Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат наук Ахмад Чеман Джамал Ахмад

• Ахмад Чеман Джамал Ахмад
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Ахмад Чеман Джамал Ахмад

Содержание

Введение

Глава 1. Аналитический обзор современных методов космического мониторинга и географической среды Северного Ирака

1.1. Значение аэрокосмических материалов для изучения динамики городских и пригородных территорий

1.2. Анализ методов и алгоритмов тематической обработки космических изображений земной поверхности

1.3. Географическое описание территории Ирака и анализ характерных особенностей основных покрытий земной поверхности в Иракском Курдистане 42 Глава 2. Выявление динамики объектов на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности

2.1. Методологические основы выявления динамики объектов по разновременным космическим снимкам одного и того же участка местности

2.2. Исследование эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака на примере городов Сулеймания и Эрбиль по временной серии многозональных космических снимков путём автоматизированного дешифрирования участков застроенных территорий и растительного покрова

2.3. Анализ полученных результатов автоматизированного дешифрирования участков застроенных территорий и растительного покрова 66 Глава 3. Разработка и экспериментальное исследование методики автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках

3.1. Автоматизированные методы оценки динамики объектов по космическим снимкам

3.2. Исследование эффективности автоматизированных алгоритмов выявления изменений на городских и пригородных территориях Северного

Ирака по многозональным космическим снимкам разных годов (временной серии)

3.3. Комплексная методика создания карт изменений городских и пригородных территорий Северного Ирака

Заключение

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методики обработки космических снимков для целей мониторинга застроенных территорий в Ираке»

Введение

В современном быстро развивающемся мире картографическая продукция играет всё большую роль в различных отраслях деятельности. Карты используются повсеместно: для принятия решений при чрезвычайных ситуациях, для территориального планирования, в градостроительстве, для расчета навигационного маршрута и т.д. В условиях всё углубляющегося и ускоряющегося антропогенного воздействия на ландшафты поддержание актуальности картографического материала в различных масштабах становится одной из первоочередных задач.

Развитие мегаполисов и миграция населения из сельской местности в города - это общемировая тенденция. Расширение городских территорий является серьезной проблемой, требующей адекватного решения. Всё это очень сильно меняет облик городской территории. Соответственно быстро устаревают карты, что требует их более частого обновления. Среди различных методов контроля строительства объектов важное значение имеет космический мониторинг, который позволяет вести комплексное наблюдение за ходом работ, вовремя реагировать на возможные задержки сроков, контролировать соблюдение экологических требований на основе анализа поступающих ДЗЗ. Широкое применение данных космической съемки, открыло новые перспективы мониторинга состояния земель и существенно упростило процесс картографирования городских и пригородных территорий и изучения развития городской инфраструктуры.

Космический мониторинг позволяет контролировать соблюдение порядка, исключающее самовольное занятие участков, своевременность освоения земель и их использование по целевому назначению. Также можно определять соответствие реальной ситуации проектной документации объектов, выявлять возможные нарушения технических и экологических норм. Данная информация важна не только для контролирующих органов, но и для самих компаний, ведущих строительство и эксплуатацию объектов и инфраструктуры, чтобы избежать возможных штрафов или конфликта

интересов с какими-либо хозяйствующими субъектами, природоохранными и экологическими структурами, включая международные. На основе данных космического мониторинга возможна оценка состояния площадок для строительства и подъездных путей к ним, подбор земельных участков для размещения объектов нового строительства, проведения работ по комплексному благоустройству и озеленению территории, инвентаризация зеленых насаждений, оценка их общей площади, выявление очагов заболеваний растений, распределение зеленых насаждений по категориям состояния, контроль приживаемости молодых посадок.

Информацию на картах можно обновлять различными способами, включая как полевые, так и камеральные работы, используя разные источники информации: материалы геодезической съёмки, текстовые описания, справочную информацию и др. Одним из наиболее востребованных источников для получения и обновления информации о текущем состоянии объекта картографирования являются данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Но даже самые современные космические снимки не позволят получить нужную информацию без использования надёжных методик дешифрирования, основанных на функциональных возможностях, заложенных в современных специализированных программных продуктах. Существующие методики дешифрирования не обеспечивают требуемых значений достоверности для любых природно-географических зон и, вследствие этого, требуют адаптации к характерным особенностям Северного Ирака. Поэтому тема данной работы является актуальной.

Цель диссертационного исследования состояла в решении актуальной задачи разработки и экспериментального исследования эффективности методик выявления изменений урбанизированных территорий Северного Ирака по временным сериям космических снимков.

Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ свойств основных физико-географических районов Северного Ирака, выявить типы покрытий земной поверхности, подлежащие дешифрированию.

• Рассмотреть современные методы обработки космических снимков, осуществить их выбор и адаптацию применительно к рассматриваемой территории.

• Экспериментально исследовать эффективность выявление динамики геоэкологических объектов Северного Ирака на основе независимого дешифрирования разновременных космических снимков одного и того же участка местности. Проанализировать полученные результаты.

• Разработать методику автоматизированного выявления участков изменений на разновременных космических снимках и провести её экспериментальное исследование по участкам территории Северного Ирака.

При решении поставленных задач использовались методы теории информации, математической статистики, автоматизированного дешифрирования и предварительной цифровой обработки изображений. Экспериментальные исследования включали полевое дешифрирование геоэкологических объектов Северного Ирака, выполненное автором в 2011-2012 гг.

Данная работа состоит из трёх глав.

В первой главе работы представлен обзор средств дистанционного зондирования, описаны основные свойства дистанционной информации, их значение для изучения динамики территорий, дан обзор основных систем получения космических снимков и описание космических спутников ЬапсЬа!;-5 и , ЪшдьъХ-! с помощью которых были получены используемые в работе снимки. Рассмотрены теоретические вопросы автоматизированной обработки космических данных, описаны основные методы и алгоритмы компьютерных

технологий, дан обзор и описание программных пакетов, используемых для проведения автоматической обработки снимков.

Во второй главе представлены результаты исследований эффективности использования автоматизированных методов дешифрирования многозональных космических снимков КА серии Landsat для оценки изменений застроенных территорий Ирака. Получен временной ряд тематических изображений застроенных территорий и растительного покрова города Сулеймания и его окрестностей во временном интервале 1989 - 2005 гг. и аналогичный временной ряд города Эрбиль во временном интервале 2007 - 2011гг. Произведена оценка площадей застроенных участков, сельскохозяйственных угодий, древесной растительности и их динамики. На основе контрольных участков местности выполнен расчет достоверности дешифрирования.

Третья глава посвящена вопросам использования автоматизированных методов выявления изменений по данным многозональной космической съёмки земной поверхности с разрешением 30 м. Приведены результаты автоматизированного выявления изменений произошедших на территории города Эрбиль в 2007 - 2011гг. и на территории города Сулеймания в 2005 -2010 гг. На основе анализа полученных результатов сделан вывод об эффективности использования рассмотренного алгоритма на территории Северного Ирака. Раскрыта предложенная автором комплексная методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака, в которой на разных этапах используются визуальные и автоматизированные методы дешифрирования.

Научная новизна работы.

В результате выполнения работы впервые исследованы возможности использования данных многозональной космической съёмки для выявления динамики геоэкологических объектов застроенных территорий Северного Ирака. Получены оценки достоверности результатов автоматизированного дешифрирования.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

• Методика создания временных серий тематических карт по данным многозональной съёмки, адаптированная к особенностям основных видов покрытий земной поверхности Северного Ирака, и результаты оценки эффективности выявление динамики городских и пригородных территорий Северного Ирака по временным сериям многозональных космических снимков.

• Модифицированный автоматизированный алгоритм выявления изменений и результаты его валидации на городских и пригородных территориях Северного Ирака.

• Комплексная методика обновления тематических карт городских и пригородных территорий Северного Ирака.

Область применения. Разработанные методы могут широко использоваться:

• в автоматизированных системах контроля и прогноза состояния

геоэкологических объектов застроенных территорий;

• для обновления геоэкологических и топографических карт.

Значимость и практическая ценность работы определяются возможностью исследования текущего состояния и динамики геоэкологических объектов застроенных территорий Северного Ирака с использованием современных методов и алгоритмов обработки информации

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 67-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2012 г. и на на 68-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проходившей в Московском Государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) в 2013 г.

По теме диссертации опубликовано 2 научные работы в журналах,

рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертационной работы.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.

Диссертация изложена на 101 странице, содержит 54 рисунков и графиков. Список литературы включает 61 наименований, из них на иностранных языках.

Глава 1. Аналитический обзор современных методов космического мониторинга и географической среды Северного Ирака. 1.1. Значение аэрокосмических материалов для изучения динамики городских и пригородных территорий

Данные дистанционного зондирования - важнейший источник оперативной и современной информации о природной среде для исследования земной поверхности, создания тематических карт, для поддержания данных в актуальном состоянии и других целей.

Методы дистанционного зондирования основаны на получении информации о земной поверхности путем регистрации приходящего от нее электромагнитного излучения, отраженного или собственного, в широком спектральном диапазоне. Возможность опознавания различных объектов и изучение их свойств дистанционными методами обусловлены тем, что поглощение, рассеивание, отражение и излучение электромагнитной энергии в различных зонах спектра специфичны для каждого земной поверхности. Анализ спектральных характеристик объектов, структурных и текстурных особенностей изображений позволяет получить информацию для их последующего дешифрирования и интерпретации.

1. Большую часть данных дистанционного зондирования составляют снимки, которые дают возможность получения информации об объекте в виде цифровой (данные, передаваемые на наземную станцию, как правило, по радиоканалам или фиксируемые на борту на магнитных носителях) или аналоговой (фотографии) формах. Снимок - это двумерное изображение, полученное в результате дистанционной регистрации техническими средствами собственного или отраженного излучения и предназначаемое для обнаружения, качественного или количественного изучения объектов, явлений и процессов путем дешифрования, измерения и картографирования. При многозональной съёмке одновременно получается серия геометрически совмещённых снимков в нескольких узких зонах спектра электромагнитных волн. Совокупность зональных снимков

значительно более информативна, чем снимки в одном спектральном диапазоне [Жуков, 1981].

По технологии получения различают снимки фотографические, сканерные и радиолокационные [Лекции ГИС].

1) Фотографические камеры обеспечивают одномоментное получение всего кадра снимка в центральной проекции. Съемка может выполняться с использованием одного или нескольких объективов (со светофильтрами) с различным фокусным расстоянием. Применение к объективу аппарата светофильтров разных цветов позволяет добиться того, что на пленку будет попадать световой поток только определенного, строго ограниченного интервала длин волн.

2) Сканерные методы предполагают съемку в широком диапазоне спектра солнечного излучения. Электромагнитное излучение, отраженное и испускаемое объектом, захватывается оптической системой сканера и фокусируется на детекторах. Они преобразуют попадающие на них лучи в электрический сигнал, который записывается на магнитную ленту в аналоговом или цифровом виде. Сканирующие системы регистрации данных ДЗ имеют разные конструкции и принципы получения данных:

оптико-механическая, в которой качающееся перпендикулярно траектории зеркало улавливает отраженную от Земли солнечную энергию; качание зеркала обеспечивает регистрацию строки пикселей снимка, а движение носителя - формирование всего изображения;

^ оптико-механическая, в которой несколько детекторов, регистрирующих электромагнитное излучение, объединены в линейные массивы, расположенные в направлении движения аппарата, что обеспечивает параллельность сканируемых строк;

^ приборы с зарядовой связью (ПЗС), не имеющие подвижных частей - отраженное излучение попадает на плоское зеркало и затем проектируется на объединенные в линейку светочувствительные детекторы;

линейка одновременно регистрирует строку снимка в каждой из зон спектра, а количество детекторов может достигать нескольких тысяч;

^ многоэлементные системы, которые реализуют разные комбинации технологий сканирования, направленные на значительное увеличение числа спектральных диапазонов. В них излучение воспринимается спектрометрами и регистрируется множеством детекторов, организованных в матричные массивы, при этом столбец детекторов фиксирует излучение для каждого пикселя снимка. Такие системы, используемые в современных съемочных системах, обеспечивают лучшие геометрические и спектральные свойства снимков.

3) В радиолокационных системах (радарах) используют другой метод регистрации изображений: установленный на носителе передатчик испускает пучок микроволнового излучения, волны которого отражаются от поверхности, а приемник получает обратно рассеиваемое излучение в направлении, строго перпендикулярном прямолинейной траектории движения носителя. Т.к. объекты местности имеют разную форму и разные наклонные дальности от носителя, то отраженные сигналы поступают в приемник в разное время. Изображение формируется по строке (полосе снимка), а вдоль кадра строятся за счет поступательного перемещения носителя. Радиолокационные системы имеют ряд преимуществ по сравнению с другими типами съемочных систем, т.к. микроволны радара могут проникать через атмосферу днем и ночью и фактически при любых погодных условиях.

Получаемые в процессе разных видов съемки снимки различают в первую очередь по обзорности (охвату территории), спектральному диапазону и разрешению.

1) Обзорность снимков.

Космические снимки по сравнению с аэроснимками охватывают существенно большую площадь, т.е. обладает свойствами большой обзорности. При использовании одной и той же фотографирующей системы

для аэрофотосъемки с высоты 5 км и космической съемки с высоты 250 км охват при съемки из космоса увеличивается в 50 раз по стороне снимка и в 2500 раз по площади. Один космический снимок перекрывает такую площадь как 10 000 аэрофотоснимков. При этом большие регионы охватываются единовременно при одних и тех же условиях. Появляется возможность изучения региональных и зональных закономерностей, глобальных явлений, вести исследования в планетарном масштабе.

2) Спектральный диапазон.

Деление по спектральному диапазону связано с физическими и природными основами получения снимков и отражает существо передаваемых снимками характеристик объектов. Электромагнитные волны излучений разных объектов занимают определенные участки (области) в спектре. Эти области делят на более узкие зоны, а видимую область делят еще на цветовые зоны (табл. 1.1.1).

Таблица 1.1.1

Характеристики спектральных диапазонов и цветовых зон

Область спектра / Цветовая зона Ширина области спектра / цветовой зоны

Видимая область (мкм)

Цветовые зоны:

Фиолетовая 0,39-0,45

Синяя 0,45-0,48

Голубая 0,48-0,51

Зеленая 0,51-0,55

Желто-зеленая 0,55-0,575

Желтая 0,575-0,585

Оранжевая 0,585-0,62

Красная 0,62-0,80

Область инфракрасного излучения (ИК) (мкм)

Ближняя 0,8-1,5

Средняя 1,5-3,0

Дальняя 3,0

Радиоволновая область (см)

X 2,4-3,8

С 3,8-7,6

ь 15-30

р 30 - 100

Видимая, ближняя и средняя ИК области соответствуют отраженному (солнечному) излучению, дальняя - эмиссионному излучению (собственному тепловому излучению Земли).

Применение методов обработки изображений земной поверхности в видимой и ИК областях спектра для идентификации объектов основано на спектрах их отражения. Каждый объект имеет характерный спектр, соответствующий его химическому составу: при падении на объект солнечных лучей некоторые длины волн поглощаются, а остальные отражаются.

Отраженное излучение характеризует отражательную способность объекта, измеряемую в единицах спектральной плотности энергетической яркости (Вт/(см срмкм)). Получаемые величины переводятся в дискретные безразмерные цифровые значения, соответствующие характеристикам отражательной способности, и называются они - коэффициенты спектральной яркости или спектральная яркость. Записанные посредством регистрирующего устройства цифровые значения изменяются в пределах радиометрического битового диапазона, ширина которого зависит от характеристик устройства - обычно интервал 0 - 225. На изображении эти значения соответствуют оттенкам серой шкалы: 0 представляет абсолютно черный объект, 255 - абсолютно белый, а промежуточные значения соответствуют различным оттенкам серого цвета. Таким образом, съемочная система регистрирует определенную часть электромагнитного спектра, а полученные спектральные яркости занимают часть битового диапазона.

Изучение характеристик отражательной способности дает теоретическую основу для интерпретации объектов по набору их спектральных яркостей или их отношениям.

Спектральная отражательная способность различается и у объектов одного класса, что связано с состоянием объекта, увлажненностью, гранулометрическим составом и другими факторами [Бондур, 2006].

Космические съемочные системы

В табл. 1.1.2 приведены характеристики космических аппаратов с оптико-электронными системами дистанционного зондирования поверхности Земли (ДЗЗ) с пространственным разрешением 56 м и выше и радиолокационными системами.

Таблица 1.1.2. Характеристики космических КА с оптико-электронными

системами дистанционного зондирования поверхности Земли (ДЗЗ)

страна Наименование КА Другое наименование КА /\ата запуска Разрешение в панхроматическом режиме, м Разрешение в мульти спектральном режиме, м Ширина полосы съемки, км оператор

Алжир Alsat-1* 28.11.2002 - 32 600 ASAL

Алжир Alsat-2A 2009 2,5 10 н/д ASAL

Алжир Alsat-2B 2009 2,5 10 н/д ASAL

Великобритан ия TopSat** TacSat-0, TopSat-1 27.10.2005 2,5 5 10,15 BNSC

Великобритан ия UK-DMC* UK-DMC-1, BNSCSat-1, DMC-UK 27.09.2003 32 600 BNSC

Великобритан ия UK-DMC-2* DMC-UK-2 29.07.2009 - 22 660 BNSC

Германия RapidEye-1 Tachys 29.08.2008 - 6,5 78 RapidEyeAG

Германия RapidEye-2 Mati 29.08.2008 - 6,5 78 RapidEyeAG

Германия RapidEye-3 Choma 29.08.2008 - 6,5 78 RapidEyeAG

Германия Rapid Eye-4 Chores 29.08.2008 - 6,5 78 RapidEyeAG

Германия Rapid Eye-5 Trochia 29.08.2008 - 6,5 78 RapidEyeAG

Германия EnMAP 2012 - 30 Hyp 30 DLR.GFZ

ЕКА Proba 22.10.2001 • 18 Hyp 14 EKA(ESA)

ЕКА Sentinel-2**** Sentinel-2A 2012 - 10,20,60 285 EKA(ESA)

ЕКА Sentinel-3***** Sentinel-2B 2013 - ,20,60 285 EKA(ESA)

Израиль EROS-A EROS-A 1 05.12.2000 1,8 - 14 ImageSat International

Израиль EROS-B EROS-B 1 25.04.2006 0,7 - 7 ImageSat International

Израиль EROS-C 2009 0,7 2,8 11 ImageSat International

Израиль/ Франция VEN|jS Venus 2011 - 10 27,5 ISA, CNES

Индия CARTOSAT-1 IRS-P5 04.05.2005 2,5 - 30 ISRO

Индия CARTOSAT-2 10.01.2007 1 9,6 ISRO

Индия CART0SAT-2A 28.04.2008 1 н/А ISRO

Индия IMS-1 TWSAT 28.04.2008 - 140 ISRO

Индия IRS-1D 29.09.1997 5,8 23,70 70,142 ISRO

Индия RESOURCESAT-1 IRS-P6 17.10.2003 5,8 6,24,70 23 140,740 ISRO

Индия RESOURCESAT-2 2009 6 6,23,56 24,140, 740 ISRO

Испания DEIMOS-1* Spain-DMC-1 29.07.2009 - 22 660 DE1M0S Imaging

Испания SEOSAT-INGENIO SEOSAT 2010 2,5 - н/А lhalesAtenia Space Espana

Китай Beijing-Г China-DMC+4, BeijinGalaxy-1 27.10.2005 4 32 600 BLMIT

Китай HJ-1A 06.09.2008 - 30,100 Hyp 720,50 CAST

Китай HJ-1B 07.09.2008 - 30,150,300 720 CAST

Китай/ Бразилия CBERS-2 ZY-1B 21.10.2003 20 20 113 CAST, NIPE

Китай/ Бразилия CBERS-2B ZY-1B2 19.09.2007 20 20 113 CAST, NIPE

Китай/ Бразилия CBERS-3 ZY-1C 2009 5 20 60,120 CAST, NIPE

Китай/ Бразилия CBERS-4 ZY-1D 2011 5 20 60,120 CAST, NIPE

Корея K0MPSAT-1 Arirang-1 20.12.1999 6,6 - 17 KARI

Корея K0MPSAT-2 Arirang-2 28.07.2006 1 4 15 KARI

Корея KOMPSAT-3 Arirang-3 2011 | 0,7 3,2 H/A KARI

Малайзия RazakSAT быв. MACSAT 14.07.2009 2,5 5 H/A ATSB

Нигерия NigeriaSat-1* 27.09.2003 32 600 NASRDA

Нигерия NigeriaSat-2* 2009 2,5 5,32 320 NASRDA

ОАЭ DubaiSat-1 29.07.2009 H/A H/A H/A EIAST

Россия Монитор-Э Монитор-Э 1 26.08.2005 8 20 94,160 HL10M3

Россия Ресурс-ДК1 Ресурс-ДК 15.06.2006 1 2-3 5-28 HU0M3

Сингапур X-Sat 2009 - 10 50 CREST

США EO-1 21.11.2000 10 30 7,7 NASA

США GeoEye-1 бывший OrbView-5 06.09.2008 0,4 1,6 15 GeoEye

США IKONOS IKONOS-1 24.09.1999 1 4 11 GeoEye

США Landsat-5 Undsat-D' 01.03.1984 - 30 185 NASA, NOAA

США Landsat-7 15.04.1999 15 30 185 NASA, NOAA,USGS

США OtbView-3*** 26.06.2003 1 4 8 GeoEye

США QuickBird OuickBird-2, QB, QB-2 18.10.2001 0,6 2,4 16 DigitalGlobe

США WoridView-1 18.09.2007 0,5 - 18 DigitalGlobe

США ШСМ Landsat-8 2011 10 30 177 NASA

США WorldVlew -2 2009 0,5 1,8 16 DigitalGlobe

США/ Япония Terra EOS-AM-1 15.12.1999 - 15,30,90 60 NASA, METI

Таиланд THEOS 01.10.2008 2 15 22,90 GISTDA

Тайвань F0RM0SAT-2 быв. ROCSAT-2 20.05.2004 2 8 24 NSPO, Spotlmage

Тайвань Argo RapidEye-6 2009 - 6,5 78 NSPO, Rapid Eye

Турция BILSAT-1* BiltenSat, Tubitak-1, DMC-Turkey 27.09.2003 12 26 24,52 BILTEN

Франция SPOT-2 22.01.1990 10 20 60 Spotlmage

Франция SPOT-4 24.03.1998 10 20 60 Spotlmage

Франция SPOT-5 04.05.2002 2,5 10 60 Spotlmage

Франция PLEIAD ES-HR1 2010 0,7 2,8 20 CNES

Франция PLEIADES-HR2 2011 0,7 2,8 20 CNES

ЮАР Sumbandila SumbandilaS at, ZA-002 2009 7,5 H/A University of Stellenbosch, SunSpace

Япония ALOS Daichi 24.01.2006 2,5 10 35,70 JAXA

Американская программа Landsat является одной из наиболее успешных на мировом рынке данных ДЗЗ, с 1972 года в рамках программы было запущено семь спутников. Программа Landsat предусматривает многозональные и периодически повторяемые долговременные съемки с помощью сканирующих устройств в природно-ресурсных, природоохранных, мониторинговых и картографических целях с передачей данных по радиоканалам. Спутник является проектом трех крупнейших американских правительственных организаций: NASA, NOAA, USGS.

В данной работе были использованы снимки, полученные с космических аппаратов Landsat-5 и Landsat-7.

Сканер ТМ ИСЗ «Ландсат-5» имеет 7 спектральных каналов со следующими

характеристиками [Landsat-5]:

№ канала Спектральный диапазон, (мкм) Пространственное разрешение, (м)

1 0.45-0.515 (видимый голубой) 30

2 0.525 - 0.605 (видимый зеленый) 30

3 0.63 - 0.690 (видимый красный) 30

4 0.75 - 0.90 (ближний ИК) 30

5 1.55- 1.75 (средний ИК) 30

6 10.40 -12.5 (тепловой) 120

7 2.09 - 2.35 (средний ИК) 30

Аппаратура ИСЗ «Ландсат-7»

Установленная на спутнике съемочная аппаратура - сканирующий радиометр Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), обеспечивает съёмку земной поверхности в шести каналах с разрешением 30 м, в одном ИК канале - с разрешением 60 м и одновременную панхроматическую съёмку с разрешением 15 м при ширине полосы обзора для всех каналов около 185 км. Этот прибор является усовершенствованным вариантом хорошо

зарекомендовавших себя сканеров ТМ (Тематический Картограф), которые работали на борту предыдущих спутников серии «Ландсат». Масса прибора - 424 кг, потребляемая мощность - 720 Вт, скорость передачи информации - 150 Мбит/с. От предшественников его отличают следующие важные свойства:

• наличие панхроматического канала высокого (15м) разрешения;

• наличие теплового ИК-канала;

• погрешность абсолютной калибровки - 5% .

Радиометр ЕТМ+ ИСЗ «Ландсат-7» имеет 8 спектральных каналов со следующими характеристиками:

№ канала Спектральный диапазон, (мкм) Пространственное разрешение, (м)

1 0.45-0.515 (видимый голубой) 30

2 0.525-0.605 (видимый зеленый) 30

3 0.63- 0.690 (видимый красный) 30

4 0.75 - 0.90 (ближний ИК) 30

5 1.55- 1.75 (средний ИК) 30

6 10. 40 - 12.5 (тепловой) 60

7 2.0 9-2.35 (средний ИК) 30

8 0.52 - 0.90 (панхроматический) 15

Целесообразность использования данных ДДЗ для оценки динамики застраиваемых территорий обусловлена следующими факторами:

1. объективность (т.к. космический снимок объективно отражает состояние местности на момент съемки);

2. актуальность (материалы космической съемки можно получить на различные даты с разным разрешением);

3. масштабность (современная съёмка в обзорных масштабах позволяет одновременно снять огромные территории с довольно высокой детализацией);

4. экстерриториальность (участки съёмки никак не привязаны к государственным или административным границам; для проведения съёмки не требуются какие-либо разрешения. Всё это позволяет получать унифицированные данные по состоянию лесов в различных лесхозах, субъектах федерации);

5. доступность (в настоящее время все материалы космической съемки с пространственным разрешением 2 метра и более являются совершенно открытыми). [Верещака, 1990].

Реализация этих возможностей космической съемки осуществляется на основе использования различных методов обработки и дешифрирования ДДЗ и геоинформационных технологий.

1.2. Анализ методов и алгоритмов тематической обработки космических изображений земной поверхности

В настоящее время большая часть данных дистанционного зондирования сразу поступает в цифровом виде, что позволяет непосредственно использовать для их обработки современные компьютерные технологии.

Компьютерная обработка данных открывает новые перспективы автоматизации многочисленных трудоемких процессов и позволяет в короткий срок произвести обработку больших объемов данных [Королев, 1999]. Использование космической информации для исследования природных образований и антропогенных объектов требует их дешифрирования.

Автоматизированное дешифрирование - один из этапов процесса компьютерной обработки ДДЗ, представленных в цифровом виде, т.е. в форме цифровых изображений, включающий ввод изображений в компьютер (цифрование аналоговых и/или импорт цифровых изображений),

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ахмад Чеман Джамал Ахмад, 2013 год

Список литературы

1. Автоматизированное дешифрирование [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gisa.ru/12956.html. свободный доступ.

2. Аковецкий В.И. Дешифрирование снимков. Учебник для вузов. М., Недра, 1983. 374 с.

3. Берлянт А.М. Геоинформационное картографирование. М.: 1997, 64с.

4. Бондур В.Г. Основы аэрокосмического мониторинга окружающей среды. Курс лекций // М.: Московский государственный университет геодезии и картографии, 2006, 369 с.

5. Верещака Т.В., Зверев А.Т, Сладкопевцев С.А., Судакова С.С. Визуальные методы дешифрирования. М. Недра, 1990, 341 с.

6. Гонсалес Р, Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва: Техносфера, 2006.

7. Дистанционное зондирование. Количественный подход / Под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвис. М.: Недра, 1983. 415с.

8. Дмитриев А.Н., Шитов A.B. Введение в геоинформационное картирование: учебно-методическое пособие [Электронный ресурс]. -электронные текстовые данные - Горно-Алтайск, 2001. - Режим доступа: http://www.gasu.ru/resour/eposobia/posob/, доступ свободный.

9. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ./Под ред. В.Л.Стефанюка., М., Мир, 1976.

10. Дюран Б. Оден П. Кластерный анализ. М., Статистика, 1977, 127 с.

П.Жуков В.В., Егоров С.Б.. В сб.: Многозональные аэрокосмические

съёмки Земли, М., 1981, с. 203 - 210.

12.Еремеев В.А., Мордвинцев И.Н. и др. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование Земли из космоса, №6, 2003, с. 80 - 90.

13.Ермошкин И.С. Современные средства автоматизированного дешифрирования космических снимков и их использование в процессе

создания и обновления карт. / ArcReview: современные геоинформационные технологии. - 2009. - №1. - с. 12-13.

14. Капралов Е.Г., Тикунов B.C. Основы геоинформатики. Учебное пособие для студентов вузов, МГУ, 2004, 480 стр.

15.Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды. / Востокова Е.А., Шевченко JI.A., Сущеня В.А., Скатерщиков C.B. и др. - М.: Недра, 1982. - 251 с.

16. Кашкин В. Б. Сухинин А. И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. М.: Логос, 2001, 264с.

17. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. // М.: Наука. 1975, 521 с.

18. Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзина. Москва: «Мир», 1980.

19. Книжников Ю.Ф. Динамическое аэрокосмическое зондирование (содержание, проблемы, область применения) // Вестн. МГУ. Сер. геогр. 1985. №4. С.7-14.

20.Королев Ю.К. Как подойти к обработке снимков [Электронный ресурс]. - электронные текстовые данные / ArcReview: современные геоинформационные технологии. - 1999. - №4. - Режим доступа: http://loi.sscc.ru/gis/dataplus/arcrev/Number 11/2 Snimok.htm. доступ свободный.

21. Космическая съёмка и тематическое картографирование. Под ред. Салищева К. А., Книжникова Ю. Ф. Изд - во МГУ, 1980, 272с.

22. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии. Перевод с немецкого. -М.:Мир, 1988, 344с.

23. Кругляк A.M., Леонтьев В.А., Сизов А.П., Антипов A.B., Скорохватов С.Н., Кузина Е.П., Зверев А.Т., Малинников В.А., Марчуков B.C., Миртова И.А., Возможности применения космических методов в целях

осуществления мониторинга земель крупнейших городов (на примере г. Москвы) // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. - М.: МИИГАиК №2, 2005 , с. 89-108.

24. Курбатова A.C., Башкин В.Н., Касимов Н.С. Экология города. Научный мир. М.: 2004, 624 с.

25. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: Учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Аспект Пресс, 2004. - 184 с.

26.Лекции ГИС: космические снимки (лекция 11), классификация космических снимков (лекция 12) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://gislib.poi.dvo.ru/stud/GIS/gis lecture/, доступ свободный.

27. Лурье И.К., Косиков Ф.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений. М: Научный мир, 2003, 161 стр.

28. Малинников В.А., Марчуков B.C. , Сладкопевцев С.А., Визуальное дешифрирование панхроматических снимков сверхвысокого разрешения с целью определения топографических объектов урбанизированных территорий // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъёмка, 2008, № 3. с. 98 - 111.

29. Марчуков B.C., Автоматизированные методы оценки динамики пространственного распределения растительного покрова и грунтов по данным дистанционного мониторинга // Исследование Земли из космоса ,2010, № 2, с. 63-74.

30. Марчуков B.C., Сладкопевцев С.А., Компьютерные технологии в картографировании экологических систем// Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъёмка, 2003, № 5. с. 60-71.

31. Марчуков B.C., Сладкопевцев С.А., Ресурсно - экологическая картография: научно-методическое издание. -М.: изд. МИИГАиК, 2005. - 196 с.

32. Марчуков B.C. , Миртова И.А., Дешифрирование динамики растительного покрова и грунтов по материалам дистанционного зондирования//Учебное пособие//М.: Изд-во МИИГАиК, 2009, 128 с.

33. Марчуков B.C., Ахмад Чеман Джамал Ахмад, Оценка изменений застроенных территорий и растительного покрова Ирака по многозональным космическим снимкам // Изв. Вузов. «Геодезия и Аэрофотосъемка», 2012., № 5, с.41-44.

34. Марчуков B.C., Ахмад Чеман Джамал Ахмад, Автоматизированное выявление изменений на застроенных территориях Северного Ирака по многозональным космическим снимкам // Изв. Вузов. «Геодезия и Аэрофотосъемка», 2013., № 5, с.74-77.

35. Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. Второе издание // М.: Техносфера. 2006, 336 с.

36. Савиных В.П., Визульно-иструментальные исследования Земли с пилотируемого космического комплекса, М., "Недра", 1991., 110с.

37. Савиных В.П., Малинников В.А., Сладкопевцев С.А., Цыбина Э.М. География из космоса. М., МИИГАиК, 2000, 245 с.

38. Савиных В.П., Цветков В.Я., Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования, М, Картгеоцентр - Геодезиздат, 2001, 228 с.

39. Саху П.К., Солтани С., Вонг А.К., Чень И.С. Обзор по пороговым методам. Кибернетический сборник. Новая серия. Вып. 27. Сб. статей: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990, 200с.

40. Сойфер В.А. Методы компьютерной обработки изображений. М: ФИЗМАТЛИТ, 2004, 317 стр.

41. Структурный анализ снимков в аэрокосмических исследованиях Земли. Под ред. Книжникова Ю.М., М., 1985, 147с.

42.Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. // М.: Мир. 1978, 413с.

43.Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. //М.: Радио и связь. 1986, 185с.

44. Чандра A.M., Гош С.К., Дистанционное зондирование и географические информационные системы // М: Техносфера, 2008. -312 с,

45. Шовенгердт Р.А., Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений // М: Техносфера, 2010. - 560 с,

46. Ararat К., Abid I.M., Rahman S.A. Key Biodiversity Survey of Kurdistan, Northern Iraq: Site Review for Birds, Botany & Fisheries. - Nature Iraq: Field Report. KBA-Kurdistan, 2008. - 121 p.

47. Bendat J.S., Piersol A.G. Random Data. Analysis and Measurements Procedures. //N.Y.: John Wiley & Sons. 1985, 323 p.

48. ERDAS Imagine: краткий обзор программного пакета [Электронный доступ].Режим доступа: http://www.primegroup.ru/services/gis/prog.shtml, доступ свободный.

49. ERDAS Imagine: полнофункциональная система для работы с аэро- и космическими снимками [Электронный доступ]. - Режим доступа: http://loi.sscc.ru/gis/RS/erdas2.html, доступ свободный.

50.ERDAS imagine. ERDAS field guide, 3rd edition. ERDAS. Inc. Atlanta. GA, 1995, 630p.

51. ER MAPPER and ER Storage software and documentation is propriety to Earth Resource Mapping Pty Ltd.Vol. 1 - 5. // ER Mapping, 1995, 1237p.

52. Landsat-7: программа, основные характеристики [Электронный ресурс], -http://www.transparentworld.ru/landsat/landsat.htm, доступ свободный.

53. Fukunaga К. Introduction to statistical pattern recognition. // New York: Academic Press. 1972, 253p.

54. Jia X., Richards J.A. Efficient maximum likelihood classification for imaging spectrometer data sets // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, V. 32, № 2, 1994, pp. 274 - 281.

55 John G. Lyon, Ding Yuan, Ross S. Lunetta and Chris D. Elvidge. A change detection experiment using vegetation indices // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 64, 1998, pp. 143 - 150.

56. www.glovis.usgs.gov

57. www.landcover.org.

jb ^k. tiJIj^l J^ .J J t^l .58

277.* 1999 t ^ <¿11*4*5(^Jk^J59

2008 -Jaji - JJ& .J .60

551 * 2009 jitjU -tj^ljiUH ^ifili) ¿On- ^L*) l&j .61

469u-.. 1977