Разработка алгоритмических и программных средств регистрации и визуализации локальных гиперспектральных данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат физико-математических наук Овчинников, Андрей Михайлович

• Овчинников, Андрей Михайлович
• кандидат физико-математических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Овчинников, Андрей Михайлович

Введение.

Глава 1. Задача локальных гиперспектральных исследований.

1.1 Средства регистрации гиперспектральных измерений.

1.2 Описание существующих методов дистанционного гиперспектрального зондирования Земли.

1.2.1 Тематическая обработка гиперспектральных данных.

1.3 Обзор программных средств обработки гиперспектральных данных

1.4 Требования к программному комплексу.

Глава 2. Разработка алгоритмического аппарата и программных средств регистрации и визуализации спектральной информации.

2.1 Алгоритмическое обеспечение локальных гиперспектральных измерений.

2.1.1 Проблема выбора диспергирующего элемента.

2.1.2 Математическая модель гиперспектрометра.

2.1.3 Результаты моделирования локальных спектральных измерений

2.1.4 Исследование алгоритма программной коррекция дисторсии гиперспектрометра.

2.1.5 Выбор формата сохранения и использования регистрируемых данных.

2.2 Модель программного обеспечения.

2.3 Диаграмма классов.

2.4 Реализация интерфейса программного комплекса.

2.4.1 Исследование подготовки, управления и использования готовых библиотек эталонных сигнатур.

• Глава 3. Экспериментальные исследования разработанных программных средств локального гиперспектрометра на тестовых примерах.

3.1 Описание гиперспектрометра для проведения экспериментов.

3.2 Методика экспериментальной проверки программного обеспечения

3.2.1 Сценарий использования программных средств.

3.2.2 Сценарий использования гиперспектрометра.

3.2.3 Схема экспериментальной сцены.

3.3 Результаты тестирования и настройки программного комплекса.

3.3.1 Результаты работы модуля коррекции дисторсии.

3.3.2 Результаты тематической обработки.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка алгоритмических и программных средств регистрации и визуализации локальных гиперспектральных данных»

Одним из современных методов исследования поверхности объектов, их физических и химических свойств, является дистанционная неразрушающая идентификация объектов с использованием оптических приборов. Этот метод подразумевает использования программного обеспечения для регистрации большого объема спектральной информации и порождает необходимость создания алгоритмических и программных решений для обработки этих данных. Актуальной задачей является применение дистанционной съемки в робототехнике и мехатронике. Конструирование и использование мобильных комплексов дистанционного зондирования осложнено ограничениями на состав и мощность вычислительных средств, энергоресурсов и средств передачи информации. Внедрение программного комплекса, позволяющего проводить автономную обработку информации, сокращает временные затраты на передачу информации, повышает надежность системы за счет отсутствия необходимости передачи данных во внешние ресурсы для обработки, увеличивает оперативность принятия решения, зачастую позволяет полностью автоматизировать систему, в которую входит система дистанционной идентификации.

Хорошо известно и широко используется для исследования поверхностей и составляющих их материалов дистанционное зондирование — удаленное наблюдение авиационными и космическими средствами, оснащёнными различными видами регистрирующей аппаратуры [19, 20].

Появление фото и видеоаппаратуры высокого спектрального разрешения, работающих в видимом и близлежащих к нему спектрах электромагнитного излучения, позволило использовать спектральную информацию для исследования физико-химических свойств поверхностей в интересах средств мониторинга Земли [23]. Спектральные исследования или спектральный анализ основываются на способности материалов поглощать и отражать свет [37]. Основой спектрального анализа является предположение об однозначном соответствии отраженного сигнала и состава отражающей поверхности. Для достаточно большого числа спектральных каналов (одновременно регистрируемых спектральных диапазонов для одной и той же точки поверхности, которые возможно разграничить), на которых производится измерение интенсивности отраженного сигнала, для различных отражающих материалов наблюдаются различные спектры отраженного сигнала.

Увеличение числа каналов в одном и том же диапазоне приводит к увеличению точности спектрального разрешения измерений и значительному увеличению объема обрабатываемых данных [10]. Наличие двадцати и более каналов в приборе, регистрирующем одновременно интенсивность излучения сигнала для всех длин волн и пространственной координаты исследуемой поверхности, позволяет говорить об использовании в спектральных исследованиях гиперспектрометра. Соответственно гиперспектральным анализом называется спектральный анализ, проводимый для числа спектральных каналов (числа длин волн, для которых измеряется интенсивность) от нескольких десятков до тысяч. Интенсивность отраженного сигнала зависит, разумеется, и от интенсивности сигнала подсветки [46], в качестве которой может быть использованы как естественные источники света - Солнце [7], Луна, так и искусственное освещение, и от способности к самостоятельному излучению сигнала.

Основными величинами, подлежащими измерению при спектральном анализе, являются длина волны, интенсивность отраженного сигнала и пространственная координата исследуемой поверхности. Поэтому центральным объектом гиперспектрального анализа является гиперкуб -массив данных, образуемых двумя пространственными координатами и значениями интенсивности отраженного сигнала для каждой длины волны от поверхности, разбитой на пиксели. Программное обеспечение формирует гиперкуб путем интегрирования всего объема регистрируемой информации в единый массив данных (рис.В.1).

Основное функциональное отличие гиперспектрального анализа от мультиспектрального заключается в возможности использования для тематической обработки (то есть обработки полученных данных с целью выявления объектов на общем фоне, удовлетворяющих заранее известным критериям) изображения его спектральных характеристик. Отсутствие фактического усреднения интенсивности излучения по 3-5 диапазонам длин волны позволяет сохранить уникальность данных передаваемых отраженным излучением. Это позволяет применять информацию, теряемую при использовании мультиспектрального анализа, для определения химического состава поверхностей.

В задачах дистанционного зондирования объекты, наблюдаемые на поверхности Земли, расположены на значительном удалении от исследовательского прибора, обладают намного меньшими геометрическими размерами, чем ширина полосы обзора (полоса поверхности, попадающая в поле видимости гиперспектрометра) [14]. В рассматриваемых в диссертации задачах локальных гиперспектральных исследований размеры объектов сопоставимы, а зачастую и превышают полосу обзора прибора, а расстояние от исследовательского прибора до

Рис.В.1 Пример гиперкуба. зондируемой поверхности составляет от десятков сантиметров до десятков метров.

Использование этого нового класса гиперспектральных приборов потребовало создания специального программного обеспечения для регистрации, сохранения, предварительной подготовки и дальнейшей обработки гиперспектральной информации. Требования к разрабатываемому программному обеспечению локального гиперспектрометра в сильной степени зависят от целевой задачи системы наблюдения и способа спектрального преобразования отраженного сигнала. Важной является проблема альтернативного выбора дифракционной решётки или призмы в качестве средства спектрального разложения. Из соображений снижения стоимости спектральных приемников и видеосенсоров желательно ограничиться единственным фотоприёмником. Достоверная математическая и программная модели локального гиперспектрометра позволяют выбрать его характеристики и установить необходимые зависимости между параметрами оптического канала и требованиями к программному обеспечению.

В диссертации разрабатываются алгоритмы и программные средства для гиперспектрального комплекса с единственной видеокамерой, обеспечивающие регистрацию и визуализацию спектральных сигналов, получаемых от объектов, расположенных вблизи гиперспектрометра.

Цель работы

Создание и исследование алгоритмов и программных средств для анализа в полевых и лабораторных условиях возможности использования локальных гиперспектральных измерений при решении задач идентификации в мехатронике и робототехнике.

Основные задачи

• разработка математической модели измерений, выполняемых лабораторным локальным гиперспектрометром; 7

• анализ и классификация задач, решаемых локальным гиперспектрометром;

• создание модели алгоритмов для обработки локальных гиперспектральных данных и синтез состава программных средств их реализации;

• разработка программных средств для регистрации и визуализации локальных гиперспектральных данных и их лабораторная проверка.

Научная новизна:

• построена математическая модель для оценки погрешностей, вносимых в результаты работы программного обеспечения различными составляющими оптической подсистемы локального гиперспектрометра;

• разработан метод исправления оптических искажений гиперспектральных данных, отличающийся от известных методов повышенной точностью;

• разработана модель программного комплекса регистрации, обработки и визуализации локальных гиперспектральных данных.

Практическая значимость

• разработанная математическая модель позволяет оценить погрешность измерений локального гиперспектрометра в зависимости от его параметров и расстояния до исследуемой поверхности;

• созданный программный комплекс позволяет провести экспериментальные работы в полевых условиях и сформировать базу сигнатур эталонных образцов для задач робототехники и мехатроники;

• программное обеспечение для обработки гиперспектрального сигнала обеспечивает возможность использования одной видеокамеры для построения контуров спектральных границ исследуемой поверхности;

• сконструированный в ходе диссертационного исследования экспериментальный локальный гиперспектрометр используется в ИПМ им.М.В.Келдыша РАН при проведении лабораторных экспериментов и в учебном процессе;

• разработанная модель программного обеспечения полезна при создании прикладных локальных гиперспектральных комплексов.

Публикации

Основные результаты диссертации представлены в одном журнале из списка ВАК РФ, рекомендованного Экспертным советом по специальности "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей" и в материалах пяти зарубежных и отечественных конференций.

Структура и состав диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов, списка литературы. Она изложена на 116 страницах и содержит 4 таблицы, 58 рисунков и список литературы из 60 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Овчинников, Андрей Михайлович

Основные результаты диссертационного исследования:

1. Разработана модель локальных гиперспектральных измерений и выполнена теоретическая и экспериментальная оценка их погрешностей.

2. Разработана модель программного комплекса для регистрации, обработки и визуализации локальных гиперспектральных данных.

3. Созданы программные средства для регистрации и визуализации гиперспектральных данных однокамерного локального гиперспектрометра.

4. Проведены экспериментальные исследования сигналов локального гиперспектрометра на примере сцен натуральных и техногенных объектов.

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Овчинников, Андрей Михайлович, 2009 год

1. Афанасьев В.А., Оптические измерения, М.: Высшая школа, 1981

2. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.Т., Аэрокосмические методы географических исследований: учебн для студ. высш. учебн. заведений. М.: Издательский центр "Академия", 2004

3. Баранов Ю.Б., Королев Ю.К., Миллер С.А., Программное обеспечение для обработки данных дистанционного зондирования. Информационный бюллетень ГИС-ассоциации, 1997, №2(9), с. 42-45

4. Баранов Ю.Б., Королев Ю.К., Миллер С.А., Программное обеспечение для обработки данных дистанционного зондирования (окончание). Информационный бюллетень ГИС-ассоциации, 1997, №4(11). с. 40-47

5. Ведешин Л.А., Урденко В.А., Циммерман Г., Дистанционное зондирование моря с учетом атмосферы. М.-Берлин-Севастополь, 1985, т. 1,2

6. Воронцов Д.В., Калинин А.П., Орлов А.Г., Родионов А.И., Шилов И.Б., Родионов И.Д., Любимов В.Н., Осипов А.Ф., Использование гиперспектральных измерений для дистанционного зондирования Земли, Препринт ИПМех РАН, №702, 2002

7. Воронцов Д.В., Орлов А.Г., Родионов А.И., Шилов И.Б., Родионов И.Д., Любимов В.Н., Осипов А.Ф., Дубровицкий Д.Ю., Зубков Б.В., Яковлев Б. А., Оценка спектрального и пространственного разрешения гиперспектрометра АГСМТ-1, Препринт ИПМех РАН, №704, 2002

8. Ю.Гарбук C.B., Гершензон В.Е., Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Издательство А и Б, 1999

9. П.Герасимов Ю.Ю., Кильпеляйнен С. А., Соколов А.П., Геоинформационные системы: Обработка и анализ растровых изображений. М., ООО "Дата+", 2002

10. Ильин P.C., Федотов Г.И., Федин Л.А., Лабораторные оптические приборы, М., Машиностроение, 1966

11. Калинин А.П., Орлов А.Г., Родионов И.Д., Авиационный гиперспектрометр, Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Серия «Приборостроение», 2006, №3, с 11-24

12. Кашкин В.Б., Сухинин А.И., Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. М.: Логос, 2001

13. Киенко Ю.П., Введение в космическое природоведение и картографирование: Учебн. для вузов. М.: Картгеоцентр Геоиздат, 1994

14. Китов А.Д., Дистанционные данные проблемы и будущее ГИС. Информационный бюллетень ГИС-ассоциации, 1997, №3(10), с. 12

15. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков: Методика и результаты. Берлин: Академи-ферлаг, М.: Наука, 1988

16. Королев Ю.К., Методы обработки данных дистанционного зондирования. Информационный бюллетень ГИС-ассоциации, 1996, №2(4), с. 51- 55

17. Кравцова В.И., Космические методы картографирования. Под редакцией Книжникова Ю.Ф. М.: Изд-во МГУ, 1995

18. Кронберг П., Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: Пер. с нем. М.: Мир, 1988

19. Михельсон A.B., Овчинников В.А., Степаненко A.B., Изучение дифракционных решеток. Екатеринбург. УГТУ-УПИ, 2006

20. Орлов А.Г., Разработка и исследование авиационного гиперспектрометра видимого и ближнего ИК диапазонов. Автореф. дис. канд. тех. наук. М., 2008. 28стр

21. Пратт Т., Зелковиц М., Языки программирования: разработка и реализация. Под общей ред. А. Матросова. — СПб.: Питер, 2002

22. Слюсарев Г. Г., Методы расчёта оптических систем, М. — Л., 1937

23. Создание географических информационных систем с помощью персональных компьютеров. Перевод и издание Дата+, М., 1995

24. Тарнопольский В.И., Некоторые вопросы проектирования спутниковых многоспектральных систем оптического сканирования. В кн. «Многозональные аэрокосмические съемки Земли». М.: Наука, 1981

25. Топорец A.C., Монохроматоры, М., Гостехиздат, 1955

26. Троелсен. Э., С# и платформа .NET. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2004

27. Шилдг Г., Полный справочник по С#. Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2004

28. Шилин Б.В., Груздев В.Н., Марков А.В., Использование видеоспектральной аэросъемки для экологического мониторинга, "Оптический журнал" том 68, 2001, № 12, с 41-48,

29. Якушенков Ю. Г., Теория и расчет оптико-электронных приборов, М.: Логос, 2004

30. Янутш Д.А., Дешифрирование аэрокосмических снимков. М.: Недра, 1992

31. Campbell J. В., Introduction to Remote Sensing, Guilford Press, 1987

32. Fundamentals of Remote Sensing. Canada Centre for Remote Sensing. Canada, 2003

33. Khrenov N., Salikhov R., Ponomarev A., Ovchinnikov M., Rodionov I., Belov A., Orlov A., Vorontsov D., Ilyin A., The Russian Small Satellite for Hyperspectral Monitoring of Gas Pipelines, Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша №12, 2003

34. Khrenov N., Salikhov R., Ponomarev A., Ovchinnikov M., Rodionov I., Kalinin A., Rodionov A., Fedunin E., Belov A., Orlov A., Vorontsov D., The Russian Small Satellite for Hyperspectral Monitoring of the Earth, Препринт ИПМ им.М.В .Келдыша №17, 2003

35. Nieke J., Schwarzer H., Neumann A., Zimmermann G., Imaging Spaeeborne and Airborne Sensor Systems in the Beginning of the Next Centuiy, SPIE, Vol: 3221, p. 581-592, 1997

36. Proakis, J. and D. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, Third edition, Prentice-Hall, 1996, pp. 868873

37. Shaw G.A., Burke H. K., Spectral Imaging for Remote Sensing, Lincoln Laboratory Journal Vol. 14, № 1, p. 3-28, 2003

38. Slater P.N., Remote sensing, optics and optical systems, Addison-Wesley Publishing Company, 1980

39. Vane G. et al, Airborne Visible/infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS), JPL Publication 87-38,1987

40. Zissis G.J. et al, The Infrared & Electro-Optical Systems Handbook, Vol. 1 Sources of Radiation, SPIE Optical Engineering Press, 1993

41. В.Растоскуев, Е.Шалина. Геоинформационные технологии при решении задач экологической безопасности. 2009. URL http://ecobez.geo.pu.ru/edu/gis06/index.htm (дата обращения 21.08.09)

42. Отчет о создании спектральных библиотек. Preliminary Technology and Science Validation Report http://eo 1. gsfc.nasa. gov/new/validationReport/ (дата обращения 21.08.09)

43. Сервер специалистов по ГИС и ДЗЗ-системам. http://gis-lab.info/qa.html (дата обращения 15.11.07)

44. Сервер спектральных библиотек, http://library.usgs. gov (дата обращения 21.08.09)

45. Сайт производителя спектрального оборудования. http://lzos.ru/index.php (дата обращения 15.03.06)

46. Сервер Патентного бюро США. http ://patft.uspto. go у/ (дата обращения 15.03.06)

47. Сайт авторизованного дистрибутора оборудования, http://www.amd-photo.ru/dep l.html (дата обращения 15.03.06)

48. Сайт производителя оборудования. http://www.camware.com.my/products.asp (дата обращения 15.03.06)

49. Информационный сервер по ГИС системам. http://www.giscenter.ru/getdata/conteiit get.htm (дата обращения 15.11.07)56.http://www.vasiliidurnov.narod.ru/Page7.htm (дата обращения 13.03.08)

50. Сайт производителя спектрального оборудования. Информационный ресурс: свойства голографических дифракционных решеток. http://www.nanospectrum.ru/diffr/item/l/3/ (дата обращения 15.03.06)

51. Сайт производителя программного обеспечения, http://www.scanex.ru (дата обращения 17.06.07)

52. Сайт производителя оборудования. http://www.sptt.ru (дата обращения 15.03.06)

53. Сайт производителя программного обеспечения. http.7/www.sovzond.ru/software/90 (дата обращения 20.12.07)