автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.20, диссертация на тему:Компьютерный мониторинг приземного слоя атмосферы по спектрозональным космическим снимкам территории

ТОМСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Р Г Б 0.1 1 5 ДЕК 1936

Егоров Игорь Михайлович

Компьютерным мониторинг приземиог© слоя сзтмосферы по спвггграз«кшпы1ьш космическим сыеш&сш т<зррнт©р£ш

Специальность 05 12 20 - Оптические системы локации,, связи и обработки информации

Диссертация в виде научного доклада на соискание учоной степени кандидата технических наук

На правах рукописи УДК: 681.3

ТОМСК - 1 990

Работа выполнена б Томской государственной академии систем управления и радиоэлектроники

Научный руководитель : доктор технических наук,

профессор Кориков А.М

Официальные оппоненты : доктор технических наук,

профессор Полищук Ю.М доктор физ- мат. наук, профессор Самохвалов И В

Ведущая организация : Институт оптики атмосферы Сибирского

Защита состоится * 24 * декабря 1996 г. в 9 00 часов на заседании диссертационного совета Д 06305 02 при Томской государственной академии систем управления и радиоэлектроники ( адрес : 634050, г.Томск, прЛенина, 40, ТАСУР )

С диссертацией в виде научного доклада можно ознакомиться в библиотеке Томской государственной академии систем управления и радиоэлектроники.

Диссертация в виде научного доклада разослана 19 ноября 1996

Ваши отзывы, заверенные печатью, просим направлять в адрес ТАСУР, ученому секретарю.

Ученый секретарь Диссертационного совета кандидат технических наук,

отделения Российской академии наук (г. Томск )

доцент

Кузьмин А А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЛБОТЬ(

Актуальность темы. Развитие промышленности и транспорта неизбежно вызывает интенсивное загрязнение приземного слоя атмосферы. Наиболее критическая ситуация складывается в индустриальных городах с высокой плотностью предприятий и исторически сложившейся неблагоприятной планировкой. Контроль за загрязнением атмосферы возложен на службы Госком-гидромета и Санэпиднадзора и проводится в соответствии с методиками, жестко регламентируемыми официальными руководящими документами (см. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. РД 52.04.186-89.М. : Госкомгидромет СССР. 1991. 693с.).

Наиболее наглядно уровень загрязненности воздушной среды представляется в виде карты потенциала загрязнения атмосферы, получаемой в ходе обобщения результатов большого числа точечных измерений. Для адекватно- • го восстановления поля загрязнений над городом необходим сеточный пробо-отбор, организация которого часто невозможна из-за высокой стоимости и трудоемкости. Создание же оперативной карты потенциала загрязнения (мгновенного снимка ситуации) с помощью традиционной методики является задачей практически неразрешимой. В этой связи приобретает чрезвычайную актуальность развитие методов косвенной оценки пот загрязнения на основе наблюдений за приземным слоем атмосферы с борта ИСЗ. Наибольший интерес вызывают методы, использующие данные существующих систем наблюдения из состава бортовой аппаратуры действующих природноресурсных ИСЗ.

Цель работы. Разработка методов, алгоритмов и программных средств ' для оценки интенсивности и зон техногенного йоздействия промпредприятий на приземный слой атмосферы по спекрозональным космическим снимкам территории

Методы исследований: аналитическая и дифференциальная геометрия, теория поля, методы интерполяции двумерных полей, методы синтеза интерактивных вычислительных систем.

Научная новизна диссертации состоит в следующем :

1. Предложен единый подход к обработке космических снимков и картографического материала как координатно связанных полей над пространством Р?2.

2. Введено понятие очагов аномального оптического контраста на космических снимках ближнего ИК-диапазона и установлена их пространственная связь с зонами техногенного воздействия промпредприятий на приземный слой атмосферы.

3. Предложен, реализован и апробирован метод косвенной оценки степени техногенного воздействия отдельного промпредприятая на воздушную среду по космическому снимку территории.

Практическая ценность работы. Разработан комплекс инструментальных программых средств для выявления предприятий - загрязнителей атмосферы по данным космической съемки территории. Программное обеспечение

комплекса ориентировано на вычислительную технику широкого применения. На начальном этапе работы он был реализован на ПВК "Электроника МС0585". Современная версия работает в среде MS DOS 6.22 на PC/AT 486DX2 с 4Мб оперативной памяти. Апробация комплекса на изображениях Томска, Барнаула и Омска показала значимую корреляционную связь между расчетными полями загрязнения приземного слоя атмосферы, полученными Госкомгидрометом, и полями аномального оптического контраста. В этих городах разработанный программный комплекс использовался для выявления связи между загрязненностью атмосферы и показателями смертности населения от онкологических заболеваний.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы по мере их разработки докладывались и обсуждались на двадцати научных конференциях различного уровня, в том числе на

- Всесоюзном симпозиуме 'Автоматизированные информационные системы в онкологии, Бишкек, 1991;

- Международном аэрокосмическом конгрессе, Москва, 1994;

- Втором Дальневосточном международном симпозиуме, Владивосток, 1994;

- Международной конференции "Спутниковая связь", Москва, 1994;

- Международной конференции "Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды", Томск, 1995;

- Научно-практической конференции "Геоинформационные технологии в решении задач управления территориями, отраслями и предприятиями", Томск, 1996.

Публикации. Основные'положения диссертации опубликованы в 33-х печатных работах, в том числе в трех монографиях и патенте на способ.

Положения выносимые на защиту :

1. Способ выявления зон техногенного воздействия промпредприятий на приземный слой атмосферы по полю аномального оптического контриста.

2. Методы совместной обработки космических снимков и картографического материала как координатно связанных полей с целью выявления их связи по экологическому фактору.

3. Комплекс инструментальных программных средств для обеспечения мониторинга приземного воздушного слоя по космическим снимкам территории.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1 Использование космических сканерных снимков оптического и инфракрасного диапазонов для выявления источников загрязнения воздушного бассейна

Анализ системы "РЕСУРС - ОГ как источника видеоинформации при на-блодемии земной проверхности подробно изложен в нашей монографии [33]. На'основе уравнений кинематики орбитального движения космического аппа-

рата "Космос 1939" и технических характеристик бортовых спеюрозональных сканеров МСУ-СК(среднее разрешение) и МСУ-Э(высокое разрешения) получены характеристики зон визирования и геометрических искажений космиче-' ских снимков. Подробно рассмотрен сканер высокого разрешения МСУ-Э, изображения которого в основном используются для регионального мониторинга Исходя из геометрического фактора, получено ориентировочное расписание возобновления видеоконтакта ИСЗ с заданным районом земной поверхности.

Удаление подспутниковой точки от центра первоначально снятого района имеет вид квазипериодического процесса. Установлено существование 6-ти суточного квазипериода возобновления видеоконтакта, когда эти удаления невелики и повторная съемка возможна с малым наклоном оптической оси прибора, следовательно, с. минимальными геометрическими искажениями снимка. Имеет место увеличение частоты повторных видеоконтактов с увеличением географической широты района съемки. В среднем для широт 40°+60° в течение месяца возможны 11 +16 повторных съемок заданного района, при этом в 3-х + 4-х из них условия съемки близки к первоначальным.

Сканерные снимки земной поверхности распространяются центрами приема и обработки спутниковых данных НПО "Планету" Госкомгидромата. Использованные нами изображения получены в цифровом виде из ЗападноСибирского регионального центра (г.Новосибирск). Свойства сканерных снимков МСУ-Э и МСУ-СК применительно к мониторинг загрязнений приземного слои атмосферы рассматривались нами в работах [9, 19, 31, 33]. Использованы космические снимки трех типов:

1) сигнальные снимки высокого разрешения;

2) снимки высокого разрешения вторичной оцифровки;

3) снимки среднего разрешения вторичной оцифровки.

Сигнальные снимки - результат записи видеосигнала с ИСЗ непосредственно а процессе съемки. Снимки вторичной оцифровки - результат восстановления цифрового изображения по дубль-негативу из архивного фонда центров приема сутниковых данных. Для целей мониторинга предпочтительны сигнальные снимки высокого разрешения, получаемые, как правило, по заявкам на оперативную съемку. При отсутствии сигнальных снимков можно воспользоваться снимками МСУ-Э вторичной оцифровки, а в отсутствие и этого материала - снимками МСУ-СК вторичной оцифровки. Негативы снимков МСУ-СК в наибольшей мере представлены в архивах приемных центров, но при их использовании возникает ряд дополнительных проблем, связанных с масштабированием и привязкой к снимку картографического материала.

На рис.1 представлены фрагменты сигнальных скшкоа МСУ-Э территории г.Барнаула, соответствующие им гистограммы, границы динамических диапазонов, значения энтропии в битах (Н) и среднеквадратического отклонения (о). Снимки выполнены соответственно в I, II и III спектральных кянапэх Дата съемки -10.08.91, виток 17871, время съемки соответствует 10 ч 28 мин местного времени, высота - 609 км.

г г * П

ЧШЫ'лъ}'

5 { »

? л '/ас:;

! * (ИС <»

' » М

/¿Ж

ЙМщШЛ' р?

пзах 37 т!п 31

Н»335 о - А.АЬ

64 128 1-й канал МСУ-Э (Л » 0,5-0,6 ты)

Г-т-128

2-й канал МСУ-Э (Л - 0,6-0,7 тя)

3-й Канал МСУ-Э (X » 0,8-0.9 мим У-

Рис.1. Сигнальные снимки МСУ-Э

В пределах фрагментов наблюдается ряд характерных для Западной Сибири природных объектов: река с обширной поймой, массив хвойного леса, поля с разнообразными сельхозкультурами. Антропогенные объекты на снимке - городская застройка с жилыми и производственными кварталами, транспортные коммуникации.

Изображения оцифрованы из расчета 1 байт на пиксел но, как следует из приведенных характеристик, их реальный динамический диапазон значительно уже. Судя по значению энтропии, для передачи изображения III спектрального канала достаточно 6-битного представления пиксела, а для I и II - всего лишь 4-битного.

Изображения I и II каналов, соответствующие видимому участку спектрального диапазона, обладают узкой унимодальной гистограммой. Их характерная особенность - почти сплошная диффузная засветка городской территории.

Изображение III канала более информативно, на его гистограмме просматриваются несколько локальных мод, соответствующих различным объектам снимка. Так, например, мода в диапазона яркостей 33-37 порожденз изображением реки, мода в диапазоне 51-54 - изображением массива хвойного леса в южной части города.

На рис.2 приведены фрагменты снимков высокого разрешения вторичной оцифровки. Это снимки г. Томска, выполненные той же системой в II и III спектральных каналах 19.06.38, виток 886. Качество изображений ниже приведенных ранее снимков Барнаула: структура городской застройки практически не просматривается. Обращает на себя внимание широкая полимодальная гистофамма изображения III спектрального канала.

Пример снимков среднего разрешения, выполненных аппаратурой МСУ-СК в спектральных диапазонах 0.6+0.7 и O.ß+1.1 ш, приведен на рис.3. Снимок выполнен 30.05.8S, виток 5982. Этому фрагменту соответствует территория Обь-Томского междуречья размером « 82х С2км. В поле снимка - города Томск и Северск с предместьями, река Томь, районы крупных производственных комплексов, большие массивы хвойных и лиственных лесов. Приведенные фрагменты выделены из больших цифровых изображений, узеличены а 2.7 раза и развернуты. Здесь также отмечается высокая информативность изображения ИК - диапазона, а в диапазоне 0.6+0.7 мкм видна диффузная засветка городских территорий. Характерна инверсия альбедо водной поверхности реки: если на снимке ИК - диапазона она обладает наименьшей яркостью, то в диапазоне 0.6+0.7 мкм ее яркость соизмерима с фоновой засветкой городских территорий, так что изображение береговой линии теряется на ее фоне.

Нами установлено, что на сканерных снимках земной поверхности, выполненных системой РЕСУРС 01 в спектральном канале 0.&+0.9 мкм над промышленными предприятиями и примыкающими к ним районами наблюдаются очаговые зоны усиленного поглощения ИК-излучения[21). На рис.4,а показана схема застройки южной части г.Томска, а на рис.4,6 эта схема со-вмэщена с соответствующим фрапмеотом сканорнсго снимка. Снимок пред-

Н » е.12

V 22.16

м

шах 178 т'ет 19

128

2-й канал МСУ-З (Х -= 0.6-0.7 ыкм)

Н» 7.29 а => 46.03

тах .194 т:п з

3-й канал МСУ-Э (Л - 0,8-0-9мкм)

Рис.2. Снимки МСУ-Э вторичной оцифровки

7ГТ т

* ч V' »>'(.', *

Г. , > , «л

t г, Грг

Ф " ^ ti л«

fr *><* <X i ч, - «

; " »1 * й ir

!Г ^ i1

¿> '•> < ñ

-, "rt p • ' ; -V-v

Î ;■•!

i i, f v

* К .

s ' i í Г *

■* ' «'A;

* J \

?A<

-i

V i

ÄV

M

i ~ * V ,

* 1 r

H »6.17 .ft

o -20.08 / \

\

-r—i—i "i "-Л 64

max 243 mîn 53

V,

1 з

З-йкзнйл МСУ-СК

Ha ИЛ' . 4, -«r 17,81 .■Л

Л

'; ' si ' . m «г 212

Мп,- 42- •■, :

<í-ft -л UCi'-CÎÎ -C.S-li'tiífti}

Рис.З. Снирйкм ¡ЙСУ-СК вторичной оцифровки

аарительно подвергнут амплитудной обработке с целью контрастирования очаговых зон поглощения. Расположение очагов ИК-контраста полностью совпадает с расположением промпредприятий в этой части города. Столь очевидная пространственная связь очагов с предприятиями свидетельствует об их техногенной природе. Этот феномен позволяет предположить, что сопутствующий производству выброс веществ в атмосферу сопровождают ИК-контрастные компоненты. Нельзя утверждать, что именно эти вещества вызывают опасное загрязнение воздушного бассейна. Сами по себе они вполне могут быть экологически безопасными и играть роль индикатора, демаскирующего техногенное воздействие В пределах рассматриваемого спектрального диапазона лежит полоса поглощения водяного пара (Д.=0.81 мкм), так что, вполне вероятно, мы фиксируем эффект рассеяния техногенного пара.

Очаги поглощения имеют диффузную структуру с одним либо нескольки- ' ми максимумами и характерным понижением интенсивности поглощения к периферии. В правой части рис.4,б показан рельеф функции поглощения в районе инструментального завода. Снижение яркости в зоне поглощения достигает половины динамического диапазона, видны высокочастные флюктуации яркости в пределах 2+4 квантов.

В связи с тем, что наличие таких очагов не связано с какими бы то ни было природными образованиями - над соседними участками земной поверхности со сходной геоморфологией их нет - эти зоны названы нами очагами аномального оптического контраста(АОК). Зоны АОК - устойчивые образования, они фиксируется в одних и тех же местах на снимках разных лет. Очаги АОК проявляются и на снимках среднего разрешения. На рис.5 сопоставлены изображения высокого и среднего разрешения. Масштабы изображений МСУ-Э и МСУ-СК выравнены путем интерполяционного увеличения последнего в 15.6 раза. На изображениях среднего разрешения малые очаги поглощения занимают 1+4 пиксела и их форма сильно искажена интерполяцией.

Являясь косвенным индикатором техногенного воздействия на приземный воздушный слой, очаги АОК позволяют оценить его интенсивность и пространственную локализацию. Достоинство такого метода - авторизация воздействия: разрешение снимка и точность совмещения с ним карты позволяют надежно идентифицировать предприятие-загрязнитель.

Создать полностью автоматическую процедуру обнаружения очагов АОК в поле снимка, основываясь только на специфике их яркостного рельефа, на наш взгляд, невозможно: в изображении отсутствуют формальные признаки, по кото-рым то или иное темное пятно можно отнести к зоне АОК. По этой причине нельзя решить задачу селекции очагов АОК без привлечения дополнительной »«формации. Нами предлагается сочетание формальных алгоритмов пространственной, амплитудной, текстурной селекции и развитой ин-терасгивной компоненты принятия решений.

2 Использование картографического материала в обработке космических снимков

Глааным средством установления факта аномальности очагов служит их гространственнзя селекция с помощью двумерных строб-масок. Строб-маска

тт

штШМг ~

1.1ГЗС4

Заводы; 1, Ммипаироьый 3."Спбал«трсиотрр'* 1 ЭлеггрогтотаесЕЯЙ 5. Эл«грола\говвьтй <5. Эяекродохавдрпсхий 7."Контур" ¿Пивзавод 9. Инструментальный Сг|>ойчаг*}Ш;тей

Рис. 4. Очпги аномального оптического контраста а южной чзсш г.Тсмскэ -

^Г1

ш

" А «Л,

, «

: I'/

\ -••«г,

- «т

>4.

МСУ-Э, III спшстрапьный капая Рис.5, Сопостапяенив ошмкоп высокого и среднего разрешения

прадставшат собой вспоыогатегьноа ь,¡мерное и&брзжеше, накладываемое на основное с целью выделения на нем нужных участков. Маска строится на основе картографического материала, для очагов АОК она "прозрачна" в районах расположения потенциальных загрязнителей атмосферы: промпред^ приятй, транспортных узлов и пр.

Используемая нами картографическая информация представлена векторными изображениями. Векторное изображение образовано совокупностью объектов, каждый из которых задан полилинией - ломаной, которая в свою очередь, задается координатами узлов. В итоге каждый объект представлен упорядоченной последовательностью координат узлов{Х1,У1}. При визуализации контурных изображений узлы объекта соединяются линиями. Объект может быть либо линейным, либо плоицадным. В последнем случае - это внутренность полигона, ограниченного замкнутой полилинией.

С функциональной точки зрения объекты можно разделить на две группы: объекты позиционирования и объекты территориального деления. Объекты позиционирования - природные и антропогенные объекты, отображенные на топокарте и надежно визируемые из космоса. По этим объектам производится пространственная привязка картографического материала к космическому снимку. Объекты территориального деления - результат районирования территории по некоторому внешнему критерию. Объекты этого типа могут не ьшетъ естественных границ, визируемых из космоса, их пространственная привязка к снимку происходит опосредовано через объекты позиционирования.

Специфика использования векторных изображений привела к необходимости разработать специальный формат их представления. Длительный опыт эксплуатации показал, что этот формат удобен для наших задач. Каждому объекту в таком формате присвоено оригинальное четырехсимвольное имя, используемое для их связи с атрибутивными данными. Координаты точек {Xi,Y¡} представлены целыми числами Мы использовали две формь! представления векторных изображений.

В первом варианте каждой точке соответствует восьми-байтная запись, структура которой приведена рис.6. Точки, принадлежащие одному и тому же' объекту, имеют одинаковое имя и располагаются в памяти последовательно.

Mil I 1 1 1 I

Имя объекта коорд. X коорд. V

Рис. 6. Формат записи точки объекта

Во втором варианте файл изображения состоит из двух частей: оглавле-шя и координатных данных. В оглавлении указывается общее количество объектов, о изображении и соответствующая каждому из объектов строка-дескриптор. Структура дескриптора минимального размера показана на рис.7.

■ ИН1«>11Ц MIHI Mft^^i Ii " Ulm I I Г1П ■■ ■ Ii Ulli.... ......MI ■----—T^HH-1 ll-f-IE--м- К1Г—ЦТЩ1Г-П1 ——^Г^Т—Г -H-W^^— Hl mg II* 4

I П i r ! i III \ Г l i l i i n

iiiin GSiiSirra Hr Порция • Min X üin Y fJaa X Мая Y

Рис, 7. Формат дескриптора объекта

*

Семантика полей 10-ти байтовой записи дескриптора:

Hf (2 байта) - число точек в объекте;

(105ИЦИЯ (4 байта) - начальная позиция координатной

цепочки объекта в координатных данных; Min X, Min Y, Мах X, Мах Y(no 2 байта)- минимальные и максимальный значения координат в объекте.

Числовые величины в 2-х байтовых полях имеют формат целых, поло "Позиция" содержит длинное беззнаковое целое. Координатные дешыэ представляют собой набор безымянных точек в виде пар целых чисел {Xi, Vi}, следующих сразу же за оглавлением.

Наличие двух типов форматов обусловлено развитием системы. Первоначально нами использовался только первый вариант, содержащий менее структурированную информацию. Сточки зрения экономии-дисковой памяти оба формата примерно эквивалентны. Первый вариант несколько проще при редактировании, второй - более удобен при генерации пространственных масок.

Генерация масок реализуется выделением внутренних областей замкнутых полигонов путем сочетания локального растрового сканирования с тестом принадлежности текущей точки внутренности заданного полигона. Значения Hin X, Min Y, йак X, Мах Y используются для установки границ локального

растра объекта.

Пространственное стробированме космических снимков по картографическому материалу предваряет операция приведения картограмм к полю снимка. Приведение векторных изображений к растровому осуществляэтя путем полиномиального преобразования координат х - а + Ьх + су'+ dx2 + еу2 + fxy *■.... у - р + qx + ry + sx2 + ty3 + uxy + ..., где х'.у' - координаты в поле растрового изображения, х,у - координаты в поле векторного изображения, а,Ь,с,... - настраиваемые коэффициенты. Коэффициенты определяются из условия совпадения конечного числа реперных точек выбранных на растровом и векторном изображениях, что приводит к системе линейных уравнений. Использование полных и частных форм двумерных полиномов различного порядка позволяет построить гибкую схему трасформации координат с любым числом реперов. При практическом приведении изображений нам было достаточно до шести реперов, что соответствует квадратичным полиномам. Ивестно, что помехоустойчивость решения системы линейных уравнений зависит от ее обусловленности. Для устранения нежелательных эффектов в программной процедуре введен контроль .за ¡рангом системы.

м

Для решения линейных уравнений нами использован алгоритм Гаусса с выбором ведущего элемента по всей матрице. Если матрица системы имеет неполный ранг и процесс ее приведения к треугольному виду прерывается, оставляя матрицу трапецеидальной, то производится принудительное обнуление тех компонент вектора решения, что не вошли в левую треугольную подматрицу. Это эквивалентно вычеркиванию столбцов из основной матрицы системы с соответствующей редукцией пространства решений. В этом случае вырожденность матрицы не приводит к катастрофическим последствиям и задача определения коэффициетов корректно завершается.

Для работы с векторными изображениями нами создан полный комплект программных средств. Реализована программа ввода изображений методом сколки с чертежа, использующая планшетный графопостроитель "Электроника МС6501 01". Создан редактор векторных изображений, осуществляющий ряд специальных операций. Создан программный инструментарий для взаимопривязки изображений по реперным точкам. Пероначапьно программные средства были реализованы на ПВК "Электроника МС 0585", апробированы на практических приложениях и впоследствие получили существенное развитие на ПВМ типа IBM PC. Принципиальные изменения претерпел интерфейс, став более удобным благодаря использованию SVGA-графики, значительно расширился набор функций

3. Алгоритмические основы обработки растровых цифровых изображений.

Поскольку в процедуре обнаружения очагов АОК основная роль отведена интерактивным методам, задача формальных алгоритмов сведена к предварительной селекции объектов снимка в той или иной мере схожих с зонами АОК.

Цифровое растровое изображение рассмотрено на трехмерной целочисленной решетке, образованной произведением конечных множеств целых чисел iе I, j е J, k е К, где i - номер строки пиксела, j - его номер в строке и к - номер яркостного кванта Объект изображения формально определяется как кластер в пространстве I / J / К, обладающий связными проекциями на подпространства IxJ и К. Проекция на К -яркость- ^дносвязна и представляет собой сплошной интервал яркостных квантов, проекция же на IxJ - геометрическая форма объекта может иметь сложный многосвязный характер. Эти замечания общего характера позволяют выбрать стратегию обнаружения объектов: вначале должна производиться их амплитудная селекция, как наиболее простая, а затем пространственная.

Для определения возможностей амплитудной селекции рассмотрены соотношения между объектами съемки и объектами изображения. На примере реальных снимков выявлены характерные распределения ИК-альбедо типичных для городских территорий объектов съемки. Установлен яркостный диапазон зон АОК техногенной природы.

Предложена и реализована процедура выделения объектов изображения, основанная на связности проекций их кластеров. Процедура реализована о интерактивной форме, чем снята проблема выделения многоспязмм*

областей на плоскости 1х.Г Результатом этой процедуры является битовая маска объекта Такие пространственные Ъаски формируются из исходного изображения для детального изучения распределения яркости внутри объектов, с их помощью получаются гистограммы отдельных объектбв. На рис.8 • приведены примеры битовых масок- четырех объектов, а на рис.9 даны их сегментные и объектовые гистограммы. Сегментная гистограмма показывает распределение яркостей пикселов, попавших в выбранный интервал, а объектовая - распределение яркостей пикселов, наблюдаемых через битовую маску. Рассмотрев эти гистограммы как обычные распределения, мы получили их информационное различие I, значение которого в битах приведено на графиках. По величине I можно судить об эффекте пространственной селекции: чем больше различий между сегментной и объектовой тстограммой, тем выше этот эффект.

Известно, что для подчеркивания текстуры изображений используются градиентные преобразования типа оператора Лапласа. Нами показано, что в задаче локации зон АОК оператор Лапласа восстанавливает поле источников в условиях чисто диффузионного распространения выброса. Получено обобщение оператора Лапласа в форме линейного фильтра с конечной импульсной характеристикой - фильтра потока градиента в#нутрь плошадки произвольной формы. Форма площадки может согласовываться с ожидаемой формой очага АОК, чем обеспечивается настройка фильтра. Фильтр потока градиента образован композицией фильтра Лапласа и апертурного интегратора. Наибольшее быстродействие достигается, если апертурному интегрированию подвергать изображение предварительно преобразованное фильтром Лапласа.

Актуальной задачей в обработке изображений является их масштабирующее фрагментмрование - выделение произвольно ориентированого прямоугольного фрагмента и формирование из него самостоятельного изображения заданной ориентации и масштаба. Эта задача решается нами в два этапа:

1) трасформация. цифрового изображения к непрерывному носителю;

2) сканирование непрерывного носителя по измененному закону.

Первый этап осуществляется на основе двумерной интерполяции, с помощью которой по решетчатой функции восстанавливается непрерывное поле. Здесь нами использованы метод скользящей аппертуры и метод кубических сплайнов. На втором этапе происходит обратный процесс - дискретизация непрерывного поля по новой сетке отсчетов и получение нового цифрового. изображения. Управляя законом вторичной развертки, можно создавать необходимую деформацию изображения. Такой метод позволяет преобразовывать фрагменты любой формы, при задании соответсвующего закона развертки.

4. Применение компьютерного мониторинга приземного слоя атмосферы по данным космической съемки территории. -

Одно из первых применений компьютерного мониторинга приземного слоя атмосферы по данным космической съемки - выявление зон техногеммо-' го воздействия в районе Томского северного промузла(СПУ). Исследования

Щрр Шж . х) ' Ч*ег%М, л жУ^!л хе

1 а) Исходное изображений Бнювые маска обгектга: {) "РЕКА" ») "ХВОЙНЫЙ ЛЕС" г) "ОЧАГИ АОК" дЗ "ЛЕС В ГОРОДЕ"

Рпг. 8. Бвтсзьгг мггжк оЗыягтоз кзобрая-.гсяа

Ы1

1=0.195

У.

15

18 5

Л

1=0.150

32 35 43 44 "РККА"

18 52 56 "ХВОЙНЫЙ ЛЕС"

У.:

5:

II

:#Мц......,.

й Я й #

"И

;6$( 72 76 Ш "ЛЕС В ГОРОДЕ"

"ОЧЛГИАОК*

Рек. 5. С{гиг!шиг(-) п о5ь«««вы1 (—) гшюграасл

были-выполнены в рамках комплексного экологического обследования этой территории, результаты которого в полном объеме представлен в [9, 19, 33]. На относительно небольшой территории СПУ сосредоточено более 30 предприятий, в том числе потенциально опасных в экологическом плане: Сибир-, ский химический комбинат, Томский нефтехимический комбинат, крупные животноводческие комплексы, городская свалка и др. Утечки технологических компонент на химических предприятиях, неизбежные даже при штатном режиме их функционирования, отходы животноводческого производства -основные источники загрязнений в рассматриваемом регионе.

Для мониторинга территории СПУ в основном использованы снимки среднего разрешения МСУ-СК вторичной оцифровки, выполненные в бесснежный период 1988-1989 годов. Всего исследовано 9 снимков МСУ-СК района Обь-Томского междуречья и один спектрозональный снимок МСУ-Э фрагмента территории Сибхимкомбината.

На космических снимках территории СПУ выявляется ряд объектов, амплитудный диапазон, текстура и расположение которых характерны для очагов АОК. Однако, удалось лишь констатировать их наличие и дать феноменологическое описание, поскольку затруднена дискриминация очагов по их аномальности. Причина этого - низкое качество картографического материала, в качестве которого использовалась рабочая карта-схема территории СПУ с достаточно условной топографией. Хотя карта была частично скорректирована по снимку МСУ-Э, построеные по ней строб-маски оказались малоинформативными.

Основное приложение разработанная методика нашла в оценке влияния уровня загрязнения приземного слоя атмосферы, в том числе опеределямого по полю АОК, на показатели онкологической смертности населения. В этом случае производилось сопоставление трех полей: АОК, расчетного потенциала загрязне-ния атмосферы и стандартизованных показателей онкосмерт-ности населения. Важная, на наш взгляд, особенность предлагаемого метода в том, что связь полей определяется через простраственный, территориальный фактор, в результате задача сразу решается в экологическом контексте. В наиболее полной мере результаты этих исследований по территории г.Барнаула отражены в [18].

Поскольку задача выяления связи столь разнородных полей имеет исследовательский характер, актуален вопрос об адекватном инструментарии для подобных исследований. Такой инструмент был создан и реализован в виде интерактивной программы - автоматизированного рабочего места (АРМ) исследователя космических спектрозональных снимков. На рис.10 приведены примеры информационных панелей АРМ при исследовании территории г.Омска.

Программное обеспечение АРМ позволяет в интерактивной форме выяв- . лять наиболее эффективные алгоритмы преобразования АОК в потенциал загрязнения. На рис. 10,а показан вид информационной панели АРМ в режиме исследования распределений яркости внутри объектов территориального деления. Слева в поле изображения видны границы пространственного строба

í-.W'V V- VÍA'»*'- •«* «t i

t-j«-'— - • . . „«o«-;

> 7 /» • fe.. * .i-».

ШГ, ' v/j-r . - • . Sf.

> •. ж,/1

?*rf чм-4 •"/• 'î' *

: . ' .ir.'?- i: i '

í-í«■ '«¿же

W .■M-U.-:..:.-,-, pip.

.«•Ы'^Цй 'Vi '

If,i."&¿ tettS&Xls¿

! * ^ vn* ir < iy<4

icdowajiir-cc^i-.wr.TciT^jMPZJaiao

К- l.MM Гам-КЮЮ

QMinsae

Рил яг-ti?

sa;2Âï;îS5ïjiï!ssï|

1$Нн&ВиЧГ)П&«»вН11П9 9Í3«»t»(Íe9Íe«»»(ÍsS$

'^4'Jf:' ' .............f......*

fí?

J s 2 Jr s 2 s ï ; à

... *>v>.^V/fiikV;

' 4.'

•!»bi-„ KJiVy »i!?- * 1Kb

«И.»*: »7

Рмс.10, Инфорг^аияониай панель APR! в двух режимах

исследуемого объекта, справа - гистограммы яркостей исследуемого объекта и гистограмма объекта сравнения, под ними - разность этих гистограмм. Сравнивая распределения яркостей внутри заведомо "чистых" и заведомо "грязных" районов, можно выявлять их особенности с целыо построения эффективного алгоритма преобразования поля АОК в поле потенциала загрязнения.

Наличие многоканального коррелятора позволяет контролировать степень связи восстанавливаемого по АОК поля с другими полями, характеризующими экологическое состояние территории. На рис.10,б показана информационная панель АРМ в режиме исследования корреляций поля АОК с полями показателей онкосмертности и загрязнения приземного воздушного слоя по данным Госкомгидромета. При этом исследуются корреляции как с полями интегральных показателей так и с компонентными полями.

Основные результаты:

Таким образом, в диссертации решена актуальная научно-техническая задача разработки методов, алгоритмов и программных средств компьютерного мониторинга приземного слоя атмосферы по спектрозональным космическим снимкам территории. При этом получены следующие основные результаты :

• выполнен анализ космической природно-ресурсной системы РЕСУРС 01 как источника видеоинформации для системы компьютерного мониторинга, определены зоны визирования и характер возможных внитрикадровых искажения снимков высокого разрешения, исследованы возможности повторных видеоконтзктоа ИСЗ с заданным районом земной поверхности;

» исследованы информационные возможное™ сканерных снимков земной поверхности высокого и среднего разрешения по обеспечению космического мониторинга;

« доказано, что очаги АОК на сканерных снимках земной поверхности в спектральном диапазоне 0.8-0.9 мсти могут служить индикаторами техногенного воздействия промышленных предприятий на приземный воздушный слой;

• разработаны методы пространственной селекции на основе совместной обработки космических снимков и картографического материала, предложены алгоритмы пространственного стробирования растровых изображений по объектам векторного изображения; .

• создан полный комплект программного обеспечения для работы с картографическим материалом (векторными изображениями);

в разработана технология сочетания алгоритмов яркостной и пространственной селекции объектов цифровых изображений применительно к задачам мониторинга;

» обосновано применение градиентных алгоритмов текстурной селекции очагов АОК на космических видеоизображениях;

• разработаны интерполяционные процедуры преобразования растровых цифровых изображений и исследованы особенности их применения к задачам компьютерного мониторинга; •

» проведена апробация созданного АРМ исследователя космических спектрозонапьных снимков при решении задач территориального мониторинга городов Барнаула, Омска и Томска.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Егоров И.М, Волкотруб Л.П., Васильев Н.В., Писарева Л.Ф., Литвинов С.С. Новые подходы к определению территориальных зон и популяционкых групп 'повышенного онкологического риска";УТезисы докладов Всесоюзной конференции "Актуальные вопросы совершенствования онкологического компонента диспансеризации" Томск, 1990. С. 26-28.

2. Егоров И.М., Волкотруб Л.П., Васильев Н.В., Литвинов С.С. Автоматизированные рабочие места для обработки экологической информации на базе персональных ЭВМ. Азрокосмическая информация в народном хозяйстве Красноярского края и сопредельных районов//Тезисы докладов научно-практической конференции. Красноярск, 1990. С. 132-134.

3. Егоров И.М., Волкотруб Л.П. Возможности автоматизированной обработки космической информации для мониторинга техногенного загрязнения окружающей среды//Тезисы докладов Всесоюзного симпозиума "Автоматизированные информационные системы в онкологии". Бишкек, 11-12 сентября 1991. С. 7.

4. Егоров И М., Волкотруб Л.П. Космический мониторинг техногенного загрязнения атмосферы// Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Комплексные гигиенические исследования в районах интенсивного освоения". В кн.: Гигиена окружающей Среды. Новокузнецк, 1991. С. 22-23.

5. Егоров И М., Волкотруб Л.П., Кориков A.M., Шталин С.Г. Программно-еппаратный комплекс обработки космической информации для идентификации техногенного загрязнения атмосферы// Материалы Всесоюзной научно-практической конференции "Вопросы экономики и организации информационных технологий". Часть II. Моделирование и эколотя информационных систем. Гомель, 1991. С. 123-126.

6. Егоров И.М., Волкотруб Л.П. Идентификация зон с различным уровнем техногенного загрязнения атмосферного воздуха по данным космической съемки территории// Гигиена и санитария. 1993, №6. С. 7-10.

7. Egorov I.M., Volkotrub L.P., Korikov A.M. The control of the atmosphere on base of data spaseborne photos territory// Thes. of Intern. Conference-Seminar Conjugate Problems of Physical Mechanics and Ecology. Tomsk, 1994. P. 24.

8. Егоров.ИМ., Волкотруб Л.П. Онкогигиеническая оценка загрязнения атмосферного воздуха г.Томска по данным наземных .наблюдений и космической съемки территории// Ноосферные взаимодействия и ядерная безопасность. 7 Региональный научно-технический семинар. 17-18 июня 1993г. Томск, 1994. С. 100-102.

9. Егоров И.М., Кориков A.M., Волкотруб Л.П. Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха по данным космической съемки территории// Исследование Земли из космоса. 1994. №3. С. 54-91.

10. Егоров И М., Кориков A.M., Волкотруб Л П. Компьютерная технология мониторинга загрязнения атмосферного^ воздуха по данным космической съемки территории// Тезисы доклада 49-й научной сессии, посвященной Дню радио. Ч I. М. 1994. С. 124-125.

11. Егоров И М.,'Волкотруб Л.П. Анализ смертности от злокачественных новообразований головы и шеи населения некоторых городов Сибири'/ Опухоли головы и шеи. Диагностика, лечение. Материалы Всероссийской конференции. Томск, 1994. С. 33-36

12. Егоров И.М.,- Волкотруб Л П. Определение зон техногенного загрязнения по данным космической съемки территории'/ Региональная экология. Материалы конференции "Экология и общее здоровье населения" с международным участием. Новокузнецк, 1994. С. 42.

13. Егоров И М , Волкотруб Л.П , Добрынина А Л. Картографирование загрязнения атмосферы г Барнаула'/ Региональная экология. Материалы конференции "Экология и общее здоровье населения" с международным участием. Новокузнецк, 1994. С. 43.

14. Egorov I.M., Volkotrub LP, Vasiljiev N.V., Volyansky Ju., Pisareva L.F., Novikov Ju.V. The using of aerospace monitoring in indication of environmental oncological danger// Int. aerospace congress. August 15-19, 1994. Moscow, Russia. P. 70.

15. Egorov I.M., Korikov AM, Volkotrub LP. The monitoring of the pollution of the atmosphere on base of data the cosmic photoes the territory/' Int. aerospace congress. August 15-19, 1994. Moscow, Russia. P. 75.

16. Egorov I.M., Volkotrub LP., Vasiljiev N.V. Use of Aerospace Monitoring in the Detection of Areas with High oncologie risk// The 2nd Far-Eastern Int. Symp. 26 Sept. - 2 Oct. 1994. Vladivostok, Russia. P.8S.

17. Егоров И М., Волкотруб Л.П. Анализ смертности населения некоторых городов Сибири от онкозаболеваний'/ Вып.11. Томск, 1994. С.40-42.

18. Волкотруб Л.П, Егоров И.М , Лазарев АФ. Онкогигиеническая ситуация в г. Барнауле// Монография. Барнаул, 1994, 200 с.

19. Экология северного промышленного узла города Томска: проблемы и решения// под ред. А.М Адама. Томск. Изд-во ТГУ, 1994. 260 с.

20. Egorov I.M., Korikov A.M., Volkotrub L.P. The monitoring system based on data space born photos territory// Int. Conf. on Satellite Corrimunikations Procedings. V.11. October 18-21. 1994. Moscow, Russia. P. 226-230.

21. Егоров И М., Волкотруб Л.П. Способ выявления зон загрязнения атмосферного воздуха// Патент № 2018156 на заявку № 4929814/10. 1994.

22. Егоров И М., Волкотруб Л.П., Писарева Л.Ф., Бояркина А.П. Рак желудка и легкого в городах Сибири и Дальнего Востока// Тезисы докладов Всероссийской конференции. Томск, 1995. С. 182-183.

23. Кориков A.M., Егоров ИМ. Система аэрокосмического мониторинга земной поверхности //Тезисы докладов III Российско-китайского семинара по аэрокосмической технике. Красноярск. Сибирская аэрокосмическая академия, 1994. с. 54-55.

24 Егоров И:М,Кориков A.M..Меринов А.Л. Программно-ап-паратный комплекс для аэрокосмического мониторинга¡1 Сибирское совещание по кли-мато-экологическому мониторингу. Тезисы докладов. Томск: Издание Томского научного центра СО РАН, 1995, с 58.

25 Егоров И.М , Кориков A.M., Меринов А.Л. Моделирование и редактирование векторных изображений-Лесные пожары: возникновение, рас-простронение и экологические последствия Материалы международной конференции Томск Изд-во ТГУ, 1995, с 63-65

26. Egorov I.M , Konkov A.M.,Merinov A L Vector Images Modelling and Editing .Forest Fires Initiation, Spread and Ecologikal Impacts. Proceedings of the International Conference. Tomsk: Tomsk State University, 1995, p.21-23.

27. Меринов А.Л., Егоров И.М , Кориков А М. Объектно-ориентированный редактор векторных изображений И Приборы и системы управления, 1995, N 12 С. 20-22.

28. Egorov I., Konkov A. Automation of terrain image processing for navigation and ecology problems /The Sceintific Conference on the Use of Research Conversion Results in The Siberian Institutions of Higher Education for International Cooperation(SIBCONVERS'95), - Russia, Tomsk, 4-6 October, 1995. Abstracts. -Tomsk: Tomsk State Academy of Control System and Radioelectronics., p.28.

29 Волкотруб Л П., Егоров И.М. Онкогигиеническая оценка загрязнения атмосферного воздуха Томска'/ Сибирское совещание по кпимато-экологическому мониторингу. Тезисы докладов. Томск: Изд-во ТГУ, 1995. С.

30 Волкотруб Л.П., Егоров ИМ. Онкологическая'смертность и загрязнение атмосферного воздуха Томска«' Фундаментальные и прикладные проблемы охраны окружающей среды Тезисы докладов международной конференции 12-16 сент. 1995 г., Томск С. 133

31. Egorov I.M., Volkotrub L P., Korikov A.M. Monitoring of atmospheric air pollution by using satelite photography data of the territory II Éarth Observation and Remote Sensing, 1995, 12, №3, p.418-427

32. Егоров И.М., Кориков A.M., Меринов А.Л , Определение техногенного загрязнения приземного слоя атмосферы по данным космической съемки территории //Международный симпозиум "Мониторинг окружающей среды и проблемы солнечно-земной физики". Томск - 1996. С. 52-53.

33. Егоров И.М., Кориков A.M. Компьютерный мониторинг приземного слоя атмосферы по данным космической съемки территории. Томск: Томск, гос. академ. сист. упр. и радиоэлектрон., Томск, 1996. 107 с. Деп. в ВИНИТИ 22.05.9S, № 1616-В96.

89.