Метод и алгоритмы обработки информации с гиперспектрометров при дешифровке наземных объектов

На правах рукописи

Потапов Владимир Николаевич

Метод и алгоритмы обработки информации с гиперспектрометров при дешифровке наземных объектов

Специальность: 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук.

Москва – 2013

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет леса» (ФГБОУ ВПО «МГУЛ»)

Защита состоится «20» декабря 2013 г. в 14 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 212.146.04 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет леса» по адресу: 141005, Московская область, г. Мытищи, ул. Институтская, д. 1, МГУЛ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «МГУЛ»

Автореферат разослан « » ноября 2013г.

Общая характеристика работы.

Актуальность работы.

Достижения в области технологий аэрокосмического мониторинга леса в первую очередь обязаны достижениям космической техники и космического приборостроения. Для мониторинга лесов широко используются спутниковые данные низкого, среднего и высокого разрешения. Лесные службы используют снимки с зарубежных КА: TERRA, Landsat (ETM), SPOT, IRS, ERS(SAR), ENVISAT(ASAR) и снимки с российских КА: «Ресурс-01», «Метеор-3М», «Монитор-Э». Все более широко используются данные детального разрешения зарубежных КА: IKONOS, Quick-Bird, ALOS; российские потребители начали работы с данными КА «Ресурс-ДК». Помимо оптических данных для районов, покрытых облачностью большую часть года, используются радиолокационные данные. Поставкой космических снимков для отечественного рынка занимаются как государственные (ФГУП НЦ КМЗ, Госцентр «Природа»), так и коммерческие организации (ИТЦ Сканэкс, Совзонд и др.).

Большой вклад в создание методов обработки космических снимков лесов внесли организации Рослесхоза (ВНИИЛМ, «Авиалесохрана», «Центрлеспроект», «Севзаплеспроект», «Запсиблеспроект»), академические институты: ИКИ РАН, ИРЭ РАН, ЦЭПЛ РАН, ИЛ СО РАН; научные центры: ЦПАМ «АЭРОКОСМОС»; вузы: МГУЛ, СПбЛТА, МарГТУ.

Однако в настоящее время отчетливо проявился ряд факторов, сдерживающих развитие и внедрение технологий аэрокосмического мониторинга леса. Уровень методических разработок, практического применения и данных дистанционного зондирования в лесном хозяйстве остается недостаточным. Отсутствует координация научно-исследовательских и методических работ на отраслевом, межотраслевом и международном уровнях.

Производственные организации, выполняющие лесоинвентаризационные работы, в недостаточной степени используют информацию аэрокосмических снимков.

Кроме того, данных, полученных со снимков, состоящих из малого числа спектральных каналов (3-30 в зависимости от спутника), зачастую недостаточно для дешифровки с производственной точностью.

По данным отечественных и зарубежных исследований с каждым годом в мире все большим спросом пользуются гиперспектральные снимки с количеством каналов от 80 и выше. Это отчетливо видно на рис.1

Поэтому наиболее перспективным направлением является использование именно таких снимков и совершенствование технологии их обработки.

Теоретические предпосылки к решению этой проблемы созданы трудами отечественных и зарубежных ученых: Сухих В.И., Кондранин Т.В., Родионов И.Д., Козодеров В.В., Галкин Ю.С. и др., Means J.E., Hudak A.T. Данная работа находится в русле дальнейшего развития технологий, разработанных перечисленными учеными.

Цель работы. Целью данной диссертационной работы является разработка метода и алгоритмов обработки информации с гиперспектрального снимка при дистанционной дешифровке объектов (на примере растительности) с уменьшением влияния внешних и субъективных факторов.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:

1. выполнить анализ современного состояния технических средств и существующих методов обработки информации дистанционного зондирования Земли в мире и России.

2. провести разработку автоматизированного метода обработки гиперспектральных снимков, который позволил бы решить проблему влияния внешних факторов (шум, облачность, тень, дождь и т.д.) и субъективности восприятия оператора;

3. разработка математического, алгоритмического и программного обеспечения обработки информации с гиперспектральных снимков на основе полученного метода и алгоритмов;

4. провести экспериментальную проверку применимости предложенного метода на основе модельного снимка;

5. провести экспериментальную проверку применимости предложенного метода в реальных условиях.

Методы исследований основаны на цифровом компьютерном представлении процессов получения и преобразования информации с аэрокосмических снимков, корректном использовании положений теории о n-мерных пространствах, а также с учетом существующих математических методов обработки космической информации.

Положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

1) метод и алгоритмы обработки гиперспектральных данных с учетом внешнего воздействия среды;

2) компьютерная модель реализации метода и алгоритмов обработки информации с гиперспектрометров;

3) результаты экспериментальной проверки эффективности разработанных метода и алгоритмов на модели космического снимка;

4) результаты экспериментальной проверки эффективности разработанных метода и алгоритмов в реальных условиях.

Научная новизна. Предложен новый подход в структурировании и предварительной обработке гиперспектральных данных, а также автоматическому дешифрированию гиперспектральных снимков.

К новым результатам относятся:

1) метод получения дополнительной информации независимой от влияния внешних воздействий при дистанционной дешифровке объектов;

2) теоретическое обоснование эффективности предложенного метода и алгоритмов на основе математического евклидового пространства;

3) разработан алгоритм по структурированию и предварительному представлению гиперспектральной информации;

4) разработанные алгоритмы по автоматизированной обработке гиперспектральных снимков, независящие от внешних факторов среды и субъективного восприятия дешифровщика;

5) разработанное программное обеспечения, реализующее вышеописанные метод и алгоритмы.

Практическое значение результатов работы. Теоретические и модельные исследования завершены созданием на их основе математического, алгоритмического и программного обеспечения автоматизированной обработки информации космических гиперспектральных снимков, которое позволит решить следующие практические задачи:

1. оптимизацию гиперспектральных данных при дешифровке без потери информации при структурировании и представлении;

2. уменьшение влияния внешних факторов среды (шум, облачность, тень, дождь и т.д.) на конечный результат обработки при съемке территории;

3. устранение зависимости результата обработки аэрокосмических гиерспектральных снимков от квалификации дешифровщика.

Достоверность результатов, изложенных в работе, обоснована строгостью применения математического аппарата, сопоставлением результатов численного моделирования с данными из независимых источников, а также с данными, полученными в результате экспериментальных исследований на модельном и реальном снимках.

Апробация работы. Результаты диссертации прошли апробацию на научных конференциях:

1) международная конференции посвященная 50-летнему юбилею факультета электроники и системотехники, которая состоялась 3 февраля 2009 года в Центре управления полетами в городе Королеве;

2) 5 международная конференция - "Космическая съёмка - на пике высоких технологий", проводимая компанией «Совзонд» 13-15 апреля 2011 года в Москве;

3) отчетная аспирантская научно-техническая конференция в Московском государственном университете леса 12 мая 2011 года.

4) научно-техническая конференция в Московском государственном университете леса 25 января 2012 года.

Публикации. Результаты диссертации изложены в 5 печатных работах. Все работы опубликованы в журналах, входящих в «Перечень российских рецензируемых журналов, и рекомендованных для публикации основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук в редакции 2013 года».

Структура и содержание диссертационной работы

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав с выводами, заключения, списка литературы. Общий объем диссертации 138 страниц, в том числе 74 рисунков, 14 таблиц, список литературы состоит из 131 наименований (из них 26 иностранных источников).

Содержание работы

Во введении диссертации обоснована актуальность темы, сформулированы основная цель и задачи исследований, раскрыта научная и практическая ценность работы, приведены результаты реализации и апробации работы, а также основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе дается краткий обзор состояния дистанционного зондирования Земли из космоса и анализ существующих методов обработки данных (методов исследований в оптическом диапазоне, геоинформационных, автоматизированных, алгоритмических и статистических методов). В качестве вывода приводятся наиболее перспективные направления для дальнейшей модернизации и развития.

Бурное развитие систем дистанционного зондирования Земли как в плане интенсивного роста числа спутников, оснащенных съемочной аппаратурой, так и в смысле качественного совершенствования сенсоров и другой бортовой аппаратуры идет неравномерно, сопровождается революционными скачками в одних направлениях и отставанием, информационным дефицитом – в других. Только за последние несколько лет запущено 11 коммерчески доступных спутников дистанционного зондирования Земли, причем темпы явно нарастают: 2004 г. – 1 запуск (Formosat-2), 2005 г. – 2 (IRS P5 и Монитор-Э), 2006 г. – 4 (Ресурс-ДК, Kompsat-2, EROS-B, ALOS). В 2007 г. уже осуществлен успешный запуск 4 аппаратов (Cartosat-2, TerraSAR-X, CosmoSkyMed-1, WorldWiew-1) и планируется запуск еще трех аппаратов (GeoEye-1, RADAR-SAT-2, CosmoSkyMed-2).

Используемые в настоящее время дистанционные методы, как правило, являются косвенными, т. е. измеряются не интересующие параметры объектов, а некоторые связанные с ними величины.

Широта охвата является характерной чертой спутниковых методов исследования Земли. К тому же эти методы, как правило, позволяют получить результат за сравнительно короткий интервал времени. Для Сибири с её просторами спутниковые методы в настоящее время являются наиболее предпочтительными.

Основные области применения спутниковых данных дистанционного зондирования – получение объективной оперативной информации о состояния окружающей среды и о природопользовании, мониторинг природных и техногенных опасных ситуаций и катастроф.

Определен предмет исследований – разработка новых метода и алгоритмов дешифрирования космических изображений высокого разрешения с большим числом каналов, направленных на автоматизацию обработки данных дистанционного зондирования земли, повышения ее информативности и выделению новых признаков обработки.

Во второй главе приводится теоретическое обоснование метода представления гиперспектральных данных и их обработки, а также краткое описание самого метода.

Метод представления и обработки гиперспектральных данных, основанный на статистических методах обработки данных, n-мерном пространстве и цифровом представлении отражательных способностей предметов.

Как показывает практика, для работы с таким большим массивом данных, как гиперспектральные снимки, необходимо проводить первичную обработку данных и их структурирование, и представление. Анализ существующих методов обработки гиперспектральных снимков позволяет выявить их особенности и специфику.