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:   || 2 | 3 |

Разработка и использование технологии локально-адаптивной классификации данных спутниковых наблюдений для распознавания типов земного покрова

-- [ Страница 1 ] --
    1. На правах рукописи
    1. УДК 528.8

Уваров Иван Александрович

Разработка и использование технологии локально-адаптивной классификации данных спутниковых наблюдений для распознавания типов земного покрова

25.00.34 - Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва - 2010

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институт космических исследований РАН (ИКИ РАН)

Научный руководитель: Доктор технических наук

Барталев Сергей Александрович

Официальные оппоненты: Доктор технических наук

Воронков Владимир Николаевич

Кандидат технических наук

Евстратова Лариса Геннадьевна

      1. Ведущая организация:

Государственное учреждение «Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета»

Защита диссертации состоится «23» декабря 2010 года в 12 час. на заседании диссертационного совета Д.212.143.01 в Московском государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК) по адресу: 105064,
г. Москва, К-64, Гороховский пер., 4 (ауд. 321).

C диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета геодезии и картографии.

Автореферат разослан « » ноября 2010 г.



Ученый секретарь диссертационного совета
Краснопевцев Б.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Распознавание типов земного покрова на основе данных спутниковых измерений их спектрально-отражательных характеристик представляет собой одну из фундаментальных задач дистанционного зондирования. Получаемая по данным дистанционных наблюдений пространственная информация о типах земного покрова позволяет создавать тематические цифровые карты и базы данных, необходимые, в частности, для оптимального управления территориями, организации рационального природопользования, охраны окружающей среды, проведения фундаментальных исследований в области наук о Земле.

В настоящее время в мире находят широкое использование методы и технологии обработки данных дистанционного зондирования для создания карт земного покрова различных по пространственному охвату административно-политических или природно-географических образований. Сравнительно недавно, в конце 1990-х годов, было положено начало интенсивным разработкам методов спутникового картографирования земного покрова на уровне отдельных континентов и всей планеты. Однако в силу сложности задачи реальные успехи в этом направлении к настоящему времени достигнуты лишь в нескольких крупных научно-исследовательских центрах мира.

К особенностям спутникового картографирования земного покрова на глобальном и континентальном уровнях можно отнести сильное и, как правило, возрастающее по мере расширения охвата территории проявление неоднородности спектрально-отражательных и других физических характеристик семантически однотипных объектов. Увеличение такого рода неоднородности при обработке спутниковых изображений может проявляться в повышении вариабельности значений используемых признаков распознавания. В ряде случаев также возникает необходимость модификации множества признаков распознавания с учетом региональных различий их информативности. На практике учет указанной неоднородности при глобальном спутниковом картографировании часто фактически сводится к разработке и последующему объединению набора региональных информационных продуктов. Такой подход сопряжен с необходимостью привлечения большого количества региональных экспертов и затрудняет возможность использования унифицированных технологий обработки спутниковых данных, а, следовательно, и получения устойчиво повторяемых результатов.

Для обеспечения возможности спутникового мониторинга земного покрова на континентальном и глобальном уровнях необходимо создание технологий, отличающихся высокой степенью автоматизации и использованием унифицированных алгоритмов распознавания на основе базы опорных данных, отражающих региональную изменчивость спектрально-отражательных характеристик различных типов земного покрова.

Цель и задачи исследований. Выполненные в рамках диссертационной работы исследования и разработки были направлены на построение эффективной автоматизированной технологии распознавания типов земного покрова по данным спутниковых наблюдений и создания на ее основе карты растительности России.

Достижение вышеуказанной цели потребовало решения ряда научно-исследовательских задач, в частности, таких как:

  • анализ и экспериментальная апробация существующих подходов к распознаванию по данным дистанционного зондирования типов земного покрова для решения задач его глобального спутникового картографирования;
  • разработка алгоритма локализованной оценки спектрально-отражательных характеристик (сигнатур) типов земного покрова на основе пространственно нерегулярной опорной выборки;
  • разработка метода локально-адаптивной обучаемой классификации в многомерном пространстве признаков с целью распознавания типов земного покрова по спутниковым данным;
  • разработка и экспериментальная апробация программного комплекса автоматического распознавания типов земного покрова по спутниковым данным;
  • создание карты растительности России на основе разработанной технологии распознавания типов земного покрова и данных спектрорадиометра MODIS;
  • анализ эффективности разработанной технологии обработки спутниковых данных и валидация полученной на ее основе карты растительности России;
  • разработка информационной системы TerraNorte для обеспечения доступа к результатам спутникового мониторинга земного покрова.

Методы исследований. В работе использованы методы контроля состояния природной среды с помощью оптико-электронных систем дистанционного зондирования, методы распознавания образов и обработки изображений, математического моделирования, математической статистики, геоинформатики, системного и прикладного программирования.

Научная новизна работы. В диссертационной работе впервые предложен метод и разработана автоматизированная технология локально-адаптивной классификации спутниковых данных для распознавания типов земного покрова. Метод предусматривает, в частности, использование предложенного автором оригинального алгоритма локализованной оценки сигнатур различных типов земного покрова на основе пространственно нерегулярной опорной выборки. Разработанная автором автоматизированная технология позволяет унифицировано создавать континентальные и глобальные карты земного покрова, что обеспечивает высокий уровень повторяемости результатов при обработке временных серий спутниковых данных. Разработанная технология позволила создать новую карту растительности России на основе спутниковых данных спектрорадиометра MODIS.

Основные результаты диссертационной работы, выносимые на защиту:

  • метод распознавания типов земного покрова на основе локализованных опорных сигнатур классов и локально-адаптивной классификации спутниковых данных для решения задач континентального и глобального картографирования;
  • автоматизированная технология локально-адаптивной классификации спутниковых данных для распознавания типов земного покрова;
  • созданная на основе разработанной технологии и спутниковых данных спектрорадиометра MODIS новая карта растительности России;
  • информационная система TerraNorte для обеспечения доступа к результатам спутникового мониторинга земного покрова.

Все основные результаты получены автором лично.

Практическая значимость. Полученные автором результаты нашли использование при создании действующих систем спутникового мониторинга лесов и сельскохозяйственных земель, выполнении научно-исследовательских и прикладных проектов. На основе разработанной автором технологии и данных спектрорадиометра MODIS создана карта растительности России, активно используемая в составе Информационной системы дистанционного мониторинга лесов Федерального агентства лесного хозяйства (ИСДМ-Рослесхоз) и Системы дистанционного мониторинга земель агропромышленного комплекса (СДМЗ АПК). Разработанная автором информационная система TerraNorte насчитывает в настоящее время около 300 зарегистрированных пользователей и активно используется для моделирования биогеохимических циклов, оценки биологического разнообразия и исследований динамики биосферы в условиях глобальных изменений климата.

Апробация. Основные положения и результаты диссертационной работы представлены на 17 международных и российских симпозиумах, конференциях и семинарах в Москве, Санкт-Петербурге, Сыктывкаре, Красноярске, а также в Великобритании (Лейстер), Германии (Йена), Словакии (Братислава), Эстонии (Тарту).

Публикации. По результатам исследований и разработок опубликовано 22 печатные работы по теме диссертации в российских и зарубежных научных изданиях, сборниках докладов симпозиумов и конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 128 страниц, включая 41 рисунок и 9 таблиц.

При подготовке диссертационной работы большую поддержку автору оказал его научный руководитель – заведующий лабораторией ИКИ РАН д.т.н. С.А. Барталев. Автор также выражает искреннюю признательность д.т.н. Лупяну Е.А., к.т.н. Егорову В.А., к.т.н. Ершову Д.В., Беловой Е.И., Плотникову Д.Е., а также всем коллегам отдела технологий спутникового мониторинга ИКИ РАН, оказавшим помощь в исследованиях и разработках.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснована актуальность темы диссертационной работы. Сформулированы основные цели и задачи исследований, обоснована научная новизна и практическая значимость работы.

Глава 1. Задачи и методы распознавания типов земного покрова по данным дистанционного зондирования со спутников

Спутниковое тематическое картографирование земного покрова являются важнейшим инструментом получения актуальных и объективных данных для решения различных прикладных задач и проведения фундаментальных исследований.

Методология глобального картографирования земного покрова на основе спутниковых данных имеет уже достаточно продолжительную историю развития в качестве научного направления. Первый полномасштабный опыт такого рода картографирования, относящийся к проекту IGBP-DISCover, основывался на использовании данных радиометра AVHRR. Обработка спутниковых данных методом неконтролируемой классификации на уровне континентов с последующей экспертной идентификацией спектрально-временных кластеров позволила создать в 1997 году глобальную карту земного покрова с пространственным разрешением около 1 км. Легенда карты включает 17 классов, характеризующих 14 типов растительных ассоциаций. В последующие годы был разработан ряд карт земного покрова, охватывающих, в частности, природные биомы, континенты (Африка, Южная Америка) или крупные географические регионы (Северная Евразия, Юго-Восточная Азия). Разработку этих карт отличает охват столь больших по площади и природно-географическому разнообразию территорий, что их спутниковое картографирование требует использования подходов, методологически близких к тем, что применяются при создании глобальных продуктов.

Очевидно, что требования к методам обработки спутниковых данных для картографирования земного покрова по мере перехода от локального уровня к глобальному существенно меняются. При создании карт относительно небольших территорий в большинстве случаев используются стандартные алгоритмы классификации, изначально разработанные применительно к данным, не имеющим значительного пространственного охвата. Тем не менее, применение таких алгоритмов на локальном уровне часто позволяет получать приемлемые результаты без дополнительных методических приемов, таких как, например, стратификация территории и настройка алгоритмов на однородные по заданным условиям области. Это объясняется тем, что при классификации изображения небольшой территории можно принять условие постоянства множества классов и их априорной вероятности, а также параметров распределения признаков распознавания. С увеличением территории возможность принятия этих допущений снижается, что приводит к необходимости разработки адекватных механизмов учета в алгоритмах классификации факторов географической изменчивости элементов множества допустимых классов и характерных для них значений признаков распознавания.

Предложены различные подходы к учету географической изменчивости при глобальном картографировании земного покрова по спутниковым данным. Проект Globcover использует данные Envisat-MERIS и предусматривает стратификацию суши планеты на 22 региона (страты), отличающиеся биоклиматической однородностью, а также относительно низкими внутриклассовыми и повышенными межклассовыми различиями спектрально-яркостных признаков. Достоинством подхода является более высокий уровень точности классификации, выполняемой отдельно для каждой страты. К недостаткам метода следует отнести часто проявляющуюся на границах между стратами несогласованность результатов классификации.

Картографирование растительности Северной Евразии по данным SPOT-Vegetation в рамках проекта GLC2000 предусматривало учет географической изменчивости спектрально-отражательных характеристик одноименных объектов за счет классификации методом последовательной семантической декомпозиции. Выполненный на первом этапе кластерный анализ разносезонных изображений с получением большого числа спектрально-временных кластеров и первичная их интерпретация с присвоением им однозначных или комплексных наименований (в зависимости от уровня интерпретируемости) позволила сформировать начальный набор семантических кластеров. Получившие комплексные наименования кластеры являлись объектом дальнейшей декомпозиции с использованием доступных признаков и алгоритмов (пороговые процедуры, управляемая классификация или кластерный анализ). Целью декомпозиции являлось получение набора однозначно интерпретируемых семантических кластеров для последующего объединения в тематические классы. Основным недостатком такого подхода является высокий уровень зависимости результатов от экспертной идентификации кластеров, что ограничивает возможности получения повторяемых результатов. Вместе с тем карту отличает высокий уровень точности и тематической детальности (легенда включает 27 классов), что обеспечило ее широкое использование.

Согласно данным карты GLC2000, более 93% территории России покрыто растительностью. Характерной особенностью растительности, определяющей ее спектрально-отражательные свойства, является наличие хлорофилла. Поглощая солнечную радиацию в видимом диапазоне, прежде всего, в красном участке спектра, фотосинтезирующие органы растений отражают преимущественно ИК излучение. Этим обусловлен интерес исследователей в области картографирования земного покрова к системам ДЗЗ, осуществляющим съемку в видимом и ИК диапазонах.

В силу влияния облаков, теней и снега значительная часть спутниковых данных является непригодной для распознавания земного покрова. Вместе с тем, наличие систем, позволяющих проводить ежедневные наблюдения поверхности, позволило разработать эффективные методы очистки изображений от влияния указанных мешающих факторов. Результатом такой обработки данных являются композитные изображения, построенные по наблюдениям за заданный период времени – от нескольких дней до нескольких месяцев.

Анализ характеристик современных систем ДЗЗ, включая пространственное разрешение, частоту наблюдений и режима доступа к данным, указывает, в частности, на целесообразность использования для решения задач континентального и глобального картографирования растительности данных радиометра MODIS.

Обзор алгоритмов классификации типов земного покрова по спутниковым данным позволяет выделить параметрический подход, позволяющий оценивать параметры распределения признаков распознавания на основе опорной выборки как наилучшим образом соответствующий требованиям локальной адаптивности.

Для оценки качества результатов классификации в работе предложено использование метода оптимума Парето, определяющего детальность тематической карты с помощью величин ошибок первого и второго рода, а также обеспечивающего наглядное сравнение качества карт как между собой, так и по отношению к эталону, учитывая при этом различия в их пространственном разрешении.

Глава 2. Исследование возможностей использования данных спутникового спектрорадиометра MODIS для распознавания типов земного покрова

Разработанная в ИКИ РАН технология предварительной обработки спутниковых данных MODIS позволяет формировать очищенные от влияния мешающих факторов (снежный покров, облака, тени, аппаратные шумы) композитные изображения. В основу выполненных в диссертационной работе исследований положено использование ежемесячных композитных изображений вегетационного периода (май-сентябрь) и интегрального изображения зимнего сезона (декабрь-февраль). При этом композитные изображения Северной Евразии были сформированы для трех спектральных диапазонов: 0.620-0.670 мкм, 0.841-0.876 мкм и 1.628-1.652 мкм.

Использование композитных изображений позволило провести на трех выбранных в различных климатических зонах тестовых участках оценку возможностей распознавания типов земного покрова по спектрально-временным отражательным характеристикам. Наличие репрезентативной выборки эталонных объектов, сформированной с использованием объективных источников, позволило получить статистические описания классов в многомерном пространстве спектральных яркостей (рис. 1).

Для оценки разделимости типов земного покрова был использован критерий дивергенции. Полученные значения дивергенции свидетельствуют о высоком уровне разделимости большинства выбранных классов. Вместе с тем, значения критерия для таких пар классов, как темнохвойный и светлохвойный леса, кустарниковая и травянистая тундра, свидетельствуют об их частичной разделимости в заданном пространстве признаков.

Оценка пространственной изменчивости спектральных яркостей типов земного покрова проводилось с использованием регулярной сети с шагом 25 км, в узлах которой вычислялись локализованные сигнатуры классов. Полученные оценки показывают, что широтный градиент сомкнутости полога лиственничных лесов обуславливает рост величины яркости в красном диапазоне спектра на 85% в направлении с юга на север России. Высокие уровни вариабельности характерны также для темнохвойных и некоторых других типов леса. Различия яркости участков болот в ближнем ИК-диапазоне достигают 51%.



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 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.