Разработка методики использования вейвлет-преобразования для обработки космических снимков высокого и среднего разрешения при мониторинге лесных массивов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат технических наук Гордиенко, Антонина Сергеевна

• Гордиенко, Антонина Сергеевна
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гордиенко, Антонина Сергеевна

Введение

1 Обзор существующих методов и средств мониторинга лесных массивов

1.1 Современные технологии мониторинга леса и мониторинга территорий

1.2 Обзор современных спутниковых данных, используемых при мониторинге леса

1.3 Спектральные свойства растений

1.4 Факторы, влияющие на яркость изображений объектов местности

1.5 Предварительная обработка космических снимков

1.6 Методы выявления изменений при мониторинге территорий

2 Разработка методики выявления изменений на основе структурных признаков изображений объектов

2.1 Теоретические основы Фурье-анализа изображений

2.2 Теоретические основы вейвлет-анализа изображений

2.3 Разработка методики локализации изменений в лесных массивах по космическим снимкам высокого и среднего разрешения

2.4 Разработка методики выявления изменений в лесных массивах по разновременным космическим снимкам высокого и среднего разрешения

3 Экспериментальные исследования

3.1 Исходные данные

3.2 Исследование методики локализации изменений в лесных массивах по аэрокосмическим снимкам

3.3 Обоснование выбора вейвлет-функции для выявления изменений по разновременным космическим снимкам на основе вейвлет-анализа

3.4 Исследование методики выявления изменений по разновременным космическим снимкам на основе вейвлет-анализа

3.5 Исследование технологической схемы выявления изменений по разновременным космическим снимкам для мониторинга лесных массивов с использованием вейвлет-анализа

3.6 Исследование эффективности методики выявления изменений, в лесных массивах, основанной на вейвлет-анализе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики использования вейвлет-преобразования для обработки космических снимков высокого и среднего разрешения при мониторинге лесных массивов»

Актуальность темы. Дистанционное зондирование позволяет осуществлять мониторинг и контроль за различными природными и антропогенными объектами.

Мониторинг леса играет важную роль в управлении лесами. Он позволяет решать следующие задачи: охрана лесов от пожаров; контроль лесопатологиче-ского состояния лесов; наблюдения за территориями, загрязненными радионуклидами; оценка состояния лесных экосистем и лесного покрова; актуализация данных изученности лесов.

Одна из основных проблем лесоустройства — контроль незаконной рубки леса. В соответствии с лесным законодательством лесопользователям при заготовке древесины необходимо выполнять мероприятия по восстановлению ценных пород и защитных функций леса. Вырубка должна выполняться в соответствии с Правилами заготовки древесины (приказ МПР России от 16.07.2007 г. № 184) и Правилами санитарной безопасности в лесах (постановление Правительства Российской Федерации от 29.06.2007 г. №414). Но они нередко нарушаются. Таким образом, возникает острая проблема оперативного выявления незаконных рубок леса.

В России леса занимают огромную площадь (около 70 %), для обеспечения эффективного управления и контроля которой требуются большие материальные затраты. Решить эту проблему может использование данных дистанционного зондирования. В настоящее время состояние рынка данных дистанционного зондирования Земли позволяет получать снимки различного разрешения с высокой периодичностью (до двух раз в день), а также по стоимости данные уже доступны широкому кругу пользователей.

Как известно, на аэрокосмические данные влияет большое количество внешних факторов: атмосфера, сезонность, освещенность и др. Это воздействие в первую очередь отражается на значениях спектральных яркостей элементов изображения, а спектральная яркость элемента изображения — это основной 4 признак, используемый для решения задач распознавания и выявления изменений. Эту проблему решают такими способами, как атмосферная коррекция, нормирование, создание индексных изображений. Но все эти процедуры требуют дополнительных затрат времени и измерений, которые должны происходить во время съемки.

Таким образом, помимо яркостных характеристик изображений объектов необходимо использовать дополнительные признаки, например, структурные признаки изображений объектов на аэрокосмических снимках.

В настоящее время существует большое количество различных методик и технологий выявления изменений по разновременным аэрокосмическим снимкам, но они, как правило, применимы для определенных данных, условий и изменений изображений объектов на снимках. Кроме того, реализация данных методик и технологий на производстве не автоматизирована и требует больших трудозатрат.

Таким образом, актуальной является разработка новых подходов к распознаванию изображений объектов местности и выявлению изменений по разновременным аэрокосмическим снимкам, которые бы эффективно использовали широкий ассортимент данных дистанционного зондирования, были бы автоматизированы и использовали в качестве признака изображения объекта на снимке более устойчивую, чем яркость, величину.

Намеченный в этой работе новый подход использования структурных признаков для выявления изменений по разновременным космическим снимкам при мониторинге лесных массивов и разработанная методика выявления изменений, основанная на вейвлет-преобразовании по космическим снимкам высокого и среднего разрешения для решения задач лесного хозяйства, отличаются от существующих тем, что используют структурные признаки изображения объектов на снимках и могут быть максимально автоматизированы.

Цель и задачи исследования

Целью диссертации является разработка методики использования вейвлетпреобразования для обработки космических снимков высокого и среднего раз5 решения при мониторинге лесных массивов, основанной на использовании структурных признаков изображений объектов.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

- выполнить анализ современных методов выявления изменений по аэрокосмическим снимкам при мониторинге и выявить их недостатки;

- разработать методику оперативного выявления изменений по разновременным космическим снимкам высокого и среднего разрешения, основанную на использовании структурных признаков изображений объектов, а именно на вей влет-преобразовании, позволяющем локализовать структурные изменения на определенном масштабе;

- на основе теоретических и практических исследований сделать выбор подходящей вейвлет-функции для анализа реальных снимков;

- выполнить исследования разработанной методики по реальным космическим снимкам.

Теоретическая и методологическая база исследования. В работе использованы методы цифровой обработки изображений, аналитической и цифровой фотограмметрии. Выявление изменений выполнялось с использованием вейв-лет-анализа и корреляционной функции.

Информационная база исследования. Базой для выполнения работ являются выполненные ранее исследования в области цифровой обработки снимков. Исходным материалом для разработки методики являются космические снимки высокого и среднего разрешения.

Научная новизна. Научная новизна диссертации заключается в том, что намечен новый подход использования вейвлет-преобразования, позволяющий локализовать структурные изменения на определенном масштабе, и на основании которого разработана методика выявления изменений в лесных массивах по разновременным космическим снимкам высокого и среднего разрешения, которая отличается от существующих тем, что использует структурные признаки изображений объектов, не зависящие от влияния ряда внешних факторов, изменяющих яркости изображений на многозональных снимках. Разработанная 6 методика может быть полностью автоматической в отличие от существующих и применяемых на практике.

Практическая значимость

Практическая ценность работы заключается в том, что предложенная методика была использована для выявления мест рубок по космическим снимкам.

Разработанные методики были использованы при выполнении научно-исследовательских работ по темам:

- «Разработка методики и технологии использования ENVI для автоматизирования тематического дешифрирования», № 19/07П/1476-07;

- «Разработка методологии аэрокосмического мониторинга природных и антропогенных объектов на региональном уровне». Номер государственной регистрации НИР: 01 2007.03297.

Основные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс СГГА и используются при изучении специальных дисциплин студентами специальностей «Аэрофотогеодезия» и «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами».

Основные результаты исследования:

- разработана методика выявления изменений по разновременным космическим снимкам высокого и среднего разрешения для мониторинга лесных массивов, которая основана на вейвлет-преобразовании и отличается от существующих тем, что использует структурные признаки изображений объектов;

- намечен новый подход оперативного выявления изменений по разновременным космическим снимкам, основанный на использовании структурных признаков изображений объектов;

- на основе теоретических и практических исследований сделан выбор подходящей вейвлет-функции, обеспечивающей локализацию изменений на изображениях лесных массивов;

- разработана методика локализации изменений в лесных массивах по космическим снимкам высокого и среднего разрешения.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение: на V Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2(Ю9», 20-24 апреля 2009 г., г. Новосибирск; на международной научно-практической конференции «АГРОИНФО-2009», 14— 15 октября 2009 г., г. Новосибирск; на международной научно-практической конференции «Индустриально-инновационное развитие на современном этапе: состояние и перспективы», 10-11 декабря 2009 г., г. Павлодар; на VI Международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2010», 19-23 апреля 2010 г., г. Новосибирск.

Публикации. Основные результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 10 научных работах, их них 3 статьи - в изданиях, входящих в Перечень рекомендуемых ВАК Минобрнауки РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и списка использованных источников, содержащего 120 наименований, 7 приложений. Общий объем составляет 123 страницы печатного текста, 37 рисунков, 8 таблиц.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гордиенко, Антонина Сергеевна, 2010 год

1.Н. Концептуальный подход к созданию системы мониторинга состояния земель лесного фонда РФ Текст. / В.Н. Манович // Материалы X международной научно-практической конференции «Геоинфо-кад», Китай. -2006. - С. 18-21.

2. Скудин, В.М. Проблема незаконных рубок в России и пути ее решения Текст. / В.М. Скудин // Материалы Всерос. совещания-семинара с между-нар. участием, Красноярск: Ин-т леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2005. — С. 9 — 14.

3. Белов, В.В. Мониторинг лесных пожаров по данным дистанционного зондирования Текст. / В.В. Белов, С.В. Афонин, Ю.В. Гриднев // Геоинформатика 2000: Тр. Междунар. научно-практ. конф., Томск: ТГУ, 2000. -С.17-22.

4. Биосфера и другие результаты дистанционного зондирования Текст. / А.Г. Топчиев и др. М.: Наука, 1999. - 224 с.

5. Манович, В.Н. Лесоустройство и экологический мониторинг Текст. / В.Н. Манович // Материалы 7-ой международной научно-практической конференции «Геоинфокад», Австрия. 2003. - с. 16-20.

6. Манович, В.Н. Лесоустройство и экологический мониторинг Текст. / В.Н. Манович // Материалы 8-ой международной научно-практической конференции «Геоинфокад», Франция. — 2004. — с.55-58.

7. Манович, В.Н. Экологический мониторинг и аудит земель лесного фонда с использованием данных дистанционного зондирования Земли Текст. / В.Н. Манович // Материалы 9-ой международной научно-практической конференции «Геоинфокад», Италия. 2005. - с.50-54.

8. Манович, В.Н. Использование геоинформационных систем лесного хозяйства для организации государственной инвентаризации лесов Текст. / В.Н. Манович // Геодезия и картография. 2009. - №1. - С. 45 — 47.

9. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве Текст.: учебник. / В.И. Сухих. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005.-392 с.

10. Сухих, В.И. Аэрометоды в лесоустройстве. Текст. / В.И. Сухих, Н.Н. Гусев, Е.П. Данюлис. М.: Лесная промышленность, 1977. — 192 с.

11. Аэрокосмические средства и методы исследования лесных ресурсов на базе ГИС технологий Текст.: учеб. пособие для студентов лес. фак. / В.И. Сухих и др. М.: МГУЛ, ЦЭПЛ РАН, 1999. - 304 с.

12. Мониторинг сплошных рубок леса по данным тематического дешифрирования разновременных космических снимков высокого разрешения Текст. / О. А. Атрощенко и др. // Научно-техническая информация в лесном хозяйстве. № 2. - С. 20-26.

13. Тютрин, С.А., Кондратовец, Р.Б. Дистанционный мониторинг незаконных рубок в Дальневосточном федеральном округе Текст./ С.А. Тютрин, Р.Б. Кондратовец // Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. -В. 4.-2010.-С. 73-76.

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

15. Адров, В.Н., Карионов, Ю.И., Титаров, П.С., Чекурин, А.Д. Данные ДЗЗ для топографического картографирования — критерии выбора Текст. / В.Н. Адров, Ю.И. Карионов, П.С. Титаров, А.Д. Чекурин // Пространственные данные. 2005. - № 4. — С.38-45.

16. Геворков, В.Р. Характеристики спутников высокого разрешения Текст. / В.Р. Геворков // Пространственные данные. 2005. — № 3. — С.28-41.

17. Гершензон В.Е., Кучейко А.А. Рынок космических геоданных в 2007 году Текст. / В.Е. Гершензон, А.А. Кучейко // Пространственные данные. 2007. - № 2. - С.22-29.

18. Носенко, Ю. Развитие космической техники дистанционного зондирования Земли в России Текст. / Ю. Носенко // Аэрокосмический курьер. -2007. -№ 2. С.51-53.

19. Matthew Fagan, Ruth De Fries Measurement and Monitoring of the World's Forests. A Review and Summary of Remote Sensing Technical Capability, 2009-2015 RFF REPORT. 131 p.

20. Аэрокосмический мониторинг лесов Текст. / А.С. Исаев, В.И. Сухих, Е.Н. Калашников и др. -М.: Наука, 1991. -241 с.

21. Кашкин, В.Б., Сухнин, А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие Текст. / В.Б. Кашкин, А.И. Сухнин. М.:Логос, 2001. - 264 с.

22. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст./ Пер. с англ. Пяткин В.П., Юдина О.А. М.: Недра, 1983. - 415 с.

23. Кринов, E.JT. Спектральная отражательная способность природных образований Текст. / E.JI. Кринов. — M.;JI., 1947. — 270 с.

24. Рис, У.Г. Основы дистанционного зондирования Текст. / У.Г. Рис. М.:Техносфера, 2006. — 336 с.

25. Гонсалес, Р., Вудс, Р. Цифровая обработка изображений Текст. /Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.:Техносфера, 2005. - 1072 с.91

26. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст. : в 2 кн. / У. Прэтт. М: Мир, 1982. - 670 с.

27. Аковецкий, В.И. Дешифрирование снимков Текст.: учеб. для вузов / В.И. Аковецкий. М.: Недра, 1983. - 374 с.

28. Богомолов, JT.A. Дешифрирование аэроснимков Текст. / JI.A. Богомолов. М.: Недра, 1978. - 351 с.

29. Живичин, А.Н. Дешифрирование фотографических изображений Текст. /А.Н. Живичин, B.C. Соколов. М.: Недра, 1980. - 253 с.

30. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов Текст. / К. Фукунага. М.: Наука, 1979. — 368 с.

31. Яншин, В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы. Текст. / В.В. Яншин. М.: Машиностроение, 1995. - 112с.

32. Лурье И.Е., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Под ред. A.M. Берлянта. М.: Научный мир, 2003. — 168 с.

33. Хлебникова, Е.П. Влияние предварительной обработки изображений на качество дешифрирования многозональных снимков Текст. / Хлебникова Е.П. // Вестник Сибирской Государственной геодезической академии / СГГА. Вып. 11. - Новосибирск, 2006. - С.190 - 193.

34. Книжников, Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений Текст. / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. М.: Издательский центр "Академия", 2004.-336 с.

35. Сущкевич, Т. А. О решении задач атмосферной коррекции спутниковой информации Текст. / Т. А. Сущкевич // Исследования Земли из космоса. 1999. - № 3.- С. 42 - 59.

36. Beeri, О. Spectral indices for precise agriculture monitoring Текст./ О. Beeri, A. Peled // International journal of remote sensing, 2006- Vol. 27, № 16. pp. 2039 - 2047.

37. Jordan, С. F. Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor Текст./ С. F. Jordan // Ecology 1969,. - vol. 50. — pp. 663-666.

38. Kaufman, Y. J. Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS, in Proc. IEEE Int. Текст./ Y. J. Kaufman, D Tanre,. // Geosci. and Remote Sensing Symp. '92, IEEE, New York, 1992. pp 261-270.

39. Xu, H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery Текст./ H. Xu// International journal of remote sensing.- 2006. Vol. 27.-№ 16. - pp.3025-3005

40. Zhu, L. Fusion of multisensor multitemporal satellite data for land cover mapping Текст. / L. Zhu, R. Tateishi // International journal of remote sensing, 2006- Vol. 27—№ 8 pp. -903-918.

41. Qian Du, Oguz Gungor, Jie Shan Performance Evaluation for Pan-sharpening Techniques Текст. / Qian Du, Oguz Gungor, Jie Shan //IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing Letter. 2005. - C. 4264-4266.

42. Ulrich Michel Image fusion of multitemporal and multisensoral data Текст. / Ulrich Michel. 2007.

43. Chen Yunhao A new wavelet-based image fusion method for remotely sensed data Текст. / Chen Yunhao, Deng Lei and others / «International Journal of Remote Sensing». No. 7. - April 2006. - pp. 1465-1476.

44. Кобзева, E.A. Автоматизация дешифрирования спутниковых снимков: опыт и проблемы Текст. / Е.А. Кобзева, К.А. Поздина // Геодезия и картография. 2008. - № 6. - С. 40^14.

45. P. Coppin, I. Jonckheere, К. Nackaerts, В. Muys Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review Текст. / P. Coppin, I. Jonckheere, K. Nackaerts, B. Muys // Int. J. Remote Sensing. 2004. - Vol. 25. - № 9. -pp. 1565-1596.

46. D. Lu, P. Mausel, E. Brondi'Zio, E. Moran Change detection techniques Текст. / D. Lu, P. Mausel, E. Brondi'Zio, E. Moran // Int. J. Remote Sensing. 2003. - Vol. 25. - №12. - C. 2365-2407.

47. J. Lyon, D. Yuan, R. Lunetta, and C. Elvidge A change detection experiment using vegetation indices Текст. / J. Lyon, D. Yuan, R. Lunetta, and C. Elvidge // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. — 1998. — vol. 64. -pp. 143-150.

48. S. Serneels, М. Said, Е. F. Lambin Land-cover changes around a major East African wildlife reserve: the Mara ecosystem Текст. / S. Semeels, M. Said, E. F. Lambin // Int. Journal of Remote Sensing. 2001. - Vol. 22. - pp. 3397-3420.

49. Дремин, И.М., Иванов, O.B., Нечитайло, B.A. Вейвлеты и их использование Текст. / И.М. Дремин, О.В. Иванов, В.А. Нечитайло // Успехи физических наук.-2001.-Том 171.-№5.-С. 465-501.

50. Залманзон, Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях Текст. / Л.А. Залманзон. -М.: Наука, 1989.-496 с.

51. Айфичер, Эммануил С. Цифровая обработка сигналов Текст.: практ. подход. / Эммануил С. Айфичер, Барри У. Джервис; пер. с англ. Изд. 2-е. - М.: Вильяме, 2004. - 992 с.

52. Макс, Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в 2-х томах. Пер. с франц. — М.: Мир, 1983. 312 с.

53. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов Текст. / А.Б. Сергиенко. СПб.: Питер, 2002. — 608 с.

54. Зверев, В.А., Стромков, А.А. Выделение сигнала из помех численными методами Текст. / В.А. Зверев, А.А. Стромков. — Нижний Новгород: ИПФ РАН, 2001.-188 с.

55. Оппенгейм, А.В., Шафер, Р.В. Цифровая обработка сигналов Текст.: Пер. с англ. / Под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979. — 416 с.

56. Дженкинс, Г., Ватте, Д. Спектральный анализ и его приложения Текст.: Пер. с англ. / Пер. с англ. В.Ф. Писаренко. — М.: Мир, 1971. — 316 с.

57. Рабинер, Л., Гоулд, Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов Текст.: Пер. с англ. / Под ред. Ю.Н. Александрова. — М.: Мир, 1978. 848 с.

58. Гольденберг, JI.M. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник Текст. / J1.M. Голиденберг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985.-312 с.

59. Мала, С. Вэйвлеты в обработке сигналов Текст.: Пер. с англ. -М.:Мир, 2005.-671 с.

60. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам Текст. / И. Добеши. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.

61. Блаттер, К. Вейвлет-анализ. Основы теории Текст./ К. Блаттер. -М.Техносфера, 2004. 280 с.

62. Витязев, В.В. Вейвлет-анализ временных рядов Текст.: учеб. пособие / В.В. Витязев. СПб.: СПб ун-т, 2001. - 58 с.

63. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MAT-LAB. Текст. / Н. К. Смоленцев. М.: ДМК Пресс, 2005. - 304 с.

64. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения Текст. / Н.М. Астафьева // УФН. 1996. - 11. - С. 1145 - 1177.

65. Гук, А.П. Локализация изменений объектов природно-территориальных комплексов по разновременным космическим снимкам Текст. / А.П. Гук, Л.Г. Евстратова, А.С. Гордиенко, М.А. Алтынцев // Геодезия и картография. 2010. - № 2. - С. 19-25.

66. Гордиенко, А.С. Использование вейвлет-анализа при о-аэрокосмических снимков Текст. / А.С. Гордиенко // Известия вузо: зия и аэрофотосъемка. 2010. - № 2. - С. 68-71.