- в видимом, ближнем и среднем инфракрасном диапазоне, который называют также световым;
- в тепловом инфракрасном диапазоне;
- в радиодиапазоне.
Цифровые снимки. Изображение цифровых снимков образовано из отдельных одинаковых элементов - пикселов. Яркость каждого пиксела характеризуется одним числом. Аэрокосмический снимок состоит из миллионов пикселов. Технологические способы получения снимков разные (рис. 4).
Рисунок 4 Классификация снимков по спектральному диапазону съемки
По технологии получения снимки в световом диапазоне делятся на фотографические и сканерные.
Поскольку снимки в тепловом инфракрасном диапазоне в настоящее время получают в основном по единой технологии, то они представлены одним типом - это тепловые инфракрасные снимки.
Снимки в радиодиапазоне делятся в зависимости от выполнения пассивной или активной съемки на микроволновые радиометрические снимки, получаемые при регистрации собственного излучения исследуемых объектов, и радиолокационные снимки, получаемые при регистрации отраженного радиоизлучения, посылаемого с носителя.
Каждый из выделенных типов снимков далее может быть под разделен с учетом показателей, определяющих их дешифровочные возможности, обзорности, масштаба и пространственного разрешения (территориального охвата), которые зависят от конкретных параметров съемки: высоты орбиты, характеристик съемочной аппаратуры и др. (рис. 5).
Рисунок 5 Орбиты ИСЗ
2.3 Процесс обработки информации
По материалам космической съемки детального разрешения разрабатываются:
- цифровые культуризображения районов земной поверхности с линейным разрешением 1м и 2 м.;
- цифровые модели рельефа;
- ортотрансформированные цифровые изображения (фотопланы);
- топографические карты различных масштабов;
- специальные и тематические карты различных масштабов;
- векторные геоинформационные слои (используются при создании специальных геоинформационных систем);
- тематически обработанные материалы (оценка экологической обстановки, обстановки в районах экологических и техногенных катастроф, урожайности сельскохозяйственных, состояния лесов и т.д.).
Комплекс тематической обработки. Тематическая обработка космической информации позволяет оценивать состояние окружающей среды и природных объектов. Многофункциональный комплекс тематической обработки позволяет проводить комплексную обработку данных от различных систем. Совместная обработка данных проводится с помощью разработанного в НЦ ОМЗ специального программно-алгоритмического обеспечения и ГИС программных пакетов: ERDAS ERDAS IMAGINE -- растровый графический редактор и программный продукт, первоначально разработанный компанией ERDAS Inc., и предназначенный для обработки данных дистанционного зондирования (в основном, данных ДЗЗ). В настоящее время продукт выпускает корпорация Intergraph. Продукт предназначен для работы с растровыми данными., ENVI ENVI -- программный продукт для визуализации и обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), который включает в себя набор инструментов для проведения полного цикла обработки данных от ортотрансформирования и пространственной привязки изображения до получения необходимой информации и её интеграции с данными ГИС., ArcGIS ArcGIS -- семейство геоинформационных программных продуктов американской компании ESRI. Применяются для земельных кадастров, в задачах землеустройства, учёта объектов недвижимости, систем инженерных коммуникаций, геодезии и недропользования и других областях..
Обработку данных дистанционного зонирования Земли (ДЗЗ) разделяют на два этапа: предварительную обработку и тематическую обработку. При этом под предварительной обработкой обычно понимают набор действий (процессов), преобразующих исходную информацию, полученную наземной станцией приема, в некоторые продукты ДЗЗ стандартных уровней обработки, пригодных для архивации и дальнейшего использования. Как правило, предварительная обработка включает в себя такие процессы, как радиометрическую коррекцию, географическую привязку и геометрическую коррекцию изображений.
Радиометрическая коррекция - первый этап предварительной обработки данных ДЗЗ, предназначенный для исключения искажений, вызванных разницей в чувствительности сенсоров оптической системы (матрицы ПЗС). При радиометрической коррекции также удаляются дефекты изображения, наблюдаемые как сбойные пиксели изображения, выпадающие строки, чересполосица и т.д. Пропущенные пиксели восстанавливают с помощью интерполяции с определенной погрешностью. Радиометрическая коррекция обычно выполняется поставщиком данных ДЗЗ.
Геометрическая коррекция - устранение систематических ошибок, вызванных вращением и кривизной Земли, колебанием высоты орбиты спутника, панорамными искажениями и т.д. Например, при удалении от центральной линии сканирования (если съемка ведется в надире) искажение формы и размера объектов увеличивается. Неровности рельефа вызывают те же искажения, что и кривизна поверхности, Земли, но задача устранения их сложнее, так как формы рельефа сложнее, чем форма Земли, которая близка к сфере. Поскольку космические снимки делают с большой высоты, то влияние форм рельефа незначительно, поэтому данный тип искажений учитывают лишь для холмистых и горных областей и при больших углах съемки.
Географическая привязка заключается в установлении взаимно однозначного соответствия между координатами пикселей на снимке, выбранной системой координат и картографической проекцией. Данная процедура может выполняться как поставщиком, так и пользователем данных. Если есть опорные точки с заранее известными координатами, то желательно воспользоваться ими для обеспечения более точной геопривязки. В других случаях можно привязать методом изображение к изображению. В любом случае точность геопривязки ограничивается пространственным разрешением съемочной аппаратуры (размерами пикселя).
Существуют различные уровни предварительной обработки данных ДЗЗ, нумерация и перечень которых у различных операторов ДЗЗ может отличаться. На практике чаще всего встречается следующая система уровней предварительной обработки данных:
- Уровень - 0 - необработанные первичные данные ДЗЗ;
- Уровень - 1A - данные, прошедшие радиометрическую коррекцию и калибровку;
- Уровень - 1B - радиометрически скорректированные и географически привязанные данные;
- Уровень - 2A - радиометрически и геометрически скорректированные данные, представленные в картографической проекции.
В отличие от стандартных уровней обработки, процесс создания тематических продуктов уже мало зависит от типа обрабатываемых данных. Эти продукты распространяются обычно в общедоступных форматах хранения, например, GeoTIFF или одном из форматов популярных программ обработки изображений, таких как ERDAS, ENVI, PCI и др. Это объясняется тем, что такие продукты в большинстве случаев представляют собой картографически привязанные изображения и для их дальнейшего использования уже не требуется специфическая информация о модели движения космического аппарата в момент съемки, его ориентации, параметрах съемочной аппаратуры и прочей служебной информации. Единственное предъявляемое требование - чтобы формат позволял хранить параметры географической привязки растра (например, в виде описания картографической проекции). Продукты же стандартных уровней обработки обязаны содержать всю необходимую служебную информацию (метаданные), которая в дальнейшем используется для генерации продуктов более высоких уровней обработки.
Тематическая обработка.
Тематические продукты можно разделить на 2 класса:
- базовые, которые могут использоваться как самостоятельно, так и в составе предметно-ориентированных (прикладных) технологий;
- прикладные технологии, ориентированные на получение конечных результатов в узко- специализированных областях.
Базовые технологии охватывают следующие основные виды обработки ДЗЗ:
- контрастирование изображения;
- пространственная фильтрация Пространственная фильтрация - это преобразование, которое позволяет усилить воспроизведение тех или иных объектов, подавить нежелательное вуалирование, устранить другие случайные помехи (шум). Один из самых простых способов фильтрации - преобразование в скользящем окне. При таком преобразовании пересчитываются значения яркости всех пикселов изображения. Пересчет происходит для каждого пиксела таким образом: когда данный пиксел является центральным в окне, которое "движется" по снимку, ему дается новое значение, которое является функцией от значений окружающих его в окне пикселов. Размер окна может быть, например 3х3 или 5х5 пикселов. Для всех пикселов окна исследователь устанавливает весовые коэффициенты исходя из целей дешифрирования.;
- ортотрансформирование Ортотрансформирование - одна из основных задач обработки космических снимков. Она выполняется в том случае, если качество геометрической коррекции и точность геопривязки исходных данных не устраивает потребителя. Ортотрансформирование позволяет устранить практически все искажения, источниками которых могут быть: рельеф местности, выбранная картографическая проекция, дисторсия объектива, ненадирная съёмка и т.д. Ортотрансформированное изображение имеет одинаковый масштаб по всему снимку и в геометрическом отношении подобен карте или плану. Измерения, проводимые по ортоизображению, соответствуют измерениям на местности.;
- удаление дымки;
- автоматическая дешифрация (классификация).
Классификация - это компьютерное дешифрирование снимков или процесс автоматизированного разделения всех пикселов снимка на группы (классы), которые соответствуют разным объектам.
Существуют два основных типа классификации:
- классификация с обучением (управляемая);
- классификация без обучения (неуправляемая).
Классификация с обучением - это процесс, при котором происходит сравнение значения яркости каждого пиксела с эталонами, в результате, каждый пиксел относится к наиболее подходящему классу объектов.
Классификацию с обучением можно применять, если:
- заранее известно, какие объекты есть на снимке;
- на снимке имеется небольшое количество (до 30) классов;
- эти классы четко различаются на снимке;
Этапы классификации с обучением;
- определение задач обработки снимка и выбор метода классификации;
- выбор эталонных участков;
- проведение классификации и оценка качества результатов.
Классификации без обучения это процесс, при котором распределение пикселов изображения происходит автоматически, на основе анализа статистического распределения яркости пикселов. Следует отметить, что перед началом классификации неизвестно сколько и каких объектов имеется на снимке, а после проведения классификации необходимо дешифрирование полученных классов, то есть определить каким объектам они соответствуют.
Таким образом, классификацию без обучения применяют в случае если:
- заранее неизвестно какие объекты есть на снимке;
- на снимке большое количество объектов (более30) со сложными границами;
- также можно применять, как предварительный этап перед классификацией с обучением.
Наиболее распространенный метод классификации без обучения (ISODATA) основан на кластерном анализе, заключающемся в распределении пикселей по классам (кластерам). При этом к каждому кластеру относятся пикселы, значения яркости которых наиболее близки в пространстве спектральных признаков.
Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное (заранее установленное) количество итераций или достигнут максимальный процент пикселов не изменивших свой класс во время последней итерации (этот параметр тоже задается заранее). Итеративная часть алгоритма не предусматривает регулирование количества кластеров. Поэтому сначала лучше предположить завышенное число допустимых кластеров, а в заключении суммировать излишние кластеры после окончания итеративной части алгоритма. Это можно сделать путем вычисления межкластерных расстояний и объединения тех кластеров, разделимость которых не превосходит некоторую, предварительно заданную величину.
Для завершения анализа спектральные классы должны быть преобразованы в информационные классы путем идентификации типа поверхностного покрытия земли или РП, соответствующего каждому спектральному классу. Ввиду ограниченного контроля РП со стороны исследователя неконтролируемая классификация менее эффективна чем контролируемая. Это особенно справедливо когда информационные классы лишь частично разделимы в пространстве измерений (например, два вида сельскохозяйственных культур, имеющие слабые спектральные различия). Поэтому на практике обычно происходит совмещение контролируемой и неконтролируемой классификации.
Прикладные технологии создаются, как правило, на основе базовых технологий под отдельные специфические задачи, в частности, для сельского хозяйства это: дистанционный зондирование растительный покров
- мониторинг состояния растительности и почв;
- моделирование содержания питательных веществ в почве и растительности;
- создание карт-заданий для реализации технологий точного земледелия;
- инвентаризация сельхозугодий, контроль темпов уборки урожая;
- прогнозирование урожайности и т.д.
В каждой прикладной технологии имеются свои особенности, требования к исходным данным и результатам обработки.
2.4 Достоинства и недостатки космосъемки
Достоинства космосъемки: летящий спутник не испытывает вибраций и резких колебаний, поэтому космические снимки удается получать с более высокой разрешающей способностью и высоким качеством изображения, чем аэроснимки. Снимки могут быть переведены в цифровую форму для последующей компьютерной обработки.
Недостатки космосъемки: информация не поддается автоматизированной обработке без предварительных преобразований. При космофотосъемке происходит смещение точек (под влиянием кривизны Земли), их величина на краях снимка достигает 1,5 мм. В пределах снимка нарушено постоянство масштаба, различие которого на краях и в центре снимка может составлять выше 3%.