных экосистем побережья Красного моря являются 1 и 5 каналы и отношения отражательных способностей экосистем в этих зонах.

Выполненные исследования показали, что отобранное программное обеспечение позволяет быстро и эффективно разработать классификатор основных экосистем, распространённых в Йемене. При этом корректное определение природной экосистемы определенного типа требует нахождения собственной комбинации ее отражательных способностей в нескольких каналах многозонального космического изображения. Тем не менее, проведенный анализ показал, что наибольшее различие наблюдается в значениях отражательных способностей, полученных в 1(0,45-0,52мкм) и 5

(1,55-1,75мкм) каналах. На основе использования этих различий при помощи метода отношений отражательных способностей составлена схема дешифрирования (рис.9). Видно, что отношение отражательных способностей, полученных в 5 и 1 каналах, в основном хорошо воспроизводит пространственное распределение основных природных экосистем тестовых участков.

!Ш Песчаная пустыня с редкой древесно-кустарниковой растительностью

Щ Сельскохозяйственные пахотные

Песчаная пустыня с ровным

рельефом Песчаная пустыня с каменными высыпками

Песчаная пуст Речные

с дюнам

Акватория Мелководья Коралловые рифы Мангровые заросли Засоленные земли

50 100 150 200 250 300 350

Рис.9. Отношение отражательных способностей природных экосистем в 5 и 1 каналах

Были проведены полевые исследования на побережье Красного моря в мае 2008г. следующих экосистем: 1- коралловые рифы; 2- мангровые заросли; 3- песчаная пустыня с ровным рельефом; 4- песчаная пустыня с каменными высыпками; 5- засоленные земли (солончаки); 6- песчаная пустыня с дюнами; 7- песчаная пустыня с редкой древесно-кустарниковой растительностью; 8- сельскохозяйственные пахотные земли. Исследования выполнены с помощью цифрового фотоаппарата SONY. На все исследованные экосистемы получены координаты, измеренные при помощи GPS (garmen rino 120) в проекции UTM зона 8 на эллипсоиде WGS-84. Это позволило установить их точное местоположение на топографической карте и космическом изображении.

Проведенные полевые исследования и съёмки позволили лучше узнать

прямые и косвенные дешифровочные признаки исследованных естественных

и искусственных экосистем и их выражение на фотоснимках. Это дало возможность провести контроль за результатами автоматизированного дешифрирования космических изображений и доказать их достаточно высокую достоверность (в пределах 85-90%).

Четвертая глава посвящена другому методу автоматизированного дешифрирования природных экосистем побережья Красного моря по данным многозональной съемки КА ЬапёзаГ 7, методу гиперпараллелепипедов.

Исходными данными для дешифрирования являлся набор из шести зональных изображений КА Ьапёэа! -7 в районе города Салифа на побережье Красного моря (рис.10).

г д е

Рис.10. Исходные многозональные изображения КА Ьапс1за1-7. в диапазонах 0,45-0,52 мкм, 0,52-0,60 мкм, 0,63-0,69 мкм, 0,76-0,90 мкм, 1,55-1,75 мкм, 2,08-2,35 мкм, а,б,в,г,д,е ,

соответственно.

Совместная автоматизированная обработка позволяет оценить «спектральные образы» интерпретируемых классов, что повышает достоверность правильного распознавания экологических экосистем.

Для дешифрирования данной серии зональных снимков использовался метод контролируемой классификации (supervised classification) определение тестовых участков осуществлялось на основе анализа картографического материала в виде топографической карты масштаба 1:100000, 1986г. Издания (рис.2), и результатах проведенных авторами полевых исследований местности. На основе этого был сформирован следующий набор классов экосистем:

• 1 класс: акватория Красного моря;

• 2 класс: мелководье (прибрежная часть) Красного моря; 3 класс: коралловые рифы;

• 4 класс: мангровые заросли;

• 5 класс: засоленные земли (солончаки);

• 6 класс: сельскохозяйственные пахотные земли;

• 7 класс: песчаная пустыня с дюнами;

• 8 класс: песчаная пустыня с ровным рельефом;

9 класс: песчаная пустыня с каменными высыпками;

• 10 класс: песчаная пустыня с редкой древесно-кустарниковой растительностью;

• 11 класс: речные экосистемы.

На втором этапе для каждого класса объектов на основе анализа картографического материала и результатов полевых исследований на дешифрируемом изображении были созданы наборы тестовых участков каждого класса объектов, часть которых в дальнейшем использовалась для формирования параметров алгоритма классификации, остальные тестовые участки использовались для проверки полученных результатов (рис.11).

Рис.11. Блок-схема методики дешифрирования.

На третьем этапе была выполнена предварительная обработка исходного изображения. Так как все выделяемые классы объектов относятся к типу протяженных (площадных) в процессе предварительной обработки была построена пространственная модель площадных объектов исходного изображения. Блок-схема алгоритма построения пространственной модели исходного изображения показана на (рис.12).

Рис.12. Блок-схема построения пространственной модели площадных объектов исходного изображения

На четвертом этапе выполнялась классификация предварительно обработанных на третьем этапе изображений. В качестве классификатора использовался гиперпараллелепипедный метод и классификация по методу максимального правдоподобия. На (рис.13). показан результат классификации.

Мелшгсдья

Коралловые Р!<ФЫ МонгроБъй заршш Засоленные земли (солончаки)

Сельскохозяйственные пахотные земли

Песчаная пустыня с дюнами

Песчаная пустыня с каменными высыпками

Песчаная пустыня с ровным рельефом

Песчаная пустыня с редкой дрееесно-куст арникое-ой расп/гельность тмтшжтштя

Речные экосистемы

Рис. 13. Классифицированное изображение района г. Салиф Проведенная по тестовым участкам проверка достоверности дешифрирования показала, что вероятности правильной классификации экосистемы дешифрирования находятся в интервале 80- 85%.

Выполненные исследования показали, что на основе данных космической съемки Ьапс15а1 - 7 разработанные методы автоматизированного дешифрирования позволяют достоверно классифицировать природные экосистемы при использовании контролируемой классификации.

Сравнительный анализ схем дешифрирования, полученных методом отношений отражательных способности (рис.9) и методом гиперпараллелепипедов (рис.13) позволяет рекомендовать оба исследованных метода (метод отношений отражательных способности и метод гиперпараллелепипедов) к использованию при дешифрировании территории побережья Красного моря Йеменской республики. Комбинирование данных методов позволит получить наиболее полную и достоверную картину границ различных экосистем на исследуемую территорию.

Основные результаты работы:

1. Выполнено обобщение и анализ технических средств дистанционного зондирования поверхности Земли программных средствах получения и обработки космической изображений и отобраны программные пакеты, позволяющие наиболее эффективно производить обработку космической информации в эколого-географических условиях Йемена.

2. Выполнен сравнительный анализ геоэкологической информативности зональных космических изображений и установлено, что для автоматизированного распознавания природных экосистем прибрежных районов Йемена наиболее эффективно использование отношения отражательных способностей, полученных в 1 (0,45-0,52мкм) и 5 (1,55-1,75мкм) каналах Ьапс^ - 7.

3. Предложен способ оперативного анализа спектральных характеристик

позволяющий существенно сократить время поиска классификационных

признаков и выработку спектрального классификатора по каждому из

образцов природных экосистем и проверить возможность их разделения.

¿1

4. Выполнено полевые фотографирование цифровой фотокамерой SONY наиболее характерных природных экосистем прибрежных районов Йемена с координатной привязкой фотографируемых объектов при помощи GPS.

5. Разработана методика геоэкологического дешифрирования прибрежных экосистем на основе соотнесении спектральных характеристик природных экосистем в зелёной (0,45-0,52мкм) и инфракрасной (1,55-1,75мкм) зонах электромагнитного излучения земной поверхности.

6. Построена схемы геоэкологического дешифрирования прибрежных районов Йемена на основе разработанной методики;

7. Выполнено геоэкологическое дешифрирование с использованием гиперпараллелепипедного метода и классификации по методу максимального правдоподобия.

8. Выполнен сравнительный анализ результатов дешифрирования, полученных при помощи методики, разработанной автором, и гиперпараллелепипедном методом. Сделан вывод о целесообразности комплексного использования авторской технологической разработки и гиперпараллелепипедного метода с целью взаимного контроля и пополнения получаемых результатов и детализации отдельных ситуаций и объектов.

Публикации по теме диссертации

1. Зверев А.Т., Мутанна М.М. Экологическое картографирование побережья Красного моря на территории Йеменской республики, Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2007, № 4, с.44-48.

2. Зверев А.Т., Малинников В.А., Мутанна Маен. Спектральные характеристики природных и антропогенных объектов побережья Красного моря на территории Йемена. Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2009, № 1, с.З- 7.

3. Зверев А.Т., Марчуков B.C., Мутанна Маен. Автоматизированное дешифрирование природных экосистем побережья Красного моря по данным многозональной съемки КА Landsat 7/ сборник статей по итогам научно-технической конференции, посвященной 230-летию основания МИИГАиК.- вни.2.-част И-2009, с. 215-217.

Подписано в печать 02.04.2010. Гарнитура Тайме Формат 60x90/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Объем 1,5 усл. печ. л. Тираж 80 экз. Заказ №36 Цена договорная

Издательство МИИГАиК 105064, Москва, Гороховский пер., 4

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Маен Мохаммед Абдуллах Мутана

Введение.

Глава 1. Экологическая характеристика побережья Красного моря на территории Йемена.

1.1. Природные экосистемы побережья Красного моря.

1.2. Природные- антропогенные экосистемы побережья Красного моря.

1.3. Районы критических экологических ситуаций на побережья Красного моря.

Глава 2. Сравнительный анализ программного обеспечения, реализующего методы автоматизированного дешифрирования космических изображений.

2.1. Особенности систем и методов распознавания в задачах тематической обработки космических изображений.

2.2. Автоматизированные методы анализа и обработки данных

2.3. Инструментальные средства, реализующие методы автоматизированного дешифрирования

2.3.1. Программный пакет ERDAS IMAGINE

2.3.2. Программный комплекс ENVI

2.3.3* Линейка продуктов компании Bentley Systems

2.4. Основные космические системы дистанционного зондирования.

Глава 3. Исследование спектральных характеристик тестовых участков и выделение классификационных признаков

3.1. Информационные возможности различных спектральных каналов.

3.2. Обоснование выбора тестовых участков для разных экосистем.

3.3. Спектральные характеристики тестовых участков побережья Красного моря на территории Йемена по профилю 1-Г

3.4. . Спектральные характеристики тестовых участков побережья Красного моря на территории Йемена по профилю Н-П'.

3.5. Спектральные характеристики тестовых участков побережья Красного моря на территории Йемена по профилю Ш-Ш'

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики"

В рамках широкого понятия «геоэкология» находятся многие, весьма разнообразные научные направления и практические проблемы. В связи с тем, что геоэкология охватывает многообразные аспекты взаимодействия общества и природы, наблюдается различная трактовка её предмета, объекта и содержания, не определен круг вопросов геоэкологических исследований, не существует общепризнанной методологии и терминологической базы.

При геоэкологическом изучении территории используются самые совершенные технологии обработки экспериментальных данных, и прежде всего, основанные на современных достижениях компьютерных технологий.

В геоэкологии одним из наиболее актуальных и перспективных направлений является разработка автоматизированных технологий тематической обработки многозональных космических изображений для решения различных фундаментальных экологических, а также прикладных геоэкологических задач, связанных с прогнозом опасных природных и антропогенных процессов.

Для территории Йемена использование материалов дистанционного зондирования поверхности Земли имеет особое значение, не только потому, что аэрокосмические технологии, занимающие важное место в современных науках о Земле, позволяют получить новую тематическую геопространственную информацию, но еще и потому, что большая часть её территории занята труднодоступными высокогорными хребтами, и прибрежными равнинами. В этих условиях применение известных и разработка новых автоматизированных компьютерных технологий обработки космических изображений с целью получения различной геоэкологической информации с учетом эколого-географических особенностей территории Йемена является очень актуальной проблемой, решение которой способствует получению новой геоэкологической информации, повышению достоверности и оперативности её получения, а также прямому и косвенному экономическому эффекту - резкому снижению затрат на эколого-исследовательские, прогнозные и другие виды работ.

Целью работы является разработка методики обработки многозональных космических изображений для решения геоэкологических задач с учётом географических особенностей территории Йемена.

Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач:

• проведение обзора и анализа существующих классификаций геоэкологических задач и компьютерных технологий их решения;

• проведение обзора и анализа технических средств дистанционного зондирования поверхности Земли и программных средств получения и предварительной обработки космической информации для решения различных геоэкологических задач;

• проведения обзора, анализа и выбора программных средств тематической обработки космической информации и подбор программных модулей для решения задач, сформулированных в данной диссертации;

• проведение эксперимента по практическому использованию разработанной методики автоматизированной обработки многозональных космических изображений применительно к геоэколого-географическим особенностям территории Йемена:

- изучение спектральных характеристик природных экосистем;

- сравнительный анализ геоэкологической информативности космических изображений в зависимости от их спектральных зон;

- сравнительный анализ информативности космических изображений в зависимости от их разрешающей способности;

• комплексный анализ с использованием автоматизированных методов дешифрирования пространственного размещения различных типов природных экосистем района интереса. Полученные результаты явятся основой рациональной пространственно-ресурсной организации территориального развития, и, следовательно, будут способствовать осуществлению различных проектов по природопользованию с минимизацией рисков для природных экосистем.

Основным фактическим материалом послужили материалы многозональной съемки КА Landsat 7 в шести спектральных каналах с пространственным разрешением 30 метров и топографическая карта масштаба 1:100 ООО издания 1986г. Автоматизированный поиск осуществлялся при помощи программного пакета ERDAS IMAGINE.

Методика исследования включала:

• изучение литературных и картографических материалов;

• изучение и получение практических навыков работы с программными пакетами ERDAS, Adobe Photoshop.

• анализ и отбор программного обеспечения для решения конкретных задач, сформулированных в диссертации;

• подбор многозональных космических изображений на тестовые участки;

• определение оптимальных условий получения геоэкологической информации в зависимости от типа и разрешающей способности зонального космического изображения;

•автоматизированную обработку космических изображений с использованием разных программных средств для получения требуемой геоэкологической информации;

•разработка классификаторов природных экосистем в зависимости от их спектральных характеристик применительно к геоэколого-географическим особенностям строения территории Йемена;

• полевые исследования тестовых участков.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработана и реализована технология геоэкологического дешифрирования на основе соотнесении спектральных характеристик природных экосистем применительно к эколого-географическим условиям Йемена;

• показана, что наиболее информативна для эколого-географических условий Йемена являются зелёная (0,45-0,52мкм) и инфракрасная (1,55-1,75мкм) зоны электромагнитного излучения и отношения отражательных способностей природных экосистем в этих зонах;

• Сформировано оптимальное базовое программное обеспечение, позволяющие производить оперативный анализ спектральных характеристик природных экосистем и обеспечивающее выбор классификаторов разных экосистем.

Предмет защиты может быть сформулирован в виде следующих положений:

1. Методика геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики, основанная на соотнесении отражательных характеристик природных экосистем в разных спектральных зонах.

2.Спектральные характеристики природных экосистем Йеменской республики в разных зонах электромагнитного излучения.

По результатам выполненных исследований по теме диссертации автором опубликовано 3 научные статьи и сделаны доклады на 2-х научных конференциях студентов и молодых ученых МИИГАиК (2007,2008).

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка использованной литературы, который насчитывает 53 наименования. Объём диссертации составляет 145 страниц основного текста, включая 14 таблиц, 48 иллюстраций.

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Маен Мохаммед Абдуллах Мутана

Заключение:

3. Предложен способ оперативного анализа спектральных характеристик позволяющий существенно сократить время поиска классификационных признаков и выработку спектрального классификатора по каждому из образцов природных экосистем и проверить возможность их разделения.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Маен Мохаммед Абдуллах Мутана, Москва

1. Аджян А.А., Зверев А.Т. Сравнение результатов автоматизированногои визуального дешифрирования космического снимка Центрального Памира. Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2007, № 5.

2. Аржененко Н.И. и др. Моделирование спектральных характеристик яркости природных объектов. Сб. Научные основы создания аэрокосмических систем наблюдения. М., ЦНИИ «Комета», 1998.

3. Востокова E.A., Сущеня B.A., Шевченко JI.A. Экологическое картографирование на основе космической информации. М.: Недра, 1988.

4. Дж. Ту, Р.Гонсалес. Принципы распознавания образов. М.,Мир,1978.

5. Долгополов Б.Я., Захаров М.Ю., Лупян Е.А. Комплекс программ сегментации и классификации многозональных спутниковых изображений. Исследования земли из космоса, 1993,N6.

6. Дулатов Ю.С. Проблемы рационального использования и охраны прибрежных областей Мирового океана. Москва. М. научный мир 1996. 304ст.

7. Зверев А.Т. Место информатики и экологии в модели устойчивого развития системы человек — общество — природа. Тр. Межд. Науч. — технич. Конф., посвященное 225-летию МИИГАиК. М., 2004.

8. Зверев А.Т. Разработка теории экосистемного подхода для решения фундаментальных проблем экологического картографирования прикомплексной оценке экологических обстановок. Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2007, № 6.

9. Зверев А.Т. Тематическое дешифрирование космических изображений. Тр. Межд. Науч. технич. Конф., посвященное 225-летию МИИГАиК. М., 2004.

10. Зверев А.Т., Кругляк A.M., Леонтьев В.А., Сизов А.П. и др. Использование космических методов при осуществлении мониторинга земель в городе Москве. Тез. IX научно-практической конференции "Проблемы управления качеством городской среды" М., 2005.

11. Зверев А.Т., Леонтьев В.А., Сизов А.П., Миртова И.А. Возможности космических методов при осуществлении мониторинга земель крупного города. Использование и охрана природных ресурсов в России. Информационно-аналическая бюллетень, 2004, №6.

12. Н.Зверев А.Т., Малинников В. А. Современные аэрокосмические технологии в геоэкологии труды межд. Форума по проблемам науки, техники и образования. М.,1998.

13. Зверев А.Т., Малинников В.А., Мутанна Маен. Спектральные характеристики природных и антропогенных объектов побережья Красного моря на территории Йемена. Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2009, № 1, с.3-7.

14. Зверев А.Т., Мутанна Маен. Экологическое картографированиепобережья Красного моря на территории Йеменской республики, Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2007, № 4, с.44-48.

15. Игрицов М.А, Марчуков B.C., Мелкий В.А. Методика автоматизированного ландшафтного дешифрирования космических изображений.// Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. № 4 М.: МИИГАиК, 1998, с.68-81.

16. Израэль Ю.А., Цебань А.В Антропогенная экология океана. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 527с.21. «Каталог 2008», ежегодное издание ЗАО «СОВЗОНД».

17. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование земли из космоса. Цифровая обработка изображений., М.Логос, 2001г.

18. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований. -М.: Академия, 2004.

19. Кронберг, П. Дистанционное изучение Земли, М., Мир, 1988.

20. Кругляков JI.А. Разработка комплексных схем охраны природы контактной зоны суша-море // Изв. Всес. геогр. об-ва. 1987. Т. 119, Вып. 4. С. 364-370.

21. Лурье И.К., Косиков А.Г., Ушакова Л.А., Карпович Л.Л. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Науч.мир, 2004.

22. Марчуков B.C. Адаптивный пороговый алгоритм для автоматического выделения на изображении малоразмерных объектов. //Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2002. № 1. С. 100-107.

23. Марчуков М.С. Дешифрирование многозональных аэрокосмических изображений с использованием структурно-пространственной информации. //Изв. Вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2003, № 6, с.54-66.

24. Марчуков B.C., Сладкопевцев С.А. Ресурсно экологическая картография. -М.: Изд-во. МИИГАиК, 2005.

25. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. М.: Картгеоцентр - Геоиздат, 2001. — 228 е.: ил.

26. Сладкопевцев С.А. Методические вопросы геоэкологического картографирования. Изв. ВУЗов, геодезия и аэрофотосъемка, 1994, №23.

27. Сладкопевцев С.А. геоэкологическая картография. Изд-во МНЭПУД996

28. Страны мира Йемен: общегеографическая сведения, роскартография, 1994.

29. Чабан J1.H. Теория и алгоритмы распознавания образов. Учебное пособие. М.: МИИГАиК, 2004. 70с.

30. Чабан JI.H. Тематическая классическая многозональных (многослойных) изображений в пакете ERDAS IMAGINE. М.: МИИГАиК, 2006. - 44с.

31. Chain-I Chang and oth. Least Squares Subspace Projection Approach to Mixed Pixel Classification for Hiperspectral Images. IEEE Transaction of Geoscience & Remote Sensing, 1998, V. 36, № 3, p. 899-912.

32. Davison L., Dan Bosence, G. Lan Alsop & Mohammed H. Al-Aawah (1996); Deformation and sedimentation around active Miocene salt diapirs on the Tihama Plain, northwest Yemen; Geo. Soci. Special publication No. 100, 23-39.

33. El-Anbaawy, M. I. H., Aawah, M. A. H. Al- Thour, K. A. and Tucker, M. (1992): Miocene evaporates of the Red Sea rift, Yemen Republic; Sedimentlogy of the Salif halite. Sed. Geo. V. 81; 61-77.

34. Elsagheer, A.A.A (2004) Geology of the coastal area of Wadi Mwar Red Sea Republic of Yemen; thesis Msc. Faculty of science Cairo Uni. Pp: 183.

35. ERDAS Imagine Field Guide. Atlanta, USA, 1999-2001. Учебник Field Guide выложен на сайте компаний Leica Geosystems (http://gi.leica-geosystems.com/LGISub2x514x0.aspx).

36. M. Taraclioti, M. Petrov. IllUmination Invariant Unmixing of set of Mixed Pixel IEEE Transaction of Geoscience & Remote Sensing, 1998, V. 39, № 10, p. 2227-2234.

37. Markham B.L., Barker J.L., Kaita E., Seiferth J. and Morfitt R., On-orbit performance of the landsat-7 ETM+ radiometric calibrators, INT. J. Remote sensing, 2003.

38. Vartanov R.V. Soviet marine policy: general trends in coastal zone management // Coastal Ocean space utilization (Proc. First Intern. Symp. On Coastal Ocean space utilization, N.Y. 1989). N.Y. Amsterdam-London: Elsevier, 1990. P. 175-180.

Информация о работе

Маен Мохаммед Абдуллах Мутана
кандидата технических наук
Москва, 2010
ВАК 25.00.34

Диссертация

Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Разработка методики геоэкологического дешифрирования космических изображений побережья Красного моря Йеменской республики - тема автореферата по наукам о земле, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы