автореферат диссертации по геодезии, 05.24.02, диссертация на тему:Разработка метода и технологии автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования в оперативных космических системах наблюдения земной поверхности



Научно-производственное объединение "Планета"

II

м

На правах рукописи

Хижниченко Виталий Иванович

Разработка метода и технологии автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования в оперативных космических системах наблюдения земной поверхности

05.24.02 - Аэрокосмические съемки, фотограмметрия, фототопография

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 1997 год

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

Введение..................................................5

В.1. Современное состояние проблемы получения и использования

данных дистанционного зондирования Земли...............5

В.2. Развитие российских комплексов обработки данных ДЗЗ. . . .18 В.З. Общая характеристика диссертационного исследования на фоне

работ других авторов..................................35

В.4. Цель диссертационного исследования....................51

Глава 1. Геометрическая модель космической съемки............58

1.1. Системы координат и их взаимосвязь................59

1.2. Дифференциальные уравнения движения центра масс ИСЗ..................,..........................64

1.3. Формулы для вычисления коэффициентов сферических гармоник.........................................69

1.4. Способ решения уравнений движения центра масс ИСЗ ... 73

1.5. Определение компонент вектора сканирующего луча во внутренней системе координат .......................75

1.6. Переход к координатам матрицы оцифрованного изображения ..............................................79

1.7. Взаимосвязь координат изображения с геодезическими координатами .........................................82

1.8. Картографическая проекция космической природноресурс-ной системы, "нормальная проекция".................86

1.9. Уточнение параметров орбиты ИСЗ по приращению частоты несущего сигнала................................95

1.10. Выводы.........................................98

Глава 2. Радиометрическая модель космической съемки..........100

2.1. Уравнение переноса коротковолнового излучения в атмосфере над пространственно неоднородной земной поверхностью ...........................................105

2.2. Приближенное решение уравнения переноса излучения относительно коэффициента отражения поверхности......108

2.3. Преобразование входной интенсивности в оптическом тракте сканера........................................115

2.4. Преобразование входного излучения в электрический сигнал сканера..........................................122

2.5. Взаимосвязь излучаемого с ИСЗ радиолокационного сигнала с эффективной площадью рассеяния земной поверхности . 134

2.6. Выводы.........................................148

Глава 3. Алгоритмы обработки данных дистанционного зондирования ...............................................150

3.1. Пересчет координат и редискретизация поля интенсивности при геометрической коррекции......................152

3.2. Географическая привязка, включая нанесение координатных линий.............................................161

3.3. Пересчет значений пикселов в величины входной интенсивности ............................................165

3.4. Пересчет входной интенсивности в характеристики отражающей поверхности ..................................174

3.5. Синтез радиолокационных изображений..............180

3.6. Уточнение параметров обработки по опорным точкам местности ............................................187

3.7. Наведение поля зрения на заданный объект............194

3.8. Выводы.........................................197

положения..............................

шанирования космических съемок для оператш

х и программное обеспечение межотраслевой о ;реде комплекса, на основе малых ЭВМ......

Заключение......

Список литературы

324

-5 -ВВЕДЕНИЕ

В.1. Современное состояние проблемы получения и использования данных дистанционного зондирования Земли

Искусственные спутники Земли (ИСЗ) для изучения природных ресурсов Земли (ИПРЗ) заняли заметное место среди средств, обеспечивающих получение оперативной информации о состоянии природной среды, являясь зачастую единственным источником такой информации. За рубежом созданы и функционируют на постоянной основе космические системы Landsat (США) и SPOT (Франция), в которых используются ИСЗ на солнечно-синхронной орбите с высотой примерно 800 км [1-4]. В полу оперативном режиме данные принимаются с ИСЗ ERS-1 (Европейское космическое агентство), JERS-1 (Япония), RAD ARS AT (Канада), 1RS-1 А/В (Индия) [1,5-7]. Информация с подобных ИСЗ поступает по цифровым радиолиниям со скоростью до 100 Мбит/с (ERS). В СССР еще в 1980 г. запуском одного из спутников типа "Метеор-Природа" было положено начало серии ИСЗ с цифровой передачей на землю данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) со скоростью 7,68 Мбит/с [8]. Серию продолжил ИСЗ "Pecypc-Ol" N2, запущенный на орбиту в 1988 г. [9,10]. В 1994 году его сменил "Ресурс-01" N3 с теми же характеристиками бортового информационного комплекса (БИЕС), действующий и поныне.

ИСЗ указанных выше типов несут полезную нагрузку в виде, главным образом, многоспектральных сканеров оптического и инфракрасного (ИК) диапазонов (Landsat, SPOT, "Ресурс") и радиолокационных станций бокового обзора (РЛСБО) высокого разрешения (ERS-1, JERS-1, Radarsat). Много-

спектральные сканерные изображения дают информацию о состоянии природной среды, которую трудно получить другими средствами. Присущее им высокое пространственное разрешение (до 10 м для системы SPOT) в сочетании с периодичностью обзора (до 2 - 4 в сутки для SPOT) делает подобные ИСЗ уникальным инструментом при решении различных задач природопользования и, в частности, задач экологического мониторинга, которые становятся с каждым годом все более актуальными по мере развития человеческой цивилизации [11].

Однако ввиду чувствительности сканеров оптического диапазона к наличию облачного покрова все большую актуальность приобретают РЛСБО, работающие в радиодиапазоне волн и обеспечивающие получение изображений подстилающей поверхности при любых погодных условиях. При этом для обеспечения высокой разрешающей способности используется метод синтеза апертуры РЛСБО, излучающей импульсный сигнал с высокостабильным частотным заполнением [12-14]. Именно такие станции, получившие название "радиолокаторы с синтезированной апертурой" (РСА), установлены на ИСЗ ERS-1 и JERS-1 [15-17]. РСА установлен также на ИСЗ Radarsat (Канада) [1], запуск которого был успешно осуществлен в 1995 г. В 1991-1992 г.г. находился на орбите российский ИСЗ "Алмаз-1" с РСА на борту [18]. На смену ИСЗ ERS придут в скором времени спутники типа Envisat на полярных орбитах [19].

На рынках данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в настоящее время наблюдается бум, который прогнозировался аналитиками еще с начала 80-х годов. По американским данным в 1993 году общий объем продаж данных ДЗЗ с ИСЗ Landsat, SPOT, ERS-1, а также других подобных же систем во всем мире составил сумму около 250 млн. долларов и до конца тысячелетия может достичь 1 млрд. долларов [20]. Проблемы, решаемые с помощью данных ДЗЗ, весьма многообразны и даже простое их перечисление представляет собой непростую задачу. Приведем лишь некоторые из них, ха-

растеризуемые общим термином "чрезвычайные ситуации", а именно: прогноз и оценка ущерба от наводнений, идентификация лесных и степных пожаров, мониторинг загрязнений и т.п. [21-23].

Постоянно расширяется сеть приемных станций данных ДЗЗ. К настоящему времени в мире установлено 17 станций приема данных с ИСЗ SPOT. Как правило, на этих же станциях ведется прием информации с ИСЗ типа ERS. Сеть станций постоянно расширяется, в частности, за счет создания мобильных станций, размещающихся в автомобиле [24]. С целью скорейшего доведения данных ДЗЗ до конечного пользователя в России также имеется задел по созданию сети малых пунктов приема и обработки данных ДЗЗ [25]. К каждой приемной станции примыкает, как правило, центр или комплекс обработки, предназначенный для преобразования поступающих "сырых" данных к виду, удобному для последующей тематической интерпретации и извлечения желаемых характеристик природной среды.

Комплексы обработки строятся в большинстве случаев на базе локальных компьютерных сетей и после ввода данных ДЗЗ в память компьютера и преобразования исходного формата обеспечивают далее получение информационных продуктов из определенной номенклатуры. Наиболее характерным примером в этом смысле является система SPOT, где четко определены уровни обработки, форматы и структуры как цифровых данных на магнитных лентах и компакт-дисках, так и фотоинформации на выходе комплекса обработки [4]. Процесс цифровой обработки исходных данных, обеспечивающий получение таких "стандартизованных" информационных продуктов, в зарубежной литературе принято называть "предварительной обработкой" (preliminary processing). В отечественной литературе, однако, устоялся более емкий термин "межотраслевая обработка", которого мы и будем придерживаться в дальнейшем. Отметим, что собственно межотраслевой обработке предшествует "первичная" обработка сырых данных, включающая процедуры "наведения" на нужный фрагмент по заявке потребителя, преобразование

форматов данных, контроль качества и т.п, Будем, однако, в дальнейшем для краткости опускать упоминание о первичной обработке, подразумевая, что данная функция всегда выполняется перед собственно межотраслевой обработкой.

Следует отметить, что терминология в отечественной литературе по дистанционному зондированию еще не вполне устоялась. Ввиду этого автор счел целесообразным каждый раз пояснять вновь вводимые термины , при этом возможны различия в их трактовке с другими авторами.

Способность усвоения поступающих из космоса данных ДЗЗ в значительной степени зависит от глубины их последующей обработки. Безвозвратно уходит время, когда интерпретаторы работали в режиме визуального дешифрирования фотоизображений, полученных посредством вывода цифровых данных с первичной магнитной ленты на фотопленку без какой-либо цифровой обработки. Основными носителями информации теперь стали магнитные запоминающие устройства (магнитные ленты, компакт-диски, дискеты), а интерпретатор пересел за экран интерактивной вычислительной системы. Эволюция подобных систем привела в последние годы к появлению мощных комплексов (графических рабочих станций) для обработки изображений на базе современных высокопроизводительных ЭВМ [26-28]. Быстрыми темпами идет увеличение мощности компьютеров при снижении их стоимости, что делает доступными эти комплексы широкому кругу потребителей.

Наиболее мощным из существующих инструментов анализа пространственно распределенной информации являются географические информационные системы (ГИС), базирующиеся, как правило, на мощных графических рабочих станциях, о которых речь шла выше. Количество публикаций, касающихся вопросов интеграции в рамках ГИС картографических, фактографических, аэрокосмических данных и использования их в конкретных задачах изучения и управления природными ресурсами возрастает ежегодно в reo-

метрической прогрессии. Можно упомянуть здесь для примера лишь некоторые из них [29-32]. В работах [33,34] представлены обзорные материалы по наиболее популярным ГИС, число которых уже в 1993 г. превысило 200. К настоящему времени одной из наиболее "продвинутых" на российском рынке оказалась система ERDAS IMAGINE, разработанная фирмой ERDAS Inc. (США) [34]. Она представляет собой как бы набор "инструментария" для создания конкретной ГИС и включает, в частности, программные средства обработки аэрокосмических изображений, в том числе геометрических преобразований, кластерного анализа, улучшения визуального качества и т.п. Система ERDAS "потребляет", например, данные SPOT в стандартных форматах, предусмотренных в соответствующей системе межотраслевой обработки [4]. В целом, ERDAS IMAGINE позволяет построить тематическую карту на основе данных ДЗЗ и вспомогательной информации и далее использовать ее как один из слоев специальной базы данных при углубленном анализе всей совокупности имеющихся пространственно распределенных по нужному региону данных.

Как отмечалось в [25] "для решения большей части задач космического мониторинга Земли необходима видеоинформация с пространственным разрешением 20-30 м и 2-3 м". В настоящее время разрешением порядка 20-30 м обладают все перечисленные выше зарубежные системы, обеспечивающие обзор земной поверхности в оперативном режиме. (Разрешением 2-3 м обладают, как правило, фотографические системы специального назначения, требующие особого рассмотрения). Отечественные ИСЗ "Ресурс-01" несут на своем борту, как известно, сканеры МСУ-Э и МСУ-СК с разрешением примерно 40 и 160 м соответственно для видимого и ближнего инфракрасных диапазонов и 640 м - для дальнего ИК-диапазона МСУ-СК [9]. В ближайшем будущем (с запуском ИСЗ "Ресурс-01" № 4),возможно, разрешение МСУ-Э возрастет в 1,5-2 раза, тем самым будут достигнуты характеристики существующих западных систем.

Первой базовой характеристикой, объективно описывающей качество космической информации, вводимой потребителем в ГИС в виде изображений, является их геометрическая точность. Для получения численных оценок следует обратиться к опыту зарубежных систем, среди которых ориентиром может служить система SPOT, выделяющаяся, во-первых, коммерческой ориентацией на потребителя, и, во-вторых, конструктивной схожестью своего сканера с электронной разверткой HRV и МСУ-Э. Изображения SPOT уровня обработки "2В", распространяемые в цифровом виде на магнитных носителях, имеют среднеквадратичную погрешность определения абсолютного местоположения любого объекта, не хуже 20 м, при собственном разрешении 10 и 20 м [4]. РСА на борту ИСЗ ERS-1 и JERS-1 имеют разрешение 30 и 18 м соответственно. Как ожидается, информация Radarsat с разрешением такого же порядка величины позволит в значительной степени удовлетворить потребности пользователей ГИС в оперативной, всепогодной космической информации [35]. В [36] убедительно показано, что весьма перспективным представляется также совместное использование данных оптического и радиодиапазонов, получаемых с ИСЗ SPOT и ERS, путем геометрического совмещения изображений с погрешностью до 10 м. Из сказанного вытекает, что погрешность определения местоположения в 1-2 пиксела вполне приемлема для подавляющего числа современных потребителей данных ДЗЗ высокого разрешения.

Второй фундаментальной характеристикой, частично зависящей от качества входной информации и частично - от качества алгоритма тематической классификации внутри самой ГИС, является точность присвоения кодов принадлежности тем или иным замкнутым областям изображения, иначе говоря, точность классификации. В руководстве, например, по составлению карт землепользования, утвержденному Американским управлением геологоразведки (US Geological Survey) установлен максимальный уровень погрешности классификации 15% [37]. Целый ряд внешних по отношению к ГИС факторов

может оказывать заметное влияние на точность классификации, в частности, применительно к сканерам видимого и ближнего ИК-диапазонов это:

- искажения поля интенсивности излучения на входе сканера, вызванное рассеянием его в атмосфере,

- незнание точного значения коэффициентов калибровки сканера (перехода от величины пиксела к значению входной интенсивности),

- неравномерность засветки и различия в чувствительности элементарных датчиков внутри сканера. В случае РСА, где интенсивность "синтезируется" в процессе обработки, сюда добавляется спекл-шум, возникающий как результат случайного сложения фаз сигнала, отраженного от разных участков земной поверхности. Оценить непосредственно качество работы алгоритма классификации бывает зачастую затруднительно, поэтому следует стремиться всячески снизить уровень искажений, обусловленных указанными факторами.

Сканер видимого и ближнего ИК-диапазонов в силу своей физической сущности регистрирует интенсивность излучения, являющегося, в общем случае, сложной функцией коэффициента рассеяния (отражения) земной поверхности. Непосредственно после синтеза радиолокационного изображения РСА получается оценка интенсивности излучения, статистически связанная также с коэффициентом рассеяния земной поверхности. Будем считать, таким образом, что если перед тематической классификацией проводится обработка исходного сигнала, имеющая целью восстановить поле распределения коэффициента рассеяния земной поверхности с погрешностью заведомо меньшей 15%, то качество классификации будет зависеть только от алгоритма, заложенного в ГИС. Применительно к дальнему ИК-диапазону МСУ-СК постановка задачи может быть иной, т.к. в этом случае сканер измеряет собственное излучение Земли.

Современные многоспектральные сканирующие устройства являются многоэлементными датчиками. Это означает, что в каждом из спектральных

каналов сигнал, соответствующий одному или группе пикселов, может получаться отдельным элементарным датчиком. (Термином "пиксел" будем далее обозначать код, обычно двоичный восьмиразрядный, соответствующий одному дискретному отсчету некоторого непрерывного поля, в качестве которого, в основном, фигурирует поле яркости). Примером могут служить однотипные сканеры �