м.в. черемисин

ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет леса»

Разработка метода и алгоритма совместной обработки спутниковой информации дистанционного зондирования Земли при мониторинге лесов

В вопросах изучения лесов на сегодня особое значение занимают информационные системы глобального или регионального мониторинга, основным отличием которых является масштаб действия и степень детальности предоставляемой информации. На текущий момент можно выделить два основных подхода одновременного сохранения или даже наращивания информативности таких систем и при этом сокращения объёмов обрабатываемой и хранимой информации на ГИС-серверах. Первый подход предполагает оптимизацию каналов ДЗЗ приборов, целевая информация которых представляет наибольший интерес при изучении растительности. Второй подход основан на объектно-ориентированных принципах, при которых анализ и классификация изображений происходят не на уровне пикселей, а на уровне объектов, групп пикселей, объединённых на основе определённой совокупности критериев. На основе второго варианта и, исходя из основного определения лесного выдела в лесоустроительных работах, учёта методов обработки данных ДЗЗ, предлагается создание специально адаптированных для космического мониторинга выделов. Такие выделы предлагается именовать как дистанционно-ориентированные выделы (ДОВ). Их формирование осуществляется по модели отражённой на рис. 1.

Они формируются на основе классификации полей значений дистанционных признаков: вегетационных индексов (ВИ), радиояркостных температур (РЯ), удельной эффективной площади рассеивания (УЭПР) и других доступных дистанционных признаков лесного участка без участия эксперта в автоматическом режиме (первый этап).

Рис. 1 Модель формирования дистанционно-ориентированных выделов

Процесс объединения однородных групп полей признаков (ВИ, РЯТ, УЭПР) осуществляется на втором этапе с помощью алгоритма кластерного анализа ISODATA.

На третьем этапе окончательно сформированные кластеры поля значений ВИ1 запоминаются для поиска пересечений с кластерами полей значений ВИ2, РЯТ и УЭПР, которые формируются аналогично вышеописанной процедуре.

Наполняется таблица классов (Табл. 1) признаков (ВИ, РЯТ, УЭПР) для каждого пикселя снимка с поиском их совпадений (пересечений).

Таблица 1 Классы признаков формирующие ДОВ

Пиксель (координата)	Класс ВИ1(5)*	ВИ2(4)	……	УЭПР(4)	РЯТ (4)	Пересечение
54°57'2.67"N, 37°33'26.26"E	2	4	……	1	3	─
54°53'3.11"N, 37°33'28.46"E	1	1	……	1	2	3
. . .			……
54°53'3.11"N, 37°33'28.46"E	2	1	……	2	1	2

*Примечание: В скобках обозначено общее число получившихся классов признака в результате кластеризации их значений.

Нормировка кластеров различных признаков (формирование общей ранговой шкалы классов) учитывается при непосредственном проведении алгоритма кластеризации ISODATA, однако эвристическое определение некоторых входных параметров алгоритма может привести к несовпадению итогового числа полученных классов. В случае такого несовпадения предусмотрена дополнительная классификация. Кластеры с меньшим числом классов ВИ2(3) проверяются на близость к классам большего ВИ1(5) по показателю дисперсии. Оценка близости выполняется на основании расчёта минимального расстояния r (обычное евклидово расстояние в пространстве значений дисперсий каждого признака). Поочерёдно высчитываются разности дисперсий D по формуле 1, минимальное значение характеризует принадлежность искомого кластера признака ВИ2 к соответствующему классу признака ВИ1.

Одновременное совпадение большего числа классов признаков означает их пересечение в пространстве снимка до формирования ДОВ. Формирование ДОВ может быть выполнено после поиска пространственных пересечений большего числа кластеров различных ВИ, однако в этом случае снижается возможность их пересечения для выделения общего участка. В случае отсутствия пространственных пересечений кластеров, ДОВ формируется на основе приоритетного ВИ, который выбирается экспертом.

На заключительном этапе модели формирования ДОВ происходит автоматическая векторизация границ пересечений кластеров. Процесс состоит из двух основных этапов: оконтуривание закрашенных областей с помощью алгоритма «жука» и векторное представление участков ДОВ.

Формирование ДОВ было выполнено на территорию лесного массива тестового полигона ОЛХ «Русский лес» на основе двух вегетационных индексов NDVI и NDII по спутниковому снимку Landsat 7 ETM+ за июль 2010 года и на основе УЭПР радиолокационных данных спутника Alos. В ходе реализации стало понятным, что предложенный способ мониторинга может стать удобным инструментом при многолетнем слежении за изменениями лесов в рамках сформированных дистанционно-ориентированных выделов.

Литература

1. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. – Мн.: Амалфея, 2000. – 304 с.

2. Черемисин М.В., Бурков В.Д., Шалаев В.С. Применение методов дистанционного мониторинга в оптическом и СВЧ диапазонах на этапах моделирования лесных экосистем / Вестник МГУЛ – Лесной вестник. – 2011. – №3 (79). – с. 170-178.

3. Черемисин М.В., Богатырёв В.А., Гусев В.Ф., Рязанцев В.В. Комплексный мониторинг лесов текущими и перспективными средствами ДЗЗ российского сегмента МКС / Материалы 47-х Научных чтений памяти К.Э. Циолковского. Калуга – 2012. – с. 142