Разработка алгоритмического обеспечения для задач спутникового мониторинга растительности на примере выявления лесных рубок и картографирования плантаций каучука
Введение 3
Глава 1 Роль дистанционного зондирования Земли в системах мониторинга 5
1.1 Дистанционное зондирование Земли: преимущества и недостатки 5
1.2 Проблемы, возникающие в дистанционном зондировании Земли 6
1.3 Использование дистанционного зондирования Земли для мониторинга и
выявления вырубок 10
1.4 Использование дистанционного зондирования Земли для мониторинга и
картографирования плантаций каучуковых деревьев 11
Глава 2 Алгоритм мониторинга вырубок и картографирования плантаций каучуковых деревьев 13
2.1 Постановка задачи 13
2.2 Математический аппарат 15
2.2.1 Битовые операции 15
2.2.2 Метод наименьших квадратов 16
2.2.3 Элементы теории вероятности 17
2.2.4 Нейронные сети 17
2.2.5 Метод скользящего окна 20
2.2.6 Гармонические модели 20
2.3 Исходные данные и изучаемая территория 21
2.4 Программное обеспечение, необходимое для работы 24
2.5 Общая концепция алгоритма 25
2.6 Предварительная обработка данных 27
2.6.1 Радиометрическая калибровка 27
2.6.2 Атмосферная коррекция 28
2.6.3 Топографическая коррекция 31
2.6.4 Выявление облаков и теней от облаков и снежного покрова 34
2.6.5 Фильтрация 36
2.7 Формирование временных срезов и построение гармонической модели 38
2.8 Создание и обучение нейронной сети 40
2.9 Предсказание меток классов 44
Глава 3 Использование алгоритма для выделения рубок и плантаций каучуковых деревьев 46
3.1 Особенности использования алгоритма для выделения рубок 46
3.2 Особенности использования алгоритма для выделения плантаций
каучуковых деревьев 49
Заключение 54
Список литературы 55
Сокращение площади лесов - одна из острых проблем, которая стоит перед человеком. Причинами обезлесения являются не только стихийные бедствия, такие как пожары и засуха, но и сам человек. В последние десятилетия увеличилось количество незаконных рубок во многих регионах мира, в том числе и в РФ. На территории Дальнего Востока лесные массивы занимают до 30% площади всех лесов страны. В этом районе обитают десятки видов животных и растений, которые занесены в Красную книгу. Разрушение естественной среды обитания окажет на них существенное негативное влияние. Огромная по площади территория, богатая ценными породами древесины всегда привлекала браконьеров как источник дешевого материала. Контролирование территории и пресечение незаконной деятельности очень тяжело достичь, используя только традиционные «наземные» методы. Поэтому разработка алгоритмов мониторинга вырубок с использованием данных дистанционного зондирования является актуальной задачей.
В Юго-Восточной Азии активно развивалось и развивается выращивание каучуковых деревьев, что связано с историческими особенностями развития данного региона. Как правило, новые плантации возникают на месте вырубленных тропических лесов или земель, выведенных из-под сельскохозяйственного оборота. Смола каучука является сырьем для производства резины, различного рода уплотнителей для термо-, гидро- и звукоизоляции, твердого топлива ракет и др., а древесину дерева используют в мебельной промышленности. Помимо этого, распространение каучуковых деревьев интересно специалистам разных биологических направлений. Поэтому мониторинг плантаций каучука так важен, и для него сегодня используются космические снимки.
На сегодняшний день разработан ряд методов для решения как первого, так и второго вопросов, о чем будет сказано ниже. Однако все они имеют свои недостатки, что ограничивает их применение. Целью данной работы является разработка альтернативного алгоритма, который мог бы использоваться в системе мониторинга как рубок, так и плантаций каучука. Такой подход, с одной стороны, обладает большей универсальностью, а с другой - учитывает слабые стороны существующих методик.
Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:
- изучить разработанные алгоритмы, применяющие данные дистанционного зондирования в системах мониторинга, ограничения методик и возможные пути их разрешения;
- изучить программные средства, которые могут быть применены для решения задач, возникающих на различных этапах алгоритма;
- рассмотреть вопросы применимости данных дистанционного зондирования Земли в качестве исходных материалов алгоритма;
- применить методы машинного обучения для нахождения рубок и плантаций каучуковых деревьев;
- произвести оценку качества используемой модели и ее применимости на новых данных;
Разработка представленного в этой работе алгоритма была выполнена совместно с Колесовым Д.А. и другими сотрудниками компании ООО "NextGIS". Векторные данные по рубкам на Дальнем Востоке РФ и плантациям каучуковых деревьев в Юго-Восточной Азии были предоставлены ООО "NextGIS".
Результатом этой работы является разработанный алгоритм, который может применяться в системах мониторинга лесных рубок или плантаций каучука. При этом были выполнены следующие задачи:
- рассмотрены основные методики, применяемые сегодня в системах мониторинга с использованием ДДЗ, и выявлены их недостатки, которые учитывались при проектировании представленного в работе алгоритма;
- проведена предварительная обработка космических снимков Landsat-7 и Landsat-8, включающая в себя радиометрическую калибровку, атмосферную и топографическую коррекции, поиск облачности, теней и медианную фильтрацию;
- сформированы временные срезы и построены по ним гармонические функции для нахождения ожидаемых значений на интересующую дату;
- построены и обучены нейронные сети для каждой территории; при этом на
дальневосточный регион было создано две: для зимнего и летнего периодов;
- произведена оценка качества нейронных сетей, которые были применены к новым данным для поиска рубок (плантаций);
На каждом из этапов алгоритма были рассмотрены существующие подходы для решения конкретной задачи и всегда выбирались методы, дающие наилучший результат в условиях работы с рассматриваемыми территориями. Точность полученных результатов сравнима с качеством других алгоритмов, применяемых в системах мониторинга, превосходя некоторые из них. При этом, предложенный здесь алгоритм обладает рядом преимуществ:
- является более универсальным;
- включает многоступенчатую предварительную обработку для лучшего исключения шумов;
- использует возможности нескольких спутниковых систем для достижения большего временного разрешения;
- требует минимум усилий от человека: настроенный и оптимизированный вручную он в дальнейшем будет собирать новые данные и включать их в обработку.
В дальнейшем, планируется использовать данные Sentinel-2 вместе с Landsat-7 и Landsat-8. Для этого будет встроен отдельный этап по приведению к единому пространственному разрешению снимков этих спутников. Это позволит увеличить ежемесячное количество получаемых снимков с 4-5 до 11-12, что важно для территорий с большим количеством облачных дней в году.
Кроме того, будет рассмотрен вариант замены алгоритма для выделения облачности TMask объектно-ориентированным аналогом, что резко снизит количество ложных выделений теней.
Содержание бакалаврской работы – Разработка алгоритмического обеспечения для задач спутникового мониторинга растительности на примере выявления лесных рубок и картографирования плантаций каучука
Выдержки из бакалаврской работы – Разработка алгоритмического обеспечения для задач спутникового мониторинга растительности на примере выявления лесных рубок и картографирования плантаций каучука
