Дистанционное зондирование.

К данным дистанционного зондирования Земли относят географиче­ски координированные сведения о земной поверхности, полученные не­контактным способом, в том числе аэро- и космоснимки в видимом, ин­фракрасном, ультрафиолетовом, радиодиапазоне или во многих диапазо­нах волн сразу; результаты лазерного сканирования поверхности Земли.

В литературе данные дистанционного зондирования сокращают как ДДЗ, а сам процесс зондирования - как ДЗЗ. Из-за внешнего сходства этих аббревиатур их часто путают, а некоторые даже считают синонимами.

Раньше ДДЗ получали с помощью фотокамер, которыми делали снимки с самолетов или спутников. Фотоплёнка из камер затем доставля­лась на Землю, где проявлялась и переводилась в цифровой вид.

В настоящее время наибольший объём ДДЗ поступает от оптических или радиосенсоров, установленных на искусственных спутниках Земли или на самолетах. Кроме того, в ряде случаев используются вертолеты, мо­тодельтапланы, дирижабли и различные беспилотные летательные аппара­ты (радиоуправляемые вертолеты и самолеты).

Сенсоры, устанавливаемые на спутниках и пригодные для картогра­фических работ, имеют относительно невысокую разрешающую способ­ность. Самые лучшие из них имеют точность 2 м, 1 м и даже 0,4 м в опти­ческом диапазоне. Аппараты, работающие во многих диапазонах одновре­менно, обычно дают меньшее разрешение (5, 10,50, 100 м), в особенности в радиодиапазонах. Кроме того, разрешение по вертикали и горизонтали иногда бывает разным.

На рис. 4.1 показан пример космического снимка большой террито­рии с низким разрешением. Снимок выполнялся с помощью российского спутника «Ресурс-01» № 3.

На рис. 4.2 приведён космический снимок высокого разрешения, полученный с целью создания карты г. Томска масштаба 1:5000.

Стоит также отметить, что на спутниках работают сенсоры и гораздо более высокого разрешения, чем 0,4 м, однако они имеют узкую полосу фотографирования, не обеспечивающую взаимного перекрытия снимков, и ряд других недостатков. В настоящее время такие сенсоры используются в основном только в разведывательных целях.

Высокая разрешающая способность космических фотоснимков в ря­де случаев имеет и свои недостатки. В связи с общим ограничением на ко­личество пикселей в снимках высокое разрешение означает также неболь­шую площадь картографируемой области, что не всегда хорошо. Так, в различных задачах мониторинга (например, своевременное обнаружение лесных пожаров) требуется регулярно получать свежие снимки одного и того же участка местности (для обнаружения пожаров желательно не реже одного раза в сутки).

ДДЗ могут поступать пользователям напрямую со спутника либо из архивов эксплуатирующей спутник компании.

Рис. 4.1. Пример космического снимка Казахстана, выполненного с помощью российского спутника «Pecypc-01» №3

Рис. 4.2. Пример космического снимка Томска

В первом случае у пользователя устанавливается станция спутнико­вого приёма, которая принимает всё изображение, снимаемое со спутника. Такой подход часто используется в спутниках со средним и низким разре­шением (10-100 м), которые имеют регулярность пролёта над одним и тем же участком Земли не реже чем раз в неделю. Такие станции приёма могут использоваться для создания регулярно действующих пунктов мониторин­га различных природных явлений.

Полученные со спутника данные пользователи на месте обрабаты­вают специальными программами и переводят в вид, понятный геоинфор­мационным системам и специальным системам обработки ДДЗ.

ВО втором случае пользователь заказывает у эксплуатирующей орга­низации снимки на заданный участок местности в заданном разрешении. Если такие снимки уже имеются, то они извлекаются из архивов и передаются покупателям. Иначе приходится делать съёмку со спутника, что обычно стоит дороже, так как для этого необходимо выполнять переориен­тацию спутника.

При передаче данных напрямую от эксплуатирующей спутник ком­пании снимки поступают уже обработанными и преобразованными в необ­ходимую систему координат. Такие снимки обычно могут быть сразу ис­пользованы в ГИС и системах обработки ДДЗ.

Обработка ДДЗ на некоторых этапах напоминает векторизацию, од­нако существенно отличается от неё. Рассмотрим эти этапы.

1. Геометрическая и оптическая коррекция снимка. На данном этапе исправляются геометрические и оптические искажения, вызванные объек­тивом сенсора, установленного на борту летательного аппарата. Матема­тические параметры объектива обычно точно известны, и данный этап не вызывает затруднений.

2. Привязка к требуемой картографической проекции. На данном этапе на основе точного положения в пространстве летательного аппарата, ориентации объектива сенсора и используемой системы координат выпол­няется преобразование изображения в некоторую проекцию для дальней­шей обработки.

3. Стереофотограмметрия предназначена для получения цифровой модели рельефа на основе стереопар - пар перекрывающихся снимков. Для этого исходные снимки должны быть взаимно скоординированы и привязаны не только к некоторой проекции, но и к высотной системе ко­ординат. После этого автоматически или вручную строится ЦМР. При ра­боте вручную пользователю предоставляется возможность в стереорежиме (с помощью специальных очков с жидкокристаллическими шторками и обычного монитора с электронно-лучевой трубкой либо с помощью очков с двумя маленькими встроенными мониторами) просмотреть изображение, навести резкость на требуемый видимый объект, а программа сама вычис­лит его положение в пространстве.

4. Ортокоррекция. Данная операция выполняет «поправку за рель­еф», исправляя геометрические искажения, вызванные фотографированием в перспективе с неравномерностью реальных высот на местности (лучи света как бы выходят из точек местности и сходятся в объективе). Для вы­полнения такого преобразования необходимо знание карты высот на мест­ности. После выполнения ортокоррекции получается неискажённый сни­мок, как будто он получен множеством параллельных лучей в ортографи­ческой проекции.

5. Склейка различных растров в единое полотно для сплошного по­крытия территории. Для выполнения склейки на смежных растровых изо­бражениях находятся общие объекты, координаты которых должны быть совмещены на карте. После этого программа подбирает оптимальное пре­образование, позволяющее достичь заданных требований с минимальными искажениями растра.

По окончании работы первых пяти этапов растр обычно преобразу­ется в новый, в котором исправлены все геометрические и проекционные искажения, сделана ортокоррекция («поправка за рельеф»), а также выпол­нена увязка данного растра со смежными.

6. Дешифрирование. Перечень операций, выполняемых на данном этапе, зависит от типа исходных данных и дешифрируемых объектов. По­этому типичные растровые ГИС содержат богатый набор самых разнооб­разных инструментов.

Вначале из растров производится выделение каналов, необходимых для выполнения дешифрирования. Затем растр подвергается яркости ой коррекции (изменяется яркость и контраст изображения гистограммным или ручным способом).

Фильтрация растров предназначена для улучшения качества изо­бражения, удаления шумов и выделения интересующих объектов.

Сглаживающие фильтры устанавливают яркость пикселя на основе усреднения с некоторыми положительными коэффициентами яркости смежных пикселей. При этом, как правило, снижается визуально наблю­даемый шум. Наиболее часто применяются Average, Gauss, Median, Brown, Lev, Graham, Nagao и другие фильтры.

Обратными к сглаживающим являются фильтры, выделяющие гра­ницы. В них усреднение яркостей смежных пикселей производится с раз­личными по знаку (положительными и отрицательными) коэффициентами. Наиболее часто используются фильтры Sharp, Sobel, Prewitt и др.

Пороговая фильтрация используется для преобразования исходного растра в бинарный вид по условию превышения (или попадания в задан­ный диапазон) яркостей заданного значения. Таким образом, можно доста­точно легко выделить равномерно закрашенные (однородные) области, на­пример пашни, луга, реки, дороги и др.

Несмотря на наличие многочисленных автоматизированных мето­дик, по-прежнему актуальны «ручные» методы дешифрирования. Для это­го растровые ГИС предоставляют возможности по тематической обра­ботке растра, включающие в себя логические и арифметические опера­ции, классификацию и различные способы отображения, помогающие ви­зуально оценить растр и выделить необходимые объекты.