Разработка и исследование методов и алгоритмов обработки космических снимков с целью оценки степени повреждения лесов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат технических наук Королева, Наталья Васильевна

• Королева, Наталья Васильевна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Королева, Наталья Васильевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. КРАТКИЙ ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СПУТНИКОВЫХ

СИСТЕМ И МЕТОДОВ ДЕШИФРИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ

СНИМКОВ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОВРЕЖДЕНИЙ ЛЕСОВ.

1.1. Состояние вопроса повреждения лесов.

1.2. Обзор действующих современных спутниковых систем для выявления повреждений.

1.3. Спектрально-отражательные свойства растительности различного состояния.

1.4. Вегетационные индексы, применяемые для выявления повреждений.

1.5. Методологическая основа обработки спутниковых изображений для выявления изменений лесного покрова.

1.5.1. Методы тематического анализа и обработки спутниковых изображений.

1.5.1.1. Анализ изменений по одиночному изображению.

1.5.1.2. Анализ визуального синтеза разновременных изображений.

1.5.1.3. Сравнение результатов классификации разновременных изображений.

1.5.1.4. Сравнение результатов независимой классификации.

1.5.1.5. Разность изображений.

1.5.1.6. Анализ главных компонент.

1.5.2. Методы и алгоритмы обработки спутниковых изображений с целью выявления повреждения лесов, вызванных насекомыми-вредителями

Выводы к первой главе.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ

ДАННЫХ СПЕКТРОРАДИОМЕТРА МОБК.

2.1. Формирование экспериментального набора спутниковых данных МСЮ18.

2.2. Исследование информативности данных спекрорадиометра МСЮК для построения композитных изображений.

2.3. Исследование информативности данных спекрорадиометра МСОБ для выявления повреждений лесов насекомыми.

2.4. Применение разновременных космических снимков Тегга-МСЮК для выявления очагов массового размножения вредителей.

Выводы ко второй главе.

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ С

ЦЕЛЬЮ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ ПОВРЕЖДЕНИЯ ЛЕСОВ.

3.1. Разработка алгоритма предварительной обработки данных наблюдений спектрорадиометра МОВ18.

3.2. Разработка автоматизированного метода обработки многолетних временных серий спутниковых изображений МОВ18 для детектирования участков повреждения лесов сибирским шелкопрядом.

3.3. Разработка метода обработки спутниковых изображений МОВ18 для оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом.

Выводы к третьей главе.

ГЛАВА 4. ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ РАБОТ.

4.1. Характеристика тестового участка.!.

4.2. Сбор и подготовка экспериментальных данных.

4.2.1. Картографические данные.

4.2.2. Данные типов земного покрова Северной Евразии.

4.2.3. Карта покрытой лесом площади.

4.2.4 Цифровая модель рельефа.

4.2.5. Данные детектирования очагов горения.

4.2.6. Данные о площадях, пройденных огнем.

4.2.7. Данные дистанционного зондирования среднего пространственного разрешения.

4.2.8. Данные дистанционного зондирования высокого пространственного разрешения.

4.2.9. Данные наземных обследований.

4.3. Обработка спутниковых изображений Terra-MODIS.

4.4. Сравнение полученных результатов с данными высокого пространственного разрешения.

4.5. Сравнение полученных результатов с данными наземных наблюдений.

Выводы к четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов и алгоритмов обработки космических снимков с целью оценки степени повреждения лесов»

Актуальность темы. Данные дистанционного зондирования с искусственных спутников Земли находят свое применение в изучение лесов России с 70-х годов прошлого века. Космические снимки используются для обнаружения и оценки последствий пожаров, контроля вырубок, выявления промышленных загрязнений, мониторинга массового размножения насекомых-вредителей и решения многих других хозяйственных и экологических задач. Однако эффективное использование спутниковых изображений невозможно без соответствующих методов и алгоритмов их обработки.

По мере развития спутниковых систем, когда на смену фотографическим приборам дистанционного зондирования пришли многоспектральные сканеры, значительно расширились свойства принимаемой информации. Современные спутниковые системы получают снимки с высокой оперативностью, ежедневной периодичностью и регулярным потоком данных, что открывает новые возможности для усовершенствования существующих методов и алгоритмов обработки космических снимков.

Наличие длительного периода спутниковых наблюдений, широкого охвата территории, и как следствие обработка большого массива данных, требует минимизации участия экспертов в процессе их тематической интерпретации. На разработку таких, в максимальной степени автоматизированных методов и алгоритмов обработки космических снимков, и были направлены исследования в рамках представленной диссертационной работы.

Цели и задачи исследований. Целью диссертации явилась разработка и исследование методов и алгоритмов обработки космических снимков среднего пространственного разрешения, полученных съемочной системой Тегга-МОБТЗ, с целью выявления очагов размножения сибирского шелкопряда и определения степени повреждения лесов этим вредителем.

Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:

• изучение действующих современных спутниковых систем, используемых для дистанционного мониторинга лесов;

• исследование и анализ существующих методов и алгоритмов обработки космических снимков с целью выявления повреждения лесов, вызванных насекомыми-вредителями;

• разработка алгоритма предварительной обработки данных наблюдений спектрорадиометра МСЮ18 и формирование наборов спутниковых изображений, очищенных от влияния облачного и снежного покровов;

• разработка автоматизированного метода обработки многолетних временных серий спутниковых изображений МОБТБ для детектирования участков повреждения лесов сибирским шелкопрядом;

• разработка метода обработки спутниковых изображений МСЮК для оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом;

• проведение анализа полученных результатов и оценка их точности.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

• впервые предложен автоматизированный метод анализа многолетних разновременных серий спутниковых изображений МСЮ18 для выявления повреждений лесов в результате массового размножения сибирского шелкопряда;

• разработан метод обработки спутниковых изображений среднего пространственного разрешения МСЮК для оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом.

Основные результаты диссертационной работы, выносимые на защиту:

• автоматизированный алгоритм предварительной обработки данных наблюдений спектрорадиометра МСЮК для формирования очищенных от влияния облачности и снежного покрова спутниковых изображений в интересах лесопатологического мониторинга;

• результаты исследования автоматизированного метода обработки многолетних разновременных серий спутниковых изображений МСЮК для детектирования очагов массового размножения сибирского шелкопряда на примере Красноярского края;

• метод обработки спутниковых изображений среднего пространственного разрешения МСЮ18 с целью оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом.

Практическая значимость. Метод детектирования очагов повреждения лесов сибирским шелкопрядом был использован для получения информации о размерах площадей и пространственном размещении поврежденных участков леса в Красноярском крае и Иркутской области в период с 2002 по 2006 гг., что дало возможность сформировать базу данных многолетних наблюдений очагов повреждений в исследуемом регионе. Результаты работы (растровые изображения и векторные слои участков повреждения лесов насекомыми-вредителями) использованы при разработке Блока дистанционного лесопатологического мониторинга (БЛПМ) Информационной системы дистанционного мониторинга лесов (ИСДМ Рослесхоз) [1,2]. Документально подтвержден ввод в опытную эксплуатацию программного комплекса выявления крупномасштабных усыханий лесов от насекомых-вредителей и других факторов непирогенного характера по данным спектрорадиометра МСЮК в БЛПМ ИСДМ Рослесхоз, созданного на основе разработанного метода (Приложение 1).

Апробация. Основные положения диссертации и результаты работы докладывались на 7 российских и международных конференциях, а именно: открытых Всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2004-2006, 2008 гг.), 62-ой научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК (Москва, 2007 г.), IV международной конференции «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» (Москва, 2007 г.) и научно-практической конференции «Усыхающие ельники Архангельской области, проблемы и пути их решения» (Архангельск, 2008 г.). На третьей открытой Всероссийской конференции: «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» автор отмечен дипломом за второе место в конкурсе молодых ученых.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 11 научных работ, 2 из которых помещены в рекомендованных ВАК России журналах. Все основные разработки и исследования методов и алгоритмов и их результаты получены автором лично.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 140 страниц, включая 29 рисунков, 20 таблиц и 4 приложения.

Заключение диссертации по теме «Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия», Королева, Наталья Васильевна

Выводы к четвертой главе

В процессе экспериментальных работ были собраны и подготовлены данные для выявления повреждений лесов (космические, наземные, картографические и др.), проведена предобработка спутниковых изображений, апробирован метод выявления поврежденных сибирским шелкопрядом территорий и определена степень дефолиации древостоя на примере тестового участка в Красноярском крае и Иркутской области. Комплексная обработка данных проводилась в ERDAS Imagine 8.7 с помощью программ, созданных на языке разработки графических моделей.

На основе сравнительного анализа полученных результатов с материалами наземных обследований и космическими снимками высокого пространственного разрешения можно сделать вывод, что по данным спектрорадиометра MODIS можно оперативно регистрировать изменения в состоянии полога леса (дефолиацию), связанные с потерей зеленых фракций крон деревьев в результате массового размножения сибирского шелкопряда.

Сравнительный . анализ результатов обработки спутниковых изображений Terra-MODIS с космическими снимками Landsat-TM показал, что определение поврежденных сибирским шелкопрядом площадей лесов осуществляется с достоверностью 96,03%. Ошибки пропуска цели и ложных тревог составляют 3,97% и 0,87% соответственно.

По результатам сравнения степени повреждения древостоев, полученных дистанционными методами и на основе наземных обследований для 24 контрольных участков, было выявлено, что алгоритм определения степени дефолиации позволяет выявлять не менее 5 классов распределения деревьев по категории состояния. Достоверность правильного определения слабой степени повреждения соответствует 80%, средней степени повреждения - 88% и сильной степени повреждения - 91%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современные спутниковые системы, получающие снимки с высокой оперативностью и периодичностью в сочетании с усовершенствованными методами и алгоритмами из обработки, открывают широкие перспективы для организации непрерывного мониторинга лесов и оценки их состояния на всей территории лесного фонда России.

В диссертационной работе представлена разработка и исследование методов и алгоритмов обработки космических снимков с целью выявления очагов размножения сибирского шелкопряда и определения степени повреждения лесов этим вредителем.

В рамках исследований были получены следующие основные результаты:

• разработан автоматизированный алгоритм предварительной обработки данных спектрорадиометра MODIS, который позволяет формировать очищенные от влияния облачности и снежного покрова спутниковые изображения;

• разработан автоматизированный метод обработки многолетних разновременных серий спутниковых изображений MODIS, позволяющий выявлять изменения в лесных массивах, связанные с массовым размножением сибирского шелкопряда;

• разработан метод обработки спутниковых изображений среднего пространственного разрешения MODIS для оценки степени повреждения лесов сибирским шелкопрядом.

Для проведения исследований был осуществлен сбор спутниковых изображений среднего пространственного разрешения Terra-MODIS на тестовый регион Красноярского края и Иркутской области. Предварительная обработка, выполненная с помощью разработанного автором алгоритма, предназначена для улучшения качества 16-ти дневных композитных изображений (продукт NASA MOD13Q1), построенных по данным Тегга

MODIS. Продукт MOD13Q1 создается по стандартной технологии NASA методом выбора из всего доступного набора измерений за 16 дней максимальных значений NDVI с учетом положения пикселя относительно надира. В результате такого подхода композитное изображение содержит фрагменты облачности и ее тени, снег, лед, дымы от пожаров, отдельные области с более низким разрешением, сбойные измерения датчиков. Для устранения вышеперечисленных негативных факторов был разработан автоматизированный алгоритм предварительной обработки данных спекрорадиометра MODIS для формирования очищенных от влияния облачности и снежного покрова спутниковых изображений.

Автоматизированный метод обработки многолетних разновременных серий спутниковых изображений MODIS построен на сравнительном анализе временных рядов индексов SWVI и NDVI разных лет в период минимальных фенологических изменений в состоянии растительности (конец мая — начало сентября). Метод позволяет выявлять изменения в лесных массивах, связанные с массовым размножением сибирского шелкопряда.

Разработанный метод обработки спутниковых изображений среднего пространственного разрешения MODIS с целью оценки степени повреждения лесов основан на определении сомкнутости полога до и после повреждения лесов насекомыми вредителями. Оценка значения проективного покрытия полога (сомкнутости) в пикселе изображения производится с помощью углового расстояния в двумерном пространстве признаков красного и ИК каналов между измеряемой яркостью и линией почвы. Значения сомкнутости полога, полученные за разные годы, используются для определения величины отпада или степени дефолиации лесной растительности.

Результатом проведенных исследований явилось выявление, распознавание и картирование вероятных очагов повреждений, а также определение степени дефолиации темнохвойных лесов на пораженных территориях.

Экспериментальные работы обеспечили тестирование методов и оценку их точности. В результате можно сделать следующие выводы:

• На основе данных среднего разрешения можно оперативно регистрировать изменение в состоянии полога леса (дефолиацию), связанного с потерей зеленых фракций крон деревьев в результате массового размножения сибирского шелкопряда.

• Сравнительный анализ результатов обработки данных Terra-MODIS с данными Landsat-TM показал, что определение поврежденных сибирским шелкопрядом площадей лесов осуществляется с достоверностью 96,03%. Ошибки пропуска цели и ложных тревог составляют 3,97% и 0,87% соответственно.

• По результатам сравнения степени повреждения древостоев, полученных дистанционными методами и на основе наземных обследований для 24 контрольных участков, было выявлено, что алгоритм определения степени дефолиации позволяет выявлять не менее 5 классов распределения деревьев по категории состояния. Достоверность правильного определения слабой степени повреждения соответствует 80%, средней степени повреждения — 88% и сильной степени повреждения - 91%.

Полученные автором результаты использовались при разработке Блока дистанционного лесопатологического мониторинга (БЛПМ) Информационной системы дистанционного мониторинга лесов (ИСДМ Рослесхоз), а также при выполнении ряда научно-исследовательских работ ЦЭПЛ РАН в области картографирования и оценки динамики наземных экосистем Северной Евразии.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Королева, Наталья Васильевна, 2009 год

1. Отчет по теме: «Развитие системы дистанционного мониторинга лесных пожаров и очагов массового размножения вредных насекомых и болезней леса», Государственный Контракт № МГ-02.06/23К, Москва, 2006, ЦЭПЛ РАН

2. Наставление по организации и ведению лесопатологического мониторинга в лесах России / Составители: А.Д. Маслов, Е.Г. Мозолевская, Н.А. Лисов, М.Е. Кобельков, В.К. Тузов, Пушкино, ВНИИЛМ, 2000, 86с.

3. Emergency program of biological pest control in the forests of Krasnoyarsk kray / Ed. Isaev A.S. Environment management Project the World Bank, Loan 3806-RU. M. 1997. 87p.

4. Обзор санитарного и лесопатологического состояния земель лесного фонда за 2007 год, Пушкино, ФГУ «Российский центр защиты леса», 2008г., 181с.

5. Надзор, учет и прогноз массовых размножений хвое- и листогрызущих насекомых в лесах СССР / Под ред. кандидатов с.-х. наук А.И.

6. Ильинского и И.В. Тропинина, Издательство «Лесная промышленность», Москва, 1965, 526с.

7. Методы мониторинга вредителей и болезней леса. Справочник. Том III. Болезни и вредители в лесах России / Под общ. ред. В.К. Тузова. — М.: ВНИИЛМ, 2004. 200с.

8. Рожков A.C. Массовое размножение сибирского шелкопряда и методы борьбы с ним, издательство Наука, Москва, 1965, 180с.

9. Fraser R.H. and Latifovic R. Mapping insect-induced tree defoliation and mortality using coarse spatial resolution satellite imagery // International Journal of Remote Sensing, 2005, Vol. 26, No. 1, pp. 193-200.

10. Гарбук C.B., Гершензон B.E. Космические системы дистанционного зондирования Земли. — Москва, Издательство А и Б, 1997. 296 с.

11. Барталев С. А., Жирин В.М., Ершов Д.В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем Космос-1939, SPOT и Landsat-TM при изучениибореальных лесов // Исследование Земли из космоса, 1995. №1. С. 101114.

12. П.Харук В.И., Рэнсон К. Дж., Кузъмичев В.В., Буренина Т.А., Тихомиров А.Ю., Им С.Т. Съемка "Landsat" в анализе шелкопрядников Южной Сибири // Исследование Земли из космоса, 2002, № 4, С. 79-90.

13. Спутниковые данные Электронный ресурс. // Компания «СОВЗОНД» Режим доступа: http://www.sovzond.ru/satellites/, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. русск.

14. Sensing, 2003, Vol. 29, No. 2, pp. 271-285.

15. Киенко Ю.П. Основы космического природоведения: Учебник для вузов. М.: «Картгеоцентр» - «Геодезиздат», 1999. 285 с.

16. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: Пер. с нем. — М.: Мир, 1998. 343 с.

17. Bella C.Di, Faivre R., Rugert F., Seguin В., Guerif M., Combal В., Weiss M., Rebella C. Remote sensing capabilities to estimate pasture production in France // International Journal of Remote sensing, vol. 25, no. 23, — 2004 -P. 5359-5372.

18. Alwis D. A., Eastonl Z. M., Dahlke H. E., Philpot W. D., and Steenhuis T. S. Unsupervised classification of saturated areas using a time series of remotely sensed images // Hydrology and Earth System Sciences, 11, 2007, p. 16091620

19. Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев A.C. Оценка дефолиации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям методом декомпозиции спектральных смесей // Исследование Земли из космоса, 1999, №4, С.78-86.

20. ЪЪ.Milne А.К. Change detection analysis using Landsat imagery: a review of methodology // Proceeding IGARSS'88 Symposium (ESA SP-284), Edinburg, Scotland, 1988, pp.541-544.

21. Coppin P.R., Bauer M.E., Gulinck H., Hermy M. Forest ecosystem monitoring from space: State of the art // International Workshop Proceedings Application of remote sensing in European forest monitoring, Vienna, Austria, 1996, pp.263-292.

22. Justice C.O., Vermote E., Townshend J.R.G. et al. The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS): land remote sensing for globalresearch // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1998. — Vol 36.-№4.-pp. 1228-1249.

23. Friedl M.A., Mclver D.K., Hodges J.C.F. et al. Global land cover mapping from MODIS: algorithms and early results // Remote Sensing of Environment, 2002. -№ 83. pp. 287-302.

24. MODIS Product Table Электронный ресурс. // Land Processes Distributed Active Archive Center — Режим доступа: http://edcdaac.usgs.gov/modis/dataprod.html, свободный. — Загл. с экрана. -Яз. англ. Послед, корректировка : 07.09.2008.

25. Кондаков Ю.П., Баранчиков Ю.Н., Черкашин В.П., Корец М.А. Районы массового размножения сибирского шелкопряда в Приенисейской Сибири. Карта. Масштаб 1:1.800.000. Красноярск: Проект USAID

26. ФОРЕСТ, Институт леса им. В.Н.Сукачева СО РАН, 2001. 1 лист (69 х 88 см)

27. Кондаков Ю.П. Массовые размножения сибирского шелкопряда в лесах Красноярского края // Энтомологические исследования в Сибири. Вып. 2.- Красноярск: КФ РЭО, 2002. С. 25-74.

28. Farr, Т. G., et al. The Shuttle Radar Topography Mission // Rev. Geophys., 45, RG2004, (2007), doi:10.1029/2005RG000183

29. Rodriguez E., Morris C.S., Belz J.E., Chapin E.C., Martin J.M., Daffer W., Hensley S. An assessment of the SRTM topographic products // Technical Report JPL D-31639, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, California, 2005, 143 pp.

30. Rabus В., Eineder M., Roth A., Bamler R. The shuttle radar topography mission a new class of digital elevation models acquired by spaceborne radar, Photogramm. Rem. Sens., v. 57, 2003, p. 241-262.

31. U.S. Geological Survey, 1993. Digital elevation models, data user guide 5. Reston, Virginia, 50 p.

32. Giglio L., Descloitres J., Justice C.O., Kaufman Y. An enhanced contextual fire detection algorithm for MODIS // Remote Sensing of Environment, 87:273-282, 2003.

33. Повреждение экосистем пожарами Электронный ресурс. // Информационная система мониторинга бореальных экосистем TerraNorte Режим доступа: http://terranorte.iki.rssi.ru/, свободный. -Загл. с экрана. - Яз. рус., англ.

34. Интерактивный каталог — поиск и заказ данных через Интернет Электронный ресурс. // Инженерно-технологический центр «СканЭкс» — Режим доступа: http://www.scanex.ru/ru/data/index.html, свободный. -Загл. с экрана. Яз. рус., англ.

35. ERDAS Field Guide, Seventh Edition, Atlanta, Georgia, 2003