ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2008, № 1, с. 82-88
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
УДК 528.854;528.88
МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ © 2008 г. О. В. Григорьева
Научно-исследовательский центр 4-го Центрального научно-исследовательского института Министерства обороны Российской Федерации, Санкт-Петербург Тел.: (812) 235-83-79; e-mail: alenka12003@mail.ru Поступила в редакцию 20.04.2007 г.
В настоящее время для экологической оценки природных ресурсов и окружающей среды широко используются многочисленные средства дистанционного зондирования и методы обработки получаемых с их помощью данных. Проанализированы возможности существующих методов и аппаратуры дистанционного зондирования (ДЗ) для решения задачи идентификации разливов нефтепродуктов на почве и грунтах. Разработан метод автоматизированного обнаружения на аэрокосмических оптико-электронных снимках участков местности, загрязненных тяжелыми фракциями нефтепродуктов. Сформулированы требования к техническим характеристикам дистанционной аппаратуры.
ВВЕДЕНИЕ
Одна из важных экологических проблем нашего времени — постоянное увеличение нагрузки на окружающую среду, связанное с возрастанием грузопотока нефти и нефтепродуктов, являющихся потенциальными источниками углеводородного загрязнения водных объектов и земель.
Для идентификации такого рода загрязнений традиционно используются разноспектральные средства дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Но если методы аэрокосмического мониторинга нефтепродуктов на водной поверхности прошли уже многолетнюю успешную апробацию [1], то существующие методы дистанционного обнаружения загрязненных нефтью участков суши (ЗНУС) к настоящему времени проработаны явно недостаточно и не обеспечивают требуемых результатов.
С целью решения данной проблемы предложен метод идентификации на аэрокосмических оптико-электронных снимках нефтезагрязнен-ных почвенных геосистем по их спектрально-пространственным признакам. В статье приведено описание указанного метода и результаты его апробации, полученные по материалам наземных и авиационных экспериментов, выполненных научно-исследовательским центром (г. Санкт-Петербург) 4-го ЦНИИ МО РФ на территории Ленинградской области.
Исследование спектрально-энергетических характеристик ЗНУС и выбор информативных длин волн для регистрации нарушения
Различные типы и состояния почв отличаются друг от друга характером поглощения, излучения и отражения электромагнитного излучения. Отражательные и излучательные характеристики верхних горизонтов почв в основном зависят от гранулометрического состава почв, содержания гумуса (углеводородных фракций) в верхнем горизонте почв, окислов железа и влажности. В нефтезагрязненных же почвах наблюдается изменение цветовых характеристик почвенного профиля, изменяется соотношение структурных агрегатов пропорционально степени загрязнения почвы. При этом количество органического углерода превышает в 2.5—3 раза фоновые аналоги [2].
Анализ технических характеристик существующих аппаратных средств дистанционного зондирования (ДЗ) и результатов экспериментальных исследований участков нефтезагрязнения показал, что эффективное решение поставленной задачи возможно при выполнении гипер- и многоспектральной съемки в видимом диапазоне электромагнитных волн.
В исследованиях спектрально-энергетических характеристик нефтезагрязненных почвогрунтов использовались следующие аппаратные средства, установленные на борту самолета:
— аппаратура видимого диапазона, позволяющая регистрировать интервальные яркости объектов земной поверхности в значениях интенсив-
Контраст/объект/фон 1.0
4— сухая почва асфальт старый глина
- 0.2
- 0.4
- 0.6
Длина волны, нм
Рис. 1. Графики зависимости яркостного контраста между объектом и фонами от длины волны электромагнитного спектра по результатам измерений с помощью видеоспектрометра.
ности электромагнитного сигнала в диапазонах длин волн 0.4—0.5 мкм, 0.5—0.6 и 0.6—0.7 мкм;
— действующий макет видеоспектрометра, позволяющий регистрировать многоспектральные данные в диапазоне спектра 0.43—0.9 мкм и имеющий спектральное разрешение 0.07 мкм [3].
Дополнительно при выполнении полетов проводились синхронные наземные измерения коэффициентов спектральной яркости элементов ландшафта с помощью полевого многоканального фотометра, у которого максимумы чувствительности каналов соответствуют длинам волн 0.345, 0.46, 0.54, 0.64, 0.78, 1.05 и 1.06 мкм (разработка Э.В. Кувалдина, сотрудника ФГУП ГОИ им. С.И. Вавилова), а также наблюдения и измерения метеорологических параметров, прямой и рассеянной солнечной освещенности в диапазоне 0.3— 3 мкм с помощью пиранометра М-83.
Для уверенной идентификации загрязнений достаточным является анализ изображений, соответствующих только отдельным, наиболее информативным, полосам спектра, которые выбирались с использованием таких мер статистической разделимости классов, как яркостный контраст и нормализованное расстояние между математическими ожиданиями, а также по результатам анализа кривых спектрального отражения исследуемых участков загрязнения и фона.
С целью получения коэффициентов спектральной яркости участков нефтезагрязнения земель и расчета контраста геометрического изображения
объектов выходной сигнал с используемой бортовой аппаратуры подвергался калибровке в значениях коэффициента спектральной яркости по наземным тестовым измерениям с учетом метеорологических и актинометрических условий съемки.
Яркостный контраст между участками загрязнения и фонами на различных спектральных интервалах рассчитывался по следующей формуле:
Ь
Ьоб — Ьф
об-ф
Ь
об
где Ьоб, Ьф — выборочное среднее значение яркости объекта и фона соответственно.
На рис. 1 представлены графики зависимости яркостного контраста от длины волны. Значения яркости объекта и фона рассчитывались по репрезентативной выборке объемом не менее 30 пикселов.
Результаты обработки экспериментальных гиперспектральных данных, полученных для дерново-подзолистых почв, показали, что различия яркостей для зон поражения нефтепродуктами и смежных объектов минимальны для следующих фонов: старого асфальта — в диапазоне 740—885 нм, влажной почвы — в диапазоне 455—655 и 840— 885 нм, бетона и сухой почвы — в диапазоне 450— 500 нм. Однако для выделения исследуемого объекта от асфальтированных поверхностей наиболее информативными оказываются диапазоны спектра 450—700 нм, от влажной дерново-подзолистой почвы — 600—840 нм, в пределах которых яр-
Коэффициент спектральной яркости 0.30
0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0
0.345 0.460 0.520 0.640 0.780 Длина волны э/м спектра, мкм
черная полоса фотомиры шлак серый
мазут
трава
пожелтевшая
песок с
галькой
гранитная
крошка
увлажненный
грунт
Рис. 2. Кривые спектрального отражения объекта и фона.
костный контраст составляет (—0.36 ± 0.009) и (—0.24 ± 0.032) соответственно.
По результатам наземных спектрофотометри-ческих измерений в диапазоне 0.345—0.78 мкм проводился анализ кривых спектральной яркости объекта (мазута) и фонов (рис. 2). Из анализа кривых спектральной яркости видно, что спектраль-но-яркостные характеристики мазута близки к черному телу (в эксперименте в качестве черного тела использовалась черная полоса фотомиры), коэффициенты его спектральной яркости в видимом диапазоне электромагнитного спектра меньше, чем для фоновых поверхностей. Кривые
спектральной яркости в диапазоне спектра 0.46— 0.78 мкм становятся почти пологими, минимум яркости зон загрязнения приходится на 0.46 мкм, максимум — на 0.78 мкм.
Таким образом, в качестве признака идентификации нефтезагрязненных почв можно использовать значение разности яркости объекта в спектральных каналах 0.46 и 0.78 мкм, близость которой к нулю свидетельствует о наличии участка поражения нефтепродуктами.
Дополнительно в качестве показателя статистической разделимости рассчитывалось нормализованное расстояние между математическими ожиданиями, которое является количественной мерой степени "разделения" функций плотности распределения яркости объектов. При постоянном расстоянии между математическими ожиданиями зона перекрытия увеличивается с увеличением дисперсии функций плотности, т.е. данные становятся более рассредоточенными в пространстве измерений, а объекты менее разделимы.
Нормализованное расстояние ^об_ф рассчитывалось по следующей формуле:
об-ф
|Цоб - Ц ф|
СТоб + Ст
ф
где ц, ст — математическое ожидание и дисперсия нормальной функции плотности распределения яркости соответственно.
На рис. 3 представлены графики зависимости нормализованного расстояния между участками нефтезагрязнения и фонами от длины волны.
Нормализованное расстояние объект/фон
8 г
оооооооооооооооооооооо Длина волны, мкм
Рис. 3. Графики зависимости нормализованного расстояния между объектом и фонами от длины волны электромагнитного спектра.
Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4 Кластер 5 Кластер 6 Кластер 7 Кластер 8 Кластер 9 Кластер 10
Рис. 4. Спектрально-пространственная классификация без обучения в программном комплексе обработки многоспектральных изображений МиШ8рес.
Из них видно, что в задаче обнаружения зон загрязнения нефтепродуктами нормализованное расстояние максимально в диапазоне длин волн 0.45—0.88 мкм для всех фонов, кроме травы и увлажненной почвы. Однако показатели нормализованного расстояния для влажной почвы больше единицы в диапазоне спектра 0.51—0.73 мкм и 0.83-0.88 мкм, для травы - 0.53-0.59 и 0.7-0.88 мкм. Для асфальтированных поверхностей значения нормализованного расстояния, по сравнению с яркостным контрастом, достаточно высоки для всего анализируемого спектра. Следовательно, для идентификации участков загрязнения углеводородами в качестве признака необходимо использовать не только средние значения спектральной яркости по выборке, но и дисперсии плотности распределения яркости, которые при высоком разрешении на местности являются характеристиками текстуры исследуемой поверхности [4].
Выбор метода автоматизированной идентификации участков поражения нефтепрод
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.