авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 || 3 |

Методика идентификации нефтезагрязнений почвогрунтов по данным много- и гиперспектральной оптико–электронной аэросъемки

-- [ Страница 2 ] --

Рисунок 2 – Закономерности изменения кривых спектральной яркости фона (чистых грунтов и травы) и почв с различной степенью загрязнения поверхности нефтепродуктами: 1, 2 - чистый сухой грунт оподзоленный и торфяной; 3, 5- загрязненный грунт оподзоленный и торфяной; 4 - грунт торфяной чистый увлажненный; 6 – трава; 7 – мазут-трава; 8 – кир; 9 – свежеразлитый мазут

2. Информативный ИОДС при выявлении НЗПГ по ГС данным для всех видов фона охватывает всю рабочую область 440…1000 нм. Обоснована возможность ее сужения до границ 500…850 нм, в пределах которых НЗПГ достоверно распознается на любом фоне. При этом изображения за пределами этих границ не дают значимого прироста информативности. В качестве мер статистической разделимости при отнесении фрагмента сцены к объекту использовались наилучшее ЛРМ, пороговый яркостной контраст К и нормализованное расстояние между математическими ожиданиями гистограммы яркости объекта. Последние два показателя относятся к признакам 2-го уровня.

  1. Величина КСЯ загрязненной почвы в значительной степени зависит от ее типа. В диапазоне 440…890 нм уменьшение значений КСЯ располагается в следующей последовательности – загрязненный песок, оподзоленные почвы, торфяно-болотные почвы. При этом для каждого типа почв в этом диапазоне наблюдается закономерное уменьшение значений КСЯ НЗПГ по сравнению с чистыми поверхностями (в среднем в 1,5 раза). Поэтому НЗПГ за счет высоких яркостных контрастов наиболее эффективно выделяются на фоне почв с низким содержанием гумуса.
  2. Для НЗПГ характерна сглаженная малоизменяющаяся с длиной волны форма кривых спектров яркости, в частности, для жидкого нефтепродукта спектр практически горизонтальный.

Результаты анализа позволили выделить в качестве основного признака 2-го уровня индекс нефтезагрязненности почв, который определяется как: , где и – КСЯ или коэффициенты интервальной яркости (КИЯ), соответственно взятые в областях 620…1000 и 440…505 нм. Этот индекс характеризует малый наклон нейтральных кривых спектров яркости по сравнению со спектральными кривыми чистых почв, а также позволяет лучше распознавать НЗПГ на фоне травяного покрова.

Таблица 1 – Индекс нефтезагрязненности почв

Тип почв и поверхности загрязнения IS, %
песок загрязненный (14,5…21,0)
грунт оподзоленный загрязненный (14,0…19,6)
грунт торфяно-болотный загрязненный (9,0…13,3)
конгломерат «мазут-трава» 7,3±0,5
кир 6,1±0,3
жидкий мазут 0,2±0,1

В таблице 1 приведены значения индекса для спектральных каналов с максимальной чувствительностью на длинах волн 500 и 890 нм. Граничные значения индекса IS в таблице соответствуют минимальному и максимальному уровню загрязнения почвы. При этом значения IS, превышающие верхнюю границу, характерны для чистых почв, но только для данного генетического типа. На базе этого индекса разработана шкала нефтезагрязненности почв, где с увеличением естественного содержания гумуса в фоновой почве диапазон изменения индекса IS сужается, как и предел обнаружения уровня загрязнении.

Таким образом, по экспериментальным данным получено, что для результативной идентификации НЗПГ по МС данным достаточно использовать пару изображений, полученных в интервалах 440…505 и 620…1000 нм. В случае идентификации объекта по ГС данным можно применять весь анализируемый интервал, который по результатам расчета спектральной «разделимости» целесообразно сократить до 500…850 нм. При этом в обоих случаях минимальную «разделимость» НЗПГ имеют на фоне сильно увлажнённых чистых почв или почв с высоким содержанием гумуса, что может привести к получению ложной информации, для устранения которой необходимо использовать дополнительные признаки, такие как структура загрязненной поверхности.

На основе полученных в ходе эксперимента закономерностей и сделанных выводов построена система признаков НЗПГ (рис. 3).

 Иерархическая структура системы признаков НЗПГ Данная система позволила-9

Рисунок 3 - Иерархическая структура системы признаков НЗПГ

Данная система позволила не только применить разработанную методику на практике, но и сократить размерность ГС данных, а также скорректировать алгоритм обработки спектрально-пространственных изображений для идентификации НЗПГ.

2 Результативная автоматизированная идентификация НЗПГ требует использования метода, опирающегося на последовательную обработку МС и ГС данных соответственно по структурным и спектральным признакам в красном (или ближнем инфракрасном) и голубом интервалах оптического диапазона спектра.

Предложенная система признаков стала основополагающей для разработки метода идентификации НЗПГ, который в соответствии с условием (1) является частью общей методики. Обоснование метода базируется на следующем предположении: идентификация участков загрязнения возможна не только по спектральным признакам, но и по структурным свойствам поверхности. Метод предусматривает два этапа.

На этапе обнаружения с помощью МС ОЭА по структурному признаку проводится локализация участков местности, подозреваемых на загрязнение нефтяным поллютантом. В качестве структурного признака обосновано использование меры относительной гладкости поверхности и пространственной изменчивости яркости объекта на снимке, которая оценивается СКО () гистограммы яркости участка изображения. Для повышения результативности обнаружения расчет признака проводится для изображения, синтезированного по индексу IS, как разность массивов яркости сцены Lк(i, j) и Ln(i, j) в двух крайних каналах используемого спектра. Оператор при этом задает не абсолютные, а нормированные [0…1] значения границ признака kdmin и kdmax, свойственного НЗПГ. Определяемые в процессе обработки изображений критерии обнаружения НЗПГ рассчитываются по следующим зависимостям:

и , (2)

где min и max - минимальная и максимальная оценки СКО, определенные из массива оценок для фрагмента изображения, взятого в пределах сканирующего окна размерностью nхn.

При выборе размера окна сканирования nхn, в пределах которого рассчитываются параметры обнаружения, учитывается ЛРМ L и степень шероховатости поверхности нефтезагрязнения, определяемая размерами S элемента структуры или пятна в целом:

, (3)

где - цена дискреты на местности, имевшая место при съемке; xel – размер светочувствительного элемента матрицы; km – масштабный коэффициент при наклонной съемке; Rс – разрешающая способность аппаратуры.

Для апробации выбранного признака была разработана специальная программа автоматизированного обнаружения. Результаты апробации для каналов цветной цифровой камеры подтвердили, что использование разности массивов яркости сцены в каналах 600…700 нм и 450…500 нм приводит к наиболее результативному обнаружению НЗПГ по сравнению с другими комбинациями или со случаем использования только одного канала.

Также по экспериментальным данным рассчитаны значения структурных признаков НЗПГ (таблица 2) с целью их применения на практике. Полученные результаты свидетельствуют о пропорциональном изменении соотношения структурных агрегатов почвы от степени нефтезагрязнения.

Проверка достоверности результатов обнаружения осуществлялась в разработанной программе по МС цифровым изображениям нефтезагрязненных территорий. В качестве показателей результативности использовались значения отклонений выделенного контура от правильного местоположения и реального размера. Анализ показал, что критерию достоверности Pтр = 0,75, определяемому как оценка вероятности правильного распознавания НЗПГ по тестовым выборкам, соответствуют 70% от общего числа анализируемых сцен. Это связано с тем, что в некоторых случаях (например, участки глубоких теней и грунтовые дороги) структурный признак оказывается неэффективным. Поэтому в методе выделенные фрагменты сцены распознаются на втором этапе с помощью ГС аппаратуры по спектрально-яркостным признакам, представляющим более полную информацию о физико-химическом состоянии объекта за счет выделения тонких спектральных различий.

Таблица 2 – Значения структурных признаков обнаружения НЗПГ

Состояние поверхности kdmin (0,45…0,5; 0,6…0,7) kdmax (0,45…0,5; 0,6…0,7)
сильное загрязнение нефтепродуктами 3…5 г/кг 0,27±0,05 0,32±0,04
скопления нефтепродуктов в форме жидкой фазы на поверхности; битуминозная корка (кир) 0,00 0,14±0,06


На этапе распознавания НЗПГ по ГС данным заложен традиционный подход, состоящий из неконтролируемой и контролируемой классификации. В результате анализа критериев и параметров, используемых в классификации для принятия решения о принадлежности элемента изображения к классу, было показано, что для распознавания НЗПГ на этих этапах целесообразно использовать методы кластеризации (Isоdata), гауссова правдоподобия (ML) или спектральной корреляции (SAM). Выбор методов был подтвержден экспериментальной апробацией на ГС изображениях, полученных в интервале 500…850 нм с разрешением =10 нм. Среди рассмотренных показатель результативности выбранных методов был наибольшим и приближался к значению Ртр=0,75, а показатель надежности - «полезная площадь» Sпол соответствовал максимальному значению.

В этих методах помимо средних значений яркости важным параметром оказался коэффициент взаимной корреляции k1,2 между значениями яркостей в красной и ближней инфракрасной областях спектра, который в системе признаков отнесен ко 2-му уровню. Анализ матрицы корреляции (на рис. 4а приведен ее фрагмент для дорожных грунтов и кира) показал, что в указанном спектральном интервале области НЗПГ характеризуются либо отсутствием корреляции, либо ее отрицательными значениями по сравнению с чистыми фоновыми почвами, для которых с увеличением значений в красной зоне растут значения в ближней инфракрасной. Например, в спектральных каналах с разрешением =10 нм и максимальной чувствительностью на длинах волн 1=640 нм и 2=750 нм для кира и участков поражения нефтью с травой его значение соответственно составляет k640,750=0,03 и k640,750=-0,34 (на рис. 4б эллипсы распределения яркости, описывающие k1,2 НЗПГ в координатах спектральных каналов, близки к кругу), а для чистых почв - k640,750=0,7 (на рис. 4б эллипсы чистых почв вытянуты по диагонали вдоль осей).

кир 620 630 640 650 660
грунт
730 -0,02 -0,38 -0,13 -0,16 -0,22
0,74 0,63 0,6 0,62 0,76
740 0,02 -0,3 -0,18 -0,17 -0,12
0,62 0,51 0,62 0,56 0,54
750 0,09 -0,13 0,03 -0,27 0,03
0,71 0,64 0,7 0,77 0,68
760 -0,29 -0,51 -0,09 -0,1 -0,33
0,33 0,31 0,21 0,15 0,5
770 -0,25 -0,34 -0,06 -0,28 -0,06
0,75 0,65 0,69 0,66 0,72






Pages:     | 1 || 3 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.