Аэрокосмические методы исследований

Цель курса – познакомить студентов с теоретическими основами аналитической и цифровой обработки данных дистанционного зондирования, их применению в тематической картографии, а также с принципами и методами дешифрирования аэро- и космических снимков.

Теоретическая часть

Введение. Определение ДЗ. Цель и задачи курса, связь с другими дисциплинами картографического профиля. Основные направления использования современных материалов дистанционного зондирования в топографическом и тематическом картографировании.

Дистанционное зондирование: физические основы, платформы и съемочные системы. Физические основы. Деление орбит спутников (по высотам, наклонению, периоду обращения, положению относительно Солнца). Классификация съемочных систем. Фотографические системы. Телевизионные системы. Сканирующие системы (датчик, детектор). Типы сканирующих систем. Радиолокационные системы (радары).

Виды съемки и снимков. Основные виды съемки. Виды космической съемки. Деление снимков по спектральному диапазону. Характеристика электромагнитного излучения и спектральных диапазонов. Спектральная яркость. Панхроматические, многозональные, гиперспектральные, радиолокационные снимки. Сканерные снимки.

Разрешение данных съемки: пространственно, радиометрическое, спектральное, временное. Спектральное разрешение. Пространственное разрешение. Радиометрическое разрешение. Временное разрешение.

Типы и форматы цифровых данных. Аналоговые и цифровые типы данных. Числовые типы данных. Данные координатной привязки. Растровые координаты. Географические, прямоугольные координаты. Форматы хранения данных (BSQ, BIL, BIP).

Векторные данные.

Характеристики основных систем получения космических снимков. Система LANDSAT. Система SPOT, IRS. Система NOAA. Гиперспектральный спутник Terra (ASTER, MODIS). Радиолокационные спутники ERS (SAR), RADARSAT. Система «Ресурс-О» (МСУ-Э, МСУ-СК). Метеорологическая система «Метеор». Системы IKONOS, QuickBird. Электронные фонды космических снимков.

Программные средства обработки снимков. ERDAS Imagine. TNTmips. ER Mapper. IDRISI. MultiSpec. Отечественные продукты фирмы Scanex (ScanMagic и др.)

Яркостные преобразования снимков. Радиометрическая коррекция цифровых снимков. Вычитание темных пикселов. Преобразование показателя энергетической яркости в коэффициент отражения. Исследование линейных регрессий. Моделирование влияния атмосферы. Геометрическая коррекция цифровых снимков. Полосчатость изображения. Выпадение строк. Спектральные улучшающие преобразования. Повышение контраста: линейное, нелинейное, кусочко-линейное преобразование гистограммы. Эквализация гистограммы. Подгонка гистограмм. Инверсия изображения. Пространственные улучшающие преобразования. Фильтрация яркости изображения. Средне-арифметический, медианный, адаптивный, модальный, высокочастотный, лапласиан, оператор Собеля яркостные фильтры. Пространственное улучшение изображения путем объединения разрешений.

Координатная привязка и трансформирование изображений. Цели и типы операций трансформирования снимков. Выбор оптимальной проекции. Трансформирование снимков из одной системы координат в другую. Алгоритмы трансформирования снимков. Аффинные (линейные) способы трансформирования. Нелинейные способы трансформирования. Выбор контрольных точек. Оценка ошибок трансформации. Переопределение значений пикселов трансформированного снимка. Метод ближайшего соседа. Метод билинейной интерполяции. Метод кубической интерполяции. Ортотрансформирование снимков. Создание мозаик снимков.

Улучшение радиолокационных снимков. Особенности радиосъемки. Коррекция радиометрических ошибок. Геометрическая коррекция радиолокационных снимков. Улучшение визуальных свойств радиолокационных изображений. Подавление спекл-шумы. Локально-региональный фильтр. Сигма-фильтр и локально-статистический фильтр.

Спектральное пространство и дешифровочные признаки. Дешифрирование изображения. Дешифровочные признаки. Яркостные дешифровочные признаки. Геометрические дешифровочные признаки (форма, размер, топологические свойства). Комплексные дешифровочные признаки.

Синтез изображений и анализ главных компонент. Синтезирование цветного изображения (COMPOSIT). Метод главных компонент. Эллипс рассеивания. Декорреляционное растяжение.

Производные дешифровочные признаки. Метод уклонов. Метод индексов (алгебра изображений). Простое зональное отношение. Вегетационный индекс (NDVI). Преобразование «шапочка с кисточкой» (Tasseled Cap). Индекс яркости почв. Индекс зеленой растительности. Влажность.

Правила и типы автоматизированной классификации. Особенности и типы классификаций. Рекомендации к применению.

Алгоритмы контролируемой классификации. Создание обучающих выборок (signatures). Параметрические и непараметрические обучающие выборки. Оценка качества эталонов. Оценка качества выборки по эллипсам рассеивания. Вычисление дивергенции. Решающие правила классификации. Детерминистский и статистический подход. Метод параллелепипеда. Метод максимального правдоподобия.

Алгоритмы неконтролируемой классификации. Алгоритмы кластеризации. Кластеризация Isodata. RGB-кластеризация.

Оценка результатов классификации. Визуальный экспертный анализ. Проверка по данным в координатно привязанных точках наземных наблюдений. Оценка статистических характеристик выборок и итоговых классов. Создание матрицы классификации.

Изучение динамики явлений (объектов) по картам и снимкам. Создание композиции разновременных снимков. Использование алгебры изображений. Составление результатов классификации за каждую дату. Использование бинарных масок. Использование карт как источников за первую дату. Ручное цифрование классов изменений по экрану. Анализ спектрального вектора изменений.

Изучение географических объектов с использованием методов нечеткой и экспертной классификации (hard classification). Функции принадлежности. Нечеткая свертка. Экспертная классификация.

Заключение. Перспективы использования данных дистанционного зондирования в решении современных проблем географических исследований, изучения природных ресурсов для нужд народного хозяйства и охраны окружающей среды.

Практическая часть

Интерфейс ERDAS Imagine 8.7

1. Изучение интерфейса ERDAS Imagine.

2. Отображение данных. Особенности загрузки различных данных во Viewer. Свойства изображений.

3. Утилиты Viewer. Выполнение измерений. Комбинирование зон, слоев.

4. Опции отображения. Зумирование. Связывание нескольких Viewer.

5. Растровый редактор. Интерполирование значений. Присвоение атрибутов.

6. Редактор атрибутов растра.

7. Работа с профилями. Спектральный, пространственный.

8. Драпировка изображения (Drape Viewer).

9. Image Catalog (каталог изображений). Управление снимками, редактирование характеристик.

Транформирование и ортотрансформирование снимков.

10. Яркостные преобразование снимков.

11. Координатная привязка и геометрическое трансформирование снимков.

12. Ортотранформирование космических снимков.

13. Создание мозаики снимков и вырезание изображений.

14. Пространственное улучшение изображения путем объединения снимков с различным разрешением.

15. Генерирование поверхностей.

16. Создание буферной зоны вокруг выбранных объектов с использованием векторного покрытия.

17. Определение атрибутов зонирования.

Классификация изображений.

18. Классификация без использования эталонов. Метод кластерного анализа (ISODATA).

19. Присваивание цветовых значений, имен и дополнительных характеристик полученным классам.

20. Неконтролируемая классификация как первый этап классификации с обучением.

21. Создание набора обучающихся выборок.

22. Оценка качества эталонов.

23. Контролируемая классификация (по эталонам).

24. Гибридная классификация.

Особенности обработки радиометрических и радиолокационных снимков.

25. Снимки в радиодиапазоне. Удаление шумов со снимка (спекл-шумы).

26. Снимки в радиодиапазоне. Корректировка границ изображения. Улучшения яркости и диапазона.