Введение 4
1. Обзор существующих спутниковых программ 6
1.1 Обзор спутниковых съемочных систем 8
1.2 Выбор данных ДЗЗ для обнаружения участков лесозарастания 10
2. Основные этапы подготовки данных ДЗЗ к дешифрированию 14
2.1 Этапы первичной обработки данных ДЗЗ 14
2.2 Форматы представления данных ДЗЗ 18
2.2.1 Содержание метаданных 18
2.2.2 Требования к функциональности 19
3 Детектирование данных ДЗЗ для локализации участков лесозарастания 20
3.1 Обзор вегетационных индексов для локализации участков лесозарастания 21
3.2 Выбор вегетационного индекса для локализации участков лесозарастания по данным спутниковой системы WorldView-2 24
3.2.1 Диапазоны значений вегетационных индексов 25
3.2.1 Сегментация участков лесозарастания 31
3.2.2 Расчет показателей точности выделения лесозарастания 35
Заключение 41
Список использованных источников 42
Приложение А Плакаты презентации 46
Методы дистанционного зондирования и дешифрирования космических снимков используются в различных отраслях хозяйственной деятельности человека как на уровне различных организаций и предприятий, так и на государственном уровне. Примером может служить применение дистанционного зондирования земель сельскохозяйственного назначения, выявление несанкционированных установленными порядками и разрешениями сооружений и объектов инфраструктуры, мониторинг чрезвычайных ситуаций. Не исключением являются и объекты государственной энергосетевой инфраструктуры, в частности, мониторинг просек в местах прохождения высоковольтных линий электропередачи.
Одной из задач мониторинга является контроль состояния древесной растительности в буферной зоне просеки и выявление фактов лесозарастания. Данная задача к настоящему времени решается с применением кадровых бригад, осуществляющих регулярные выезды для осмотра участков просеки, что является затратным и неоптимальным с точки зрения времени способом контроля. Таким образом, использование космической съемки и современных методов обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволит дистанционно контролировать состояние просек на протяженных территориях и вырабатывать рекомендации для осуществления точечной расчистке просек.
Системы получения информации на основе данных дистанционного зондирования для дешифрирования лесных массивов активно развиваются. Основополагающие научные разработки направления исследований представлены, например, трудами таких авторов: Барталев С. А., Гордиенко А. С., Гук А. П., Кашкин В. Б., Пяткин В. П., Сухинин А. И.
В настоящее время разработаны различные методы дешифрирования снимков лесных массивов и соответствующие специализированные программные продукты, такие, как ENVI, Quantum GIS (QGIS), ERDAS Imaging и другие.
Несмотря на большое количество разработанных и используемых алгоритмов и методик, в области автоматизации дешифрирования существует ряд нерешенных проблем, связанных с отсутствием необходимого и достаточного набора дешифровочных признаков для оценки объектов и их состояния по снимкам при распознавании большинства естественных объектов.
Целью работы является разработка методики обнаружения участков лесозарастания объектов электросетевого комплекса по данным ДЗЗ, позволяющей выполнить пространственную локализацию обнаруженных участков для оказания информационной поддержки лиц, принимающих решения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) Обзор и выделение критериев релевантности данных ДЗЗ для выявления фактов лесозарастания.
2) Разработка методики обнаружения участков лесозарастания объектов электросетевого комплекса по данным ДЗЗ.
3) Проведение практической апробации разработанной методики на экспериментальной территории с использованием высокодетальных данных ДЗЗ. Создание картосхемы состояния просек для детектирования фактов зарастания.
Практическая значимость работы — программно-методический комплекс для обнаружения участков лесозарастания, позволяющий оказывать информационную поддержку лицам, принимающим решения.
Предмет исследования — методика для обнаружения участков лесозарастания, позволяющая оказывать информационную поддержку лицам, принимающим решения.
Объект исследования — наземные объекты электросетевого комплекса в зоне зарастания.
В результате выполнения магистерской диссертации были решены следующие задачи:
- Определены критерии выбора спутниковых программ дистанционного зондирования Земли, релевантных решению задачи определения участков лесозарастания.
- Разработана методика обнаружения участков лесозарастания объектов электросетевого комплекса по данным ДЗЗ.
- Результат разработанной методики апробирован на практических примерах.
- Выполнен сравнительный анализ результатов показателя общей точности выделения участков лесозарастания.
- В ходе выполнения магистерской диссертации были опубликованы две статьи в научном журнале с международным участием, индексируемые в РИНЦ.
1) Токарева О.С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли: учебное пособие. — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2010. — 148 с.
2) Лурье И.К., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Под ред. A.M. Берлянта. — М.: Научный мир,
2010. — 168 с., 8 с.
3) Горбунова В. А. Автоматизация предварительной обработки данных
спутника дистанционного зондирования земли SPOT-4. // Молодёжь и наука: Сборник материалов VIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, посвященной 155-летию со дня рождения К. Э. Циолковского [Электронный ресурс]. — Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2012. — Режим доступа:
http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2012/section05.html, свободный.
4) Бучнев А.А., Пяткин В.П. Некоторые вопросы тематической обработкиданных дистанционного зондирования земли //Интерэкспо Гео-Сибирь.2014. № S.С. 203-212.
5) Чандра А. М. Дистанционное зондирование и географические информационные системы / А. М. Чандра, С. К. Гош ; [Пер. с англ. А. В. Кирюшина]. — М. : Техносфера, 2008. — 312 с., 16 с.
6) Боголюбова А. А. Аэрокосмический мониторинг земельных угодий особо охраняемых природных территорий Санкт-Петербурга : дис. ... канд. техн. наук / А. А. Боголюбова ; Национальный минерально-сырьевой университет «Горный». СПб., 2012. — 144 с.
7) Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков : учеб. пособие для студентов вузов / И. А. Лабутина. — М. : Аспект-Пресс, 2004. — 184 с.
8) Арбузов А.С., Алтынцев М.А., Гордиенко А.С., «Разработка методики многоступенчатого дешифрирования космических снимков» Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. № 2. С. 29-32.
9) Географические информационные системы и дистанционное зондирование [Электронный ресурс]: // Режим доступа:http://www.gis-lab.info.
10) Новоселова, Н.В. Дистанционные методы исследования: учеб. пособие / Н.В. Новоселова; Красноярск гос. аграр. ун-т. — Красноярск,2015. —175с.
11) Беленов А.В. Стандартные уровни обработки и форматы представления данных ДЗЗ из космоса. Мировой опыт / А.В.
12) Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering, 1973, Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings, Third ERTS Symposium, NASA SP-351, 1:309-317.
13) Huete, A. R., 1988, A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment 25:295-309.
14) Birth, G. S., and G. R. McVey, 1968, Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer. Agronomy Journal 60:640-649.
15) Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. — № 2. 2017. — С. 98-102.
16) Черепанов А.С., Дружинина Е.Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. — №3. — 2009. — С. 28-32.
17) Liu, H. Q., and A. Huete, 1995, A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 33:457-465.
18) Crippen, R. E., 1990, Calculating the vegetation index faster. Remote Sensing of Environment 34:71-73.
19) Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. — Минск: Ин-т техн. Кибернетики НАН Беларуси, 2010. — 304 с.
20) Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений.// Пер. с англ.- Москва.- Техносфера. — 2006. -1072 с. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.
21) Старовойтов В.В., Талеб М.А. — Методы сегментации цветных изображений. — Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1999. — 44с.
22) Денисов Д. А. Компьютерные методы анализа видеоинформации; Краснояр. гос. ун-т. Красноярск, 1991. 192с.
23) Сутырина Е. Н. Дистанционное зондирование земли: учеб. пособие. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. — 165 с. ISBN 978-5-9624-0801-9.
24) Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений: Учебное пособие / Р.А. Шовенгердт; Пер. с англ. А.В. Кирюшин, А.И. Демьяников. - М.: Техносфера, 2013. - 592 c.
25) Мониторинг и диагностика просек воздушных линий электропередачпосредством геоинформационных систем и технологий Вайсблат Н.Э., Иконникова К.В., Перемитин И.С. В сборнике: Электроэнергетика глазамимолодежи Сборник докладов V Международной молодежной научно-технической конференции. 2014. С. 144-148.
26) Гистограммный подход к представлению и обработке данныхкосмического и наземного мониторинга Добронец Б. С., Попова О. А. ИзвестияЮФУ. Технические науки.2014. № 6 (155).С. 14-22.
27) Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования / У.Г. Рис, пер. с анг.М. Кауфман, А. Кузьмичева. - Москва: Техносфера, 2014 г. — 346 с.
28) Прэтт У.К. Цифровая обработка изображений:
книга 2 / У.К. Прэтт,пер. с анг. Д.С. Лебедевой. — Москва : Мир, 1982г. - 790 с.
29) Разработка системы динамической оценки и прогнозирования состояния просек в лесных массивах в местах прохождения воздушных линий электропередачи ПАО «МРСК Сибири»: отчет о НИР (итоговый): 42-44 / Всерос. науч.-исслед. ин-т животноводства; рук. Маглинец Ю. А. — М.,
2016. — 75 с. — Исполн.: Брежнев Р. В, Селютина Ю. В, Федотова Е. В.
30) Евстратова Л. Г. Разработка методики мониторинга лесных массивов по многозональным космическим снимкам среднего и высокого разрешения / Известия высших учебных заведений. Геодезия иаэрофото съемка.
2015. № 2. С. 34-37.
31) Матрица ошибок и расчет показателей точности тематических карт [Электронный ресурс]: // Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/error-matrix.html.