Глава 1. Теоретические основы дистанционного зондирования земли 7
1.1 Основы дистанционного зондирования Земли 7
1.2 Основные свойства (характеристики) космических снимков 10
1.3 Понятие о дешифрировании снимков 16
Глава 2. Методы и алгоритмы обработки мультиспектральных изображений для дешифрирования информации о водных объектах и увлажненных территориях 20
2.1 Особенности дешифрирования (спектрального и визуального
анализа) водных объектов и увлажненных территорий по космических снимкам высокого разрешения 20
2.1.1 Реки 26
2.1.2 Озера 27
2.1.3 Болота 30
2.1.4 Снежно-ледовые поверхности 33
2.2 Методы обнаружения воды с помощью водных спектральных
индексов 37
2.3 Алгоритмы классификации космических снимков 42
2.3.1 Классификация по признаку 42
2.3.2 Классификация с обучением 47
2.4 Методы и алгоритмы определения эвтрофикации водоемов и
качества вод водоемов 49
Глава 3. Использование данных дистанционного зондирования земли для исследования водных объектов, с применением методов и алгоритмов
обработки мультиспектральных изображений 56
3.1 Определение степени эвтрофикации оз. Чаны 56
3.2 Динамика площади водного зеркала оз. Колыванское и оз.
Анисимово 61
Заключение 66
Список использованной литературы и источников 68
Приложения 71
РЕФЕРАТ
Смирнов, А.В. Использование данных дистанционного зондирования для исследования водных объектов / Смирнов Александр Валентинович. - Барнаул, 2021. - 88 с.
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и источников, а также 12 приложений.
В 1 главе описаны теоретически основы дистанционного зондирования и базис необходимый для ориентирования в теме работы.
Во 2 главе приведены особенности дешифрирования водных объектов и увлажненных территорий на космических снимках.
В 3 главе представлены результаты по теме выпускной квалификационной работы. В заключении представлены основные выводы по проделанной работе.
Список использованной литературы состоит из ХХ источников. Работа выполнена на 88 страницах машинописного текста.
Дистанционное зондирование на современном этап является одним из важнейших способов получения информации о состоянии и динамике водных объектов.
Актуальность исследования заключается в агрегации новейших методов и алгоритмов обработки мультиспектральных изображений, извлекающих информацию о водных объектах и влаге на земной поверхности, в том числе с применением методов спектрального анализа, в едином научном формате, с требуемыми исходными данными дистанционного зондирования (ДЗЗ).
Практическая значимость исследования: практическая значимость настоящей работы заключатся в демонстрации случаев применения, представленных в работе современных методов и алгоритмов обработки мультиспектральных изображений, дешифрирующих из них информацию о водных объ¬ектах и влажности земной поверхности для последующего анализа и проведения научных исследований и мониторинга.
Целью исследования является создание выборки новейших и эффективных методов и моделей обработки мультиспектральных изображений в том числе методов спектрального анализа, случаи их применения и ожидаемый результат, на примере разнообразных водных объектов. Предоставить читателю обзор научно-технической литературы, в которых получены максимально достоверные и объективные результаты при исследованиях и мониторинге водных объектов и увлажненных территорий.
Цель рассмотреть и оценить возможности современных методов использования данных дистанционного зондирования Земли для исследования водных объектов.
Были поставлены и решены следующие задачи:
- проанализировать современные методы и алгоритмы обработки мультиспектральных изображений;
- определить случаи применения выделенных методов, ожидаемый результат и алгоритм интерпретации полученных данных;
- применить проанализированные методики на практике на примере разнообразных водных объектов.
Объект исследования: водные объекты.
Предмет исследования: методы и алгоритмы обработки мультиспектральных изображений, извлекающих информацию о водных объектах и влаге на земной поверхности.
Методы исследования: описательный, сравнительно-географический, дистанционный, аэрокосмический, анализа и синтеза, картографирования.
Описанная в работе схема интерактивного декодирования значительно упрощена и в основном соответствует наиболее простой в использовании классификации по пикселям. На практике существуют различные методы предварительной подготовки изображений, методы объектно-ориентированной классификации, элементы машинного обучения и др. Это возможно. В то же время следует отметить, что, несмотря на активное развитие метода автоматической классификации изображений, роль специалистов дешифровщиков в получении достоверных результатов по-прежнему остается ценной.
Наиболее важным является решение следующих задач:
1) определить тип или происхождение гидрографической сети, озер и болот);
2) изучение динамики водных объектов на основе космических изображений (в частности, деформации русла, изменения площади озер и др.);
3) изучение функций дешифрирования, связанных со свойствами воды (мутность, соленость, загрязнение);
4) прикладное рабочее решение, особенно мониторинг и картографирование зон затопления на основе космических изображений.
Анализ проведенных исследований с оз. Чаны позволил показать, реальную взаимосвязь между фактическими данными и полученными спустя 17 лет дистанционными данными, что доказывает ценность эти общедоступных и простых в использовании алгоритмов, и методов в исследованиях водных объектов. При установлении математической взаимосвязи между полученными значениями позволит производить постоянный мониторинг за одним из аспектов экологического состояния Чановской озерной системы.
В результате исследования и анализа полученных данных о площади водного зеркала на оз. Анисимово за 2013-2021 гг., было выявлено, что изменение площади водного зеркала озера за весь рассматриваемый временной отрезок не составляло более 4%, что может говорить о стабильном состоянии водного режима озера.
По результатам исследования и анализа полученных данных о площади водного зеркала на оз. Колыванское за 2013-2021 гг. были получены и проанализированы данные. Ситуация на оз. Колыванское значительно отличается от ситуации на оз. Анисимово, где колебания площади водного зеркала составляли максимум 4%. На исследуемом объекте динамика площади водного зеркала имеет нелинейный характер изменчивости. Точных данных почему так происходит нет, возможно это всего лишь шум на небольшом промежутке времени, иное предположение состоит в том, что все озёра, сохранившиеся на этой территории, как минимум, на протяжении последних 50 лет испытывают устойчивую тенденцию к сокращению.
В ходе проведенных исследований были поставлены и решены все планируемые задачи, подготовлен картографический материал и проведен его анализ.
Библиографический список
1) Prasad, S. Thenkabail Remotely Sensed Data Characterization, Classi-fication, and Accuracies. - Washington: CRC Press, 2015. - 678 p.
2) Richard, P. Hallion Taking Flight: Inventing the Aerial Age, from An¬tiquity through the First // Oxford University Press. 2003. - №98. - P. 13-24.
3) Samantha Lavender, Andrew Lavender Practical Handbook of Remote Sensing. - Washington: CRC Press, 2015. - 212 p.
4) Shuanggen Jin GNSS Reflectometry and Remote Sensing: New Objec¬tives and Results // Advances in Space Research. 2010. - №46. - P. 111-117.
5) Бобриш, И.А. Геопространственная разведка в интересах людей / И.А. Бобриш. - Москва: Геоматика. -, 2014. - №3. - С. 16-21.
6) Донцов, А.А. Обработка пространственных данных в задачах мо¬ниторинга природных и антропогенных процессов / А.А. Донцов, И.А. Суто- рихин // Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН. - Новосибирск: Геоматика, 2017. - С. 172-175.
7) Зиновьев, В.Г. Проблемы стандартизации в области дистанцион-ного зондирования Земли / В.Г. Зиновьев, А.М. Полетаев, С.П. Присяжнюк // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - Санкт-Петербург: Геоматика, 2007. - Том 4 №1. - С. 133-137.
8) Катаев, М.Ю. Методика обнаружения водных объектов по многос¬пектральным спутниковым измерениям / М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров // До¬клады томского государственного университета систем управления и радио¬электроники. - Томск: Геоматика, 2017. - №4. - С. 105-108.
9) Книжников, Ю. Ф. Аэрокосмические методы географических ис-следований / Ю. Ф. Книжников, В.И. Кравцова. - Москва: Аса4ем1а, 2004. - 416 с.
10) Кондратьев, К.Я Оптические свойства природных вод и дистанци¬онное зондирование фитопланктона / К.Я. Кондратьев, Д.В. Поздняков. - Ле¬нинград: Наука, 1988. - 181 с.
11) Лавров, В.В. Космические съемочные системы сверхвысокого раз¬решения. - Москва: Совзонд, 2010. - №2. - С. 18-23.
12) Мелентьев, В.В. Пассивная СВЧ радиометрия от момента возник¬новения до современных спутниковых исследований. Труды главной геофизи¬ческой обсерватории: докл. всерос. науч.-практ. конф. Новосибирск: Геома- тика, 2017. - №586. - С. 141-163.
13) Обзор экологического состояния озера чаны: сб. статей / под ред. О.Ф. Васильева. - Новосибирск: Академическое издательство «ГЕО», 2015. - 257 с.
14) Русанов, Г.Г. Колыванское озеро: происхождение, геоморфология, экология / Г.Г. Русанов, С.В. Важов, Р.Ф. Бахтин. - Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина, 2016. - 168 с.
15) Чан, Ч. Т. Разработка методики обнаружения и картографирования изменений поверхностных водных объектов по материалам космических съё¬мок: дис. ... канд. тех. наук: 25.00.34 / Ч. Т. Чан; МГУ- М., 2016. - 155 с.
16) Чандра, А.М. Дистанционное зондирование и географические ин¬формационные системы. - Москва: Техносфера, 2008. - 308 с.
17) Шихов, А.Н. Тематическое дешифрирование и интерпретация кос¬мических снимков: учебное пособие / А.Н. Шихов, А.П. Герасимов - Пермь: Издательский центр Пермского государственного национального исследова¬тельского университета, 2020. - 187 с.
18) Шовенгердт, Р.А. Дистанционное зондирование земли. Модели и методы обработки изображений. - Москва: Техносфера, 2010. - 560 с.
Электронные ресурсы
19. Eutruphication Monitoring for Lake Pamvotis, Greece, Using Sentiel-2
Data [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
https: //www.researchgate.net/publication/339637764_Eutrophication_Monitoring_ for_Lake_Pamvotis_Greece_Using_Sentinel - 2_Data. - Заглавие с экрана.
20. Landsat Missions [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat - Заглавие с экрана.
21. Sentinel Hub EO Browser [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://apps.21.com/eo-browser/ - Заглавие с экрана.
22. Steve Graham Remote Sensing [Электронный ресурс]. - Режим до-ступа: https://earthobservatory.nasa.gov - Заглавие с экрана.
23. USGS Earth Explorer [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://earthexplorer.usgs.gov/- Заглавие с экрана.
24. What is NDWI (Normalized Difference Water Index [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gisgeography.com/ndvi-normalized-differen - Заглавие с экрана.