 
        
        9421
.pdfМИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
Т. О. Ерискина, Е. А. Дюжакова
ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ ПО ПРИМЕНЕНИЮ КОСМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ
Учебно-методическое пособие
по выполнению лабораторных работ
для обучающихся по дисциплине Физические основы дистанционного зондирования по направлению подготовки 21.03.03 Геодезия и дистанционное зондирование
профиль Инфраструктура пространственных данных
Нижний Новгород
2022
ББК 26.1я43 М 33
УДК 528:001.895
Ерискина, Т.О. Лабораторные работы по применению космических методов мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости : учеб. пособие / Т. О. Ерискина, Е. А. Дюжакова, под общ ред. Е. К. Никольского; Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2022. – 68с., ил.
В учебном пособии рассматриваются основные инструменты программного обеспечения Scanex Image Processor, необходимые для анализа и обработки космических снимков для целей мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости. Приведены пояснения к выполнению лабораторных работ, направленных на формирование у студентов навыков работы с космической информацией. Дан перечень характеристик космических систем, снимки с которых находятся в открытом доступе. Одна из работ посвящена рассмотрению средств мониторинга объектов недвижимости в программах Google Earth и SAS.Planet. Для обучающихся по дисциплине Физические основы дистанционного зондирования по направлению подготовки 21.03.03 Геодезия и дистанционное зондирование; профиль Инфраструктура пространственных данных.
ББК 26.1я43
2
©ННГАСУ, 2022
3
| Содержание | 
 | 
| Введение ................................................................................................................................... | 4 | 
| Лабораторная работа №1 | 
 | 
| Основные возможности программы Scanex Image Processor .......................................... | 9 | 
| Лабораторная работа №2 | 
 | 
| Геопривязка растровой карты ......................................................................................... | 20 | 
| Лабораторная работа №3 | 
 | 
| Составление мозаики ........................................................................................................ | 27 | 
| Лабораторная работа №4 | 
 | 
| Геометрическая коррекция (трансформирование) ......................................................... | 30 | 
| Лабораторная работа №5 | 
 | 
| Выявление изменений на разновременных снимках | 
 | 
| с помощью алгоритма «Change detection» ...................................................................... | 35 | 
| Лабораторная работа №6 | 
 | 
| Исследование спектральных характеристик объектов .................................................. | 41 | 
| Лабораторная работа №7 | 
 | 
| Дешифрирование растительности на многозональных космических снимках........... | 45 | 
| Лабораторная работа №8 | 
 | 
| Мониторинг паводковой обстановки .............................................................................. | 51 | 
| Лабораторная работа №9 | 
 | 
| Реализация алгоритма автоматического детектирования пожаров | 
 | 
| для целей мониторинга .................................................................................................... | 54 | 
| Лабораторная работа №10 | 
 | 
| Средства мониторинга объектов недвижимости | 
 | 
| в программах Google Earth и SAS.Planet ......................................................................... | 60 | 
| Словарь терминов................................................................................................................ | 67 | 
| Список рекомендуемой литературы................................................................................. | 68 | 
4
ВВЕДЕНИЕ
Использование космических методов мониторинга природных ресур-
сов и объектов недвижимости позволяет не только существенно дополнять авиационные и наземные средства наблюдений и контроля окружающей среды, но и формировать банк данных глобальных изменений Земли. Иссле-
дование состояния территорий, отслеживание динамики изменения их со-
стояния по данным космической съемки основано на использовании пер-
спективных технологий в получении и обработке материалов дистанцион-
ного зондирования. К основным задачам, при решении которых использу-
ются космические методы мониторинга, относятся:
мониторинг чрезвычайных ситуаций, экологических бедствий, при-
родных и техногенных катастроф;
учет земель и организация эффективного землепользования;
рациональное использование и инвентаризация природных ресур-
сов;
оперативное информационное обеспечение федеральных, регио-
нальных и муниципальных органов управления;
исследование состояния растительного покрова;
прогнозирование и поиск новых месторождений природных ископа-
емых на малоизученных и труднодоступных территориях.
Результаты обработки данных космической съемки интегрируются в геоинформационные системы (ГИС) для проведения анализа и получения информации о динамике развития позитивных и негативных природных и антропогенных процессов.
4
Общие сведения о космических системах
Landsat 5 – спутник геологической службы США. Запущен 1 марта
1984 года. В конце декабря 2012 года по техническим причинам спутник был выведен из эксплуатации. С момента запуска аппарата прошло 28 лет,
за которые он совершил около 150 тысяч витков вокруг планеты и передал около 2,5 миллиона фотографий. Landsat 5 поставил рекорд по времени ак-
тивной эксплуатации спутников, изучавших Землю.
Landsat 7 – спутник геологической службы США, запущенный 15 ап-
реля 1999 года в рамках программы Landsat. Он снабжен аппаратурой ETM+
(Enhanced Thematic Mapper Plus — усовершенствованный тематический картограф), которая обеспечивает съемку земной поверхности в четырех ре-
жимах. С 2009 г. все космические снимки программы Landsat находятся в открытом бесплатном он-лайн доступе.
Landsat 8 – спутник геологической службы США, запущен 11 февраля
2013 г. В конце мая 2013 года, данные со спутника Landsat 8 стали доступны для всех пользователей. Планируется, что ежедневно спутник будет снимать порядка 400 сцен, которые после обработки в соответствии с текущим стан-
дартом продуктов Landsat, будут храниться в Центре хранения данных Гео-
логической службы США. Данные будут готовы к отгрузке через 24 часа после приема. На борту космического аппарата установлены многоканаль-
ный сканирующий радиометр OLI (Operational Land Imager) и сканирующий двухканальный ИК-радиометр TIRS (Thermal Infrared Sensor). Радиометр
OLI позволяет получать изображения земной поверхности с максимальным разрешением 15 м с использованием усовершенствованных технологий кос-
мической съемки. ИК-радиометр TIRS предназначен для получения «тепло-
вого» изображения земной поверхности с разрешением 100 м.
Радиометр ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) установлен на борту КА Terra, первого спутника серии EOS
5
(Earth Observation Satellites), запущенного NASA 18 декабря 1999 года. Кос-
мические снимки, получаемые аппаратурой ASTER c космического аппа-
рата Terra, имеют 14 спектральных диапазонов.
Спектрорадиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) является одним из ключевых инструментов на борту аме-
риканских спутников серии EOS. Terra функционирует с 1999 года, Aqua –
с 2002 года. MODIS имеет 36 спектральных каналов с 12-битным радиомет-
рическим разрешением в видимом, ближнем, среднем и тепловом инфра-
красном диапазонах.
Помимо перечисленных, в околоземном пространстве находится мно-
жество других аппаратов и установок, предающих из космоса изображения поверхности Земли разного пространственного и спектрального разреше-
ния. Основные характеристики описанных выше космических съемочных систем приведены в таблице 1.
В рамках дисциплины «Космические методы мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости» обработка и интерпретация данных космической съемки производится в программном обеспечении SCANEX
IMAGE PROCESSOR®. Этот программный продукт представляет собой со-
временную технологию для предварительной и тематической обработки спутниковых данных, создания конечных продуктов – карт, физических ин-
дексов, моделей. Программное обеспечение разработано инженерно-техно-
логическим центром «СканЭкс» (ИТЦ СканЭкс) – лидирующей на рынке российской фирмой, предлагающей самые передовые решения в сфере опе-
ративного спутникового мониторинга и полный комплекс услуг: от приема до тематической обработки изображений Земли из космоса.
6
 
Таблица 1 – Характеристики мультиспектральных космических снимков
| 
 | 
 | 
 | Разрешение | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | Охват, км | 
| Спутник, | ла | 
 | или цвет канала | -Пространствен- ное, м | Временное, сутки | Радиометри-че- ское, бит | |
| 
 | Спектральное, | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| съемочная | 
 | 
 | мкм | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| система | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | № | 
 | Назначение | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | кана- | Длина волны | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 
| 
 | 1 | 0,67-0,62 | Изменение растительного | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | покрова | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 250 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 2 | 0,876-0,841 | Облачность, изменение рас- | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |||
| 
 | тительного покрова | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 3 | 0,479-0,459 | Разделение почвы и расти- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | тельности | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 4 | 0,565-0,545 | Зеленая растительность | 500 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 5 | 1,25-1,23 | Лиственный покров | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |||
| 
 | 6 | 1,652-1,628 | Разделение снега и облаков | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 7 | 2,155-2,105 | Облачность | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 8 | 0,42-0,405 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 9 | 0,448-0,438 | Хлорофилл | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 10 | 0,493-0,483 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 11 | 0,536-0,526 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 12 | 0,556-0,546 | Осадочные породы | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 13h | 0,672-0,662 | Атмосфера, осадочные по- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 13l | 0,672-0,662 | роды | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 14h | 0,683-0,673 | Флуоресценция хлорофилла | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 14l | 0,683-0,673 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 15 | 0,753-0,743 | Аэрозоли | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Terra, Aqua | 16 | 0,877-0,862 | Аэрозоли, свойства атмо- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| сферы | 
 | 1-2 | 12 | 2300 | |||
| MODIS | 
 | 
 | 
 | ||||
| 17 | 0,92-0,89 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 18 | 0,941-0,931 | Атмосфера, облачность | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 19 | 0,965-0,915 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 20* | 3,840-3,660 | Температура поверхности | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | моря | 1000 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 21* | 3,989-3,929 | Лесные пожары и вулкани- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | ческая деятельность | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 22* | 3,989-3,929 | Температура облаков, тем- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 23* | 4,080-4,020 | пература поверхности Земли | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 24* | 4,498-4,433 | Облака, температура тропо- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 25* | 4,549-4,482 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | сферы | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 26 | 1,390-1,360 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 27* | 6,895-6,535 | Влажность средней тропо- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 28* | 7,475-7,175 | сферы | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 29* | 8,700-8,400 | Температура поверхности | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Земли | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 30* | 9,880-9,580 | Содержание озона | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | Температура облаков, лес- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 31* | 11,280-10,780 | ные пожары и вулканиче- | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | ская деятельность, темпера- | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | тура поверхности Земли | 
 | 
 | 
 | 
 | 
7
 
| 1 | 2 | 
 | 3 | 
 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 
| 
 | 
 | 
 | 
 | Высота облаков, лесные по- | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 32* | 12,270-11,770 | жары и вулканическая дея- | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | тельность, температура по- | 
 | 
 | 
 | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | верхности Земли | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 33* | 13,485-13,185 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 34* | 13,785-13,485 | Облачность, высота облач- | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 35* | 14,085-13,785 | ности | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 36* | 14,385-14,085 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 1 | 0,52 | - 0,60 | VNIR | зеленый | 15 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 2 | 0,63 | - 0,69 | VNIR | красный | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |||||
| 
 | 3 | 0,76 | - 0,86 | VNIR | ближний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 4 | 1,60 | - 1,70 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 5 | 2,14 | - 2,18 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| Terra | 6 | 2,18 | - 2,22 | SWIR | средний ИК | 30 | 
 | 
 | 
 | 
| 7 | 2,23 | - 2,28 | SWIR | средний ИК | 
 | 16 | 8 | 60 | |
| ASTER | 8 | 2,29 | - 2,36 | SWIR | средний ИК | 
 | |||
| 
 | 
 | 
 | 
 | ||||||
| 
 | 9 | 2,36 | - 2,43 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 10 | 8,12 | - 8,47 | TIR | дальний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 11 | 8,47 | - 8,82 | TIR | дальний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 12 | 8,92 | - 9,27 | TIR | дальний ИК | 90 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 13 | 10,25-10,95 | TIR | дальний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 14 | 10,95-11,65 | TIR | дальний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 1 | 0,45–0,52 | VNIR | синий | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 2 | 0,53–0,61 | VNIR | зеленый | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| Landsat-5 | 3 | 0,63–0,69 | VNIR | красный | 30 | 
 | 
 | 
 | |
| 4 | 0,75–0,90 | VNIR | ближний ИК | 
 | 16 | 8 | 185 | ||
| TM | 
 | ||||||||
| 5 | 1,55–1,75 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | ||
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | |||||
| 
 | 6 | 10,40–12,5 | TIR | дальний ИК | 120 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 7 | 2,09 | - 2,35 | SWIR | средний ИК | 30 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 1 | 0,45 - 0,52 | VNIR | синий | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 2 | 0,525 - 0,61 | VNIR | зеленый | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 3 | 0,63 - 0,69 | VNIR | красный | 30 | 
 | 
 | 
 | |
| Landsat-7 | 4 | 0,75 - 0,90 | VNIR | ближний ИК | 
 | 16 | 8 | 185 | |
| ETM+ | 5 | 1,55 - 1,75 | SWIR | средний ИК | 
 | ||||
| 
 | 
 | 
 | 
 | ||||||
| 
 | 6 | 10,40 - 12,5 | TIR | дальний ИК | 60 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 7 | 2,09 - 2,35 | SWIR | средний ИК | 30 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 8 | 0,52 - 0,90 | PAN | - | 15 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 1 | 0,43–0,45 | VNIR | фиолетовый или | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | coastal | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | 2 | 0,45–0,52 | VNIR | синий | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 3 | 0,53–0,60 | VNIR | зеленый | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 4 | 0,63–0,68 | VNIR | красный | 30 | 
 | 
 | 
 | |
| Landsat-8 | 5 | 0,85–0,89 | VNIR | ближний ИК | 
 | 16 | 12 | 185 | |
| 
 | 6 | 1,36–1,39 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 7 | 1,56–1,66 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 8 | 2,10–2,30 | SWIR | средний ИК | 
 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 9 | 10,40–12,50 | TIR | дальний ИК | 100 | 
 | 
 | 
 | |
| 
 | 10 | 0,50–0,68 | PAN | - | 15 | 
 | 
 | 
 | |
Примечания: * отмечены каналы, регистрирующие излученную энергию. VNIR – видимый диапазон и ближний ИК;
SWIR – коротковолновый ИК диапазон; TIR – тепловой ИК диапазон.
8
 
Лабораторная работа № 1
Основные возможности программы Scanex Image Processor
Цель работы: Ознакомиться с интерфейсом программы Scanex Image
Processor и ее основными возможностями:
-загрузка и сохранение данных;
-синтез каналов в системе RGB;
-линейные, площадные и угловые измерения по снимкам;
-создание, изменение и сохранение векторных слоев.
Порядок выполнения:
1. Загрузка данных в программу
1)Выполнить команду «Файл – Открыть растр».
2)В появившемся диалоговом окне «Открыть» в закладке «Установки проекта» поставить флажки «Определять автоматически» проекцию и раз-
мер пиксела (рис. 1.1).
Рис. 1.1 – Загрузка данных
9
