Введение 4
1 Обзор методов и программных комплексов с возможностью проведения
атмосферной коррекции 6
1.1 Понятие атмосферной коррекции 6
1.2 Обзор существующих программных комплексов 7
1.2.1 Геоинформационная система QGIS 8
1.2.2 Программный комплекс ENVI 8
1.2.3 Программный комплекс SNAP 10
1.3 Методы проведения атмосферной коррекции 12
1.3.1 Метод DOS 12
1.3.2 Метод COST 15
1.4 Вывод по главе 1 17
2 Проектирование модуля 18
2.1 Разработка программы 18
2.1.1 Выявление и анализ требований к программному продукту 18
2.1.2 Основной язык разработки 23
2.1.3 Диаграмма вариантов использования 24
2.1.4 Модель AS-IS и TO-BE 26
2.1.5 Блок-схема алгоритма работы метода DOS 28
2.1.6 Блок-схема алгоритма работы модуля атмосферной коррекции 29
2.2 Реализация программы 30
2.2.1 Экспериментальные данные 31
2.2.2 Результаты обработки экспериментальных данных 32
2.2.3 Экспериментальная апробация 34
2.3 Вывод по 2 главе 37
Заключение 38
Список использованных источников 39
Приложение А - В 42-50
Технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) давно стали незаменимым инструментом изучения и постоянного мониторинга нашей планеты, благодаря которым находят повсеместное применение в отрасли народного хозяйства и позволяют за короткое время получить необходимые данные с больших площадей.
В сельскохозяйственной отрасли Красноярского края, на сегодняшний день, существует проблема мониторинга земель — отсутствие наиболее точного контроля посевных площадей, их состояния в заданные промежутки времени.
Для того, чтобы осуществлять контроль посевных площадей методами дистанционного зондирования необходимо разработать модуль атмосферной коррекции спутниковых изображений.
При использовании космических снимков приходится сталкиваться с такой проблемой, как влияние на снимок различных явлений атмосферы (водяной пар, метан, озон, молекулы аэрозоли, кислород, углекислый газ, частицы пыли). Для устранения указанных влияний осуществляют один из наиболее важных этапов предварительной обработки космических снимков — атмосферную коррекцию изображений.
Работа модуля атмосферной коррекции позволит нивелировать влияние различных эффектов атмосферы на космические снимки и тем самым получать более корректные значения рассчитываемых вегетационных индексов, используемых для оценки состояния посева.
Разработанный модуль будет представлен в виде встроенного компонента в структуру сервиса мониторинга посевов, предназначенного для конечных пользователей, на этапе предварительной обработке спутниковых изображений.
Это даст возможность конечному пользователю, являющемуся сельхозпроизводителем, не выезжать на объект для того, чтобы получить необходимую информацию и оценить состояние и качество выполняемых работ на посевных площадях.
Таким образом, целью выпускной квалификационной работы является устранение эффекта атмосферных явлений на спутниковых изображениях.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1) обзор методов и инструментов проведения атмосферной коррекции;
2) реализация алгоритма атмосферной коррекции для выполнения в автоматическом режиме;
3) экспериментальная апробация метода DOS с использованием разработанного программного модуля.
В результате бакалаврской работы выполнены все поставленные задачи. Проведен обзор методов и инструментов для проведения атмосферной коррекции с описанием выбранного метода DOS для его последующей реализации. В процессе разработки программного модуля составлена блок-схема алгоритма работы модуля атмосферной коррекции.
В результате работы осуществлена реализация модуля атмосферной коррекции методом DOS, и приведены результаты проверки работоспособности разработанного модуля на примере космического снимка, полученного со спутника Landsat-8 с датой съемки 2017-08-07.
Также в результате экспериментальной апробации сделан вывод о том, что исключение влияния атмосферы на космический снимок с помощью разработанного модуля, действительно позволяет добиться наиболее точных показаний вегетационных индексов, используемых для того, чтобы оценить состояние посева. Что в дальнейшем поможет агрономам узнать о состоянии сельскохозяйственных культур на различных стадиях вегетации, в том числе выявление полей, имеющих отклонения от норм развития.
Разработанный модуль атмосферной коррекции встроен в программного-аппаратный комплекс ГИС ИКИТ СФУ, о чем свидетельствует составленный акт об использовании в структуре работы комплекса (Приложение А).
1. Белов, В. В. О точности и быстродействии RTM-алгоритмов атмосферной коррекции спутниковых изображений в видимом и УФ-диапазоне / В. В. Белов, М. В. Тарасенков // Там же. - 2013. - Т. 26, № 7. - С. 564-571.
2. Болсуновский, М. А. Атмосферная коррекция в ПО ENVI. Модуль FLAASH / М. А. Болсуновский, А. С. Черепанов // Геопрофи. - 2006. - № 5. - С. 22-24.
3. Брежнев, Р. В. Модели и алгоритмы информационной поддержки решения задач мониторинга объектов неоднородной пространственной структуры по данным дистанционного зондирования Земли : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Брежнев Руслан Владимирович. - Красноярск, 2017. - 74 с.
4. ГОСТ 2.105-95 Единая система конструкторской документации. Общие требования к текстовым документам. - Взамен ГОСТ 2.105-79, ГОСТ 2.906-71 ; введ. 01.07.1996. - Москва : Стандартинформ, 2007. - 3 с.
5. ГОСТ 19.701-90 Единая система программной документации. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения - Введ. 01.01.1992. - Москва : Издательство стандартов, 1991. - 4 с.
6. Зубкова, К. И. Оценка погрешности расчета NDVI при использовании эмпирических методов учета влияния атмосферы / К. И. Зубкова, Т. Г. Курылева, Л. И. Пермитина // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. - 2016. - Т. 3, № 2. - С. 24-30.
7. Кашкин, В. Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений : учеб. пособие / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. - Москва : Логос, 2001. - 264 с.
8. Колесникова, О. Н. Новая версия программного комплекса ENVI / О. Н. Колесникова, Н. Б. Ялдыгина // Геоматика. - 2009. - № 2. - С. 24-29.
9. Лысенко, С. А. Атмосферная коррекция многоспектральных спутниковых снимков на основе аппроксимационной модели переноса солнечного излучения / С. А. Лысенко // Оптика атмосферы и океана. - 2017. - Т. 30, № 9. - С. 775-788.
10. Маглинец, Ю. А. Развитие средств автоматизации приема и обработки спутниковой информации региональной системы ДЗЗ СФУ / Ю. А. Маглинец, Р. В. Брежнев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8, № 3. - С. 120-128.
11. Мальцев, Е. А. Разработка алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования Земли для распознавания пространственных объектов сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Мальцев Евгений Алексеевич. - Красноярск, 2016. - 47 с.
12. Николенко, А. А. Атмосферная коррекция гиперспектральных данных авиакосмического дистанционного зондирования агросистем / А. А. Николенко // Журнал радиоэлектроники. - 2015. - № 7. - С. 3-10.
13. Протасов, К. Т. Метод преобразования гистограмм яркостей и вейвлет-коррекция атмосферных искажений спутниковых изображений / К. Т. Протасов, Л. А. Бусыгин, В. В. Белов // Оптика атмосферы и океана. - 2010. - Т. 23, № 2. - С. 136-142.
14. Разработка методов мониторинга пахотных земель России по данным спутниковых наблюдений радиометром MODIS / С. А. Барталев, Е. А. Лупян, И. А. Нейштадт, Е. В. Щербенко. - Москва : ИКИ РАН, 2007. - 222 с.
15. Самардак, А. С. Геоинформационные системы : учебное пособие / А. С. Самардак. - Владивосток : ТИДОТ ДВГУ, 2005. - 123 с.
16. СТО 4.2-07-2014 Система менеджмента к построению, изложению и оформлению документов учебной деятельности. - Введ. 30.12.2013. - Красноярск : СФУ, 2013. - 60 с.
17. Тарасенков, М. В. Алгоритм атмосферной коррекции спутниковых изображений неоднородной земной поверхности в видимом и УФ-диапазонах длин волн / М. В. Тарасенков, В. В. Белов // Вычислительные технологии. - 2014. - Т. 19, № 3. - С. 48-56.
18. Энгель, М. В. Оптические характеристики атмосферы по данным ДЗЗ и атмосферная коррекция спутниковых изображений земной поверхности : автореф. дис. . канд. техн. наук : 01.04.05 / Энгель Марина Владимировна. - Томск, 2014. - 3 с.
19. Якушев, В. П. На пути к точному земледелию [Текст] / В. П. Якушев.
- Санкт-Петербург : ПИЯФ РАН, 2002. - 458 с.
20. Brezhnev, R.V. An Ontological Spatial Monitoring System for Agricultural Land Monitoring / R.V. Brezhnev, E.A. Maltsev // Pattern Recognition and Image Analysis. - 2015. - Vol. 25, No. 2. - P. 201-208.
21. Chavez, P. S. Image-Based Atmospheric Correction — Revisited and Improved / P. S. Chavez // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. - 1996. - Vol. 62, No. 9. - P. 1025-1036.
22. Chavez, P. S. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data / P. S. Chavez // Remote Sensing of the Environment. - 1998. - Vol. 24, No. 3. - P. 459-479.
23. Congedo, L. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation. Release 5.3.2.1 : user guide / L. Congedo. - Carbonia. - 2017. - P. 164.
24. Python 3: преимущества и недостатки языка [Электронный ресурс] : /
- Режим доступа: https://pythonworld.ru/
25. Quantum GIS, описание базовых функций [Электронный ресурс] : / - Режим доступа: http://live.osgeo.org/ru/overview/qgis_overview.html