ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2012, № 5, с. 22-28
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
ДЕШИФРИРОВАНИЕ УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ LANDSAT
© 2012 г. Д. Статакис1, К. Перакис1, И. Ю. Савин23*
1 Университет Фессалии, Волос, Греция 2Почвенный институт им. В.В. Докучаева Россельхозакадемии, Москва 3 Институт космических исследований Российской академии наук, Москва *E-mail: savigory@gmail.com Поступила в редакцию 04.11.2011 г.
Несмотря на то, что распознавание урбанизированных территорий может быть сделано на основе подходов простой классификации изображений, более эффективным представляется создание подхода, базирующегося на специально разработанных индексах, — так например, как это сделано в случае NDVI и растительного покрова. В статье приведен обзор существующих на данный момент индексов, позволяющих выделять урбанизированные территории, а также их сравнение на конкретном примере. На основе анализа предложен новый, более эффективный индекс (VIBI), который представляет собой нормализованную комбинацию широко известных индексов NDVI и NDBI. Апробация разработанного подхода на тестовом участке показала его преимущество над существующими индексами.
Ключевые слова: Landsat, урбанизированные территории, дешифрирование, NDVI, UI, IBI, NDBI
ВВЕДЕНИЕ
После запуска первых спутников не потребовалось много времени для того, чтобы понять, что комбинация отдельных спектральных каналов может служить источником большого количества дополнительной информации о состоянии земной поверхности. Уже через год после того, как стали доступными спутниковые данные Landsat, появилась публикация с предложением индекса, основанного на комбинации его спектральных каналов: был предложен широко известный индекс NDVI (Rouse et al., 1973) как интегральный индикатор состояния растительности. Несмотря на это, подобного по качеству надежного индекса для распознавания селитебных, застроенных мест до сих пор не предложено, что связано, скорее всего, с большей сложностью данного объекта для дешифрирования.
В действительности некоторые попытки все же были предприняты для разработки индекса, аналогичного NDVI, но предназначенного для распознавания урбанизированных мест. Их подробное описание приведено в статье ниже. Их было немного, и их эффективность оказалась недостаточно высокой, что в большинстве случаев было связано с недостаточно достоверной разделимостью застроенных территорий и открытостью почв. Особенно четко это проявляется в аридных регионах.
Альтернативным подходом для дешифрирования застроенных мест является использование контролируемой классификации изображений (Haack et al., 1987; Stathakis, Vasilakos, 2006; Stathakis, 2009). Хороший обзор этих подходов приведен в (Lu, Weng, 2004). Этот метод может быть надежно распространен на другие территории, когда речь идет о выделении одного класса, а не нескольких. К тому же, использование метода контролируемой классификации — более трудоемкий процесс по сравнению с вычислением одного индекса.
Выделение единого класса урбанизированных территорий — достаточно амбициозная задача, так как урбанизированные территории могут включать в себя совершенно различные с точки зрения спектральных свойств объекты: крыши строений, дороги, тротуары, газоны и др. Более того, набор этих первичных элементов урбанизированных территорий может меняться от места к месту в зависимости от климата, геологического строения территории, рельефа, почв, национальных традиций при возведении строений и т.п. Наиболее важное значение при этом имеют доля и характер открытой поверхности почв. Спектральные особенности открытой поверхности почв сильно вариабельны в пространстве и во времени (Савин, 1995; Савин, Столбовой, 1998). Следовательно, использования лишь сведений о спектральной отражательной способности для отделения застроенных мест от открытой поверх-
ности почв будет недостаточно. При построении алгоритма разделения этих объектов теоретически можно опираться на их разницу во влажности и шероховатости поверхности, т.е. индекс территории теоретически будет наиболее успешным, если для его построения использовать каналы съемки, наиболее чувствительные именно к перечисленным параметрам. Косвенным подтверждением последнего является и то, что имеющиеся на сегодняшний момент индексы в большей степени опираются на ИК-диапазоны съемки, чем на съемку в видимом спектре длин волн.
Урбанизация оказывает большое влияние на ландшафты и сильно изменяет наземный покров (Grimm et al., 2008). Особенно быстро эти процессы протекают в развивающихся странах, территории которых занимают большую часть поверхности Земли. Это в значительной степени предопределяет необходимость разработки эффективных методов спутникового мониторинга процессов урбанизации. Разработка надежного индекса для дешифрирования и мониторинга урбанизированных территорий является важной задачей, которой и посвящена данная статья.
Необходимо отметить, что термин "урбанизированная территория" в данной статье эквивалентен классу "искусственные поверхности" (artificial surfaces) первого уровня классификации наземного покрова CORINE (Bossard et al., 2000). Согласно определению, этот класс включает в себя прерывные и непрерывные городские, коммерческие и промышленные постройки, автомобильные и железные дороги, земли портов и аэропортов, карьеры для добычи полезных ископаемых, озеленение городов, спортивные сооружения.
Также хотелось бы обратить внимание на то, что в тексте статьи каналы съемки Landsat TM пронумерованы от коротких длин волн к длинным, как это сделано на сайте спутника (http:// landsat.gsfc.nasa.gov/).
СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ
Перед тем, как рассматривать индексы, разработанные для дешифрирования урбанизированных территорий, необходимо вкратце остановиться на индексах, используемых для оценки тех компонентов наземного покрова, от которых урбанизированные территории должны быть отделены.
Индекс нормализованной разности почв (NDSI) (Rogers, Kearney, 2003) опирается на тот факт, что почвы, в отличие от других типов наземного покрова, больше отражают света в канале съемки TM5, чем в TM4:
NDSI =
TM5 - TM4 TM5 + TM4'
(1)
По данным авторов, этот индекс позволяет более надежно, чем NDVI, отделять территории с открытой поверхностью почв от территорий, покрытых растительностью.
Индекс нормализованной разности открытости поверхности (NDBal), предложенный в (Zhao, Chen, 2005), предназначен для установления отличий между разными типами почв, а также для их отделения от изображения построек. Он базируется больше на различиях в температурных характеристиках поверхности почв и иных материалов. Вычисляется индекс следующим образом:
NDBal =
TM5 - TM6
(2)
TM5 + TM6 В работе (McFeeters, 1996) предложил индекс нормализованной разницы для водных поверхностей (NDWI) для выделения участков с открытой водной поверхностью. В основе индекса лежит тот факт, что вода отражает гораздо меньше света в ИК-области спектра, чем в видимой
NDWI =
TM2-TM4
(3)
TM2 + TM4 Индекс с таким же названием, но использующий другие каналы, был предложен в работе (Rogers, Kearney, 2003)
NDWI =
TM3 - TM5
(4)
TM3 + TM5
Позднее он был модифицирован (Xu, 2006) с целью подавления шумов, создаваемых строениями
NDWI =
TM2-TM5
(5)
ТМ2 + ТМ5
В работе (Хи, 2006) автор использовал именно эти каналы съемки, потому что в других каналах водные объекты и строения по его данным имеют близкие спектральные характеристики.
При описании существующих методов дешифрирования непосредственно урбанизированных территорий нужно начать с того, что для этих целей широко используется все тот же индекс ^У (БШеоз ^ а1., 2006)
NDVIc =
TM4 - TM3
(6)
ТМ4 + ТМ3 В работе (Сйрреп, 2000) вместо МПУ предложен более рациональный индекс, но имеющий тот же смысл
NDVIc =
TM4
(7)
ТМ4 + ТМ3 В работе ^геепЬШ е! а1., 2003) использован МПУ для выделения урбанизированных территорий по спутниковым данным 1К0М08. Здесь использовалось фиксированное критическое значение индекса для того, чтобы отделить покрытые
растительностью территории от непокрытых, которые и считались урбанизированными.
Из индексов, непосредственно разработанных для дешифрирования урбанизированных территорий, в первую очередь необходимо упомянуть UI (Urban Index), который был разработан Kawa-mura et al. (1996, 1997, 1998). Индекс рассчитывается по следующей формуле:
UI =
(TM7 - TM4 (TM7 + TM4
+1)100.
(8)
Выбор каналов для приведенной формулы был осуществлен авторами следующим образом. На тестовых участках была изучена спектральная отражательная способность различных компонентов наземного покрова. Каналы TM1, TM2 и TM3 были отброшены из-за того, что они наиболее чувствительны к оптическим свойствам наземных объектов, а также наиболее подвержены влиянию атмосферных условий. Из оставшихся каналов Landsat для построения формулы были выбраны TM4 и TM7, которые обнаруживали отрицательную зависимость с яркостью урбанизированных объектов. Необходимо отметить, что для дешифрирования урбанизированных территорий авторы использовали как UI, так и NDVI, но последовательно. Результаты анализа представлялись в виде графика, где по осям были отложены значения этих индексов.
Другой индекс, в дословном переводе "Индекс строений, базирующийся на индексах" (IBI), был разработан Xu (2008). Автор исходил из того, что любую урбанизированную территорию можно разделить на три части: постройки, растительность и водные поверхности. Вклад каждого их этих компонентов оценивался с помощью соответствующего индекса. Так, индекс NDBI использовался для оценки вклада застроенных участков, NDVI — для оценки вклада растительности и MNDWI (модификация формулы (5)) — для оценки вклада воды. Все три индекса были автором увязаны в одну формулу, которая и служила основой для выделения урбанизированных территорий
2TM5
TM5 + TM4
2TM5
TM5 + TM4
IBI =
TM4
+
TM2
TM4 + TM3 TM2 + TM5.
TM4
+
TM2
(9)
нения данного метода, так как при нем выбрасываются из анализа застроенные участки вне городской черты, нелегальные постройки, объекты инф
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.