автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Аппаратно-программный комплекс дешифрирования данных дистанционного зондирования

; 2 г- ч

На правах рукописи

Андреев Михаил Вячеславович

Аппаратно-программный комплекс дешифрирования данных дистанционного зондирования

Специальность 05.11.13- Приборы и методы контроля природной среды, веществ,

материалов и изделий

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2000

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном -электротехнически университете.

Научный руководитель-доктор технических наук,

профессор Бузников Анатолий Алексеевич Научный консультант - доктор технических наук,

профессор Горохов Владимир Леонидович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Русинов Леон Абрамович доктор технических наук, профессор Воронцов Александр Михайлович

Ведущая организация:

Центр дистанционного зондирования им. Ф.Нансена, Санкт-Петербург

Защита диссертации состоится «¿■Д » м с\ я_ 2000 года в / часов

заседании диссертационного совета Д 063.25.11 в Санкт-Петербургсю государственном технологическом институте (техническом университете) по адре! 198013, Санкт-Петербург, Московский пр., 26 (ауд. 61)

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке института

Отзывы на автореферат, в 1-м экземпляре, заверенные печатью, просим направлять адресу: 198013, Санкт-Петербург, Московский пр., д.26, СПбГТИ (ТУ), Ученый Сов^

Автореферат разослан «2Л» рс^ Я 2000 года

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент / /~Ч Г Халимон В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Экономическое и социальное развитие общества на рубеже веков пришло в явное противоречие с ограниченными ресурсовоспроизводящими и жизнеобеспечивающими возможностями биосферы. Наблюдается истощение естественных ресурсов суши и океана, безвозвратная потеря различных видов растений и животных, техногенное нарушение химических круговоротов вещества и, загрязнение всех составляющих природной среды, упрощение и деградация экосистем. Все виды природопользования - промышленное, сельскохозяйственное, лесохозяйственное, рекреационное и другие - сопровождаются не только получением желаемых результатов, но и разветвленными экологическими, эколого-экономическими и социальными последствиями. Возникновение этих последствий предопределило кризисную ситуацию во многих регионах и наземном шаре в целом. Изменение стратегии природопользования, непрерывное ее совершенствование с целью преодоления негативных экологических, эколого-экономических и эколого-социапьных последствий в различных регионах Земли и в глобальном масштабе -основная научная проблема экологической оптимизации природопользования. Выявление законов взаимодействия компонентов биосферы и геосферы требуют междисциплинарных исследований значительной сложности.

Решение глобальных экологических задач требует создания и систематического использования глобальной системы наблюдений с использованием как обычных, так и спутниковых средств наблюдений. Причем в решении экологических и географо-геологических проблем все возрастающую роль играет комбинированное использование как обычных и спутниковых систем наблюдения.

Естественно, что задача изучения Земли как целостной природной системы может быть решена только на основе широкого применения космических средств наблюдения, которые базируются на использовании методов и аппаратуры дистанционного зондирования.

Под дистанционным зондированием обычно понимают различные виды фотографических, телевизионных, спектральных, лидарных, тепловых, радиолокационных и других видов съемок атмосферы, поверхности Земли и Мирового океана с наземных, судовых, аэрокосмических и других носителей с целью изучения их состояния или тематического картографирования.

В решении фундаментальных научных задач и практическом использовании материалов космических съемок для природно-ресурсных и экологических исследований достигнуты определенные успехи. Созданы космические средства, оснащенные аппаратурой дистанционного зондирования, работающей в широком диапазоне спектра электромагнитного излучения: от ультрафиолетового до радиодиапазона. Они предназначены для решения задач метеорологии, прогноза погоды и климата, океанографии, изучения и картографирования природных ресурсов Земли и контроля состояния окружающей среды.

Автоматические искусственные спутники Земли (ИСЗ), с установленной на них фотографической, телевизионной и многоспектральной сканирующей аппаратурой, являются основными средствами постоянного контроля за состоянием природной среды нашей планеты и динамикой ее изменения. К ним относятся постоянно

действующие космические системы «Метеор», Метеор-Природа», «Ресур 01», «Landsat», «NOAA», «SPOT», «Космос» и др.

Согласованное с потребностями наиболее острых проблем экологии и экономичес оптимизированное развитие средств дистанционного зондирования (ДЗ) включа четыре наиболее важных (и взаимосвязанных) направления разработок: Оптимизация спутниковых наблюдений и наземной наблюдательной сети. Проблемы геоэкоинформатики (функция ценности спутниковой информации д экологических целей, информативность данных измерений, технические средст обработки данных с использованием принципов распознавания образе информационных мер, текстурного анализа, априорной информации, эксперта! систем и др.).

Имитационное моделирование геофизических и биологических процессов с анализ! временных рядов данных спутниковых наблюдений.

Теория предсказуемости глобальных изменений на основе анализа временных ряд наблюдений и геоинформационных моделей.

Наиболее значимой на сегодняшний день представляется проблема дешифрирован информации, полученной в результате аэрокосмических съемок. Информативное данных, получаемых в результате дистанционного зондирования, чрезвычайно вели но коэффициент ее полезного использования пока еще остается малым. В си бурного развития вычислительной техники основной развивающейся ветвью являет автоматизированная обработка данных. И только этот путь развития может привест: появлению систем полностью автоматического контроля за состоянием природн среды в широком понимании этого термина. Без таких систем не может быть реше злободневная задача оперативного контроля за окружающей средой. Е вышеизложенное и обуславливает актуальность тематики диссертации. И хотя даш работа является частью планомерных работ по созданию и внедрению подобн систем, ее выполнение продвинуло вперед разработку подобных систем. Повышеь достоверности дешифрирования, расширение перечня объектов и свойств, доступы автоматизированному дешифрированию, все это предмет дальнейших исследований

Целью диссертационного исследования являлось создание единого технологическ< цикла обработки данных дистанционного зондирования и объединение отдельн разработок в прикладном комплексе автоматизированной обработки данн дистанционного зондирования, обеспечивающем анализ аэрокосмичес1 изображений и данных спектрометрии образцов растительности.

Методы исследования включали в себя поиск новых алгоритмов обрабо: изображений и их экспериментальную проверку на практике; исследова! разработанных алгоритмов на предмет практической ценности и информативное поиск путей применения разработанных методов и алгоритмов обрабо" аэрокосмических изображений; экспериментальное исследование различи параметров спектра на предмет их пригодности для восстановления по н химического состава образцов растительности.

Научная новизна работы. Созданы оригинальные алгоритмы

непараметрического сегментирования изображений, на основании которых разработано программное обеспечение, позволившее реализовать методику полуавтоматического картографирования определенных типов растительности по космическим спектрозональиым изображениям.

Создана методика и на ее основе программное обеспечение для определения содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности по найденным информативным параметрам их спектров отражения.

Разработан не имеющий аналогов аппаратно-программный комплекс, позволяющий проводить полуавтоматическое картографирование растительности и определение содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности дистанционными бесконтактными методами.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика и основанное на ней программное обеспечение для определения содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности по найденным информативным параметрам их спектров отражения.

2. Алгоритмы непараметрического сегментирования изображений, на основании которых разработано программное обеспечение, позволившее реализовать методику полуавтоматического картографирования определенных типов растительности по космическим спектрозональиым изображениям.

3. Комплексный технологический цикл с использованием вышеуказанных методик и программ, от момента получения исходных данных, до вынесения заключения на их основе.

4. Комплекс автоматизированного дистанционного экспресс-контроля за загрязнением определенных видов растительности тяжелыми металлами и полуавтоматического картографирования некоторых видов растительности.

Практическая ценность работы. Разработанный комплекс позволяет проводить полуавтоматическое экспресс-картографирование некоторых видов растительности по спектрозональиым космическим изображениям, что существенно ускоряет и удешевляет процесс исследования новых районов земной поверхности. Также он позволяет вести оперативный контроль за загрязнением индикаторных растений, а опосредованно через них и почв, воздуха, воды солями тяжелых металлов, образующимися в результате промышленного производства. Комплекс открывает широкие горизонты для исследований в области разработки методов оперативного картографирования и экспресс-анализов образцов растительности.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: Международной научно-практической конференции "Оптика в экологии". Санкт-Петербург 27-29 мая 1997, ГОИ.; 2й Международной конференции "Экология и развитие Северо-Запада России". - С-Пб., 26-28 июня 1997.; Третьей Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов. Санкт-Петербург 4-5 декабря 1998, СПбГТУ.; International conference "Geospatial Information and Agriculture", Florida, USA.; The Second William Pecora's

memorial; Международной конференции "Прикладная оптика - 98". Санк Петербург 4-11 декабря 1998, ГОИ, постоянном семинаре при каф. ФЭОП СПбГЭТ «Оптико-электронные системы в аэрокосмическом экологическом мониторинге научно-технических конференциях профессорско-преподавательского соста СПбГЭТУ, 1996-1999гг.

Практическая реализация работы. Созданный автором прикладной компле автоматизированной обработки данных применяется в Ботаническом институте и B.JI. Комарова РАН (БИН РАН) (лаборатория сравнительной экологии), Сан Петербургском государственном электротехническом университете (кафед физической электроники и оптико-электронных приборов), Северо-Западнс управлении гидрометеослужбы Санкт-Петербурга при выполнении научн исследовательских работ по биоиндикации загрязнения Санкт-Петербурга и облает Результаты диссертационного исследования используются в курсах лекций СПбГЭ'1 («Дистанционное зондирование природной среды», «Оптико-электронные системы: Кроме того, результаты данной диссертационной работы нашли применение кафедре физической электроники и оптико-электронных приборов при выполнен! работ по темам: ГР/ФЭОП-13 «Оптико-электронные системы дистанционно зондирования», ГР/ФЭОП-14 «Развитие и поддержка совместного учебно-научно центра «Оптико-электронные системы в аэрокосмическом экологическ< мониторинге», ГР/ФЭОП-17 «Непараметрические методы сегментирован многоспектральных аэрокосмических изображений для экологическо картографирования» и др. По теме диссертации опубликовано 13 работ. Объем и структура работы.

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения и содержит 114 страт машинописного текста, 27 рисунков, 11 таблиц, список литературы из 1 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении

кратко рассмотрены состояние исследуемой проблемы, сформулированы цель и зада работы, дана оценка актуальности и новизне результатов. В первой главе

диссертации дан критический обзор существующих методов и аппаратуры получен изображений поверхности Земли с аэрокосмических носителей. Рассмотре! основные типы аппаратуры дистанционного зондирования, рассмотрены области применения и возможность их использования в контексте данной работы. Основн упор сделан на используемой в разработанном комплексе спектрометрическ аппаратуре и многозональной сканирующей аппаратуре. Описана аппарату подобного класса, используемая в данный момент в действующих орбиталын станциях.

Также рассмотрены основные методы дешифрирования аэрокосмическ изображений. Показано их разделение на два основных класса - аналоговые цифровые. Последовательно рассмотрены этапы процедуры обработки данш

дистанционного зондирования и дана оценка трудностям, возникающим на каждом из этапов, также приведены уже существующие способы их решения. Основным выводом главы явилось то, что на сегодняшний день используются множество различных видов аппаратуры дистанционного зондирования и способов дешифрирования данных, получаемых с ее помощью, однако ощущается острая нехватка функционально законченных комплексов, включающих в себя и аппаратуру, и оригинальные методики, позволяющих на уровне неискушенного пользователя делать те или иные выводы об экологической, обстановке исследуемого региона. Вторая глава

дает описание проведенных полевых экспериментов и лабораторных исследований, выполненных для разработки теоретического базиса комплекса и проверки правильности положений, положенных в основу его работы.

В силу того, что построенный комплекс посвящен решению двух задач, а именно -во-первых, оценке степени загрязнения тяжелыми металлами некоторых видов растительности с помощью спектральных данных и, во-вторых, полуавтоматическому видовому ботаническому картографированию с помощью многозональных спутниковых снимков, эксперименты делились на две стадии, проходившие параллельно и одну, выполненную по итогам разработки - проверочную. В основу работы первой части комплекса была положена методика определения по параметрам спектра содержания тяжелых металлов.

Сами тяжелые металлы непосредственно не оказывают существенного влияния на спектр отражения растения в видимой области, по крайней мере до начала стадии существенных изменений внешнего вида растения (отмирание листьев, омертвение их частей). Однако они оказывают угнетающее воздействие на пигменты растения -хлорофилл А, хлорофилл В и т.д., а те уже в свою очередь влияют на спектр отражения в видимой области.

Серия проведенных экспериментов и последующий математический анализ данных позволил найти некоторые взаимосвязи между спектральными параметрами и концентрациями тяжелых металлов. Было установлено, что наиболее чувствительными к изменению химического состава растения являются не сами коэффициенты отражения на каких-то длинах волн, а их отношение на двух

определенных длинах волн Длины волн выбирались, учитывая экстремумы и

точки пересечения спектров поглощения основных пигментов растений. Например 435нм - максимум спектра поглощения хлорофилла А (ХЛа); 450нм - пересечение максимумов спектра поглощения ХЛа и ХЛЬ ((5-каротина); 465нм - максимум спектра поглощения ХЛЬ и т.д.

Проведенные подготовительные эксперименты делились на две части - первая ставила своей целью установление взаимосвязи между коэффициентами и

ки

концентрациями тяжелых металлов, а вторая - построение регрессионных уравнений, позволяющих предсказать значения концентраций тяжелых металлов на основании известных параметров спектра.

Для оценки величины связи использовался корреляционный анализ.

Коэффициент корреляции рассчитывался по формуле:

{М-\)ахау '

ГР5

где ах = — У(х, -х)2 есть стандартное отклонение для величины X и, аналогичн для величины У. Под X подразумеваются а под У - концентрации металлов.

Были найдены следующие значимые зависимости:

■ 670/620 [2п, Мп, РЬ, Сг, А1].

■ 500/450 [Си, Бе, Сё, Ыа]; 465/685 [Ъп, Мп, РЬ, Ыа]; 450/685 [Мп, Ре, Сг, Ыа].

■ 435/500 [Са, Сс1, Ы1].

■ 485/685 рп, РЬ]; 435/585 [Мп, №]; 550/485 [Мп, Ыа]; 500/465 [Са, Сс!]; 435/6: [РЬ, Ыа].

■ 500/620 [Си]; 450/735 [Ре]; 435/620 [Ре].

По количеству связей информативных параметров спектра отражения с уровнем металлов в образцах металлы можно расположить в следующем порядке:

1. Мп (500/450, 465/685, 670/620, 435/585, 550/485, 450/465).

2. Ре (500/450, 450/735, 450/685, 435/620)

3. Ъп (Хэф, 485/685, 465/685, 670/620).

4. Сс! (500/450, 435/500, 500/465)

5. РЬ (485/685, 670/620, 465/685)

6. Ыа (500/450, 465/685, 550/485,).

7. Си (500/450, 500/620)

8. Сг (670/620,450/685)

9. Ы1 (435/585,435/500)

10.Са (435/500,500/465).

11.(670/620)

12.А1 (670/620).

Во второй серии экспериментов строилась регрессионная модель связи и

концентраций тяжелых металлов. Для предсказания новых значений оказалось возможным использовать множественную линейную регрессию вида

Уе^ = " + Ь,X, + ЬгХ2 +... + Ъ,Х,, где о = ?- ЬХ,, Ь = .

Поскольку цель разработки сводилась к тому, чтобы разработать прибор и мете позволяющие максимально упрощенно и оперативно проводить исследован химического состава растительности, то в результате было необходимо проведен также серии проверочных экспериментов для оценки адекватности использованн модели.

Было проведено порядка 70 контрольных измерений спектров, с последующ! вычислением по спектральным данным химических параметров и проведени

химического анализа для сравнения с результатами вычислений и получения погрешностей метода.

Данные проверочных экспериментов Таблица 1.

Серия опытов с образцами, Серия опытов с образцами, Погрешности

выращенными на выращенными на измерении

питательном растворе с нормальном питательном

завышенным содержанием растворе.

каждого из указанных

металлов.

Концентрация, Концентрация, Концентрация, Концентрация, При При

полученная с полученная в полученная с полученная в больших малых

помощью результате помощью результате концен- концен-

комплекса, химического комплекса, химического трациях трациях

мг/кг анализа, мг/кг мг/кг анализа, мг/кг

Мп 141,24 151,17 81,34 86,91 7% 8%

Ре 272,38 248,73 61,87 55,03 8% 9%

2п 303,65 324,01 51,86 54,30 7% 8%

С6 0,25 0,281 0,12 0,134 11% 11%

РЬ 2,56 2,803 0,71 0,772 11% 9%

№ 816,31 882,41 612,58 655,45 9% 8%

Си 95,78 106,25 17,19 18,93 11% 10%

Сг 2,01 2,16 0,51 0,54 7% 8%

N1 106,3 110,87 8,15 8,824 10% 9%

Са 70,88 76,78 35,09 38,10 9% 8%

Мр 3,23 3,533 2,52 2,749 9% 9%

А1 51,78 54,16 20,11 21,73 8% 8%

В таблице 1 приведены некоторые данные по этой проверке. Опыты делились на две серии. В первой растения высаживались на питательном растворе с завышенной концентрацией соли одного из тяжелых металлов. Во второй серии все растения выращивались в нормальных условиях. Данные по каждой серии приводятся ниже в таблице. Каждая строка таблицы содержит название тяжелого металла, концентрацию, полученную в результате измерений с помощью комплекса (среднее по всем измерениям), концентрацию, полученную с помощью атомно-абсорбционного химического анализа (также среднее по всем измерениям).

Как видно из таблицы погрешность составляет 7-11%, что для экспресс методов вполне приемлемо.

Вторая стадия работы была посвящена исследованию разработанного метода непараметрического сегментирования изображений, который позволяет с помощью статистической обработки массивов данных, характеризующих изображения, находить на снимках участки с постоянством внутренней структуры. Например, искомым участком могут быть пространства с одним определенным видом растительности, площади, загрязненные одним и тем же типом поллютанта.

В процессе экспериментов была показана способность метода к выявлению на изображениях, полученных спектрозонапьным методом в определенных спектральных

интервалах, участков березовых, ольховых и сероольховых лесов. Такя были проведены практические испытания помехоустойчивости алгоритмов, которь показали их хорошую способность к распознаванию объектов, закрытыми различно! рода шумами и помехами, что проиллюстрировано наглядными графически примерами.

Суть метода заключается в следующем.

Изображения в целом и изображения, полученные в результате дистанционно: зондирования в частности, характеризуются оптическим разрешением, т.е. размере элемента еще различимого на изображении, а также могут быть охарактеризованы т; называемым «статистическим разрешением», под которым в данной рабо понимается участок снимка определенного размера, для выборки пикселов (Х,)внут[ которого можно констатировать факт статистической однородности (принадлежнос всех пикселов этой выборки к одной генеральной совокупности). В дальнейшем такс участок снимка будет называться элементарной разрешающей площадкой (ЭРП). В разрабатываемом комплексе для выявления таких участков используются алгоритм обнаружения, построенные на непараметрических статистиках (функци: преобразования /(ЛГ,). В контексте использования данных алгоритмов фа статистической однородности какого-либо участка снимка трактуется к тождественность распределений в выборках пикселов, взятых в составляющих эт> участок ЭРП.

Разработанный алгоритм непараметрического обнаружения обеспечивает реализуем' на практике количественное описание результатов работы (вероятность ложш тревоги а и вероятность правильного обнаружения р) и обладает устойчивость (независимостью от вида распределения), которая не может быть достигнута п] использовании параметрических методик.

Недостаточно развитое использование непараметрических алгоритмов обнаружен: для сегментации аэрокосмических изображений (радиолокационны спектрозональных, радиометрических, инфракрасных) обусловлено наличие трудностей, связанных с заданием заранее неизвестных для данного изображен: размеров ЭРП, с разработкой алгоритма разбиения или наращивания областей однородной структурой, с необходимостью стабилизации мощности алгоритм-обнаружения в условиях меняющегося или неизвестного распределения шумов изображении.

Однако в процессе исследований были разработаны способы решения этих проблем созданы программные средства их реализующие, которые впоследствии бы. включены в разрабатываемый комплекс. Особенности разработанного алгоритма.

Известная из предыдущих работ трудность установления размеров ЭРП связана с те что размеры области статистической однородности элементарной площадки зависят характера объектов на изображении, разрешающей способности приемных устрой а масштабов изображения и условий наблюдения.

Очевидно, что оптимальный размер ЭРП должен соответствовать размеру локалыи однородности изучаемого объекта на каждом конкретном снимке. Более того, д разных объектов на данном снимке этот размер локальной однородности может бьп естественно, разным. Очевидно, что оценивать размер локальной однородности на

на том участке снимка, где находится исследуемый объект. Первой

особенностью алгоритма является то, что в процессе его использования предлагается отказаться от поиска некоего универсального размера для ЭРП на изображении в целом. Пользователь сразу указывает точку на изображении, в которой, по его мнению, наблюдается типичная однородность поверхности объекта. Далее для данной точки и ее окрестностей используется разработанный алгоритм вычисления размеров ЭРП, характерной для данного объекта на изображении.

Пользователь указывает на изображении минимальный размер, составляющий Ь пикселей, определяемый разрешающей способностью приемных устройств и затем программа строит квадрат с центром в этой точке и длиной стороны 2/, пикселей, который разбивается на четыре квадрата со стороной /,. Таким образом, у нас получаются четыре выборки с заранее неизвестным видом распределения, в общем случае отличающемся от нормального. В сумме эти выборки составляют затравочную зону, для которой и проверяется гипотеза о статистической однородности (тождественности распределений в выборках, эту зону составляющих). Выборки сравниваются между собой попарно. В случае принятия решения об однородности зоны размер ее стороны увеличивается на два пикселя (по одному с каждой стороны), заново разбивается на четыре составляющих квадрата и процедура проверки гипотезы об однородности повторяется. Так происходит до тех пор, пока не будет принято решение о неоднородности зоны. Размер полученного квадрата и принимается за размер ЭРП.

Проверка гипотезы о статистической однородности основывается на непараметрических критериях, которые в общем случае могут быть записаны как

{/(Х)<С°(Я°)' ГД6 ' ФУНКЦИЯ преобразования (статистика), Са - порог критерия,

а- ошибка первого рода (вероятность ложной тревоги), которая задается пользователем из практических соображений. На данном этапе последовательно используются несколько функций преобразования: Колмогорова-Смирнова вида

/(Х,,У,) =-Бир/=■„*.(/)(/), где тип объемы выборок по X и У соответственно,

V т + п I 1

С (О. К„, С) -эмпирические функции распределения (т.е. функции полученные в

числовом, а не математическом виде); критерий Мозеса вида //0:/! = 1, при этом

(1-а) доверительный интервал с границами у\Уь > у\ = УУ г = к""'"'*1^-1, где

£) * _ (

V0' <... < есть отношения —С, = £(Л'„-Л',)\/ = 1,....,т',Оу = = 1.....

С,

2Х IX

где X, = — и У. = —, к >2, т' и п' - число подгрупп на которые случайным к к

ц* +£/<**'>

образом разбиваются выборки X и У; Ходжеса-Лемана Я0:Д<С11, Д =---

(вариант двух выборок для которых тп - четное число равное 2£(т-объем первой выборки, п-объем второй выборки) или Д = (У(4<|), (вариант двух выборок для которых тп - нечетное число равное 2к +1). и1[) <... < (/1""° - упорядоченные значения А', - У1.

Для каждого из критериев, зная а, программа вычисляет порог критерия С Для каждого размера (по мере попиксельного наращивания) зоны однородности отс; /(А",) запоминается и потом строится график зависимости /(X,) от размера зоны. Эт график позволяет оператору судить о величине сигнала (величине превышен критерия над порогом значимости). На этом этапе, зная Са, вид статистики величину сигнала появляется возможность оценить величину ошибки второго рода / вероятность правильного обнаружения, что позволяет численно характеризовс качество проведенной процедуры. В силу того, что последовательно используют несколько критериев, то строится несколько квадратов ЭРП, несколь вышеупомянутых графиков и пользователь может видеть какой характер нос однородность на данном участке снимка.

После получения затравочной области однородности (ЭРП), осуществляет присоединение соседних областей объекта. В качестве алгоритма для принят решения о присоединении соседней области используется алгоритм сравнения данн затравочной области с соседними на основе тех же критериев в двухвыборочн' варианте. Начальной областью наращивания становятся четыре квадрата ЭР вершины которых соприкасаются в исходной точке, указанной пользователем, качестве соседей этой группы выбираются квадраты, построенные на ребрах квадрат ЭРП. Граница формируемой области - это совокупность ребер, принадлежащ квадратам, один из которых входит в данную область, а другой не входит. Грани! области определяются последовательно в направлении по часовой стрелке. Кажп соседняя область, которой принадлежит текущее ребро границы, рассматривается к кандидат на слияние.

В качестве начального ребра берется левое верхнее ребро границы затравочн области. Слияние очередного квадрата с областью однородности осуществляется основе одного из перечисленных критериев в двухвыборочном варианте. Разумеется, пользователь может изменять пороги критерия в соответствии со свои: практическими предположениями. При этом результирующие количественн характеристики качества проверки гипотез а и р (надежность присоединен областей) продолжают вычисляться.

После получения области однородности представляется целесообразным вычислить и /7 для области в целом. Если учесть, что единичные акты последовательного слиян областей осуществляются независимо на основе строгих статистических критери! которые характеризуются количественно, то совокупность этих бинарных решен можно использовать для принятия окончательного решения о формировании облас однородности в рамках биномиальной схемы. В этой схеме п - число единичн) актов принятия решений, к - число единичных слияний. Характеристиками этс окончательного решения по сегментации будут являться вероятность принят решения об объединении в случае отсутствия однородности ^ и вероятное правильного обнаружения области однородности И

77 = Е-

^ Яп-])\

Общий вид алгоритма представлен на рис. 1

<х'(\-а)"-'\

Разработанное программное обеспечение, реализует указанные алгоритмы и ниже на рис.2 приведен пример обработки изображений Северного Кавказа, к результате которой с ее помощью были найдены области различной растительности, достаточно точно совпадающие с такими же областями на ботанической карте, полученной традиционными методами. Погрешность поиска составляет от нескольких до десятка километров (по сравнению с ботанической картой, построенной традиционными методами).

I ,м--у I_С\"Ч

Рис. 2. Результат обработки изображения Северного Кавказа с помощью разработанного алгоритма и программы.

В третьей главе

приведено детальное описание комплекса построенного на идеях и методах, изложенных выше. Как уже упоминалось, комплекс позволяет вести во-первых, оценку степени загрязнения тяжелыми металлами некоторых видов растительности с помощью спектральных данных и, во-вторых, полуавтоматическое видовое эотаническому картографирование с помощью многозональных спутниковых снимков.

Ниже, на рис.3, приводится блок-схема комплекса.

Рис. 3 Структурная схема аппаратно-программного комплекса дешифрирования данных дистанционного зондирования

Данные со спектрометра 1 через драйвер связи с ЭВМ 2 и фильтр ввода АРМ; поступают на модуль математической обработки 6, где по ним и уже известным предыдущим исследованиям данным корреляционно-регрессионного апалк производится вычисление химических данных. Если же есть необходимость проведении дополнительного статистического анализа, то через модуль ввс химических данных 4 и сквозь модуль математической обработки данн спектрального и химического анализов поступают на модуль статистического анал 5. Результаты всех исследований хранятся в долговременной памяти и использую' по усмотрению оператора в последующей работе.

Комплекс состоит из двух функциональных взаимозависимых частей - аппаратно! программной (выделена пунктиром). Кроме того, его можно разделить на ; условных независимых раздела (выделены штрих-пунктиром и штриховой линие каждый из которых предназначен для решения своего, определенного класса зад Первый подраздел призван решать вопросы, связанные с определением химическс состояния растительности по спектральным данным, а второй предназначен j ботанического и экологического картографирования по данным многоспектрапьн орбитальных съемок.

Спектрометр. Оптическая схема спектрометра построена по автоколлимационь схеме. Диспергирующим элементом является дифракционная решетка имеющая ( штрихов на миллиметр. Угол блеска решетки дает преимущественную концентрац света в области 300...1100 нм первого порядка спектра. Конструктивно у фотоэлектрической регистрации выполнен в виде двух блоков: блок фотоприемт устройства (ФПУ) и блока обработки и индикации сигнала (БОИС). Блок Ф] крепится на РСС-3 и соединяется с БОИС кабелем.

Используемая фотодиодная линейка имеет 48 элемента размером 0,5x3 мм расстоянием между элементами 50 мкм. Обнаружительная способность составл 1014...1015 см Гц1/2 Вт-1. Темновые токи различных чувствительных площа; изменяются в пределах 0,1... 1пА.

Длина спектра на выходе оптической схемы ПФС и геометрические разме чувствительных элементов позволяют регистрировать поток излучения в несколы спектральных полосах.

Полевой фотоэлектрический спектрометр позволяет:

1. Одновременно измерять и запоминать (до следующего измерения) поток излуче1 от объекта в любых 16 из 20 спектральных полос перечисленных ранее.

2. Просматривать результаты измерений на всех 16 каналах.

3. Хранить информацию о 250 измеренных спектрах.

4. Осуществлять просмотр и ввод в ЭВМ всей хранящейся в памяти информации. Программная часть комплекса.

Программную часть, как и весь комплекс, следует рассматривать как две независим, части (на рис.3 обведены штрих-пунктиром). Первая, реализованная автор диссертации в виде автоматизированного рабочего места на базе СУБД MS Access ' занимается определением содержания тяжелых металлов в образцах по спектральн данным на основании уравнений регрессии и коэффициентов корреляц вычисленных на подготовительном этапе исследований. Также в ее ведении находи вопросы проведения корреляционно-регрессионного анализа для получе!

дополнительных данных о взаимосвязи спектральных параметров и химического юстава растительности с целью последующего использования.

Вторая часть написана на языке С++ группой авторов, на основании алгоритмов и методики непараметрического сегментирования изображений. Она также реализована в виде отдельного рабочего места и занимается обработкой миогоспектрапьных аэрокосмических изображений не только с помощью вышеозначенного метода, но и реализует такие общепринятые процедуры обработки изображений как псевдоцветовое раскрашивание, однопороговая и многопороговая фильтрация и т.п. На рис.4 показан общий вид программы с загруженным изображением региона Северного Кавказа и выполненной многопороговой фильтрацией отдельного участка.

... . !МЦМ| ¡СМ*

а»"«—I а-иуии-ьиваиввгн .' в*!«»»

—, • ........... --- ^-а .

Рис. 4. Общий вид АРМа обработки изображений с загруженным изображением региона Северного Кавказа и выполненной многопороговой

фильтрацией.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

Согласно поставленным задачам, были выполнены следующие работы: 1. Разработана методика экспресс-анализа содержания тяжелых металлов в растительности по спектральным параметрам образцов, суть которой состоит в следующем.

На основании серии предварительных экспериментов составляется уравнение (методом наименьших квадратов), связывающее концентрацию искомого тяжелого металла с параметрами спектра отражения образцов. В качестве таких параметров выступают спектральные коэффициенты, показавшие в предварительных исследованиях большую значимость нежели просто коэффициенты отражения и

представляющие собой отношение —, где Я,, - коэффициент отражения образца на

длине волны Я,, и Я,, - соответственно на длине волны Л:. Набор Л, и Л, выбирался на этапе предварительных исследований и отражал характерные точки спектра отражения хлорофилла растения и пигментов. Далее по этому уравнению становится возможным

предсказать содержание тяжелого металла по известным отношениям .

2. На основе этой методики создано программное обеспечение и провед его исследования, как полевые, так и лабораторные, в которых разработан методика показала свою работоспособность и была определена ее погрешность. | составила от 7% до 12%, что явилось вполне приемлемым для экспресс-анал требующего, самое главное, оперативности получения результатов.

3. Разработан алгоритм сегментирования изображений, построенный непараметрических статистиках, предназначенный для поиска на изображениях статистической однородности. Алгоритм обладает рядом преимуществ, среди кото устойчивость (независимость от вида распределения в выборке пиксел возможность количественной оценки результатов сегментирования, возможнс участия на начальном этапе оператора, что сделало алгоритм более гиб (поддающимся корректировке исходя из опыта оператора) и настраиваемым конкретные задачи.

4. На основе разработанного алгоритма сегментирования изображений созд программное обеспечение, его реализующее. В процессе испытаний программг обеспечения было показано, что оно позволяет находить на изображен: полученных со спутниковых многоспектральных сканирующих систем, учас характеризующиеся некоторым общим признаком, каковым являлись, например растительности, произрастающий на этом участке. Т.о. с помощью разработан! программного обеспечения представилась возможность вести видовое ботаничес картографирование по многоспектральным спутниковым изображениям. Погрешнс поиска зон растительности таким методом составила от нескольких до дес; километров.

5. Создан аппаратно-программный комплекс обработки данных дистанциош зондирования, который позволяет не только проводить дешифрирование химичесь состояния растительности и через нее опосредованно почв и атмосферы по спект отражения растительности, но и содействовать тематическому (ботаническс картографированию с помощью анализа космических спектрозональных сним: Разработанный комплекс может быть использован в исследованиях, посвящен: изучению экологического состояния растительности, а также в процессе обуче вопросам дистанционного зондирования и обработки информации, полученно результате ДЗ.

Комплекс применяется в Ботаническом институте им. В.Л. Комарова РАН (БИН Р^ (лаборатория сравнительной экологии), Санкт-Петербургском государствен: электротехническом университете (кафедра физической электроники и опт! электронных приборов) при выполнении научно-исследовательских работ биоиндикации загрязнения Санкт-Петербурга и области.

писак работ, опуйликопапиых по теме Оисссртшпш

Бузникои Л.Л., Андреев М.В., Алексеева-Попона II.В., Виролаинен Л.В., Степанов 0.0. Исследование влияния тяжелых металлов на спектры отражения мха и овса // Изв. ГЭТУ. 1997. Вып. 506. - С. 3 - 12.

. Бузников А.А., Алексеева-Попова Н.В., Андреев М.В., Беляева А.И., Виролаинен А.В. Возможность оценки трансграничного переноса тяжелых металлов дистанционным методом. // Санкт-Петербург: Изв. ГЭТУ. 1997. Вып. 506.-е. 15-21.

, Бузникои А.А., Андреев М.В., Леус Н.Б., Леус В.И., Алексеева-Попова Н.В., Виролаинен А.В. Полевой фотоэлектрический спектрометр с запоминанием результатов измерений и выводом на ЭВМ. Тезисы доклада на Международной научно-практической конференции "Оптика в экологии". Санкт-Петербург 27-29 мая 1997, ГОИ. - С. 59.

. Andreev M.V., Alexeeva-Popova N.V., Belyaeva A.I., Buznikov A.A., VirolainenA.V. Influence of heavy metals on reflection spectra of vascular plants. Тезисы доклада на Международной научно-практической конференции "Оптика п экологии". Санкт-Петербург 27-29 мая 1997, ГОИ. - С. 17.

. Andreev M.V., Virolainen A.V., Alexeeva-Popova N.V. Opportunity of using of the field and laboratory spectrometry for an estimation of the vegetation condition. В кн.: Тезисы доклада на 2й Международной конференции "Экология и развитие Северо-Запада России". - С-Пб„ 26-28 июня 1997. - С. 167.

. Бузников А.А., Алексеева-Попова Н.В., Виролайнен А.В, Андреев М.В. Влияние тяжелых металлов на спектры отражения сосудистых растений // Оптический журнал, т.65, №5, 1998.-С.93-97.

. А.А. Бузников, В.Л.Горохов, Я.В. Логачев, М.В.Андреев Непараметрические методы сегментирования многоспектральных аэрокосмических изображений для экологического картографирования. // Санкт-Петербург: Известия ГЭТУ, серия «Научное приборостроение», 1998.-с31-37.

. А.А. Бузников, В.Л. Горохов, Я.В. Логачев, М.В. Андреев. Робастно-когнитивные методы обработки цифровых изображений, полученных при дистанционном зондировании. // Оптический журнал (JOT), т.66, №8, 1999.-с.28-35.

. Андреев М.В. Разработка способов мониторинга содержания тяжелых металлов в растительности по спектральным данным отраженного излучения. Тезисы доклада на "Третьей Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов". Санкт-Петербург 4-5 декабря 1998, СПбГТУ.-с.9-10.

0.Андреев М.В. Использование непараметрических методов сегментирования аэрокосмических изображений для экологического мониторинга. Тезисы доклада на "Третьей Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов". Санкт-Петербург 4-5 декабря 1998, СПбГТУ.-с.Ю.

1.A.A. Buznikov, V.L. Gorohov, Ya. V. Logachev, M.V. Andreev. Development of the way of ecological cartography using non-parametrical methods of multispectral space images segmentation. Abstracts of The Second international conference on geospatial information in agriculture and forestry. Florida, USA, 1999.-p.26.

2.A.A. Buznikov, M.V. Andreev, V.L. Gorohov, Ya. V. Logachev. Software and mathematics bases for the ecological cartography using non-parametrical methods of

multispectral space images segmentation. The 14th William I. Pécora Même Remote Sensing Symposium 6-10 декабря 1999.-p.128. 13.A.A, Бузников, M.В. Андреев, В.Л.Горохов, Я.В. Логачев. Разработка мето обработки многоспектральных аэрокосмических изображений с использован непараметрических методов сегментирования. Тезисы доклада на конферен "Прикладная оптика - 98". Санкт-Петербург 4-11 декабря 1998, ГОИ.-С.68.

1. СУЩЕСТВУЮЩИЕ АППАРАТУРА И МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИИ ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ С АЭРОКОСМИЧЕСКИХ НОСИТЕЛЕЙ.

1.1 Аппаратура дистанционного зондирования.

1.1.]. Фотоаппаратура ашационногдико

1.1.2. Аппаратура ИК-диапазопа спектра.

1,2,3^ Спектрометрическая аппаратура.

ЫЛи Телевизионные системы.

1.1.5. Лазерно-локационная аппаратура.

1.1.6. СВЧ-радиометрическая аппаратура.

ЬОЬ. Радиолокационные станции бокового обзора.

1.2 Основные методы дешифрирования аэрокосмических изображений изображений

1.2.1. Аналоговые методы обработки изображений.

1.2.2. Цифровые методы обработки изображений.

1,2.2.1. Ввод изображения в ЭВМ.

1.2.2.2 Процедуры цифровой обработки сигналов изображений в ЭВМ,.

2. ПОЛЕВЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ И ЛАБОРАТОРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

2.1 Исследования корреляционных зависимостей между химическим составом окружающей среды и параметрами спектров отражения.

2.1.1. Аппаратное об^

•-1-А Методика статистической обработки данных дистанционного зондирования

Основное содержание проведенных экспериментов.

2ЛА1 Использования мха в качестве индикаторного растения состояния природной среды. .41 2-1;4.2 Влияние тяжелыхспеиры од>ажещя

2.2 Методики машинной обработки изображений, разработанные для второй части комплекса.

2.2.1. Теоретические основы методики.

2.2.2. Апробация методики.

2.2.2.-1 Исходные.данные.

2.2.2.2 Методика экспериментов.

2.2.2.3 Полученные результаты.

3. ОПИСАНИЕ КОМПЛЕКСА.

3.1 Описание аппаратной части.

3-£.Т Спектрометр.

3-1-2. . Пшсонамнш ЭВМ.

лесохозяйственное, рекреационное и другие - сопровождаются не только получением желаемых результатов, но и разветвленными экологическими, эколого-экономическими и социальными последствиями [1,4,16,47,49]. Возникновение этих последствий предопределило кризисную ситуацию во многих регионах и на земном шаре в целом.

Изменение стратегии природопользования, непрерывное ее совершенствование с целью преодоления негативных экологических, эколого-экономических и эколого-социальных последствий в различных регионах Земли и в глобальном масштабе - основная научная проблема экологической оптимизации природопользования.

Выявление законов взаимодействия компонентов биосферы и геосферы требуют междисциплинарных исследований значительной сложности.

Решение глобальных экологических задач требует создания и систематического использования глобальной системы наблюдений с использованием как обычных, так и спутниковых средств наблюдений. Причем в решении экологических и географо-геологических проблем все возрастающую роль играет комбинированное использование как обычных и спутниковых систем наблюдения.

Естественно, что задача изучения Земли как целостной природной системы может быть решена только на основе широкого применения космических средств наблюдения, которые базируются на использовании методов и аппаратуры дистанционного зондирования [47,49].

Под дистанционным зондированием обычно понимают различные виды фотографических, телевизионных, спектральных, лидарных, тепловых, радиолокационных и других видов съемок атмосферы, поверхности Земли и Мирового океана с наземных, судовых, аэрокосмических и других носителей с целью изучения их состояния или тематического картографирования.

В решении фундаментальных научных задач и практическом использовании материалов космических съемок для природно-ресурсных и экологических исследований достигнуты определенные успехи. Созданы космические средства, оснащенные аппаратурой дистанционного зондирования, работающей в широком диапазоне спектра электромагнитного излучения: от ультрафиолетового до радиодиапазона. Они предназначены для решения задач метеорологии, прогноза погоды и климата, океанографии, изучения и картографирования природных ресурсов Земли и контроля состояния окружающей среды [47,49,51].

Автоматические искусственные спутники Земли (ИСЗ), с установленной на них фотографической, телевизионной и многоспектральной сканирующей аппаратурой, являются основными средствами постоянного контроля за состоянием природной среды нашей планеты и динамикой ее изменения. К ним относятся постоянно действующие космические системы «Метеор», Метеор-Природа», «Ресурс-01», «Landsat», «NOAA», «SPOT», «Космос» и др.

Согласованное с потребностями наиболее острых проблем экологии и экономически оптимизированное развитие средств дистанционного зондирования (ДЗ) включает четыре наиболее важных (и взаимосвязанных) направления разработок [47,51,66]:

Оптимизация спутниковых наблюдений и наземной наблюдательной сети.

Проблемы геоэкоинформатики (функция ценности спутниковой информации для экологических целей, информативность данных измерений, технические средства обработки данных с использованием принципов распознавания образов, информационных мер, текстурного анализа, априорной информации, экспертных систем и др.).

Имитационное моделирование геофизических и биологических процессов с анализом временных рядов данных спутниковых наблюдений.

Теория предсказуемости глобальных изменений на основе анализа временных рядов наблюдений и геоинформационных моделей.

Наиболее значимой на сегодняшний день представляется проблема дешифрирования информации, полученной в результате аэрокосмических съемок. Информативность данных дистанционного зондирования чрезвычайно велика, но коэффициент ее полезного использования пока еще остается малым из-за сложности обработки. В то же время преимущество таких систем делает их важными при организации автоматического контроля за состоянием природной среды. Все вышеизложенное и обуславливает актуальность тематики диссертации. И хотя данная работа является частью планомерных работ по созданию и внедрению подобных систем, ее выполнение продвинуло вперед разработку подобных систем. Повышение достоверности дешифрирования, расширение перечня объектов и свойств, доступных автоматизированному дешифрированию, все это предмет дальнейших исследований.

Целью диссертационного исследования являлось создание единого технологического цикла обработки данных дистанционного зондирования и объединение отдельных разработок в прикладном комплексе автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования, обеспечивающем анализ аэрокосмических изображений и данных спектрометрии образцов растительности.

Методы исследования включали в себя поиск новых алгоритмов обработки изображений и их экспериментальную проверку на практике; исследование разработанных алгоритмов на предмет практической ценности и информативности; поиск путей применения разработанных методов и алгоритмов обработки аэрокосмических изображений; экспериментальное исследование различных параметров спектра на предмет их пригодности для восстановления по ним химического состава образцов растительности.

Научная новизна работы. Созданы оригинальные алгоритмы непараметрического сегментирования изображений, на основании которых разработано программное обеспечение, позволившее реализовать методику полуавтоматического картографирования определенных типов растительности по космическим спектрозональным изображениям.

Создана методика и на ее основе программное обеспечение для определения содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности по найденным информативным параметрам их спектров отражения.

Разработан не имеющий аналогов аппаратно-программный комплекс, позволяющий проводить полуавтоматическое картографирование растительности и определение содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности дистанционными бесконтактными методами.

Положения. выносимые на защиту:

1. Методика и основанное на ней программное обеспечение для определения содержания тяжелых металлов в некоторых видах растительности по найденным информативным параметрам их спектров отражения.

2. Алгоритмы непараметрического сегментирования изображений, на основании которых разработано программное обеспечение, позволившее реализовать методику полуавтоматического картографирования определенных типов растительности по космическим спектрозональным изображениям.

3. Комплексный технологический цикл с использованием вышеуказанных методик и программ, от момента получения исходных данных, до вынесения заключения на их основе.

4. Комплекс автоматизированного дистанционного экспресс-контроля за загрязнением определенных видов растительности тяжелыми металлами и полуавтоматического картографирования некоторых видов растительности.

Практическая ценность работы. Разработанный комплекс позволяет проводить полуавтоматическое экспресс-картографирование некоторых видов растительности по спектрозональным космическим изображениям, что существенно ускоряет и удешевляет процесс исследования новых районов земной поверхности. Также он позволяет вести оперативный контроль за загрязнением индикаторных растений, а опосредованно через них и почв, воздуха, воды солями тяжелых металлов, образующимися в результате промышленного производства. Комплекс открывает широкие горизонты для исследований в области разработки методов оперативного картографирования и экспресс-анализов образцов растительности.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: Международной научно-практической конференции "Оптика в экологии". Санкт-Петербург 27-29 мая 1997, ГОИ.; 2й Международной конференции "Экология и развитие Северо-Запада России". - С-Пб., 26-28 июня 1997.; Третьей Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов. Санкт-Петербург 4-5 декабря 1998, СПбГТУ.; International conference "Geospatial Information and Agriculture", Florida, USA.; The Second William Pecora's memorial; Международной конференции "Прикладная оптика - 98". Санкт-Петербург 4-11 декабря 1998, ГОИ, постоянном семинаре при каф. ФЭОП СПбГЭТУ «Оптико-электронные системы в аэрокосмическом экологическом мониторинге», научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ, 19961999гг.

Практическая реализация работы. Созданный автором прикладной комплекс автоматизированной обработки данных применяется в Ботаническом институте им. В.Л. Комарова РАН (БИН РАН) (лаборатория сравнительной экологии), Санк-Петербургском государственном электротехническом университете (кафедра физической электроники и оптико-электронных приборов), Северо-Западном управлении гидрометеослужбы Санкт-Петербурга при выполнении научно-исследовательских работ по биоиндикации загрязнения Санкт-Петербурга и области. Результаты диссертационного исследования используются в курсах лекций СПбГЭТУ («Дистанционное зондирование природной среды», «Оптико-электронные системы»). Кроме того, результаты данной диссертационной работы нашли применение на кафедре физической электроники и оптико-электронных приборов при выполнении работ по темам: ГР/ФЭОП-13 «Оптико-электронные системы дистанционного зондирования», ГР/ФЭОП-14 «Развитие и поддержка совместного учебно-научного центра «Оптико-электронные системы в аэрокосмическом экологическом мониторинге», ГР/ФЭОП-17 «Непараметрические методы сегментирования 9 многоспектральных аэрокосмических изображений для экологического картографирования» и др. По теме диссертации опубликовано 13 работ.

I Существующие атаратура м методы