Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Л 4. ДИСТ МЕТОДЫ МЗ.doc
Скачиваний:
24
Добавлен:
22.11.2018
Размер:
2.23 Mб
Скачать

4Ш Целью обработки данных дистанционного зондирования

Земли является получение снимков или изображений с требуемыми радиометрическими и геометрическими характеристиками. Основ­ные этапы обработки данных ДЗЗ включает три этапа:

1. Предварительная обработка- прием спутниковых дан­ных, запись их на магнитный носитель, декодировка и корректи­ровка, преобразование данных непосредственно в изображение или космический снимок или в форматы, удобные для последующих видов обработки.

2. Первичная обработка- исправление искажений, вызван- ных нестабильностью работы космического аппарата и датчика, а также географическая привязка изображения с наложением на него сетки координат, изменение масштаба изображения и представле- ние изображения в необходимой географической проекции (геоко- дирование).

3. Вторичная (тематическая) обработка - цифровой анализ

с применением статистических методов обработки, визуальное де­шифрирование и интерпретация в интерактивном или полностью автоматизированном режиме.

Первый и второй этапы обработки в настоящее время могут быть выполнены на борту космического аппарата. Многозональная съемка ведется многие годы, и исследователи накопили большой объем эмпирических данных. Уже хорошо известно, какие соотно­шения яркости в различных зонах спектра соответствуют расти­тельности, обнаженной почве, водным поверхностям, урбанизиро­ванным территориям и другим распространенным типам ландшаф­та, существуют библиотеки спектров различных природных обра­зований. Выразив эти соотношения в виде линейных комбинаций различных зон, можно получать так называемые индексы. Так как многие современные системы дистанционного зондирования Земли осуществляют съемку в видимой красной и ближней инфракрасной частях спектра, то распространенным методом является вычисле­ние нормализованного вегетационного индекса (N0X^1). Нормали­зованный вегетационный индекс показывает наличие и состояние растительности по соотношению отраженных энергий в двух спек­тральных каналах и вычисляется по следующей формуле:

ШУ^МК-КЕБ/МК+КЕБ,

где 1ЧШ - отражение в ближней инфракрасной области спектра;

К.ЕБ - отражение в красной области спектра.

Эта зависимость основана на различных спектральных свойст­вах хлорофилла в видимом и ближнем ИК диапазонах. Вегетацион­ные индексы можно рассматривать как промежуточный этап при переходе от эмпирических показателей к реальным физическим свойствам растительного покрова. Часто вычисляют универсальные и территориально-привязанные индексы: ЬА1 - индекс листовой поверхности или РРАК. - индекс фотосинтетической активной ра­диации (ФАР), поглощаемый растительностью и пр. Индекс ЬА1 можно измерить в натурных условиях. В настоящее время в Интер­нет ежемесячно публикуются растровые изображения ЬА1 (про­странственное разрешение 250 м) на весь мир. Эти данные в соче­тании с методами классификации мультиспектральных изображе­ний могут значительно повысить достоверность при обработке изо­бражений в экспертных системах, учитывающих множество раз­личной информации.

Как известно, антропогенное воздействие на окружающую среду приводит к возникновению масштабных трудноразрешимых проти­воречий между интересами развития производства и сохранением природы, поскольку в результате интенсивного использования при­родных ресурсов происходит разрушение природных систем и ин­тенсивное загрязнение среды. Еще в Стокгольме на Первой Меж­дународной конференции ООН по оценке состояния природной среды в 1972 г. было признано, что экологическое состояние при­родной среды в промышленных странах стало угрожать не только здоровью населения, но и самому существованию человечества. Решение этих проблем, возникающих в связи с катастрофическим ухудшением окружающей природной среды, занимает сейчас цен­тральное место при выработке стратегии экологически устойчивого социально-экономического развития промышленно развитых стран, в том числе и России.

В последние годы, в круг фундаментальных исследований про­блем экологии территории России, широко вовлечены космические методы контроля состояния экосистем. Появление глобальной ком­пьютерной сети Интернет и разработка передовых информацион­ных технологий открыли новый этап развития космического эколо­гического мониторинга. Особенностью нового этапа является ши­рокое использование телекоммуникационной инфраструктуры, а также гипертекстовых и интерактивных информационных техноло­гий, которые чрезвычайно перспективны в дистанционном монито­ринге состояния окружающей среды. Актуальной является также проблема интегрирования национальных информационных ресур­сов по окружающей среде, создание региональных баз данных и расширение электронных коллекций по результатам космического экологического мониторинга (рисунок 4.11).

Развитие технологий наблюдения из космоса, создание инфра­структур спутникового экологического мониторинга регионов Рос­сии наряду с разработкой экологической системы контроля в ре­альном масштабе времени призваны сыграть ключевую роль в обеспечении безопасности окружающей среды и устойчивого раз­вития экономики России. В связи с этим создаются Центры косми­ческого мониторинга (ЦКМ), которые осуществляют оперативный контроль состояния окружающей среды и природных ресурсов (на­пример, Институт солнечно-земной физики СО РАН, г. Иркутск), создают многоуровневые информационные системы пространст­венно-временного мониторинга состояния окружающей среды, включающие технические и программные средства сбора, обработ­ки, анализа и хранения спутниковой информации.

Во всем мире исследования Земли из космоса приобретают все­объемлющий характер. Наиболее информативным методом для ре­шения задач дистанционного исследования поверхности Земли из космоса является использование и тематический анализ изображе­ний, полученных приборными комплексами различных частотных диапазонов, установленных на космических аппаратах. Целый ряд спутников, оснащенных приборами дистанционного зондирования (радиолокаторами, скаттерометрами, радиометрами и оптической техникой), выведены на орбиту специально для получения разно­сторонней геофизической информации, необходимой для оценки состояния окружающей среды и для природо-ресурсных исследо­ваний.

Системы спутникового мониторинга в России. В учреждени­ях РАН активно разрабатываются методы и технологии, позволяю­щие использовать результаты космической деятельности для реше­ния научных и прикладных задач. Многие из этих разработок не ус­тупают, а иногда и превосходят зарубежные аналоги. В частности, в РАН активно ведутся работы по разработке методов и технологий спутникового мониторинга состояния окружающей среды; созда­нию технологий ведения архивов данных наблюдений; новых при­боров и средств наблюдения; методов и систем мониторинга раз­личных природных катастроф; технологий оценки изменений, про­исходящих в различных экосистемах и вызванных как природными, так и антропогенными факторами; методов прогноза природных ка­тастроф (в том числе прогноза землетрясений); разработке методов контроля космической погоды и др.

По всем этим направлениям в России имеется конкурентоспособный задел, позволяющий внедрять в практику системы дистанционного мониторинга мирового уровня. Многие разработки, выполненные институтами РАН, сегодня доведены до практического применения. В их числе:

  • автоматизированные системы обработки, архивации и представления данных в центрах приема и обработки, развивающихся в рамках ФКП 2006-2015 г.: Научный центр Оперативного мониторинга Земли (г. Москва), Научно-исследовательский центр «Планета» (г. Москва), Западносибирский региональный центр приема и обработки спутниковых данных (г. Новосибирск), Дальневосточный региональный центр приема и обработки спутниковых данных (г. Хабаровск);

  • информационная система дистанционного мониторинга Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ Рослесхоз) по охвату территории и уровню автоматизации является самой крупной в мире из подобных систем; в ее составе также действует система дистанционного оперативного мониторинга лесных пожаров Рослесхоза; в промышленной эксплуатации работает с 2005 года;

система мониторинга состояния бореальных экосистем

(находится в стадии опытной эксплуатации); создается для решения задач, связанных с влиянием глобальных изменений на растительный покров и возобновляемые природные ресурсы, включает технологии построения и обновления карт растительности и выявление изменений, связанных с природными и антропогенными воздействиями;

  • отраслевая система мониторинга Федерального агентства по рыболовству (ОСМ Росрыболовства) - создавалась для обеспечения контроля производственной деятельности Российского промыслового флота и промыслового флота, работающего в экономической зоне России, а также контроля состояния окружающей среды и биоресурсов в районах промысла; по количеству судов, находящихся под мониторингом, и центров, куда автоматически поступает информация, является самой крупной в мире из подобных систем; в промышленной эксплуатации работает с 2000 года;

  • система дистанционного мониторинга земель агропромышленного комплекса (СДМЗ АПК) по уровню автоматизации является одной из лидирующих мировых систем. В опытной эксплуатации работает с 2008 года; создается как часть информационной системы Министерства сельского хозяйства РФ; основные задачи системы: контроль метеоусловий (снежный покров, заморозки, осадки и т. д.); мониторинг состояния сельскохозяйственных культур; мониторинг состояния сельскохозяйственных земель; оценка биологической продуктивности и прогноз урожайности; оценка состояния сельскохозяйственных земель; контроль чрезвычайных ситуаций и оценка их последствий (крупные сельхозпалы, наводнения, засухи и т. д.); в опытной эксплуатации работает с 2007 года (рисунок 4.12).

Начаты работы по созданию системы дистанционного мониторинга энерговыделения. Система позволит оперативно оценивать эффективность использования энегоресурсов; уровень и динамику развития различных промышленных объектов, динамику развития различных регионов страны, а также предоставит информацию, необходимую для планирования эффективного развития регионов.

Ведутся работы, которые позволят создать новые системы мониторинга состояния атмосферы и гидросферы (температура, баланс влаги, снежный и ледовый покров, состав атмосферы).

Обсуждаемые технологии созданы, в основном, российскими специалистами и организациями, и в стране имеются большой технологический задел в данной области, а также необходимые мощности и кадры для его развития. В первую очередь это касается информационных технологий, связанных со сложной, полностью автоматической обработкой данных и работой с распределенными системами, обеспечивающими хранение и представление больших объемов данных. Уже созданные технологии позволили в ряде отраслей сохранить контроль за состоянием ресурсов на территории страны и обеспечить управление различными процессами, связанными с их охраной и использованием.

5. Сельское хозяйство - одна из самых перспективных сфер

для использования данных ДЗЗ. Сельскохозяйственные культуры отлично проявляются на космических снимках, они ничем не скры­ты, одноярусны, хорошо дешифрируются как по текстуре, так и по спектральным характеристикам. Съемки из космоса позволяют су­щественно усовершенствовать методы оперативного контроля со­стояния посевов и прогноза-урожая, как в региональном, так и ло­кальном масштабах, решать другие задачи в различных отраслях сельского хозяйства. Задачи, решаемые методами ДЗЗ в сельском хозяйстве (от уровня региона в целом до уровня отдельных хо­зяйств) различны. Растен иеводство:

> мониторинг состояния посевов сельскохозяйственных культур, в т. ч. оценка всхожести, засоренности, степени спело­сти сельскохозяйственных культур, и составление оперативных

карт для принятия решений, планирование режимов внесения удоб­рений;

  • обнаружение признаков поражения сельскохозяйственных культур болезнями и вредителями;

  • выявление ареалов распространения вредителей;

  • оперативная оценка состояния озимых колосовых в периоды осенней вегетации и ранневесенней вегетации, а также в предубо­рочный период;

  • планирование и контроль выполнения сельскохозяйственных работ;

  • прогнозирование урожайности;

> полный мониторинг темпов уборки урожая. Животноводство:

> определение емкости пастбищ различных типов, продуктивно­сти сенокосов в целях повышения эффективности животноводства.

Рыболовство:

> определение биологической продуктивности водоемов, выяв­ление водных биоресурсов.

Учет и использование сельскохозяйственных земель:

Результаты:

Из 1,143 млн, га сельхозземель используется половина

Типовой район: 35% - обрабатывается; 19% - чистая залежь: 46% - залежь, поросшая мелколесьем.

> инвентаризация сельскохозяйственных земель, планирование полей, определения точных границ полей;

> кадастровая оценка земель сельскохозяйственного назначения (рисунок 4.13);

  • мониторинг севооборотов, выявление неиспользуемых и ис­тощенных земель, контроль рационального использования сельско­хозяйственных угодий;

  • выделение участков эрозии, заболачивания, засоленности и опустынивания, определение состава почв;

  • выявление районов незаконного перепрофилирования сельско­хозяйственных земель;

  • оценка точных размеров пахотных земель;

  • оценка площадей земель, используемых под озимые и яровые посевы;

  • оценка динамики сокращения сельскохозяйственных земель и вывода их из разряда сельскохозяйственных угодий;

  • выявление негативных почвенных процессов (засоление, из-

менение химического состава и др.);

> обнаружение зон распространения засух и опустынивания; мониторинг чрезвычайных ситуаций (пожаров, паводков, замо-

Рисунок 4.14 - Паводок на реке Ока в Московской области

(20.04.2006 г.)

Орошение и мелиорация земель:

> проектно-изыскательские работы в сфере мелиорации земель и сельскохозяйственного водоснабжения;

>контроль эксплуатации мелиоративных и гидротехнических объектов.

Экологические проблемы:

> выявление и прогнозирование неблагоприятных экологиче­ских явлений, связанных с сельскохозяйственным природопользо­ванием (ветровая и водная эрозия, засоление, стравливание расти­тельности, вытаптывание почвогрунта скотом и т. д.), в целях учета этих процессов при планировании сельскохозяйственного природо­пользования.

> выявление сельскохозяйственных зон, подверженных засухе (рисунок 4.15, 4.16);

Рисунок 4.15 - Выявление и оценка последствий неблагоприятных условий

Охотничье хозяйство:

> учет и оценка состояния используемых объектов животного мира, а также оценка состояния среды их обитания.

Сельское строительство:

> проектно-изыскательские работы при строительстве сельского жилья и производственных объектов сельскохозяйственного назна­чения.

Правовые аспекты:

> получение независимой и объективной статистической ин­формации об объемах продуктов растениеводства, собранных в тех или иных хозяйствах, в целях устранения случайных или преднаме­ренных искажений официальной статистики, укрытия доходов, со­вершенствования налогообложения;

> разрешение судебных споров, связанных с землепользованием;

> определение зон несанкционированных строительных работ и самовольного занятия участков сельскохозяйственных земель.

6 мая 2008, до града 9 июня 2008, после града

град был 16 мая 2008

Рисунок 4.16 - Выявление и оценка последствий града

Аграрная промышленность играет одну из ведущих ролей в экономиках как развитых, так и развивающихся стран. Производ­ство продуктов питания касается всех, а эффективное и прибыльное производство является целью любого государства, региональных структур управления и отдельного производителя.

Сельское хозяйство - одна из самых перспективных сфер для использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в целях повышения интенсификации животноводческого и особен­но растениеводческого производства. Сельскохозяйственные куль­туры отлично проявляются на космических снимках, они ничем не скрыты, одноярусны, хорошо дешифрируются как по текстуре, так и по спектральным характеристикам.

Методы ДЗЗ широко используются в агропромышленном ком­плексе многих стран мира (США, Канада, страны Евросоюза, Ин­дия, Япония и др.). К наиболее известным примерам действующих систем сельскохозяйственного мониторинга можно отне­сти проект МАЯ8 (Тпе Мопк.опп§ о!"А§пситдге \У11п Яето1:е 8ешт §; разработка Объединенного исследовательского центра Евроко-миссии по мониторингу сельскохозяйственных земель), который позволяет определять площади посевов и урожайность сельскохо­зяйственных культур, начиная с уровня государств и регионов и вплоть до отдельных ферм. Результаты расчетов используются для налогового контроля за производителями продукции, выработки гибкой системы цен и квот, планирования экспортно-импортных операций и других мероприятий. Аналогичная система использу­ется Минсельхозом США.

В России разрабатывается национальная Космическая система дистанционного зондирования Земли для мониторинга земель сель­скохозяйственного назначения. Работа ведется в рамках Государст­венной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия (2008-2012 гг.), в которой на создание системы государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства (куда попадает и использование технологий ДЗЗ) выделено около 4,5 млрд. руб.

Для проведения учета, инвентаризации и классифика­ции сельхозугодий необходимо наличие специальных крупномас­штабных сельскохозяйственных планов и карт. В СССР и России крупномасштабная сельскохозяйственная (или земельная) съемка никогда системно в общегосударственном масштабе не проводи­лась. Имеющиеся в наличии разнородные планы и карты сельхозу­годий по районам и хозяйствам безнадежно устарели, так как созда­вались в советские времена. Кроме того, они зачастую примитивны по содержанию (показаны только границы угодий), не обладают единой координатной привязкой, топооснова их искажена (из-за существовавших в те времени инструкций по соблюдению секрет­ности). Происходившие в стране в начале 1990-х гг. перестроечные процессы существенно затронули аграрный сектор. Многие земли были выведены из оборота и брошены. За прошедшие с тех пор го­ды часть этих земель пришла, практически, в негодность с точки зрения возможности сельскохозяйственного использования (напри­мер, заросла лесом). Естественно, что эти явления никакого отра­жения на старых планах и картах не имеют, поэтому пользуясь ими, предполагаемый инвестор даже приблизительно не может подсчи­тать площади потенциальных сельхозугодий.

Из вышесказанного следует, что важнейшей задачей, которую необходимо, в первую очередь, решать с помощью данных ДЗЗ в аграрном секторе экономики России является инвентаризация сель­хозугодий и создание специальных тематических карт. Сельхозуго­дья, брошенные, засоренные, зарастающие (в т. ч. и лесной расти­тельностью) земли хорошо дешифрируются по текстуре изображе­ния. В наличии имеется большой массив архивных снимков, кото­рый может оказать существенную помощь. Если, взять, например, снимки Еапёза! 90-х гг. и провести их сравнение с современными, то несложно выявить земли, пришедшие в негодность и которые невозможно вернуть в оборот без громадных финансовых вложе­ний.

На сегодняшний день для инвентаризации сельскохозяйствен­ных земель и создания специальных карт наиболее перспективны с точки зрения «цена - качество» данные с японского спутни­ка АЕ08. Сенсор РК18М, которым снабжен спутник, в основном, и предназначен для картографирования. Он состоит из трех объекти­вов для визирования вперед, вниз и назад, и каждый объектив обес­печивает пространственное разрешение 2,5 м. Для РЯ18М харак­терна не только высокая разрешающая способность, но также и достаточно широкая полоса съемки - до 35 км. Наиболее револю­ционный параметр, выделяющий съемочную систему среди других - высочайшая точность геопозиционирования снимков, только по орбитальным данным без выполнения каких бы то ни было назем­ных изысканий. Использование КРС (коэффициентов рационально­го полинома) поставляемых вместе со снимками позволяет полу­чать геопространственную основу с точностью геопозиционирова­ния не хуже 10 м КМ8, что вполне удовлетворяет задачам сельско­хозяйственного картографирования в масштабе до 1:25 ООО. Опти­ческая система РК18М, основанная на трех зеркалах, не имеет хро­матической аберрации по всему полю обзора и дает четкие изобра­жения, что не маловажно для дешифрирования и определения гра­ниц различных видов сельхозугодий и земель. Следует отметить, что стоимость цифровых изображений с КА АЕ08 существенно ниже, чем с других спутников с аналогичным разрешением (напри­мер, 8РОТ-5 или Сагю§а1-1), а себестоимость камеральных работ при построении ортотрансформированных изображений для созда­ния картографической продукции достаточно низкая.

Сельскохозяйственное картографирование с использованием данных ДЗЗ должно обеспечить составление карт трех уровней:

  • карты административных районов;

  • карты отдельных хозяйств;

> карты отдельных угодий (конкретных полей, пастбищ, сеноко­сов и т. д.)

Следующая важная и безусловно перспективная область приме­нения технологии ДЗЗ в аграрной сфере - мониторинг сельскохо­зяйственных культур. Эти задачи решаются систематическими по­вторными съемками, которые обеспечивают наблюдение за динами­кой развития сельскохозяйственных культур, прогнозирование уро­жайности и ход уборки урожая (рисунок 4.17). Используя при де­шифрировании различия в спектральных яркостях растительности в течение вегетационного периода и индекс КЭУ1 (КогтаИгеа Бхйегепсе Уе§еШюп Мех) можно по тону изображения полей су­дить об их агротехническом состоянии и т. д.

Рисунок 4.17 - Контроль уборки озимой пшеницы в Краснодарском крае

Следует сказать, что текущие результаты мониторинга становят­ся гораздо объективнее и точнее, когда они совмещаются с акту­альными и достаточно точными картами сельхозугодий. Сами же по себе задачи мониторинга решаются на этом фоне эффективнее и с существенно меньшими затратами, так как нет необходимости ис­пользовать полевые данные для определения границ полей и гораз­до легче выполняется выделение эталонных участков. Если не брать в расчет такой аграрный сектор как «точное земледелие», то для комплекса задач сельскохозяйственного мониторинга вполне подходят данные, полученные со спектрорадиометра МСЮ18, кото­рый установлен на американских спутниках Тегга и Адиа. Что осо­бенно привлекательно - данные МСЮ18 находятся в свободном доступе, бесплатно и практически в режиме реального времени распространяются Геологической службой США через Интернет. Спектрораиометр МСЮ18 (Моаега1:е Яезошйоп 1та§т§ 8рес1гога аюте1:ег) имеет 36 спектральных диапазонов с 12-битным радио­метрическим разрешением в видимом, ближнем, среднем и дальнем инфракрасном диапазонах, и производит регулярную съемку любой территории с пространственным разрешением 250 м, 500 м и 1 км. Период обращения спутников и ширина полосы съемки (до 2300 км) обеспечивают глобальное покрытие Земли данными наблюде­ний с периодичностью два раза в день, что позволяет получать де­тальную во временном отношении информацию о сезонном ходе развития растительного покрова. Наибольший интерес для монито­ринга изменения качества растительного покрова представляют из­мерения отраженного излучения в красном (0,62-0,67 мкм) и ближ­нем инфракрасном (0,84-0,88 мкм) спектральных каналах МОБ18.

Особенное значение методы ДЗЗ приобретают в такой относи­тельно новой сфере сельского хозяйства как «точное земледелие», суть которого состоит в том, что для получения с данного поля мак­симального количества качественной и наиболее дешевой продук­ции для всех растений этого сельхозугодья создаются одинаковые условия роста и развития без нарушения норм экологической безо­пасности. «Точное земледелие» внедряется путем постепенного ос­воения качественно новых агротехнологий на основе принципиаль­но новых, высокоэффективных и экологически безопасных техни­ческих и агрохимических средств. Одно из первостепенных значе­ний для «точного земледелия» имеет постоянный контроль за со­стоянием растительности (рисунок 4.18). Важной составляющей технологии «точного земледелия» является своевременное обна­ружение и локализация участков угнетенного состояния раститель­ности в пределах одного поля, что может быть вызвано самыми разными факторами: поражением растений вредителями, наличием сорной растительностью и т. д.

Результаты

Планирование

Обработка

Анализ

Данные ДЗЗ для оперативного реагирования на ситуацию явля­ются незаменимыми. Для этого они должны удовлетво­рять следующим условиям:

  • возможность оперативного получения данных ДЗЗ и их обра­ботки;

  • высокое и сверхвысокое разрешение для повышения точности определения биофизических параметров растительного покрова;

  • наличие мультиспектрального режима для возможности ис­пользования при дешифрировании различия в спектральной ярко­сти;

> достаточно частая периодичность съемки.

Этим условиям в полной мере отвечают данные с космического аппарата Рогто$а1:-2, который был запущен 21 мая 2004 г. космиче­ским агентством Тайваня - К8РО (Ка1юпа1 8расе Ог^атгайоп). Ос­новными преимуществами- спутника являются маневренность (спутник может выполнять съемку с отклонением 45° от надира), возможность ежедневной съемки, а также более раннее прохожде­ние над любой точкой Земли (9 ч 30 мин утра по местному времени, тогда как у большинства спутников - 10 ч 30 мин), что увеличивает возможность безоблачной съемки.

Хорошая перспектива в плане сельскохозяйственного монито­ринга у группировки из пяти мини-спутников Яар1с1Еуе, которые были запущены 29 августа 2008 г. Яар1аЕуе - первый в Германии проект ДЗЗ коммерческого назначения. Компания Яар1аЕуе АО -владелец группировки спутников - планирует предоставлять потре­бителям данные ДЗЗ разного уровня обработки: от необработанных снимков до ортотрансформированных на основе цифровых моделей рельефа изображений (с радиометрической и геометрической ка­либровкой). Новая группировка спутников позволит выполнять съемку одного и того же района Земли с периодичностью 24 ч с ежедневной площадью покрытия 4 млн. кв. км. Маневренность ап­паратов, большие площади съемки, возможность ежедневного мо­ниторинга, а также высокое пространственное разрешение (до 5 м) делают использование данных, полученных от группировки спут­ников Кар1аЕуе, особенно перспективными в сельском, лесном хо­зяйстве и других отраслях.

В настоящее время накоплен достаточно большой опыт использования спутниковых данных в сельскохозяйственном мониторинге на уровне страны и ее отдельных регионов. Спецификой сельскохозяйственного производства большинства стран мира является его зависимость от климатических условий, которая приводит к значительной изменчивости показателей производства сельскохозяйственной продукции от года к году. Она влияет на рынок сельхозпродукции, объемы импортно-экспортных операций, цены, во многом предопределяет затраты на субсидирование сельского хозяйства и страхование. Поэтому очень важны независимая оценка объемов производства продукции и их заблаговременное прогнозирование, а также объективный контроль поступающей от производителей информации, которая используется для регулирования рынков и планирования производства.

В научно-исследовательских институтах РАН разработаны технологии ежегодной оценки площадей используемых пахотных земель; распознавания и оценки площадей озимых культур и чистых паров; оценки рисков и последствий повреждения посевов засухой и весенними заморозками; заблаговременности прогнозирования урожайности и валового сбора отдельных сельскохозяйственных культур. Эти разработки легли в основу Системы дистанционного мониторинга земель агропромышленного комплекса (СДМЗ АПК), которая создается научно-исследовательскими институтами РАН по заказу Министерства сельского хозяйства РФ в сотрудничестве с Главным вычислительным центром МСХ РФ и рядом других научно-исследовательских организаций. Система направлена на регулярное обеспечение Минсельхоза и других заинтересованных государственных и коммерческих структур оперативной и объективной информацией о сельскохозяйственном производстве.

Один из наиболее перспективных путей повышения эффективности СДМЗ АПК - развитие отечественной орбитальной группировки систем ДЗЗ с целью обеспечения возможности получения информации достаточно высокого разрешения и с высокой частотой наблюдений (ежедневно).

В 2008 г. по заказу Минсельхоза при участии Роскосмоса начата разработка такой системы, получившей обозначение «Космос-СХ». В ее составе будут три спутника, обеспечивающие ежесуточное покрытие съемками более 90% экваториальной зоны Земли и полное покрытие территорий выше 350 с. ш. и ниже 350 ю. ш. Космические аппараты рассчитаны на функционирование, как в режиме прямого сброса информации, так и ее накопления и последующего сброса на работающие в интересах СДМЗ АПК центры приема и обработки данных, создаваемые или модернизируемые в рамках Федеральной космической программы на 2006-2015 гг. Разработка космических аппаратов для этой системы в настоящее время ведется в ОАО «Информационные спутниковые системы им. академика М.Ф.Решетнева» совместно с ИКИ РАН и другими заинтересованными организациями. Ввод системы в эксплуатацию намечен на 2012 г.

Планируется, что при этом будет обеспечен максимальный возможный уровень преемственности с уже действующими технологиями сельскохозяйственного мониторинга. Это позволит использовать созданные методы и алгоритмы анализа данных, а также накопленные многолетние информационные архивы.

Создание отечественной спутниковой группировки для сельскохозяйственного мониторинга обеспечит России независимость от поставок данных ДЗЗ из-за рубежа, а также позволит создать конкурентоспособную систему мониторинга состояния растительности на основе собственного накопленного в стране опыта. Будет также создана возможность для экспорта разработанных технологий мониторинга и отечественных спутниковых данных, что обеспечит дополнительную экономическую эффективность системы.

б« Развитие (и, как следствие, расширение) населенных пунк­тов и, в первую очередь городов, являясь безусловным показателем экономического развития и индустриализации, в целом оказывает негативное влияние на состояние окружающей среды региона. Эко­номическое развитие города затрагивает как пригородные сельское и лесное хозяйства, так и общую экологическую обстановку в горо­де и регионе.

Мониторинг развития инфраструктуры и землепользования в ре­гионе (включая город) необходим для оценки численности населе­ния, планирования направлений развития и расширения города, вы­явления существующих и потенциальных зон экологических нару­шений.

В области слежения за развитием инфраструктуры города и региона можно выделить следующие задачи, решаемые при по­мощи методов дистанционного зондирования:

  • изменение территорий, занятых городами, населенными пунк­тами, промышленными зонами, их состояние;

  • экологический мониторинг, выявление зон экологических на­рушений (загрязнение почвы, атмосферы, водоемов);

  • слежение за восстановлением нарушенных природных ланд­шафтов в результате их промышленного использования;

  • мониторинг отдельных объектов городской инфраструктуры (дороги, мосты, промышленные объекты);

  • выявление объектов размещения отходов производства и по­требления; .

> определение состояния объектов недропользования;

> городское планирование, строительство, транспорт, жилищно-коммунальное хозяйство;

  • кадастровые работы;

  • региональная картография.

Потребность населенных пунктов в картографических материа­лах обусловлена в основном задачами подготовки градостроитель­ной документации и проведения кадастровых и землеустроитель­ных работ. Согласно Градостроительному кодексу РФ, органы ме­стного самоуправления поселения обеспечивают подготовку доку­

ментации по планировке территории на основании генерально­го плана поселения, правил землепользования и застройки (ч. 5 ст. 45). При отсутствии документов территориального планирова­ния с 1 января 2012 г. не допускается осуществлять подготовку до­кументации по планировке территории (ч. 6 ст. 45), в том числе за­прещается выдача разрешений на строительство (ч. 3 ст. 51).

По экспертной оценке, на 1 января 2010 г. обеспечен­ность поселений страны градостроительной документацией состав­ляла 28%. Таким образом, за полтора года необходимо подготовить оставшиеся 72% документов, для чего сначала по картографиче­ским материалам нужно будет разработать генеральные планы по­селений, а затем на их основе - правила землепользования и за­стройки.

Наиболее остро проблема стоит для средних и малых городов и поселков с населением 10-100 тыс. жителей. Как известно, именно они составляют основную долю населенных пунктов России. В со­ответствии с Инструкцией для таких поселений различные виды градостроительной документации разрабатываются на базе карто­графической основы масштаба 1:2000-1:5000. Однако, как правило, топографическая основа средних и малых поселений пребывает в плачевном состоянии: карты либо устарели, либо отсутствуют во­все. Общепринятой практикой решения этой проблемы являет­ся проведение аэросъемки с последующим изготовлением карт (ре­же фотопланов), но жесткие сроки выполнения работ, установлен­ные федеральными законами, а также экономические факторы вы­нуждают искать и иные возможности.

Современные спутниковые технологии предоставляют космос-нимки как альтернативу аэрофотосъемке. Изображения сверхвысо­кого разрешения (УНК) предлагают широкий спектр метрических характеристик для обновления картографических материалов и для более точного нанесения геометрических характеристик на карты землепользования для проектов местного масштаба. Появилась возможность распознавать пространственные объекты, которые ра­нее были неразличимы из-за применения сенсоров низкого разре­шения, но в то же время высокое пространственное разрешение вы­зывает общее увеличение вариативности при дешифрировании от­дельных слоев, и результирующая точность может падать. Для реа­лизации полного потенциала новых спутниковых данных в целях создания карт городского землепользования необходимо разрабо-

тать и исследовать новый логический инструмент анализа данных дистанционного зондирования.

До настоящего времени применение для городских территорий данных, полученных со спутников с орбитами от 300 до 900 миль над землей, оставалось ограниченным по различным причинам, включая низкое разрешение изображений, сложность наземных де­талей и технологические отличия от традиционной фотографии. При получении изображений со спутников разные диапазоны волн регистрируются синхронно, так что их пиксели могут быть точно определены и сравнены с соответствующими пикселями из других диапазонов. Это означает, что мы можем использовать спектраль­ную («цветовую») разницу для идентификации деталей городской застройки, так как цветовые оттенки можно рассматривать как сво­его рода грубый диагностический спектрограф. Однако спектраль­ные сенсоры в совокупности со сложностью наземных деталей го­родской застройки могут сделать дешифрирование спутниковых снимков процессом трудоемким и ненадежным.

Для выполнения дешифрирования снимков может быть исполь­зовано коммерческое или бесплатное ПО, которое «научит» компь­ютеры распознавать спектральные характеристики по образцам. За­тем компьютерные программы будут просматривать полный набор спутниковых данных, и отмечать те пиксели, которые имеют сход­ные характеристики. Эта процедура хорошо работает с изображе­ниями сельскохозяйственных посадок или лесов в сельских местно­стях, но компьютеры плохо различают детали городской застройки. Например, крыши зданий малы по сравнению с пикселем спутнико­вых изображений и имеют множество цветов и оттенков из-за раз­личных материалов и ориентации по отношению к солнечному све­ту. В результате, такой подход имел мало успехов при обработке снимков городских территорий.

В течение последних нескольких лет увеличение разрешения спутниковых изображений расширило их применение в таких об­ластях, как городское планирование, комбинирование спутниковых данных с аэрофотоснимками и цифровыми моделями местности, интеграция оцифрованных космоснимков в базу данных ГИС. Тем не менее, предыдущие спутники высокого разрешения, такие как 1К01ЧЮ8 с разрешением 1 метр, не могли полностью заменить в этих областях аэрофотоснимки, разрешение которых составляло от 0,2 до 0,3 метра.

Успешный запуск спутника СшюкВна и его сенсоры высокого разрешения сократили разрыв между спутниковыми изображения­ми и аэрофотоснимками и облегчили обновление информации о со­стоянии городской застройки. В результате разрешение панхрома­тических снимков возросло с 1 метра до 60 сантиметров, а цветных снимков - с 4 до 2.4 метра. Панхроматические изображения полу­чают в 11 -ти битном формате (2048 уровней серого) и поставляют в 16-ти битном формате для предварительного дешифрирования изо­бражений (тени и т. д.), или в 8-ми битном формате (256 уровней серого), который поддерживается ГИС и прикладными картографи­ческими программами. Мультиспектральные изображения, содер­жащие четыре спектральных канала, состоят из голубого, зеленого, красного и ближнего инфракрасного диапазонов и поставляются в 16-ти и 8-ми битном форматах. Эти данные стимулируют развитие дистанционного зондирования городской застройки, но для получе­ния оптимального результата все еще требуется участие человека в визуальном дешифрировании снимков, прошедших компьютерную обработку.

В то же время, было обнаружено, что результатом классифика­ции изображений высокого разрешения является сложная структур­ная композиция, которая может препятствовать распознаванию от­дельных категорий городской застройки. Высокое разрешение дан­ных не ведет автоматически к высокой точности классификации. Это происходит из-за неоднородности объектов внутри городских территорий, которая ведет к ошибочной классификации пикселей или к появлению нежелательных деталей.

Решением является сегментация изображения. Во многих случа­ях анализ изображения приводит к тому, что объекты становятся дешифрируемыми, только когда изображение сегментировано в «однородных» областях. В дистанционном зондировании каждый сенсор привязан к определенному масштабу. Возможность обнару­жения объекта зависит от разрешения сенсора. Грубое эмпириче­ское правило заключается в том, что масштаб объектов изображе­ния, которые следует обнаружить, должен быть значительно боль­ше, чем масштаб шумов изображения, связанных со структурой объектов. Это гарантирует, что в объектно-ориентированном изо­бражении будет проведена обработка объектов нужного масштаба. Таким образом, единообразие объектов является одним из самых важных условий проведения процедуры сегментации. На сего­

дняшний день наиболее востребованными являются данные высо­кого пространственного разрешения ((ЗшскВш!, 1копо8, ОгЪ\телу), поскольку они позволяют проводить пространственный анализ с наивысшей точностью (рисунок 4.19).

  • возможность обновления картографического материала мас­штаба не хуже 1:5 ООО и создания топокарт масштаба не хуже 1:10000;

  • периодичность получения данных на одну и ту же область на земной поверхности не более 3 суток на широте 54-56 гр. сев. ши­роты;

  • возможность осуществления мониторинга определенных тер­риторий и районов с периодичностью не менее 4 раз в год;

> ширина полосы захвата должна составлять не менее 8 км;

> возможность получения «перспективной» съемки с отклоне­нием от надира до 30 градусов (рисунок 4.20).

Рисунок 4.20 - Каркасная модель местности (слева) и трехмерная модель с детальной проработкой объектов (справа)

В ближайшее время компания Вщп.аЮ1оЪе планирует запустить первый коммерческий спутник дистанционного зондирования ново­го поколения ^ог1сГУ1елу-1. Спутник \\^ог1аУ1елу-1 позволит полу­чать изображения с максимальным пространственным разрешением не хуже 50 см с производительностью съемки 750000 км в день, что увеличивает производительность объединенной системы спут­ников ^ог1аУ1елу и (^шскВна в 4,5 раза по сравнению со всеми су­ществующими коммерческими космическими системами дистанци­онного зондирования.

Созданные по такой технологии модели могут быть использова­ны для наиболее эффективного визуального представления город­ского комплекса, включая его природную и градостроительную со­ставляющую для решения задач городского планирования и управ­ления развитием территорий, предупреждения и ликвидации по­следствий природных и техногенных чрезвычайных ситуаций, гео­метрического проектирования различных коммуникаций, воссозда­ния наглядного образа города с целью повышения его туристиче­ской и инвестиционной привлекательности.

Технология предусматривает выполнение полного цикла работ, связанных с созданием цифровых топографических карт - от пред­варительной обработки и дешифрирования данных ДЗЗ до получе­ния готовой карты в векторном виде и необходимом формате. По­мимо данных ДЗЗ, в случае необходимости, могут использоваться различные картографические и справочные данные (в т. ч. эталоны для дешифрирования, результаты полевых обследований и т. д.) на картографируемую территорию.

Этап обработки и дешифрирования данных ДЗЗ состоит из:

Создание и обновление топографических карт включает в себя обработку данных ДЗЗ и непосредственное составление (или об­новление) векторной карты. Обработка данных ДЗЗ проводится в фотограмметрическом комплексе ТптЫе ШРНО и программном комплексе для обработки данных ДЗЗ с использованием сте-реомонитора Р1апаг. Цифрование и атрибутирование проводятся в геоинформационной системе Агс018 или других ГИС-приложениях (рисунок 4.21).

  • фотограмметрической обработки данных ДЗЗ;

  • создания цифровой модели рельефа (ЦМР);

  • дешифрирования и векторизации элементов содержания топо­графической карты;

  • определения высот форм рельефа и природных и антропоген­ных объектов, проведение других необходимых измерений (ширина дорог, рек и т. д.);

>проверки результатов обработки и дешифрирования данных ДЗЗ, при необходимости с выездом на местность для полевых об­следований;

> создания ортофотоплана.

Этап непосредственного составления карты включает:

  • редакционно-подготовительные работы;

  • векторизацию элементов планово-высотной основы (гидро­графия, дорожная сеть, здания и сооружения и т. д.) по ортофото-плану;

  • составление элементов содержания отсутствующих на ортофо-топлане (границы, названия и т. д.);

  • создание адресной базы данных;

  • подготовку выходных форм в требуемом заказчиком виде.

В качестве примера успешно реализованного проекта можно привести создание электронной карты г. Минеральные Воды мас­штаба 1:5000 для Информационной системы обеспечения градо­строительной деятельности (ИСОГД). В качестве основы для со­ставления новой карты (рисунок 4.22 - 4) использовался планшет 1991 г. масштаба 1:2000 (рисунок 4.22 - 1). Обновление и вектори­зация объектов проводились по космическому снимку со спутни­ка \\^ог1аУ1елу-2 (пространственное разрешение 0,46 м и в мультис-пектральном режиме с разрешением 2 м) (рисунок 4.22 - 2, 4.22 -

4).

Определение тепловых потерь населенных пунктов. Извест­но, что температура земной поверхности (ЗП), также как и поверх­ности городских зданий и сооружений определяется тепловым ба­лансом, который включает в себя поступающую к поверхности ко­ротковолновую солнечную радиацию, длинноволновое (тепловое) излучение ЗП и атмосферы, затраты тепла поверхностью на турбу­лентный теплообмен с атмосферой и на испарение влаги, потоки тепла, связанные с суточной и сезонной тепловой ритмикой, значе­ния которых определяются тепловыми свойствами среды и тепло­

вой поток (ТП), обусловленный потреблением энергии в населен­ных пунктах. При анализе городских теплопотерь интерес пред­ставляет ТП, связанный с потреблением энергии. Определение это­го ТП по данным дистанционного измерения температуры земной поверхности (ТЗП) представляет сложную задачу из-за необходи­мости учета большого количества природных факторов.

:'г*-;

, ' ^ч. / А

* ч

О 1> I

Рисунок 4.22 - Создание электронной карты г. Минеральные Воды масштаба 1:5000

В рамках проекта программы Тазгс показано, что эти материалы позволяют количественно (в том числе и в денежном выражении) сравнивать теплопотери крупных городов и отдельных районов (рисунок 4.23).

Санкт-Петербурга

Условные обозначения: 1. — дороги; 2. - границы районов теплоснабжения; 3. - зеленые зоны; 4. — промышленные зоны; 5. - теплоцентрали - а, котельные - б; 6. — жилые массивы; 7. - лесопарки; 8. - отсутствие данных; 9. - акватории.

По результатам космических измерений теплопотери Санкт-Петербурга составляют около 150 млн. долларов в год, при энерго­сберегающем потенциале - 24%. Если в Санкт-Петербурге эффек­тивность энергосбережения достигнет уровня Хельсинки (энерго­сберегающий потенциал ~ 8%), то ежегодно будет экономиться около 10 млн. долларов в год. В рамках проекта выполнено измере­ние теплопотерь городов Лениградской области. Поток тепла, те­ряемый городами Ленинградской области составил 3600 МВт. Эта цифра значительно превышает поток тепла, который, в соответст­вии с официальными данными, должен теряться городами Ленин­градской области за счет потребления энергии.

Городская инфраструктура характеризуется единством террито­рии и взаимосвязанностью всех пространственных объектов. Нель­зя изменить пространственные характеристики одного объекта не учитывая последствий для других объектов.

Современные технологии позволяют осуществлять по­строение 32) моделей различной сложности по таким объектам как (рисунок 4.24):

  • автомобильные дороги;

  • железные дороги;

  • объекты транспортной инфраструктуры (мосты, туннели, столбы, здания, строения, сооружения и т.д.);

  • линии электропередач и объекты инфраструктуры энергетики (подстанции, трансформаторы и т.п.);

  • газо-, и нефтепродуктопроводы и объекты их инфраструктуры;

  • карьеры;

  • городская, поселковая, сельская застройка (улицы, дома, строения, сооружения);

  • промышленные предприятия (внутренняя организация и ис­пользование пространства производственных цехов, площадок);

  • памятники и объекты культурного и исторического наследия. Проблемы городского комплекса:

  • Постановка участков на кадастровый учет.

  • Инвентаризация и мониторинг состояния земель.

  • Планирование и мониторинг застройки.

  • Планирование городской инфраструктуры.

  • Обследование городских объектов.

  • Обновление картографической основы.

  • Моделирование текущего состояния.

На основании вышеизложенного можно отметить, что в настоя­щее время своевременное использование ДЗЗ в городском плани­ровании позволит многие вопросы, в том числе и:

Жарты использования земельных участков (мониторинг);

  • Изменение территорий, занятых городами, населенными пунк­тами, промышленными зонами, их состояние;

  • Экологический мониторинг, выявление зон экологических на­рушений (загрязнение почвы, атмосферы, водоемов);

  • Слежение за восстановлением нарушенных природных ланд­шафтов в результате их промышленного использования;

  • Мониторинг отдельных объектов инфраструктуры (дороги, мосты, промышленные объекты);

  • Проведение регулярной оценки и составление программы улучшения транспортной сети;

  • Выявление объектов размещения отходов производст­ва и потребления;

  • Городское планирование, строительство, транспорт, жилищно-коммунальное хозяйство;

  • Кадастровые работы;

  • Планирование сферы услуг городской инфраструктуры;

  • Визуальная презентация планов на деловых встре­чах и общественных мероприятиях.

  • Мониторинг изменений в городской застройке на базе архив­ных снимков разных лет.

Вопросы для самоконтроля:

1. В каких случаях применение космических снимков является наиболее выгодным?

2. Почему необходимо использовать космические снимки?

3. Что могут космические снимки?

  1. Какие проблемы решаются при использовании космических снимков?

  2. Перечислите принципиальные требования к космическому мониторин­гу.

  3. Перечислите спутниковые изображения и аэрофотоснимки: в чем их достоинства и недостатки?

  4. Нарисуйте технологическую схему космического мониторинга.

  5. Какова технология получения изображения и способы получения сним­ков и передачи на Землю?

  6. В чем заключается методика тематического анализа данных ДЗЗ?

  7. В чем заключается схема основных принципов точного земледелия?

  8. Что является целью обработки данных дистанционного зондирования Земли?

  9. В области слежения за развитием инфраструктуры города и региона, какие можно выделить следующие задачи?

  10. Из каких этапов обработки и дешифрирования данных состоит ДЗЗ?

  11. Использование ДЗЗ в городском планировании позволит, какие решить вопросы?

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.