научная статья по теме ОБНАРУЖЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ РУБОК ЛЕСА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ Космические исследования

Текст научной статьи на тему «ОБНАРУЖЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ РУБОК ЛЕСА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2014, № 4, с. 87-93

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ

ОБНАРУЖЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ РУБОК ЛЕСА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ВЫСОКОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ

© 2014 г. С. М. Борзов1*, О. И. Потатуркин1 2

Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск 2Новосибирский государственный университет, Новосибирск *E-mail: borzov@iae.nsk.su Поступила в редакцию 08.07.2013 г.

Предложен метод обнаружения по данным дистанционного зондирования высокого разрешения незначительных пространственных изменений на поверхности Земли, вызванных антропогенным воздействием. Метод основан на попиксельном формировании разностных кадров за счет оценки согласованности изменения во времени одинаковых по яркости отсчетов изображений. Эффективность продемонстрирована на примере обнаружения выборочных рубок леса по разновременным изображениям спутника SPOT.

Ключевые слова: обработка спутниковых изображений, обнаружение антропогенных изменений, выборочная рубка леса

Б01: 10.7868/80205961414030026

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса являются одним из важнейших инструментов мониторинга и исследования природно-техногенных объектов и явлений. Особое значение они приобретают при наблюдении за изменениями, происходящими на особо охраняемых природных территориях, поскольку зачастую данные ДЗЗ для них являются единственным источником независимой, объективной и актуальной информации.

Классический подход к обработке данных ДЗЗ состоит в попиксельном формировании тематических слоев, характеризующих спектральные свойства изображений, и их совместном анализе. Такой подход успешно используется при обработке данных низкого разрешения, однако при его увеличении излишняя детализация препятствует классификации. С другой стороны, повышение разрешения открывает дополнительные возможности как при мониторинге ландшафтных изменений, так и при обнаружении и распознавании объектов (Борзов, Потатуркин, 2012). Поэтому широкое распространение при обработке данных высокого разрешения получили более эффективные объектно-ориентированные методы. Типичная процедура их реализации состоит из сегментации (выделения однородных зон), определения признаков обнаруженных сегментов, их классификации и обнаружения изменений на основе выявления межклассовых переходов. Первый этап данной процедуры является ключевым и во многом определяет результат всего процесса в целом. Однако его выполнение на реальных данных ДЗЗ затруднено, поскольку для естественных ландшафтов

повышение разрешения отрицательно сказывается на качестве сегментации. По этой причине при обнаружении незначительных изменений с учетом различий условий освещенности и состояния атмосферы, а также естественной суточной и сезонной изменчивости, подобные методы обнаружения изменений оказываются низкоэффективными.

Цель работы — разработка метода обнаружения по данным ДЗЗ высокого разрешения незначительных пространственных изменений на поверхности Земли, вызванных антропогенным воздействием.

МЕТОД ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЗЗ

Одним из важных показателей антропогенных изменений является снижение плотности древостоя, что приводит к уменьшению в регистрируемом излучении компоненты, связанной с растительностью, и увеличение вклада открытых почв и вскрытого грунта. Соответственно наиболее информативными являются вегетационные индексы, характеризующие количество и состояния растительности, а также красный и коротковолновый инфракрасный (ИК) каналы, в которых преобладает почвенная компонента. При этом для обнаружения незначительных изменений на поверхности предлагается попиксельный разностный метод, использующий нормализацию изображений на основе поблочного согласования гистограмм (Townshend е! а1., 1992), а также построение и анализ разностных кадров на основе оценки согласованности изменения во времени одинаковых по яркости пикселов изображения (БгошИеу е! а1., 2002).

Алгоритм обработки состоит из следующих этапов:

— геометрическое согласование разновременных изображений;

— выделение зоны интереса;

— гистограммное согласование разновременных изображений;

— формирование разностных кадров;

— постобработка разностных кадров.

На первом этапе с использованием средств геоинформационной системы (ГИС) выполняются пространственное совмещение разновременных спутниковых изображений и их преобразование в одну из стандартных картографических проекций.

На этапе выделения зоны интереса по наиболее раннему из серии обрабатываемых изображений осуществляется поиск зон, по которым необходимо проводить обнаружение изменений.

Далее по выделенным зонам выполняется попарное линейное согласование динамического диапазона яркости разновременных изображений. С этой целью изображения разбиваются на блоки определенного размера, и в каждом из блоков рассчитываются среднее значение ц и среднеквадрати-ческое отклонение яркости а. Размер блока определяется исходя из размеров характерных площадей изменений. Затем для каждого изображения путем билинейной интерполяции полученных значений для блоков формируются массивы ц(х, у) и а (х, у) (где х, у — координаты пикселов изображений). Динамические диапазоны яркости двух сравниваемых изображений 11(х, у) и 12(х, у) согласовываются с применением преобразования

12(х, у) = | ^ У (12(х, у) - у)) + у) I, у) )

где 12(х, у) — преобразованное по динамическому диапазону изображение 12(х,у). Данная процедура позволяет устранить имеющиеся отличия изображений, вызванные изменением условий освещения и параметров регистрирующей аппаратуры.

Формирование разностного кадра осуществляется также поблочно на основе сравнения соответствующих фрагментов изображений 11(х, у) и

12(х,у). При этом для повышения достоверности обнаружения формируются и анализируются двумерные диаграммы изменения яркости Р(/,у), отображающие количество пикселов, которые в изображении 11(х, у) имеют яркость ¡, а в 12(х, у) яркость у. Каждое сечение I такой диаграммы представляет собой распределение яркости отсчетов в 12(х,у), имеющих яркость I в 11(х,у). Перпендикулярное же сечение у представляет собой распределение яркости отсчетов в 11(х, у), имеющих яркость у в 12(х,у). Для каждого уровня яркости I изображения 11(х, у) по сформированной диаграмме изме-

нения яркости Р(/, у) выполняется следующая процедура:

— в 12(х, у) определяется распределение яркости пикселов, имеющих заданную яркость в 11(х, у) (далее будем называть такое распределение гистограммой прямого разброса);

— по этой гистограмме находится наиболее часто встречающаяся яркость, и в 11(х, у) определяется распределение яркости пикселов, имеющих данную яркость в 12(х, у) (будем называть такое распределение гистограммой обратного разброса);

— в гистограмме обратного разброса определяется ширина полуспада в сторону увеличения яркости для почвенных каналов и уменьшения для вегетационных индексов;

— по гистограмме прямого разброса выделяются пикселы, отклонившиеся от максимума более чем на удвоенную ширину полуспада гистограммы обратного разброса.

В случае отсутствия изменений на наблюдаемом участке поверхности Земли, все пикселы одинаковой яркости первого изображения имеют близкую яркость и во втором. Если произошедшие изменения связаны с естественными причинами, такими как различное количество осадков, разные температурные режимы и т.п., однотипные пикселы локальных пространственных зон (по всей вероятности, относящиеся к одному и тому же виду поверхности) также ведут себя однообразно. При наличии антропогенных воздействий разброс их яркости увеличивается. Ширина же полуспада гистограммы обратного разброса определяется аппаратными погрешностями системы регистрации, а также естественными суточными и сезонными изменениями и может быть использована в качестве величины допустимого отклонения. В результате обработки разновременных изображений с применением изложенных процедур происходит выделение пикселов с нетипичным (для каждой пары изображений) изменением поканальной яркости. При этом удается избежать характерных недостатков разностных методов, связанных с необходимостью экспериментального подбора пороговых значений (Барталев и др., 2005).

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Исследование эффективности разработанного метода проведено на примере обнаружения выборочных рубок леса, поскольку данные ДЗЗ являются незаменимыми при решении подобных задач. По оценкам Федерального агентства лесного хозяйства, в России незаконно вырубается не менее 19 млн м3 древесины в год. По мнению большинства независимых экспертов, ситуация с незаконными рубками обстоит еще хуже. Чтобы изменить ситуацию, необходимо в первую очередь создать систему оперативного обнаружения таких рубок. С учетом имеющихся спектральных каналов, пространственного разрешения, площади

абв г

Рис. 1. Разновременные изображения спутника SPOT, полученные: а — 27 июля 2008 г.; б — 25 июня 2011 г.; в — 19 июля 2012 г.; г — маска растительности, сформированная по наиболее раннему изображению.

покрытия и частоты пролета спутника над одной и той же территорией, для обнаружения рубок наиболее подходят изображения со спутника SPOT (Шимов, Никитина, 2011) (каналы: зеленый (G) — 0.50—0.59 мкм, красный (R) — 0.61— 0.68 мкм, ближний ИК (NIR) - 0.79-0.89 мкм, коротковолновый ИК (SWIR) — 1.58-1.75 мкм, ширина полосы съемки 60 км).

При этом для оценки количества и состояния растительности традиционно используются вегетационные индексы (Rouse е! al., 1973). Кроме того, известны работы, в которых обнаружение сплошных рубок выполняется с применением текстурного анализа (Алтынцев и др., 2010). Однако при выявлении характерных для природоохранных территорий выборочных рубок такие подходы оказываются недостаточно эффективными. Специфика проведения выборочных рубок связана с тем, что растительность убирается не полностью (Парамонов, Маленко, 2007). Это могут быть как санкционированные рубки ухода, при которых убираются нежелательные деревья и создаются благоприятные условия для роста лучших пород, так и незаконная рубка лучшего леса с целью его реализации.

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.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Космические исследования»