Радиолокация / Медведев Е.М., Данилин И.М., Мельников С.Р., 2007 - Лазерная локация земли и леса. Учебное пособие

Представим математическое обоснование приведенных функций базового

программного обеспечения. При выполнении синхронизации потоков данных выполняется билинейная интерполяция последовательностей {Xai, Yai, Zai, ti} и {Raj, Paj, Haj, tj} для определения значений, соответствующих моменту tP. Так, для двух значений временных отметок ti, ti+1, таких что ti < tP ≤ ti+1 имеем:

Аналогично определяются все остальные значения – Y*a, Z*a, Pm*, Rm*, Hm*. Значения наклонной дальности DP и фазы сканирования αP могут быть определены непосредственно по полетным данным, так как всегда имеется однозначное соответствие между каждой лазерной точкой P и соответствующими значе-

ниями.

Следует иметь в виду следующее. Полученные таким образом значения

Pm*, Rm*, Hm* являются окончательными в том смысле, что они непосредственно могут быть использованы при расчете смещений δH, δR, δP. В то же время зна-

чения X*a, Y*a, Z*a определяют положение антенны и их необходимо привести к

точке сканирования. Обозначая через X A* = {ХA*, YA*, ZA*} и через X m* = {Хm*, Ym*, Zm*}, такое приведение может быть выполнено по следующей формуле:

X m* = A* X A* .

Задача определения элементарных векторов δH, δR, δP может быть решена чисто аналитически.

Понятно, что искомые векторы могут быть выражены как:

∂H = ∂∂HX , ∂R = ∂∂XR , ∂P = ∂∂XP .

6.4.3. Рассмотрим стандартный метод калибровки. Как указано выше, при

выполнении стандартной калибровки в качестве калибровочного объекта используется крупное здание. Залеты выполняются с высот 400–600 м по схеме,

изображенной на рисунке 55.

111

1)лазерно-локационные данные в ALX формате, т.е. совокупность лазер-

ных точек, полученных в ходе калибровочного полета;

2)траекторные GPS данные, зарегистрированные бортовым GPS прием-

ником;

3)данные по угловой ориентации носителя, зарегистрированные бортовым навигационным комплексом;

4)выставочные параметры взаимного положения точки сканирования, сенсора IMU и GPS антенны;

5)цифровой ортотрансформированный и геопривязанный аэроснимок ка-

либровочного объекта, полученный в ходе выполнения калибровочного полета (может использоваться в качестве опции).

Процесс программной обработки при выполнении калибровки стандартного типа может быть разбит на три этапа:

1)ввод входных данных, проверка их целостности и полноты;

2)преобразование последовательностей данных к виду, описанному вы-

ше;

3)итерационный пересчет выбранного фрагмента данных с различными

значениями H, R, P. Коррекция пространственного положения каждой лазерной точки осуществляется в соответствии с представленными выше формулами.

Подбор значений поправок H, R, P осуществляется оператором, исходя из общих представлений о характере смещений, вызываемых ошибкой того или иного вида, а также на основании геометрических замеров.

Благодаря использованию описанного программного обеспечения проце-

дура пересчета нового положения лазерных точек после применения очеред-

ных значений H, R, P не занимает значительного времени (как правило, не

более нескольких секунд). Поэтому оператор может свободно выполнить десят-

ки итераций по качественному подбору калибровочных параметров.

При реализации автоматического метода определение значений поправок H, R, P происходит без участия оператора. Как уже отмечено выше, роль калибровочного объекта играет один пролет ЛЭП. Используется такая же, как и при стандартном методе, схема из шести залетов. По данным каждого залета программа распознает группу лазерных точек как связный объект – провод

ЛЭП, положение которого в пространстве описывается законом цепной функ-

ции. Такой подход позволяет автоматизировать процедуру нахождения поправок H, R, P, так как мы имеем шесть хорошо определенных математических объектов – уравнения цепных функций, описывающих один и тот же провод по

данным залетов. Также имеется четкий критерий поиска – минимизация невязок пространственного положения всех этих шести математических объектов. С ис-

пользованием численных математических методов удается реализовать как

определение самих значений поправок H, R, P, так и доверительных интер-

валов для этих значений.

6.5.Компоновка аэросъемочного оборудования на борту носителя

Вданном разделе анализируется опыт различных российских компаний по установке на различные летательные аппараты аэросъемочных лидаров серии ALTM канадской компании Optech Inc.

При решении задачи компоновки аэросъемочного оборудования решаются две основные задачи:

112

1)обеспечение наиболее качественной и надежной работы всех элемен-

тов аэросъемочного комплекса, а также наиболее комфортных условий работы бригады бортовых операторов;

2)обеспечение минимального вмешательства в конструкцию летательного

аппарата.

Первая задача представляется совершенно естественной и не требует

комментариев. Представим пояснения по второй задаче. При работе на территории Российской Федерации, так и за ее пределами, аренда носителя в месте проведения аэросъемочных работ является значительно более целесообраз-

ной с экономической точки зрения по сравнению с оборудованием постоянной летающей лаборатории. Однако при таком подходе необходимо свести к мини-

муму (желательно полностью исключить) какое-либо вмешательство в конструкцию летательного аппарата, так как против этого, как правило, возражает его владелец.

Вопросы компоновки аэросъемочного оборудования рассмотрим подробно на конкретных примерах из практики применения ЛЛ средств.

Вариант размещения сканерного блока и цифрового аэрофотоаппарата внутри фюзеляжа вертолета Ми-8 отечественного производства, представлен

ранее на рисунке 31, с. 70. На рисунке 56 представлено размещение GPS антенны на хвостовой балке вертолета вместо 2-го строевого огня.

нерного блока и цифрового аэрофотоаппарата используется штатный люк тро-

совой подвески, которым оборудованы все вертолеты типа Ми-8, Ми-8МТ, Ми8МТВ. Размер люка позволяет использовать лазерный локатор с максималь-

ным углом сканирования – до 50°, а также фотоаппарат с объективом, обеспечивающим ширину поля зрения до 70°. При этом фотоаппарат располагается

только в плановом положении, а сканерный блок за счет использования специальных скобок может занимать три положения – строго вертикальное, с углом

наклона 10° и 20°.

Аэросъемочное оборудование крепится к раме, которая используется как

для размещения оборудования, так и для вибрационной защиты. При выборе

амортизаторов для рамы были приняты меры по исключению вращательных колебаний, так как такие колебания даже с небольшой угловой амплитудой могут привести к значительным колебаниям взаимного положения сенсора IMU и GPS антенны и тем самым существенно снизить точность определения коорди-

113

нат. В зимнее время года для обогрева аэросъемочного оборудования исполь-

зуется вентилятор, который обдувает сканерный блок салонным воздухом.

Ми-8 как носителя можно отне-

сти следующие факторы:

–высокая стоимость – в Российской Федерации порядка 1000–1500 дол-

ларов США за летный час, за рубежом – до 5000 долларов. Это связано как с

большой стоимостью самого вертолета (около 2 млн. долларов), так и с высокими эксплуатационными расходами, в частности потребление горючего составляет 600 кг/час;

–низкая маневренность и ограничение на минимальную скорость и высоту

полета. Эти ограничения связаны с большим весом аппарата. В определенных

случаях это создает значительные проблемы при организации аэросъемочных работ;

–GPS антенна устанавливается под несущим винтом, который у Ми-8 выполнен из металла, т.е. не является радиопрозрачным. В результате этого сни-

жается соотношение сигнал-шум на входе GPS приемника на 20–30 дБ. Кроме

того, расстояние между сенсором IMU и GPS антенной для этой модели вертолета значительно – около 7 м, что налагает дополнительное требование к точ-

ности определения выставочных параметров.

114

вольт, в то время как для питания лидаров типа ALTM было необходимо пита-

115

ние 24–32 вольт. По этой причине были использованы два автомобильных ак-

кумулятора, которые позволяли выполнять съемку в течение 40 минут без подзарядки;

2) в связи с отсутствием люка сканерный блок крепился к шасси, как и в

случае с вертолетом Bell-206. Однако, в отличие от последнего, у R–44 шасси меняют свое положение после взлета. Чтобы избежать изменения взаимного

положения GPS антенны и сканерного блока, GPS антенна была закреплена на специальной штанге, которая также крепилась к шасси. В результате шасси, GPS антенна, сканерный блок и фотоаппарат, конструктивно представляли со-

бой единое целое и их взаимное положение не изменялось в ходе съемки.

116

7. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ЛАЗЕРНОЙ ЛОКАЦИИ ЗЕМЛИ И ЛЕСА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПРОГРАММНЫМИ СРЕДСТВАМИ

7.1. Изучение земной поверхности и структуры лесного покрова методом лазерной локации и цифровой аэро- и космической съемки

Лазерное зондирование, как мы уже отмечали выше, является составной

частью новейших методов и технологий геоинформатики и цифровой фотограмметрии, находит применение во многих гражданских отраслях и коммерческом использовании, а также в решении задач лесоэкологического мониторинга

и активно развивается во многих странах (Мельников, 2001, 2005, Медведев, 2005, Медведев и др., 2002, 2005, Данилин, Медведев, 2005а,б, Основы, 2005).

В целях мониторинга леса лазерное зондирование выполняется как самостоятельно, так и в комплексе с цифровой воздушной и космической фото- и видеосъемкой, а также наземными исследованиями на пробных площадях и поли-

гонах и по многим показателям превосходит другие, известные на сегодняшний день, дистанционные методы изучения и измерения параметров лесного покро-

ва (табл. 17).

Таблица 17. Общая сравнительная оценка регистрации характеристик лесного покрова различными методами измерений и дистанционного зондирования

~{

Лучше Хуже

За рубежом лазерная съемка с космических и авиационных носителей и наземная съемка отрабатывались методически и получили распространение в

геодезии, картографии и при инвентаризации лесов (Hill et al., 2000, Means et al., 2000, Lefsky et al., 2002, 2005, Remote Sensing, 2003, Maltamo et al., 2004,

Næsset et al., 2004) (рис. 62, 63).

В России работы, ориентированные на лазерную таксацию лесов, получили развитие еще до появления бортовых лазеров. Это, главным образом, ис-

следования, проведенные в Ленинградском НИИ лесного хозяйства, которые

показали высокую эффективность лазерного профилирования, совмещенного с

материалами традиционной аэрофотосъемки для целей таксации леса (Солодухин и др., 1977, Столяров и др., 1987).

117

C появлением и доступностью в

гражданских отраслях высокоточных систем глобального спутникового позиционирования, бортовой лазерной

и цифровой фото- и видеосъемки открываются новые возможности для

получения характеристик земной поверхности и лесной растительности с дистанционным измерением геоме-

трических параметров наземных об-

ъектов с точностью порядка ±5–10

см (Harding et al., 2001, Данилин и др., 2001, 2005, Kulešis et al., 2001,

Medvedev, 2002, Zhou et al., 2003, Falkenried, 2004, Yu et al., 2004, Andersen и др., 2005).

В последние годы (2000–2006) абсолютное конкурентное преимущество исследований в данном направлении принадлежит ученым из западных стран, прежде всего Канады, США и Европы, где отмечается

бум в области применения лазерных

технологий для исследования лесов и в других тематических приложениях, на новом этапе развития аппаратуры и методов дистанционного зон-

дирования и спутниковой навигации,

и наблюдается «массированная атака» в решении проблемы с бюджетами в сотни миллионов долларов

(Means и др., 2000, 2001, Harding et al., 2001, Lefsky et al., 2002, 2005,

Persson et al., 2002, Proceedings, 2003, Maltamo et al., 2004, Laser-Sca- nners, 2004, Riaño et al., 2004, Næsset et al., 2004, 2005).

Особо выделяются в этой области канадские исследователи, в

течение нескольких лет выполняющие крупномасштабный многокомпонентный проект по исследованию структу-

ры покрова лесных территорий методом лазерного сканирования (Remote Sensing, 2003, St-Onge et al., 2004, Wulder et al., 2004), а также американские ученые,

работающие с лазером для сканирования полога растительности (Vegetation

Canopy Lidar (VCL)) и в ряде других проектов Национального Аэрокосмического Агентства (NASA) и американских университетов (Means et al., 2000, 2001, Harding et al., 2001, Hudak et al., 2002, Lim et al., 2002, 2004, Andersen et al., 2005, Lefsky et al., 2005, Hyde et al., 2006).

Для целей таксации и мониторинга лесов представляет интерес разработка американских ученых, создавших и использующих относительно недорогую

118

(порядка $30 тыс.), по сравнению с лазерными сканерами ALTM канадской

фирмы Optech ($1–1.3 млн.), портативную, легкую (5 кг) и достаточно эффективную систему воздушного лазерного сканирования для высокоточной оценки древесных запасов и биомассы леса (Nelson et al., 2004).

Российские исследования в области применения методов лазерного зондирования леса в настоящее время явно недостаточны и фрагментарны, что в

значительной мере объясняется скудностью бюджетного финансирования науки в данной области и невыраженной заинтересованностью основных потенциальных пользователей и заказчиков новейших технологий дистанционного мо-

ниторинга, прежде всего Министерства природных ресурсов и других министерств и ведомств (Данилин, 2003, Медведев, 2003, Данилин и др., 2005).

Методика работ

Съемочные работы выполняются по принципу фотостатистического мето-

да. Предварительно на район работ выполняется подбор спутниковых снимков среднего и высокого разрешения и доступных данных космической съемки в

системах LANDSAT ETM+, IRS, РЕСУРС, ERS-1/2, JERS, а также систем нового поколения: QuickBird-II, IKONOS, РЕСУРС ДК-1, EARLYBIRD, ORBVIEW-3, RA-

DARSAT-2, ALOS, ADEOS и др. С использованием стандартных методов и процедур осуществляется геометрическая и радиометрическая коррекция спутни-

ковых изображений и проводится предварительное изучение территории и лес-

ного покрова, в том числе по данным наземных наблюдений и измерений и имеющимся картографическим и лесоустроительным материалам (Erdas, 2002, Remote Sensing, 2003, Книжников и др., 2004б, Данилин и др., 2005, Сухих 2005).

Весь комплекс работ включает в себя следующие основные этапы и проце-

дуры:

Исследование данных спутниковой съемки –

•Предварительная обработка данных (геометрическая и радиометрическая коррекция).

•Классификация по параметрам лесного покрова с использованием суще-

ствующих методов обработки данных, основываясь на спектральных сигнатурах и текстурных характеристиках изображений.

•Верификация результатов классификации по данным наземных измере-

ний на тестовых участках.

Исследование данных лазерной локации –

•Применение существующих статистических методов для оптимизации и достоверного разделения «первичных» и «вторичных» лазерных импульсов, основываясь на исходных данных сканирования.

•Расчет параметров трехмерных моделей кроновых структур и древостоев на основе исходных «первичных» импульсов.

•Расчет параметров трехмерных моделей кроновых структур и древосто-

ев на основе исходных «вторичных» импульсов.

•Интерполяция исходных данных сканирования.

•Разработка эффективных алгоритмов сегментации и сепарации деревьев

идревостоев и их структурных элементов.

•Расчет лесотаксационных показателей по данным лазерного сканирова-

ния.

•Верификация результатов математического моделирования на координатных пробных площадях и тестовых участках.

119

Синергетическое использование различных типов сенсоров –

•Интегрирование результатов классификации лазерной локации, радарной и цифровой воздушной и спутниковой съемки.

•Изучение методических и технологических преимуществ и недостатков

синергетического использования различных типов сенсоров.

•Лабораторное моделирование и визуализация операционных возможно-

стей перспективных приборов и инструментов дистанционного зондирования для целей лесоэкологического мониторинга и лесной таксации, на примере та-

ких систем, как: ALTM, FALCON, ADS, ALS, RSAL, Pi-SAR, ADEOS.

Контроль качества работы системы –

•Оценка стоимостных показателей метода в сравнении с существующими

методами таксации и мониторинга леса, с целью содействия процессу принятия решений и его дальнейшего совершенствования.

•Оценка возможностей полноценной замены традиционных подходов и

способов наземных полевых измерений и мониторинга инновационными методами и технологиями дистанционного зондирования.

•Оценка полученных результатов конечными пользователями. Тематическая обработка и дешифрирование космических изображений

проводятся в интерактивном (человеко-машинном) режиме с использованием

пакетов программ Erdas Imagine V.8.5 методом обучающей выборки (supervised classification) и цветовых композиций (color composition) (Erdas, 2002).

Метод цветовых композиций основывается на синтезе в псевдоцветах пространственно совмещенных изображений, полученных в отдельных узких зонах

спектра и передающих яркостные характеристики природных объектов в этих отдельных зонах спектра. Причем для синтеза выбираются такие зоны съемки,

в которых наилучшим образом отражаются интересующие исследователя объ-

екты. Изображениям отдельных зон спектра могут присваиваться любые из трех основных цветов (синий, зеленый, красный – преобразование RGB) или другие характеристики, например, интенсивность, насыщенность, оттенок – преобразование IHS. Последнее преобразование обычно используется при син-

тезировании радиолокационных снимков и изображений в видимом и ближнем

инфракрасном диапазонах.

На примере спутниковых снимков JERS-1 центральных районов Республики Тува были выделены волновые диапазоны, которые позволяют достоверно классифицировать основные типы лесного покрова (по преобладающей поро-

де) и категориям земель (рис. 64, табл. 18, 19).

В таблице 18 представлены результаты анализа существенности различий

дешифрируемых контуров лесных массивов в различных волновых диапазонах, оцененных по критерию Стьюдента (t при p<0.01). Как видно из таблицы 18, ис-

пользование 1-го и 3-го волновых каналов космических снимков JERS-1 в цветовой композиции RGB обеспечивает достоверное дешифрирование практически всех, перечисленных ниже, типов лесного покрова, в то время как во втором

волновом диапазоне не было установлено существенных различий контуров по их спектральной яркости между лиственничниками и кедровниками (1-й и 2-й

классы), между кедровниками и сосняками (2-й и 3-й классы), а также между березой и редкостойными лиственничниками (5-й и 6-й классы).

По результатам компьютерной классификации космических снимков, выполненной в первом и третьем волновых диапазонах методом максимального

подобия (maximum likely-hood classifier) (Erdas, 2002), была составлена цифро-

120