что называется радиометрическим разрешением растра космического или аэрофотоснимка
Что называется радиометрическим разрешением растра космического или аэрофотоснимка
Для чего используются космоснимки?
Космические снимки широко используются в самых разных областях человеческой деятельности — исследование природных ресурсов, мониторинг стихийных бедствий и оценка их последствий, изучение влияния антропогенного воздействия на окружающую среду, строительные и проектно-изыскательские работы, городской и земельный кадастр, планирование и управление развитием территорий, градостроительство, геология и освоение недр, промышленность, сельское и лесное хозяйства, туризм и т.д. Современные геоинформационные технологии и создание карт различных масштабов также немыслимы без использования космических снимков.
Какая съемка лучше: космическая или авиационная?
Спутниковые изображения и аэрофотоснимки – сравните достоинства и недостатки:
Оптические спутниковые изображения
Аэрофотоснимки (на пленке)
Цена возрастает пропорционально увеличению площади
С увеличением площади цена растет в меньшей степени.
Данные фиксируются в цифровом виде, поэтому не нужно обрабатывать пленку.
Данные обычно записываются на пленку. Требуется сканирование и коррекция за направление полета.
Облачность является большой проблемой. Период повторного посещения от 3 дней и более.
Самолет может летать ниже облаков или повторить полет на следующий день.
Минимальная площадь заказа составляет всего 64 кв. км.
Аэрофотосъемка нерентабельна для небольших площадей
Никакого согласования для проведения космической съемки не требуется.
Процедура планирования и согласования проведения аэрофотосъемки сложна и занимает много времени
В настоящее время самым лучшим считается пространственное разрешение 50 см.
Можно получать изображения с разрешением до нескольких сантиметров в зависимости от высоты полета.
Одновременно получают изображения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах.
Пленочные камеры обычно получают раздельно цветные и инфракрасные изображения.
Одна сцена покрывает площадь городской застройки 10х10 км или 16х16 км (IK и QB).
На снимках масштаба 1:40 000 с размером пиксела 1 м используемая площадь одного кадра равна 3.6 км х 6.4 км.
Составление мозаики занимает меньше времени.
Составление мозаики занимает больше времени.
Из-за распространенности околополярных спутниковых орбит более предпочтительным является направление получения изображений с Севера на Юг, чем с Востока на Запад.
Направление получения изображений не имеет значения
Средний срок поставки изображения после заказа составляет 7 дней. Для некоторых облачных/дождливых районов срок может увеличиваться до месяца.
Срок поставки изображения зависит только от доступности самолета и от летной погоды.
Быстрота и удобство обработки цифровых данных в камеральных условиях.
Трудоемкость и вследствие этого большие затраты при обработке результатов аэрофотосъемки в камеральных условиях
Возможность покрытия одним снимком больших площадей без необходимости последующей «сшивки» отдельных фрагментов.
Необходимость сшивки небольших фрагментов в единый массив
Снимки с каких спутников в настоящее время можно приобрести?
Снимки со спутников «РЕСУРС-ДК1», Доступны снимки как со спутников, находящихся на орбите, так и архивные.
Как выбрать снимок?
Самым лучшим вариантом решения является обращение к нашим специалистам, которые вместе с Вами проанализируют Ваш запрос и дадут необходимые рекомендации. Вы можете обратиться по телефону +7 (495) 925-04-19, 229-43-89, по электронной почте ntsomz@ntsomz.ru или заполнить специальную заявку.
Какие объекты я могу увидеть на космическом снимке?
В зависимости от пространственного разрешения на снимках можно различать объекты, сопоставимые с величиной единичного элемента разрешения (пиксела). В настоящее время самым лучшим считается пространственное разрешение 50 см.
Что значит «панхроматические» или «мультиспектральные» изображения?
Панхроматические изображения занимают практически весь видимый диапазон электромагнитного спектра (450-900 нм) и поэтому являются черно-белыми.
Мультиспектральные (или спектрозональные) изображения представлены в виде отдельных спектральных каналов (RGB и инфракрасные каналы) или виде синтеза отдельных каналов для получения цветного изображения. Поочередный синтез отдельных каналов позволяет решать многочисленные тематические задачи, а также помогает при дешифрировании снимков.
Что означает «радиометрическое разрешение»?
Радиометрическая разрешающая способность определяется количеством градаций значений цвета, соответствующих переходу от яркости абсолютно «черного» к абсолютно «белому», и выражается в количестве бит на пиксел изображения. Это означает, что в случае радиометрического разрешения 6 бит на пиксел мы имеем всего 64 градации цвета (2(6) = 64); в случае 8 бит на пиксел 256 градаций (2(8) = 256), 11 бит на пиксел 2048 градаций (2(11) = 2048). В настоящее время, как правило, сенсоры, установленные на спутниках ДЗЗ, имеют радиометрическое разрешение не хуже 8 бит на пиксел. Есть сенсоры и с более высоким радиометрическим разрешением (например, 11 бит для WorldView-1, IKONOS, QuickBird, OrbView-3 и 16 бит для EO-1), позволяющим различать больше деталей на очень ярких или очень темных областях снимка.
Как можно узнать, есть ли архивные снимки на интересующую меня область?
Для этого необходимо отправить электронное сообщение по адресу ntsomz@ntsomz.ru или по тел. +7 (495) 925-04-19, 229-43-89 с указанием интересующей Вас области и с каким пространственным разрешением снимки Вас интересуют. Можно прислать координаты интересующего Вас района, фрагмент карты с очерченной областью или просто описать запрашиваемую территорию (например, «в границах Тверской области» или «на город Коломна»).
В каком формате я получу снимок?
Вы получите уже геопривязанные снимки (для высокого разрешения к масштабу 1:100 000) в формате GeoTIFF. По умолчанию снимки поставляются в системе координат WGS-84 и проекции UTM. Возможна поставка снимков в других проекциях и системах координат.
Поставляемый заказчику снимок уже подвергался какой-либо обработке?
Поставляемые снимки уже проходят геометрическую и радиометрическую коррекцию (устраняются помехи, вносимые приемным трактом).
Какую минимальную площадь я могу заказать?
Все зависит от заказываемых снимков.
Что такое сцена и могу ли я заказать сцену произвольной формы?
Сцена — это часть принимаемого со спутника потока данных. Схемы нарезки потока на сцены для разных спутников имеют отличия. Сцену произвольной формы можно заказать, если речь идет о данных высокого разрешения. Ограничения – для протяженных объектов ширина полосы должна быть не уже 5 км, расстояния между вершинами полигона также не должны быть менее 5 км. Количество вершин полигона не должно превышать 50.
Через сколько дней я могу получить архивный снимок?
Максимум через неделю после поступления средств на счет.
Если в архиве нет данных на интересующую меня область, могу ли я заказать новую съемку?
Да, конечно. Практически с любого спутника имеется возможность заказать новую съемку, в том числе стереопары.
С какой периодичностью спутник проходит над одной и той же областью земного шара?
Периодичность прохождения спутника над одной и той же точкой над поверхностью Земли называется периодичностью съемки, она различна у разных спутников.
Во сколько спутник пролетает над Москвой?
Как правило, спутники дистанционного зондирования имеют солнечно-синхронную орбиту и проходят над одной и той же точкой земного шара в одно и то же время независимо от широты. Например, спутники IKONOS и QUICKBIRD пролетают примерно в 10 часов 30 минут над одной и той же точкой – будь то Москва или Красноярск.
Где можно получить подробную информацию о характеристиках спутников?
На нашем сайте, в разделе Космические средства ДЗЗ а также обратившись к нашим специалистам по тел. +7 (495) 925-04-19, 229-43-89.
Виды космической съемки
Первая фотография из космоса была сделана 24 октября 1946 года с ракеты V-2 (США), но считается, что эпоха космической съёмки началась в 1972 году, когда был запущен первый аппарат программы Landsat. За практически 50-летнюю историю космическая съёмка преобразилась до неузнаваемости: пленку заменили цифровые носители, пространственное разрешение снимка улучшилось с 1000 м до 0,3 м, а количество возможных спектральных каналов съёмки увеличилось с 1 до 256.
На сегодняшний день космическая съёмка различается по нескольким признакам: направлению применения, количеству спектральных каналов, пространственному разрешению, типу съёмочной аппаратуры и т. д.
Рассмотрим особенности пространственного разрешения спутниковых снимков. В отличие от других источников пространственной информации космические снимки дешифрируются не в масштабе съёмки, а с достаточно большим увеличением. Поэтому понятие масштаба считается весьма условным, гораздо более важно для космической съёмки понятие пространственного разрешения.
Пространственное разрешение — размер самой малой детали местности, воспроизводимой на снимке, определяется размером пикселя. То есть, у снимка с пространственным разрешением 1 м пиксель имеет размер 1х1 м.
Типы пространственного разрешения спутниковых изображений:
На данный момент не существует унифицированной классификации типов пространственного разрешения, поэтому возьмём предложенную нами за образец.
Рис. 1 Сравнение пространственного разрешения среднего, высокого и сверхвысокого.
Космическая съёмка с очень низким пространственным разрешением крайне важна для жизнедеятельности человека, и косвенно каждый из нас ежедневно пользуется этими данными. Съёмка очень низкого пространственного разрешения используется в метеорологии и мониторинге глобальных процессов на Земле. С их помощью специалисты оперативно получают всю информацию о состоянии атмосферы Земли и процессах, протекающих в ней, таких, как формирование ураганов, пылевых бурь и т. д. Спутники с очень низким пространственным разрешением являются основным источником информации о состоянии морей и океанов, например, о ледовой обстановке. Основными преимуществами снимков с очень низким пространственным разрешением являются оперативность получения данных (до 1 раза в час) и глобальность охвата. Например, КА Terra Modis имеет ширину полосы охвата в 2330 км (рисунок 2).
Примеры спутников с очень низким пространственным разрешением: Terra, Aqua (сканер Modis), ENVISAT/MERIS, SPOT/Vegetation, «Метеор»/МСУ-СМ, NOAA и др.
Рис. 2 Изображение со спутника Terra Modis на территорию Казахстана, пространственное разрешение 250 м
Космическая съёмка с низким пространственным разрешением крайне важна для решения ряда задач государственных структур, таких, как МЧС и Гидрометцентр. Их используют для глобального экологического мониторинга, контроля чрезвычайных ситуаций (наводнений и естественных пожаров), мониторинга снежного покрова и др. Данный вид спутников используется для анализа и прогноза погоды в региональном масштабе и мониторинге климата на уровне государств (рисунки 3, 4).
Примеры спутников с низким пространственным разрешением: «Метеор-М», GaoFen-4, Deimos-1, UK-DMC2 и др.
Рис. 3 Снимок со спутника Deimos-1, пространственное разрешение 22 м
Рис. 4 Снимок со спутника «Метеор-М», пространственное разрешение 50 м
Самой популярной является космическая съёмка со средним пространственным разрешением. И это легко объяснить, ведь именно к данному типу съёмки относятся бесплатные снимки с самым высоким пространственным разрешением до 10 м. Всё научное сообщество активно их использует для самых разнообразных задач, например, по ним студенты изучают космическую съёмку и методы её обработки. У таких спутников, как Landsat-8, важной особенностью является наличие большого количества спектральных каналов, что позволяет решать крайне разнообразные задачи:
По данным среднего пространственного разрешения также можно проводить работы по созданию и обновлению топографических карт масштаба от 1:100 000 и мельче. Именно данные среднего пространственного разрешение большинство популярных приложений используют в качестве единой подложки с космическими снимками на всю территорию Земли.
На этом преимущества снимков со средним пространственным разрешением не заканчиваются. За счёт достаточно большой площади снимка (200–300 км по ширине) покрытие обновляется с завидной регулярностью — каждые 2–3 дня на одну и ту же территорию (рисунок 5).
Примеры спутников со средним пространственным разрешением: Landsat-8, Sentinel-2, Terra Aster и др.
Рис. 5 Снимок со спутника Landsat-8, пространственное разрешение 15 м
Несмотря на множество преимуществ, снимки со средним пространственным разрешением не позволяют решать абсолютно все задачи. Для многих сфер жизнедеятельности человека необходимы снимки с гораздо более высоким пространственным разрешением.
Первые космические снимки высокого пространственного разрешения были получены в 1980-е годы. Такие съёмочные системы находились на военных спутниках, были созданы специально для нужд разведки и поставляли данные для составления карт вражеских территорий во время холодной войны. На советских спутниках «Комета» находилась камера КВР-1000, которая позволяла делать детальные снимки с пространственным разрешением 2 м.
Сейчас спектр применения данных высокого пространственного разрешения стал гораздо шире, а с появлением группировки PlanetScope покрытие обновляется практически ежедневно.
Краткий перечень задач, решаемых с помощью снимков с высоким пространственным разрешением:
Сейчас практически у каждой развитой страны есть собственные спутники высокого пространственного разрешения, которые активно используются в государственных целях.
Примеры спутников с высоким пространственным разрешением: GaoFen-1, ZiYuan-2, Spot-6,7, «Канопус-В» и др. (рисунок 6).
Рис. 6 Снимок со спутника GaoFen-2, пространственное разрешение 2 м
С 1999 года началась эпоха развития космической съёмки. 24 сентября 1999 года был запущен первый спутник со сверхвысоким пространственным разрешением — 1м — Ikonos. Практически следом за ним, 18 октября 2001 года, был запущен первый спутник, позволяющий делать изображения с разрешением 0,6 м — QuickBird.
Компания GeoEye (ныне Maxar Technologies) задала новый вектор развития космической съёмки, и с тех пор пространственное разрешение улучшилось до 0,3 м (WorldView-3). Помимо высокого пространственного разрешения в панхроматическом канале, были сделаны большие успехи и в мультиспектральном диапазоне: на спутнике WorldView-3 расположена камера с 28-ю спектральными каналами высокого разрешения.
Краткий перечень задач, решаемых с помощью данных сверхвысокого пространственного разрешения:
С появлением съёмки со сверхвысоким пространственным разрешением стало возможно выявлять незаконные свалки, незаконную добычу полезных ископаемых, мелкие участки вырубок и другие правонарушения, а также решать территориальные споры.
На данный момент операторы спутников решают непростую задачу — оставить в использовании только космическую съёмку со сверхвысоким пространственным разрешением и добиться частоты её обновления, как у съёмки с высоким разрешением.
Примеры спутников со сверхвысоким пространственным разрешением: WorldView-2,3, Kompsat-3,3А, SuperView, Gaofen-2, TripleSat и др. (рисунок 7).
Рис. 7 Снимок со спутника WorldView-3, пространственное разрешение 0,3 м
Справка
Выбор подходящего размера ячейки не всегда прост. Вы должны соблюсти баланс между пространственным разрешением, которое требуется для вашей задачи и возможностями хранения, скорости отображения и обработки. По существу, в ГИС результаты будут иметь точность наименее точного набора данных. Если вы используете классифицированный набор данных, полученный из снимка Landsat 30-метрового разрешения, то не нужно создавать цифровую модель рельефа (DEM) или другие служебные данные в высоком разрешении (например 10 метров). Чем более однородным является район относительно критических переменных, таких как топография или землепользование, тем больше может быть размер ячейки без снижения точности.
Сравнение пространственного разрешения и информационного наполнения.
Определение подходящего размера ячейки на этапе планирования ГИС задачи так же важно, как и подбор необходимых наборов данных. Размер ячейки растрового набора данных всегда можно увеличить; однако, вы не сможете улучшить детализацию с помощью перекодировки растра, чтобы иметь меньший размер ячейки. В зависимости от планов по дальнейшему использованию данных, вы можете сохранить копию с минимальным, наиболее точным, размером ячейки, и в то же время увеличить размер ячейки в рабочей версии до размера, используемого в наименее точном наборе данных. Это увеличит скорость анализа данных.
При выборе размера ячейки следует учитывать следующие факторы:
Типы разрешения
При работе с растровыми данными вы можете столкнуться с четырьмя типами разрешения: пространственное разрешение, спектральное разрешение, временное разрешение и радиометрическое разрешение.
В ГИС, вам чаще всего придется сталкиваться с пространственным разрешением набора растровых данных, особенно при отображении или сравнении растровых данных с другими типами данных, такими как векторные. В этом случае, разрешение означает размер ячейки (область поверхности земли, представленная одной ячейкой). Более высокое пространственное разрешение подразумевает большее количество ячеек на единицу площади; на рисунке слева показано изображение с более высоким пространственным разрешением, чем справа.
Спектральное разрешение описывает способность сенсора различать интервал длин волн электромагнитного спектра. Чем выше спектральное разрешение, тем уже диапазон длин волн для определенного канала. Например, одноканальный аэрофотоснимок, выполненный в градациях серого, содержит записи о длинах волн распространяющихся на большую часть видимой части электромагнитного спектра; поэтому, он имеет низкое спектральное разрешение. Цветное изображение (трехканальное), как правило, содержит данные о длинах волн трех меньших частях видимой части электромагнитного спектра – красной, зеленой и синей частях. Поэтому каждый канал цветного изображения имеет более высокое спектральное разрешение, чем единственный канал изображения в градациях серого. Современные мульти- и гиперспектральные сенсоры собирают данные по нескольким сотням очень узких спектральных полос всех частей электромагнитного спектра, в результате, полученные данные имеют очень высокое спектральное разрешение.
Временное разрешение означает частоту, с которой снимки захватываются сенсором с одного и того же участка земной поверхности, иначе определяемую термином период повторного визита, который употребляется чаще по отношению к сенсорам спутников. Поэтому сенсор, который снимает данные один раз в неделю, имеет более высокое временное разрешение, чем сенсор, снимающий данные раз в месяц.
Радиометрическое разрешение описывает способность сенсора различать объекты одной части электромагнитного спектра; синоним числа уровней для каждого канала. Например, ширина канала Landsat обычно 8 бит, IKONOS – 11 бит; т.е., данные IKONOS имеют более высокое радиометрическое разрешение.
Пространственное разрешение и масштаб
На рисунке ниже, масштаб отображения изображения слева (1:50000) меньше масштаба изображения справа (1:2500); однако, пространственное разрешение (размер ячейки) данных одинаково.
Эффект увеличения масштаба при постоянном пространственном разрешении.
На рисунке ниже, пространственное разрешение данных, использованных для изображения слева, ниже, чем пространственное разрешение, использованное для изображения справа. Это означает, что размер ячейки данных на изображении слева больше, чем размер ячейки на изображении справа; однако, масштаб обоих изображений одинаков.
Эффект увеличения разрешения данных при постоянном масштабе.
Анализ особенностей использования пространственного разрешения космических снимков
Пространственное разрешение космических снимков. Новейшие и перспективные спутники ДЗЗ. Мульти- и гиперспектральные космические съемки, возможности использования, преимущества и недостатки. Мониторинг вырубок леса и диагностика объектов техносферы.
Как известно пространственное разрешение характеризует размер наименьших объектов, различимых на космическом снимке. В зависимости от решения различных задач используются снимки с разным пространственным разрешением. Снимки с высоким пространственным разрешением позволяют получить более детальное изображение местности, но в то же время охват территории таким снимком будет меньше, чем со снимка с более низким разрешением. Целью курсовой работы является рассмотрение использования снимков с разным пространственным разрешением, также, соответственно, их влияния на дешифрируемость объектов и на охват территории.
Задачи курсовой работы:
· рассмотреть виды пространственного разрешения космических снимков, особенности дешифрируемости некоторых объектов;
· проанализировать ситуацию в области новейших и перспективных спутников дистанционного зондирования Земли;
· разобрать возможности мульти- и гиперспектральных космических съемок;
· изучить технологию использования космических снимков с разным разрешением для решения конкретных практических задач;
Курсовая работа, в соответствии с задачами, состоит из четырех глав, которые дополняются таблицами и иллюстрациями.
Основными источниками для написания работы послужили материалы журналов «Геоматика», также данные научных статей и исследований, труды И.А. Лабутиной и В.И. Орлова.
1. Пространственное разрешение космических снимков
Космические снимки, в отличие от аэроснимков, дешифрируются не в масштабе съемки, а со значительным увеличением. Также при космической съемке кроме традиционных фотографических широкое развитие получили оптико-электронные способы получения снимков. По отношению к таким снимкам понятие масштаба весьма условно, так как преобразование электронного сигнала на экране монитора или в оптическую плотность негатива в принципе возможно в разных масштабах.
Вследствие этого для космических снимков важен не столько масштаб, сколько пространственное разрешение.
Для характеристики детальности аэрокосмических материалов широко используется величина пространственного разрешения, т.е. размер на местности самой малой детали, воспроизведенной на снимке. Разрешение аэроснимков очень высокое и практически никогда не лимитирует распознавание географических объектов. По отношению же к космическим снимкам эта характеристика является очень важной, так как их разрешение варьирует от нескольких дециметров до нескольких километров (таблица 1.1) и объясняется различием требований, предъявляемых к снимкам при решении разных задач.
космический снимок техносфера гиперспектральный
Таблица 1.1 Классификация космических снимков по пространственному разрешению [6]
Очень высокого разрешения
Очень низкого разрешения
Пространственное разрешение фотографических снимков зависит от высоты съемки, свойств объектива съемочной аппаратуры, разрешающей способности негативной пленки и фотобумаги. Разрешение снимков, полученных оптико-электронными съемочными системами (сканерами), определяется размером пикселя.
2. Новейшие и перспективные спутники ДЗЗ
Россия является одним из лидеров в области ДЗ, в соответствии с Федеральной космической программой в 2012 г. был осуществлен запуск малого космического аппарата (КА) «Канопус-В». Он предназначен для обеспечения подразделений Роскосмоса, МЧС России, Минприроды России, Росгидромета, РАН и других заинтересованных ведомств оперативной информацией. Спутник решает задачи обнаружения лесных пожаров, крупных выбросов загрязняющих веществ в природную среду, мониторинга чрезвычайных ситуаций и т.д. Его характеристики приведены в таблице 2.1.
Продолжением миссии российских спутников природно-ресурсного назначения высокого разрешения является КА «Ресурс-П», запущенный 25 июня 2013 г. При создании спутника применялись технические решения, наработанные при создании КА «Ресурс-ДК1». Использование круговой солнечно-синхронной орбиты высотой 475 км позволит существенно улучшить условия наблюдения. С шести до трех суток улучшится периодичность наблюдения. Съемка будет вестись в панхроматическоми 5-канальном мультиспектральном режимах. Дополнительно к оптико-электронной аппаратуре высокого разрешения на спутнике будут установлены гиперспектральный спектрометр (ГСА) и широкозахватный мультиспектральный съемочный комплекс высокого (ШМСА-ВР) и среднего (ШМСА-СР) разрешения.
Таблица 2.1 Основные характеристики съемочной аппаратуры КА «Канопус-В» [2]
Спектральный диапазон, мкм
Пространственное разрешение (в надире), м
2,1 (10,5 в мультиспектральном режиме)
Ширина полосы обзора, км
Более 20 (при высоте 510 км)
Производительность съемки, млн. км 2 /сутки
Периодичность съемки, сутки
Скорость передачи данных на наземный сегмент (Х-диапазон), Мбит/сек
Мощный толчок развитию ДЗЗ в Беларуси должен придать запуск в 2012 г. БКА (Белорусского космического аппарата). Спутник обеспечит полное покрытие территории страны космической съемкой. По международной классификации космический аппарат относится к классу малых спутников (он
спутника будет принято, по-видимому, в 2014 г., а его запуск можно ожидать не ранее 2017 г.
Старается не отставать в этой области и Украина, где в рамках реализации национальной космической программы был осуществлен запуск КА «Сич-2». Главными задачами спутника являются мониторинг аграрных и земельных ресурсов, водных объектов. Государственным космическим агентством Украины разрабатывается проект спутника с разрешением лучше 1 м.
Таблица 2.2 Основные характеристики съемочной аппаратуры WorldView-3 [2]
Пространственное разрешение, м
Радиометрическое разрешение, бит/пиксель
Точность позиционирования, м
Ширина полосы съемки, км
Периодичность съемки, сутки
Таблица 2.3 Основные характеристики съемочной аппаратуры Landsat-8 [2]
Спектральный диапазон, мкм
Пространственное разрешение, м
Радиометрическое разрешение, бит/пиксель
С запуском в 2011-2012 гг. КА Pleiades-1A и Pleiades-1B Франция начала программу съемки Земли со сверхвысоким разрешением, вступив в конкурентную борьбу с американскими коммерческими системами ДЗЗ.
Индия планирует запустить в 2014 г. очередной спутник серии CARTOSAT. Он будет снабжен оптико-электронной аппаратурой с беспрецедентным пространственным разрешением 25 см.
Китай в течение последних 6 лет создал многоцелевую орбитальную группировку спутников ДЗЗ, состоящую из нескольких космических систем: спутники видовой разведки, а также предназначенные для океанографии, картографии, мониторинга природных ресурсов и чрезвычайных ситуаций.
Канада планирует и дальше развивать серию спутников RADARSAT, укрепляя лидирующие позиции на рынке радарной съемки. В настоящее время на орбите находятся спутники RADARSAT-1 и RADARSAT-2.
Satellite Technology Ltd. (SSTL). Все спутники находятся на солнечно-синхронной орбите для обеспечения ежедневных глобальных покрытий съемками.
В Испании формируется национальная группировка спутников, в июле 2009 г. на орбиту был выведен спутник Deimos-1, который входит в состав международной группировки DMC. Он ведет съемку в мультиспектральном режиме с разрешением 22 м в полосе шириной 660 м.
В настоящее время компания Deimos Imaging разрабатывает спутник высокого разрешения Deimos-2, запуск которого запланирован на 2013 г. КА Deimos-2 предназначен для получения недорогих мультиспектральных данных ДЗЗ высокого качества. Вместе с КА Deimos-1 спутник Deimos-2 составит единую спутниковую систему Deimos Imaging.
В рамках европейского космического агенства планируется создание группировки спутников GMES (Global Monitoring for Environment and Security). GMES будет являться самой масштабной программой наблюдения Земли. Космический компонент GMES будет опираться на два типа систем ДЗЗ: спутники Sentinel, специально предназначенные для программы GMES (их оператором будет ESA), и национальные (или международные) спутниковые системы ДЗЗ, включенные в так называемые миссии содействия GMES (GMES Contributing Missions; GCMs).
3. Мульти- и гиперспектральные космические съемки. возможности их использования
Информационные возможности современных космических съемочных систем определяются прежде всего рабочим спектральным диапазоном, спектральным и пространственным разрешением аппаратуры наблюдения. В таблице 3.1 приведены требования к этим техническим параметрам применительно к ряду тематических задач (для некоторых из этих задач были разработаны методы решения в автоматизированном режиме).
Таблица 3.1 Требования к данным космической съемки
Спектральный диапазон, мкм
Линейное разрешение на местности, м
Период повторного обзора
Космическая съемочная система
Выявление загрязнений воды взвесями
Выявление загрязнения водной поверхности нефтепродуктами
Coastal, B, G, Y, R, RedEdge, NIR-1, NIR-2
2 раза в год или после аварии
Выявление загрязнений почв нефтепродуктами
Coastal, B, G, Y, R, RedEdge, NIR-1, NIR-2
Определение освоенности с/х полей
Зонирование лесов по антропогенному воздействию
B, G, R, NIR, SWIR, PAN
Теперь вкратце рассмотрим автоматизированные методы разработанные для решения данных тематических задач. Метод автоматизированного выявления гарей в лесных массивах основан на расчете модифицированного нормализованного разностного вегетационного индекса области ближнего инфракрасного склона, применении алгоритма кластеризации «нечетких множеств» с разбиением пространства признаков минимум на 8 классов. Класс «гари» из полученной карты кластеров выделяется по модулю вектора эталонных значений коэффициента спектральной яркости (КСЯ) из библиотеки спектрально-яркостных характеристик объектов ландшафта.
В методе автоматизированного обнаружения сухостоев в лесных массивах используются алгоритмы кластеризации ISODATA и реклассификации Max Like, расчет нормализованного разностного вегетационного индекса и модифицированного индекса сухости PSRIRE (рисунок 3.1).
Рисунок 3.1 Автоматизированное обнаружение сухостоев (сухостой показан красным цветом) [1]
Метод идентификации свалок включает кластеризацию мультиспектрального снимка методом «нечетких множеств», расчет текстуры изображения свалок с использованием комбинаций коэффициентов Фурье-спектра, вычисление модуля вектора яркости и применение эталонных значений КСЯ свалок твердых бытовых отходов.
Выявление ветровалов в лесных массивах основано на кластеризации мультиспектрального снимка методом «нечетких множеств», расчете текстуры изображения ветровала и нормализованного разностного вегетационного индекса. В класс «ветровалы» попадают те объекты, значение вегетационного индекса которых меньше 0,6.
Метод обнаружения нефтепродуктов на почве базируется на распознавании уровня загрязнения с помощью индекса IS по экспоненциальным кривым, описываемым функцией Ричардса, для всех типов почв с различным содержанием гумуса в чистом образце. В задаче применяются алгоритмы классификации гиперспектральных снимков SAM и методы статистического анализа текстуры для фильтрации антропогенных объектов.
Автоматизированное выявление взвешенных веществ и нефтепродуктов на водной поверхности основано на выделении водного объекта методом яркостного контраста данного объекта со смежным фоном путем наращивания областей, кластеризации выделенных фрагментов алгоритмом ISODATA, формировании признакового пространства участков загрязнения минеральными взвесями и нефтепродуктами с помощью регрессионных зависимостей уровня загрязнения от коэффициента отражения в информативном спектральном диапазоне [1].
4. Использование снимков высокого пространственного разрешения
4.1 Мониторинг вырубок леса с использованием космических снимков высокого разрешения
Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных лесорастительных зонах и отличающихся большим породным разнообразием, наиболее эффективным является мониторинг с использованием космических снимков. Современные средства космической съемки позволяют получать наиболее оперативную и достоверную информацию о состоянии лесов и хозяйственной деятельности на любой самой удаленной территории, что практически недостижимо при наземных обследованиях [5].
Целью дистанционного мониторинга является оценка соблюдения основных положений лесного законодательства, правил и нормативов организации лесопользования.
При этом решаются следующие задачи: выявление и определение мест, площадей и объемов незаконных (без разрешительных документов) сплошных рубок леса; выявление нарушений действующих правил лесопользования и порядка отвода лесосек под сплошные рубки спелых и перестойных лесных насаждений и сплошные санитарные рубки.
В настоящее время в филиале ФГУП «Рослесинфорг» «Запсиблеспроект» применяется четырехэтапная технологическая схема проведения дистанционного мониторинга незаконных рубок леса и использования земель лесного фонда.
На первом этапе проводятся подготовительные работы по приему первичных материалов от департаментов лесного хозяйства по федеральным округам: копии лесных деклараций, копии договоров купли-продажи лесных насаждений, ведомости материально-денежной оценки лесосек, копии технологических карт разработки лесосек, данные государственного лесного реестра и статистической отчетности. Проводится анализ первичных материалов, полнота и качество оформления предоставленных материалов, при необходимости составляются перечни замечаний, которые направляются в департаменты лесного хозяйства по федеральным округам с целью надлежащего оформления материалов субъектами РФ. Затем выполняется создание векторного слоя границ лесных участков, по данным лесных деклараций и материалов отводов с заполнением атрибутивной информации, которая включает данные о лесничестве, квартале, выделе, виде использования лесов, площади лесосеки, ликвидном запасе на площади лесосеки, разрешительном документе на проведение рубки, арендаторе (лесопользователе), способе рубки.
Рисунок 4.1 Векторная схема покрытия снимками объекта мониторинга [7]
При необходимости проводится цветовая коррекция, географическая привязка и ортотрансформирование космических снимков, создание мозаик в программном комплексе ENVI. Для выявления изменений на территориях лесного фонда эффективно создание синтезированных изображений (мультивременных композитов), получаемых путем слияния спектральных каналов разновременных космических снимков с интервалом в 1 год.
Космическая съемка для обеспечения задач мониторинга лесов должна проводиться в весенний, летний или осенний сезоны, преимущественно в вегетационный период. Зимняя съемка при наличии снежного покрова может применяться как исключение в качестве дополнения к съемкам в бесснежный период для подчеркивания контраста некоторых объектов.
Лесной фонд России расположен в пределах от 42° до 72° с.ш., поэтому орбиты космических аппаратов, с которых производится съемка в интересах лесного хозяйства и лесоведения, должны быть близки к субполярным. Штатным режимом съемки должна быть съемка в надир. В отдельных случаях возможна съемка с наклонением оптической оси до 18-25°. В горных условиях угол наклона оптической оси съемочной системы не должен быть больше 10°. Поскольку на структуру изображения лесов и его яркостные характеристики существенное влияние оказывают тени деревьев, то изображения, полученные при съемке в ранние утренние и поздние вечерние часы при низкой высоте Солнца, существенно уступают по своим дешифровочным характеристикам изображениям, полученным при более высоких углах солнечных лучей. Поэтому высота Солнца при съемке, особенно это относится к горным лесам, должна быть не менее 20-25°. Съемка из космоса должна проводиться преимущественно в безоблачную погоду или при наличии облачности не более 15%.
При выборе типов космических снимков для проведения работ по дистанционному мониторингу необходимо учитывать размер сцены. С увеличением размеров сцены повышается производительность выполнения работ по созданию мозаик и мультивременных композитов. В этом отношении оптимальны снимки, получаемые со спутника SPOT-5 в режиме supermode.
На третьем этапе выполняется совмещение подготовленных космических снимков с границами квартальной сети, лесных выделов и созданным векторным слоем лесных участков. Проводится контурное дешифрирование используемых лесных участков по мультивременному композиту и космическим снимкам текущего года. В процессе дешифрирования данных космической съемки производится вычисление площадей вырубок и лесных участков, используемых в отчетном году, оценивается соблюдение требований лесного законодательства при использовании лесов по их видам, выявляются и анализируются участки незаконных рубок, недорубов, участки с незаконным использованием земель лесного фонда. При оценке состояния мест рубок устанавливается соответствие их параметров нормативным требованиям: правилам заготовки древесины, лесной декларации.
Точность определения площади вырубок на космическом снимке зависит от размеров вырубки, ее формы и пространственного разрешения космическогоснимка. Для расчета точности определения площади вырубок можно использовать следующую формулу:
На четвертом этапе проводятся выборочные натурные обследования вырубок с выявленными нарушениями лесного законодательства. Проверка площади используемых лесных участков осуществляется путем геодезической съемки их границ.
Результат работ, проведенных в России, показал, что существующая технология успешно применяется при мониторинге организации и состояния лесопользования с целью сокращения незаконного использования земель лесного фонда [7].
4.2 Особенности использования космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения при диагностике объектов техносферы
Специфика технологии космической диагностики объектов техносферы предполагает использование космических снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, каждые из которых обладают определенными преимуществами в конкретных задачах. Использование снимков с таких космических систем сверхвысокого разрешения как Ikonos и QuickBird несмотря на свое уникальное разрешение и детальность иногда оказывается нецелесообразным. Речь идет, прежде всего, о многокилометровых трубопроводных трассах, которые проходят по протяженным территориям.
При проведении космической трассодиагностики на острове Сахалин для выявления трассы с требуемой точностью достаточным оказалось использование космического снимка, полученного с Landsat-7 (Рисунок 4.2). Космические снимки сверхвысокого разрешения незаменимы при выявлении точечных и небольших линейных объектов, а также их многочисленных узлов и элементов в условиях индустриального окружения. Кроме того, они эффективно используются для уточнения информации, полученной с систем более низкого разрешения. Однако излишняя детальность снимков сверхвысокого разрешения иногда приводит к их перегруженности информацией и это мешает визуальному восприятию объектов. Исследуемый объект «теряется» в окружающей среде. Снимки более низкого разрешения генерализируют изображение, маскируя мелкие детали. Решая задачи трассодиагностики нужно рационально подходить к выбору космического снимка, руководствуясь протяженностью трассы, характеристиками объекта и точностью выявления в каждом конкретном случае [3].
Рисунок 4.2 Трасса трубопровода на снимке Landsat [3]
В ходе курсовой работы были рассмотрены вопросы пространственного разрешения космических снимков, в частности: был дан обзор новейших и перспективных спутников зондирования Земли, их возможностей; проанализированы наиболее распространенные виды космических съемок, тематические задачи, решаемые с помощью данных съемок; разобраны отрасли использования снимков разного пространственного разрешения.
XXI в. характеризуется качественными изменениями в области дистанционного зондирования Земли: появляются космические аппараты с более совершенными съемочными системами, которые позволяют получать снимки со сверхвысоким пространственным разрешением. Еще одним направлением развития ДЗЗ является добавление новых спектральных каналов (в настоящее время до 8 у спутника WorldView-2), съемки ведутся в основном в гиперспектральном и многоканальном мультиспектральном режимах. Также стоит отметить разработку концепции оперативной и глобальной съемки земной поверхности с высоким разрешением с помощью группировки малых спутников (группировка немецких спутников RapidEye), появляются разработки осуществления оперативной видеосъемки из космоса. На основе информационных возможностей снимков (данные гипер- и мультиспектральной съемок) были разработаны методы автоматизированного решения ряда задач: выявление гарей, сухостоев, загрязнений водной поверхности, определение степени освоенности с/х полей. Данные методы основаны на идентификации конкретных объектов по заранее рассчитанным спектрально-энергетическим или пространственным признакам, для их реализации применяются специальные алгоритмы (например: алгоритм кластеризации). Космические снимки высокого разрешения используются для мониторинга лесов, в частности, мониторинга незаконных вырубок лесных насаждений. Здесь эффективны снимки с разрешением от 1 до 10 м, с последующим созданием из них мультивременных композитов (слияние спектральных каналов разновременных космических снимков с интервалом в 1 год). Используются снимки высокого и сверхвысокого разрешения и в диагностике объектов техносферы. Для небольших линейных и точечных объектов эффективно использование снимков со сверхвысоким разрешением, также необходимо их применение при уточнении данных полученных с систем с более низким разрешением. В то же время при диагностике, исследовании протяженных или больших по площади объектов выгоднее использовать снимки с менее высоким разрешением, так изображении на снимке будет самостоятельно генерализовано, и исследуемый объект будет лучше восприниматься. Среди областей применения снимков с более низким разрешением можно отметить прежде всего геологию, там пространственное разрешение практически не играет роли.
Список использованных источников
Подобные документы
статья [153,6 K], добавлен 06.02.2008
Открытие, классификация и этапы исследования космических лучей. Ядерно-активная компонента космических лучей и множественная генерация частиц. Космические мюоны и нейтрино. Проникающая компонента вторичного излучения. Область модуляционных эффектов.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 08.07.2013
Виды фотографических материалов и их свойств. Поперечный и продольный параллаксы точек снимков. Факторы, обуславливающие необходимость увеличения снимков. Планово-высотная привязка аэрофотоснимков. Обзор условий проведения аэрофотосъемки городских земель.
реферат [406,0 K], добавлен 03.08.2011
Преимущества и недостатки ламп накаливания, причины необходимости их замены на люминесцентные и светодиодные лампы. Энергетический мониторинг освещения техникума. Внедрение энергосберегающих технологий, экономическая эффективность их использования.
курсовая работа [786,6 K], добавлен 20.03.2012
Практическое значение изучения движения падающих космических тел. Температурный режим различных слоев атмосферы. Классификация космических тел по плотности и структуре. Расчеты и графики зависимости массы космического тела в виде шара от скорости падения.
реферат [156,7 K], добавлен 10.11.2009
Первые успехи и неудачи космической эры. Изобретение космических челноков, ракетостроение. Варианты конструктивной реализации многоразовых систем, гиперзвуковые двигатели. Исследование зависимости скорости движения оболочки «корабля» от скорости газа.
реферат [58,0 K], добавлен 16.03.2014
Исследования двигателей Стирлинга для солнечных, космических и подводных энергетических установок, разработка базовых лабораторных и опытных двигателей. Основной принцип работы двигателя Стирлинга, его типы и конфигурации, недостатки и преимущества.
реферат [466,1 K], добавлен 26.10.2013
Характеристика возобновляемых источников энергии: основные аспекты использования; преимущества и недостатки в сравнении с традиционными; перспективы использования в России. Способы получения электричества и тепла из энергии солнца, ветра, земли, биомассы.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 30.07.2012
Проблемы современной российской энергетики, перспективы использование возобновляемых источников энергии и местных видов топлива. Развитие в России рынка биотоплива. Главные преимущества использования биоресурсов на территории Свердловской области.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 01.08.2012
Основные сведения об альтернативной энергетики. Преимущества и недостатки вакуумных коллекторов. Снижение зависимости от поставок энергоносителей. Применение фокусирующих коллекторов. Преимущества использования экологически чистой солнечной энергии.
реферат [346,4 K], добавлен 21.03.2015