Исследование подстилающей поверхности с использованием данных дистанционного зондирования в оптическом и радарном диапазоне разного разрешения для оценки экологического состояния природно-территориальной системы
| Вид материала | Исследование |
- Задание модели системы в пространстве состояний, построение оптимального наблюдателя, 14.7kb.
- Баланс углерода критерий оценки состояния региональной природно-хозяйственной системы, 655.49kb.
- Решение для агрономического управления в растениеводстве, ведения электронного кадастра, 49.96kb.
- Исследование Земли из космоса» Журнал «Геология нефти и газа», 703.94kb.
- Программа по курсу: «Бортовые спутниковые комплексы дистанционного зондирования Земли, 109.78kb.
- Концепция развития российской космической системы дистанционного зондирования Земли, 1928.25kb.
- Инструкции для прочтения данных в сводной таблице состояния наполнения курсами раздела, 944.78kb.
- Исследование деформирования и разрушения конструкционных сталей, подвергнутых интенсивной, 102.18kb.
- Природно-климатические особенности байкальского региона для устойчивого развития туризма, 303.39kb.
- Удк 622. 831: 622. 502 551. 14 550343. 4 Совершенствование методов оценки геодинамического, 633.09kb.
РЕЗЮМЕ
научной работы кандидата технических наук Бакашевой Асыл Умуткуловны на тему “Оценка экологического состояния казахстанского сектора Каспийского моря методами дистанционного зондирования Земли» на соискание академической степени PhD
по направлению 01.04.00 – Физика
Ключевые слова. Дистанционное зондирование Земли, космические аппараты, радарные снимки, многозональные снимки, цифровая обработка данных, дешифрирование, тематические карты.
Актуальность исследования. В настоящее время системы космического мониторинга широко используются при изучении природно-территориальных комплексов различного масштаба (от миллионов квадратных километров до нескольких квадратных метров) во многих странах мира. Космический мониторинг базируется на материалах дистанционного зондирования, получаемых в результате съемки земной поверхности с космических аппаратов. Он включает в себя не только оперативное слежение за процессом изменения окружающей среды, но и оценку его распространения, анализ причин возникновения, прогноз развития.
Масштабы нефтяного загрязнения региона Каспийского моря увеличиваются, что обусловлено возрастающими объемами добычи и транспортировки нефтепродуктов. В связи с этим, оценка экологического состояния казахстанского сектора Каспийского моря по материалам космической съемки является актуальной задачей.
Объект исследования. Объектом исследования является территория казахстанского сектора Каспийского моря.
Цель исследования. Исследование подстилающей поверхности с использованием данных дистанционного зондирования в оптическом и радарном диапазоне разного разрешения для оценки экологического состояния природно-территориальной системы.
Для решения поставленной задачи проведено следующее:
1. Обзор современных средств дистанционного зондирования и методов и алгоритмов цифровой обработки данных, полученных с космических аппаратов
2. Дешифрирование радарных и многозональных снимков для мониторинга территорий нефтегазовых месторождений
3. Разработка методики создания тематических карт на основе спутниковых данных разного разрешения.
Методы исследования. Исследование подстилающей поверхности с использованием данных дистанционного зондирования в оптическом и радарном диапазоне разного разрешения для обнаружения изменений окружающей среды.
Новизна работы. Научная новизна предлагаемых результатов заключается:
1. во внедрении методики выявления нефтяных загрязнений морской и земной поверхности с использованием космоснимков.
2. разработке методики создания тематических карт на основе спутниковых данных разного разрешения.
3. выработке рекомендаций по режимам и периодичности космической съемки региона и необходимому перечню тематических продуктов на основе космических снимков для оценки экологического состояния природно-территориальной системы
Научная и практическая значимость результатов исследования работы заключаются в том, что предложены методика выявления нефтяных загрязнений и методика создания тематических карт на базе использования данных разного разрешения в оптическом и радарном диапазоне, которые позволяют:
- получить комплексную оценку экологического состояния объектов,
- оптимизировать режимы и периодичность съемки интересующих объектов,
- повысить точность определения нефтяных загрязнений и их координат.
Реализация результатов. В ходе исследования рассмотрены и представлены в публикациях примеры тематической обработки данных ДЗЗ:
методика выявления загрязнений подстилающей поверхности с использованием метода классификации,
определение временных изменений объектов,
технология формирования мозаик на большие территории на основе данных ДЗЗ высокого разрешения,
совместное использование оптико-электронных и радарных снимков в изучении подстилающей поверхности,
методика выявления нефтяных загрязнений на морской поверхности по радарным данным.
Проведено ознакомление с задачами и функциями Геопортала как средства оперативной и доступной публикации тематически обработанных данных дистанционного зондирования Земли.
Апробация полученных результатов
Полученные результаты докладывались и обсуждались на международных конференциях и научных семинарах:
1. "Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане" 2007 г., г. Алматы.
2. 37-ой Генеральной Ассамблее комитета по космическим исследованиям COSPAR (Монреаль, Канада) с 13 по 20 июля 2008 г.
3. II международной Центрально-азиатской конференции «Дистанционное зондирование Земли и геоинформационные системы» 29-31 октября 2008 г., г. Алматы.
4. 19-том Международном совещании «Интегрированные космические технологии и космическая информация для анализа и прогноза изменения климата» 9-11 октября 2009 г, организуемого Офисом ООН по космическим делам и Международной федерацией астронавтов (Nineteenth UN/IAF Workshop on “Integrated Space Technologies and Space-based Information for Analysis and Prediction of Climate Change”. To be held in Daejeon, Republic of Korea, from 9 to 11 October 2009, in conjunction with the 60th International Astronautical Congress).
5. 2-й Международный коллоквиум - Научные и фундаментальные аспекты Программы Галилео по наукам о Земле, Университет Падова, Падуя Италия, 14-16 октября 2009 г. 2nd International Colloquium-Scientific and Fundamental Aspects of the Galileo Programme Earth Sciences, University of Padova, PADUA, ITALY / 14 – 16 October 2009.
6. 4-й Международной конференции «Земля из космоса – наиболее эффективные решения», проводившейся 1-3 декабря 2009 г. ИТЦ «СканЭкс», НП «Прозрачный мир» (Россия).
Опубликованные работы. По теме исследования опубликованы следующие работы:.
1. Бакашева А.У., Здоровец М.В., Рахимжанов Б.К. Мониторинг нефтегазовых месторождений методами ДЗЗ на примере месторождения Кумколь //"Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане" Сборник статей Республиканской научно-практической конференции, часть 3 "Науки о Земле. Физико-математические науки", Алматы, 2007 – С. 186-192
2. Бакашева А.У., Здоровец М.В., Рахимжанов Б.К. Построение цифровой модели рельефа по данным космических радиолокаторов с синтезированной апертурой антенны //"Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане" Сборник статей Республиканской научно-практической конференции, часть 3 "Науки о Земле. Физико-математические науки", Алматы, 2007 – С. 20-26.
3. А.У. Бакашева, Р.А. Смагулова, И.П. Задорожная. Изменение границ Аральского моря за 2004-2007 годы. Евразийский национальный университет им Л.Н.Гумилева, Научный журнал «ВЕСТНИК», серия физическая. – 2008.- №2 – С. 27-32.
4. Спивак Л.Ф., Шагарова Л.В., Бакашева А.У., Сагатдинова Г. Развитие базовой инфраструктуры Национальной системы космического мониторинга Республики Казахстан за 2005-2007 гг. Коллективная монография, Космические исследования и эксперименты Республики Казахстан (2005-2007). Национальное космическое агентство. - Алматы: «Дайк-Пресс», С.116-133, 2008 г. Т.2 -240 с.
5. Bakasheva Assyl Change of borders of the Aral Sea for 2004-2007 years / 37th COSPAR Scientific Assembly, Juli 13-20 juillet 2008, Montreal, Canada
6. Ахметова Д.С., Бакашева А.У. Получение географически привязанного мультиспектрального снимка высокого разрешения с КА IRS-P6/ Международная научная конференция молодых ученых «Наука и образование -2008» - Астана, ЕНУ 2008г. с. 59-61
7. Здоровец М.В., Бакашева А.У. Создание цифровых моделей рельефа по данным космического радиолокатора с синтезированной апертурой антенны RADARSAT-1/ Международная научная конференция молодых ученых «Наука и образование -2008» - Астана, ЕНУ 2008г. С. 153-156
8. Шагарова Л.В., Бакашева А.У., Акилбеков А.Т. Хранение космических снимков высокого разрешения без потери качества на уровне долговременного архива / Евразийский национальный университет им Л.Н.Гумилева, Научный журнал «ВЕСТНИК» -2009- №4 (71), с. 96-103.
9. Bakasheva Assyl Detecting Change of Borders of the Aral Sea for 2004-2007 Using Space Remote Sensing Data / Nineteenth UN/IAF Workshop on “Integrated Space Technologies and Space-based Information for Analysis and Prediction of Climate Change”. To be held in Daejeon, Republic of Korea, from 9 to 11 October 2009, in conjunction with the 60th International Astronautical Congress
10, Shagarova Ludmila, Akilbekov Abdrash, Muratova Gulmira Overlapping of optic and radar images in study of a land-cover / 2nd International Colloquium - Scientific and Fundamental Aspects of the Galileo Programme Earth Sciences E11 Remote sensing / GNSS reflectometry, University of Padova, PADUA, ITALY / 14 – 16 October 2009
11. Bakasheva Assyl, Shagarova Ludmila, Muratova Gulmira Technology of forming mosaics of the territory of Kazakhstan using high resolution remote sensing data / 2nd International Colloquium - Scientific and Fundamental Aspects of the Galileo Programme Earth Sciences E11 Remote sensing / GNSS reflectometry, University of Padova, PADUA, ITALY / 14 – 16 October 2009.
12. Assyl U. Bakasheva, Abdrash T. Akylbekov Change of borders of the Aral Sea for 2004-2007 years Elsevier Editorial System(tm) for Advances in Space Research, Manuscript Number: ASR-D-09-00068
13. Bakasheva Assyl, Shagarova Ludmila, Victoria Trishkina Detecting Oil Films on Radar Data /38th COSPAR Scientific Assembly, July 17-25 2010, Bremen, Germany
14. Бакашева А.У., Ткачева И.П. Определение изменений границ северной части Аральского моря (Малого Арала) за 2004-2009 гг. «Земля из космоса», ООО ИТЦ «Сканэкс» Москва, выпуск 5, 2010 г., с.36-39.
15. Assyl Bakasheva, Candidate of technical sciences (Ph.D.); Ludmila Shagarova; Abdrash Akilbekov, Doctor of ph.-math. sciences; Mira Muratova Overlapping of optic and radar images in study of a land-cover / Elsevier Editorial System(tm) for Advances in Space Research, Manuscript Number: ASR-D-10-00070
16. Assyl Bakasheva, Candidate of technical sciences (Ph.D.); Ludmila Shagarova; Mira Muratova Technology of forming mosaics of the territory of Kazakhstan using high resolution remote sensing data / Elsevier Editorial System(tm) for Advances in Space Research, Manuscript Number: ASR-D-10-00069
Аннотация работы
1. Введение
При оценке экологического состояния регионов в дополнение к традиционным (наземным) методам сбора информации используется космический мониторинг объектов.
Даже визуальный анализ космических снимков позволяет отметить влияние комплексов нефтедобычи на экологическое состояние прилегающего региона. Космические снимки предоставляют реальную информацию о сложившейся ситуации с заданной периодичностью и оперативно. Технологии обработки космических снимков совместимы с технологиями цифрового картографирования и представляют собой комплексный способ анализа экологической ситуации.
Разработка нефтегазовых месторождений считается одним из наиболее негативных факторов антропогенного воздействия на экосистемы. При добыче нефти загрязнение окружающей среды происходит за счет сброса технологических вод, вследствие аварий при разведочном бурении, промышленной добыче и транспортировке по трубопроводам. Нефтяное загрязнение на море обычно находится в виде эмульсий и пленочном виде. Кроме того, существуют источники природного происхождения – это естественные выбросы нефти при разломах геологических структур, из грифонов, грязевых вулканов и т.п. Подводные источники нефти также создают на морской поверхности загрязнение в виде пленок и эмульсий.
Благодаря высокой чувствительности радиолокационного сигнала к шероховатости морской поверхности радиолокация из космоса является эффективным методом и средством для мониторинга нефтяных загрязнений моря. Радиолокационные станции с синтезированной апертурой (РСА), обеспечивают высокое пространственное разрешение, что позволяет достаточно точно определять положение и площадь нефтяных пятен.
Нефтяные пленки влияют на поверхностные волны, подавляя коротковолновые компоненты ветрового волнения, и уменьшают общую энергию волн и их дисперсию. На поверхности моря образуется хорошо различимое пятно, выглаженное нефтяной пленкой – слик. Гладкая поверхность воды отражает падающие на нее электромагнитные волны в сторону от источника излучения (от антенны РСА). Отразившись от выглаженной морской поверхности, радиоволны не возвращаются к радиолокатору, и область выглаживания отображаются темным тоном на радиолокационным изображении (РЛИ).
При дешифрировании радарных данных надо учесть, что слики на РЛИ могут образовываться не только от пятен нефти (и нефтепродуктов), но и от других поверхностных явлений в море и атмосфере. По данным РСА трудно оценить объемы загрязнения. Контрасты, создаваемые нефтяной пленкой на РЛИ, зависят как от характеристик самой нефти, так и от факторов окружающей среды (ветра, волнения, течений). Детектирование нефтяных загрязнений по радару с синтезированной апертурой возможно в узком диапазоне скоростей ветра (от 2-3 до 10-12 м/с) и только «свежих» пятен.
- Обзор современных средств дистанционного зондирования и методов и алгоритмов цифровой обработки данных, полученных с космических аппаратов
Эффективная система мониторинга должна использовать космические снимки приборов активного и пассивного зондирования различного пространственного разрешения в максимально широком диапазоне электромагнитного спектра (оптическом, инфракрасном и сантиметровом). Для мониторинга региональных явлений и процессов используются данные низкого разрешения, мониторинг локальных объектов проводится с использованием аппаратуры высокого разрешения (2-100 м) и сверхвысокого разрешения (до 2 м). Радиолокационные данные позволяют получать качественные изображения земной поверхности независимо от наличия облачного покрова и времени суток. Комплексное использование спутниковых данных в видимом, тепловом и радарном диапазонах эффективно для оценки экологического состояния объектов. В таблице 1 приведены характеристики использованных данных ДЗЗ.
Таблица 1 – Технические характеристики использованных данных ДЗЗ
| Спутниковые данные | Размер сцены, (кадра), км | ||||
| Космический аппарат (страна) | Радиометр | Характеристики съемочного прибора | |||
| Пространственное разрешение, м | Кол-во спектр. каналов/ спектр. диапазон, мкм | Полоса захвата, км | |||
| EOS-AM-1 TERRA, AQUA (США) | MODIS | 250 500 1000 | 2 / (0,6 – 0,8) 5 / (0,4 – 2,0) 29 / (0,4 - 14) | 2300 | не более 1000 x 1000 |
| IRS -1C/1D (Индия) | PAN | 5.8 | 1 / (0,5 – 0,75) | 70 | 70 x 70 |
| LISS- 3 | 23 | 4 (0,52-0,59 0,62-0,68 0,77-0,86 1,55-1,70) | 142 | 140 x 140 | |
| AWIFS | 188 | 2 (0,62-0,68 0,77-0,86) | | | |
| IRS P6 (Индия) | LISS-4 | 5.8 | 1(0.62-0.68) | 70 | 70 x 70 |
| LISS-3 | 23 | 4 (0,52-0,59 0,62-0,68 0,77-0,86 1,55-1,70) | 140 | 140 x 140 | |
| AWIFS | 56-70 | 4 (0,52-0,59 0,62-0,68 0,77-0,86 1,55-1,70) | 740 | 740 x 740 | |
| RADARSAT-1 (Канада) | SAR | 8…100 | 1 / (C-диапазон, 5,6 см) | 50… 500 | |
В общем случае обработка данных дистанционного зондирования включает три этапа:
- предварительную обработку;
- первичную обработку;
- вторичную (тематическую) обработку.
На первом этапе, после приема спутниковых данных, записи их на электронный носитель и выполнения необходимых декодирующих и корректирующих операций происходит преобразование данных (с учетом калибровок), переданных с космических аппаратов (КА), непосредственно в изображение или космический снимок, а также преобразование их в форматы, удобные для последующих видов обработки. На втором этапе проводят радиометрические и геометрические преобразования (коррекцию) для исправления радиометрических и геометрических искажений, вызванных нестабильностью работы космического аппарата и датчика, а также географическую привязку изображения с наложением на него сетки координат, изменение масштаба изображения и представление изображения в необходимой географической проекции (геокодирование). Третий этап - тематическая обработка - включает как цифровой анализ с применением статистических методов обработки (кластерный анализ, методы выделения признаков и классификацию для количественных оценок и т. п.), так и визуальное дешифрирование и интерпретацию. Результаты, полученные после обработки и анализа данных ДЗ, представляются в определенном виде и формате. В работе были использованы данные гиперспектрального радиометра MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) американских спутников TERRA и AQUA. Основными тематическими продуктами MODIS для научных исследований являются:
Маска облаков (MOD35) – распределение облачного покрова днем и ночью с разрешением 1км;
Растительность и почвенный покров (MOD13, 15-17, 43, 44), в т.ч. их состояние, определяемое по вегетационным индексам поверхности (NDVI и EVI).
Пожары и тепловые аномалии (MOD14) – оперативное обнаружение и мониторинг природных пожаров и других тепловых аномалий с разрешением 1 км. MODIS может зафиксировать пожар на площади менее 1 кв.км.
Мониторинг снежного и ледового покровов (MOD10, 29), в т.ч. спектральная и отражательная способность снега и льда, их температура.
Температура поверхности, определяемая для суши (MOD11) и водных объектов (MOD28) с разрешением 1 км. Максимальная точность измерения – 0.3 – 0.5ºC для водных объектов и 1ºC для суши.
Для получения цифровых изображений земной поверхности с пространственным разрешением 5,8 м в панхроматическом режиме, с разрешением 23,5 м в мультиспектральном режиме, а также с разрешением 55 и 188 м (WiFS) были использованы данные индийских спутников IRS.
Для мониторинга морской поверхности были использованы данные с КА Radarsat-1, выполняющие съемку земной поверхности в С-диапазоне длин волн (5,6 см), с горизонтальной поляризацией излучения (HH), в диапазоне съемочных углов от 10 до 60 градусов шириной от 50 до 500 километров и пространственным разрешением от 8 до 100 метров.
Принцип активного дистанционного зондирования заключается в получении из отраженного от объекта сигнала информации о самом объекте. Характеристики сигнала, которым облучается объект, изменяются при взаимодействии с объектом. Сигнал, принимаемый сенсором, содержит информацию об амплитуде, которая характеризует отражательные свойства и о фазе, которая определяется удаленностью от объекта.
Радары с синтезированной апертурой позволяют проводить систематический обзор и получать детальные изображения поверхности моря, оперативно картографировать ряд акваторий и обнаруживать нефтяные загрязнения. Из главных преимуществ отметим:
- РСА космического базирования позволяют получать радиолокационные изображения морской поверхности независимо от времени суток, степени освещенности, в любых гидрометеорологических условиях, с обзором до 400-500 км;
- современные РСА имеют высокую пространственную разрешающую способность, что приближает информационные возможности радиолокационных средств к оптическим датчикам.
РСА – это радиолокатор бокового обзора, принцип действия которого основан на использовании перемещения антенны вдоль траектории полета для последовательного формирования антенной решетки большого размера.
Радарное изображение, полученное РСА системой, можно представить в комплексном виде, оно содержит информацию об амплитуде (действительная часть) и о фазе сигнала (мнимая часть). Радиолокационное изображение обычно представляется в виде черно-белого изображения. Большей яркости соответствует большая отражающая способность, которая зависит от ракурса наблюдения.
Радарные изображения имеют целый ряд особенностей, как радиометрические, так и геометрические. Исходные радарные данные, не приведенные к наземной дальности сильно «вытянуты» в азимутальном направлении. Из-за специфической геометрии съемки, исходные радарные изображения, в зависимости от орбиты, либо перевернуты зеркально в горизонтальной плоскости (нисходящая орбита), либо перевернуты зеркально в вертикальной плоскости (восходящая орбита).
Спекл-шум (зернистость) – это искажение, которое происходит от когерентного характера радио волн и создает широкий диапазон значений пикселов даже для однородных поверхностей. Для устранения спекл-шума используются различные типы фильтрации. Наряду со спекл-шумом, на изображении присутствуют радиометрические искажения, вызванные геометрией съемки. Так как съемка проводится под различными углами для различных точек снимка, то появляется неоднородность яркости по полю снимка: при малом угле – ярче, чем при более большом угле съемки. Данное искажение устраняется путем различных коэффициентов усиления антенны по полю снимка. Еще одна группа искажений вызвана геометрией съемки и рельефом поверхности: это области затенений и переналожений, они относятся к геометрическим искажениям, но также влияют и на радиометрию.
Дешифрирование радарных данных происходит следующим образом. В каждой точке траектории полета РСА формирует сигнал с амплитудной и фазовой информацией о последовательно снятых участках морской поверхности. Первоначальная информация, формируемая на спутнике, представляет собой голограмму – последовательную запись фазовой и амплитудной информации о рассеивающем объекте. На наземной приемной станции происходят ее первичная обработка и формирование РЛИ. В дальнейшем радиолокационная информация подвергается различным видам обработки и анализа.
Радиолокационное излучение чувствительно к состоянию морской поверхности из-за наличия на ней поверхности ветрового мелкомасштабного волнения. Начальные виды волн, образующиеся на морской поверхности под действием ветра, называются капиллярными и имеют длину волны несколько миллиметров. По мере развития, они передают энергию более длинноволновым компонентам волнения до тех пор, пока не наступит равновесное состояние между длинноволновыми, промежуточными и коротковолновыми компонентами волнового поля.
Предполагается, что брегговский резонансный механизм является основным механизмом рассеяния радиоволн на морской поверхности при углах падения от 200 до 700. Согласно ему микроволновое излучение, падающее на морскую поверхность, рассеивается поверхностными волнами подобного масштаба, т.е. находится с ними в резонансе. Длина поверхностной волны, рассеивающая радиосигнал, связана с длинной волны РСА и углом падения.
Эти волны (брегговские) в дальнейшем могут модулироваться ветром, более длинными волнами и течениями. Процессы в атмосфере, которые определяют скорость ветра у поверхности и соответственно генерацию и модуляцию брегговских волн, как и процессы в океане, которые непосредственно модулируют спектр этих волн, создают различные поверхностные проявления на РЛИ морской поверхности.
Шероховатость морской поверхности, к которой чувствителен РСА, формируется именно этими капиллярными и мелкими гравитационно-капиллярными волнами. Удельная эффективная площадь рассеяния (УЭПР, или
- нормированная на единицу площади величина, характеризующая обратное рассеяние) сликов значительно меньше, чем окружающей воды, и поэтому слик, имея низкие значения УЭПР, появляется на РЛИ как темное пятно. Нефтяная пленка значительно уменьшает интенсивность взаимодействия ветра с поверхностью моря, что приводит к подавлению капиллярных и мелких гравитационно-капиллярных волн. Эффект гашения может быть объяснен в рамках теории Марангони. Поверхностно активные компоненты нефти активно влияют на вязко-упругие свойства пограничного слоя, приводя к созданию градиентов поверхностного натяжения, в то время когда волна распространяется по поверхности, покрытой нефтяной пленкой. Градиенты поверхностного натяжения в свою очередь способствуют образованию продольных волн, называемых волнами Марангони, которые в результате взаимодействия с волновым движением в жидкости вызывают деструктивный резонанс, который и приводит к эффекту гашения волн. Гашение мелкомасштабных (резонансных) волн нефтяной пленкой приводит к резкому уменьшению рассеяния радиоволн в сторону антенны, что и создает области выглаживания на морской поверхности и темные пятна на РЛИ.
3 Программные средства цифровой обработки данных дистанционного зондирования, использованные в работе
Использование таких научных и коммерческих спутниковых систем ДЗЗ низкого, среднего и высокого разрешения, как AQUA, IRS, Radarsat-1 требует специального программного обеспечения обработки получаемых цифровых космических снимков.
Цель цифровой обработки изображений ДЗЗ, как было представлено выше, состоит в улучшении, привязке, интерпретации, анализе, оценке и представлении геопространственных данных в требуемой форме.
В данной работе были использованы следующие программные пакеты обработки растровых космических снимков:
1. ScanMagic
2. ScanEx Image Processor
3. Leica Geosystems Erdas Imagine
4. ITT Visual Information Solutions ENVI
5. ESRI ArcGIS
6. Для обработки радарных данных и выявления нефтяных пленок на морской поверхности были использованы программные пакеты ENVI SARscape и PHOTOMOD Radar (группа «Морские приложения» - «Процессор распознавания нефтяных пятен»).
4 Разработка методики создания тематических продуктов и карт на основе спутниковых данных разного разрешения
Тематические продукты MODIS для научных исследований можно получить в программном пакете IMAPP (NASA) по существующим методикам. Для создания тематических продуктов с данных других спутников нужно отрабатывать методики на программных пакетах обработки цифровых космических снимков.
4.1 Методики технологической обработки данных ДЗЗ для получения тематических продуктов, отработанные и адаптированные к задачам, поставленным в работе:
- Географическая привязка снимков с использованием геолокационных файлов - методика предназначена для привязки (перепривязки) космоснимков по орбитальным данным и распространяется на любые данные ДЗЗ. Для реализации обработки по этой методике необходимы метаданные с характеристиками спутника и баллистическими данными.
- Географическая привязка снимков высокого пространственного разрешения на местности по опорным точкам. Методика предназначена для уточнения геокоординат снимков, привязанных по орбитальным данным, формирования картографической информации, перевода снимка в необходимую систему координат. В качестве дополнительных данных используются цифровые карты местности, данные GPS-измерений и др.
- Орторектификация снимков высокого пространственного разрешения на местности. Методика предназначена для геометрического преобразования космоснимка с целью получения изображения местности в ортогональной проекции. Для методики должны быть использованы космоснимки. и дополнительные данные в виде цифровой модели рельефа.
- Повышение пространственного разрешения многоспектральных снимков. Методика предназначена для улучшения пространственного разрешения многоспектрального снимка путем совмещения его с панхроматическим снимком той же сцены, имеющего более высокое пространственное разрешение на местности.
- Создание цифровой модели рельефа. Методика предназначена для формирования трехмерной цифровой модели рельефа по стереопаре снимков высокого пространственного разрешения на местности. Исходные данные – космоснимки, получаемые со спутников IRS, RADARSAT и др.
- Формирование мозаик из данных ДЗЗ высокого разрешения. Методика предназначена для формирования мозаик на основе спутниковых снимков больших территорий для создания мозаики регионов территории Казахстана.
- Совместное использование оптико-электронных и радарных снимков в изучении подстилающей поверхности. Методика предназначена для совместной обработки изображений C-диапазона, полученных радиолокационной системой с синтезированной апертурой, и спектрозональных снимков оптического мультиспектрального сканирующего устройства для повышения точности определения объектов подстилающей поверхности и их геометрических размеров, выявления изменения объектов во времени.
- Выявление нефтяных пленок на морской поверхности. Процедура проводится по существующей методике на программном пакете PHOTOMOD Radar с использованием «Процессора распознавания нефтяных пятен», предназначенного для обнаружения нефтяных пятен на фоне однородной морской поверхности.
- Выявление нефтяных загрязнений подстилающей поверхности с использованием контролируемой классификации по эталонам. Методика позволяет по мультиспектральному снимку определить на первом этапе методом неконтролируемой классификации основные классы компонентов исследуемой территории, визуально выявить участки, предположительно характеризуемые как нефтесодержащие остатки, затем методом спектрального анализа по коэффициентам спектральной яркости (КСЯ) пикселей определить идентичные участки и по этим коэффициентам спектральной яркости провести процедуру контролируемой классификации по эталонам. Более точное применение этого алгоритма требует знания истинной отражательной способности, по крайней мере, двух объектов на изображении. Их можно получить либо путем измерения отражательной способности на местности, либо из таблиц отражательной способности стандартных объектов.
- Хранение космических снимков высокого разрешения с использованием высокоскоростных запоминающих устройств большого объема. Технологии сжатия сравнивались по степени уменьшения объема цифровых данных без потери качества. Наряду с хранением на электронных носителях была рассмотрена возможность и преимущества хранения данных с использованием высокоскоростных запоминающих устройств большого объема.
4.2 Рекомендации по режимам и периодичности космической съемки региона и по необходимому перечню тематических продуктов на основе космических снимков для оценки экологического состояния природно-территориальной системы казахстанского сектора Каспийского бассейна
Для проведения работ по оценке экологического состояния казахстанского сектора Каспийского моря необходимо осуществлять космический мониторинг морской поверхности и прилегающей суши этого региона. Радарное зондирование необходимо для мониторинга нефтяных загрязнений, для наблюдения за их перемещениями и трансформацией по возмущениям на поверхности моря. Использование мультиспектрального зондирования позволит повысить точность определения координат нефтяных загрязнений и облегчит интерпретацию радарных данных при визуальном анализе. Для построения оперативных тематических карт Каспийского моря необходимо использовать технологии регулярного космического наблюдения территорий с космических аппаратов низкого и среднего разрешения.
Для мониторинга окружающей среды казахстанского сектора Каспийского бассейна рекомендуется проводить космическую съемку с КА Radarsat-1, IRS-Р6 камеры LISS-3 периодичностью 1 раз и с КА AQUA 9 раз в климатический сезон. Детальность космической съемки: 25 м (Radarsat-1, режим Standard), 23 м (IRS-P63) и 250 м (AQUA/MODIS).
Покрытие космическими снимками со спутника Radarsat-1 (Standard) и IRS-P63 казахстанской части Каспийского моря составляет 10 сцен, для покрытия территории со спутника AQUA достаточно 1 пролета (таблица 2).
Таблица 2. Режимы и периодичность съемки казахстанской части Каспийского моря
| Космический аппарат | Съемочный прибор / режим | Пространственное разрешение, м | Полоса захвата, км | Требуемое кол-во сбросов на территорию (покрытие) | Требуемое кол-во сбросов в сезон (весна, лето, зима, осень) | Требуемое кол-во сбросов в год |
| AQUA | MODIS | 250, 500, 1000 | 2300 | 1 | 9 | 36 |
| Radarsat-1 | (Standard) | 25 | 100 | 10 | 1 | 40 |
| IRS-Р6 | LISS3 | 23 | 140 | 10 | 1 | 40 |
Некоторое количество нефтяных месторождений, расположенных на суше в регионе Каспийского моря, находятся в Мангистауской области. Ниже приведены рекомендации для космического мониторинга территории Мангистауской области, определен перечень тематических продуктов для оценки изменений окружающей среды.
Космический образ Мангистауской области
Для создания космического образа (оптический снимок, безоблачный, в натуральных цветах, синтез каналов 143 или 721) Мангистауской области необходимо использовать технологии ежедневного космического наблюдения территорий с КА AQUA/MODIS (обзорный снимок области) с получением недельных композитов из каналов оптического диапазона (разрешение 250-500 метров) без облачного покрова. Для более детального обзора можно использовать оптические данные спутника IRS и радарные данные спутника Radarsat-1 (таблица 3).
Таблица 3. Режимы и периодичность съемки территории Мангистауской области
| Спутник | Съемочный прибор / режим | Пространственное разрешение, м | Полоса захвата, км | Требуемое кол-во сбросов на территорию (покрытие) | Требуемое кол-во сбросов в месяц | Требуемое кол-во сбросов в год |
| AQUA | MODIS | 250, 500, 1000 | 2300 | 1 | 4 | 48 |
| Radarsat-1 | (ScanSAR Wide) | 100 | 500 | 1 | 1 | 7 |
| IRS-Р6 | LISS-3 | 23 | 140 | 16 | 1 | 102 |
Космический образ Мангистауской области по данным КА AQUA
Для покрытия всей территории Мангистауской области необходим 1 снимок КА AQUA. За каждый месяц рекомендуется использовать 4 снимка.
Космический образ Мангистауской области по данным КА IRS-P6
Для полного покрытия территории Мангистауской области данными с КА IRS-P6 необходимо 16 сцен (LISS-3). Заказ может быть осуществлен за 4 пролета. Заказ предлагается делать в период с апреля по октябрь месяц.
Космический образ Мангистауской области по данным КА Radarsat-1
Для полного покрытия территории Мангистауской области радарными данными можно сделать заказ 1 сцены (ScanSAR Wide). Заказ предлагается делать в период с апреля по октябрь месяц.
Среднее число дней в году со снежным покровом
Используя данные ежедневного космического наблюдения с КА AQUA/MODIS в период с ноября по март, предлагается создавать карты снежного покрова (примерно 15 карт), по которым можно посчитать среднее число дней в году со снежным покровом Мангистауской области. Для создания этих карт потребуется ориентировочно 15 сцен по 3 в месяц.
Карта растительности
Растительный покров в пределах исследуемой территории очень быстро изменяется. Поэтому карты динамики поверхности в течение одного сезона полезны и важны для учета природного цикла вегетации при сравнении разногодичных и разносезонных снимков. Для создания тематической карты растительности необходимо использовать технологии ежедневного космического наблюдения территорий с КА AQUA/MODIS в период с апреля по октябрь месяцы и получать по ним ежедекадные карты растительности по индексам NDVI.
Температурные карты
Для расчета температуры земной поверхности и для отслеживания состояния морской поверхности можно создавать ежедневные температурные карты на основе данных с КА AQUA/MODIS.
Детектирование облачности
Создание карт ежедневного облачного покрова на основе данных с КА AQUA/MODIS по существующей методике также может быть использовано для оценки экологического состояния объектов.
Карта сельскохозяйственных угодий.
Космические снимки позволяют в режиме, близком к реальному времени, получать достоверную информацию на обширные территории с высокой степенью детализации. Наборы последовательных снимков дают возможность оценить изменения в использовании земель и дать прогноз продуктивности сельскохозяйственных культур. С помощью спутникового мониторинга можно контролировать сроки и качество проведения основных агротехнических работ и тем самым оптимизировать управление сельскохозяйственным производством. Для создания тематической карты сельскохозяйственных угодий необходимо использование аппаратуры дистанционного зондирования среднего разрешения спутников RADARSAT-1 (Standard/ScanSAR Narrow) и IRS – P6 (LISS-3/AWIFS) (Таблицы 4). Для повышения точности оцифровки границ необходимо использовать методики совместного использования оптических и радарных данных близких по пространственному разрешению. Для покрытия территории Мангистауской области необходимы 4 сцены за сезон (в период посевной и уборки), всего 8 сцен. Заказ предлагается делать в период с апреля по ноябрь месяц.
Таблица 4. Режимы и периодичность съемки для создания карты сельхозугодий
| Космический аппарат | Съемочный прибор / режим | Пространственное разрешение, м | Полоса захвата, км |
| AQUA | MODIS | 250, 500, 1000 | 2300 |
| IRS-P6 | LISS-3 | 23 | 140 |
| | AWIFS | 56-70 | 740 |
| Radarsat-1 | Standard | 25 | 100 |
| ScanSAR Narrow | 50 | 300 |
Дата «______» ___________________ 200___ г.
Докторант PhD Бакашева А.У.
Научный руководитель Акилбеков А.Т.