Создание базы данных космоснимков для территории республики Мордовия

Геодезия, картография и геоинформатика

создание базы данных космоснимков для территории республики мордовия

А. Ф. Варфоломеев, кандидат географических наук, А. К. Коваленко, С. А. Яськин

Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) — это важнейший источник информации о природной среде для тематических слоев в ГИС, для поддержания данных ГИС в актуальном состоянии, а ГИС-технологии способствуют максимально эффективному совместному использованию разных типов информации — оперативной аэрокосмической, наземной, картографической и др. [3].

В последние годы произошел резкий скачок в развитии геоинформационных технологий, что позволяет поднять на более высокий уровень обработку и использование космических снимков.

Географические исследования и тематическое картографирование — основные потребители данных дистанционного зондирования (ДЗ) Земли, их применение и компьютерная обработка стали стимулом прогресса в области исследования геосистем. Получаемые в результате дистанционного зондирования аэрокосмические снимки важны здесь в двух формах применения: как источник оперативной и современной информации и как основа для создания тематической карты [3]. Отражение в методах компьютерной классификации знаний и логики экспертов-дешиф-ровщиков обеспечивает создание карт сложного тематического содержания при комплексном изучении и мониторинге природных ресурсов.

В настоящей статье разработана технология создания базы данных космической информации о территории Республики Мордовия, которая координатно согласована с пространственными и тематическими базами данных, созданными ранее в лаборатории геоинформационных технологий географическо-

го факультета Мордовского университета. Отработана технология привязки космосним-ков в необходимую систему координат, а также технология создания мозаики из привязанных КОСМОСНИМКОВ.

В работе использовались программные продукты ERDAS IMAGINE версии 8.3 и Arc View GIS версии 3.2.

Системы автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования состоят из тех же основных подсистем, что и географические информационные системы — ввод, хранение, обработка и представление результатов. Это способствовало их программно-технологической интеграции с ГИС, в силу чего для работы с аэрокосмической информа-цией в качестве программного обеспечения используют современные программные растровые и интегрированные ГИС-пакеты. Раз- ' ные типы ГИС-пакетов предоставляют пользователям различные возможности по обработке снимков, обеспечиваемые заложенными в них программными средствами анализа и интерфейса [2].

Как правило, эти средства включают некоторый обязательный стандартный набор по большей части интерактивных процедур предварительной коррекции, трансформирования и классификации снимков с визуальным контролем их выполнения на экране монитора в I комплексе с другими ГИС-технологиями. Все расширения или модификации этого набора предназначены для решения задач различных уровней сложности при всестороннем использовании данных дистанционного зондирования. К ГИС-пакетам со стандартными возможно- j стями относятся Idrisi, MultySpec, среди полнофункциональных ГИС-пакетов выделяются

© А. Ф. Варфоломеев, А. К. Коваленко, С. А. Яськин, 2008

ERDAS IMAGINE, TNTmips, ER Mapper, ILWIS, GRASS. С точки зрения возможностей цифровой обработки снимков эти пакеты отличаются в основном набором средств пользовательского интерфейса и их удобством.

ДДЗ могут классифицироваться по различным видам разрешения и охвата, по типу носителя данных (фотографические и цифровые), по принципу работы сенсора (фотоэффект, пироэффект и др.), по способу формирования (развертки) изображения, по специальным возможностям (стереорежим, сложная геометрия съемки), по типу орбиты, с которой производится съемка, и т. д.

Возможность обнаружить и измерить то или иное явление, объект или процесс определяется в первую очередь разрешающей способностью сенсора. ДДЗ характеризуются несколькими видами разрешений: пространственным, спектральным, радиометрическим и временным. Под термином «разрешение» обычно подразумевается пространственное разрешение.

Пространственное разрешение характеризует размер наименьших объектов, различимых на изображении. В зависимости от решаемых задач могут использоваться данные низкого (более 100 м), среднего (10 — 100 м) и высокого (менее 10 м) разрешений. Снимки низкого пространственного разрешения являются обзорными и позволяют одномоментно охватывать значительные территории — вплоть до целого полушария. Такие данные

расхода лишнего трафика, необходимого для закачивания программы, обеспечивает дополнительные возможности, недоступные при использовании других поисковых систем.

Google Earth автоматически подкачивает из сети Интернет необходимые пользователю изображения и другие данные, сохраняет их в памяти компьютера и на жестком диске для дальнейшего использования. Для визуализации изображения используется трехмерная модель всего земного шара с учетом ландшафта (высоты над уровнем моря), которая отображается на экране при помощи интерфейсов DirectX или OpenGL. Пользователь может легко перемещаться в любую точку планеты, управляя положением «виртуальной камеры».

Практически вся поверхность суши покрыта изображениями, полученными от компании DigitalGlobe и имеющими разрешение 15 м на пиксель. Есть отдельные участки поверхности (как правило, покрывающие столицы и некоторые крупные города большинства стран мира), имеющие более подробное разрешение. Например, Москва снята с разрешением 0,6 м/ пиксель, а многие города США — с разрешением 0,15 м/пиксель. Данные о ландшафте имеют разрешение порядка 100 м.

В последние годы на географическом факультете Мордовского университета создается геоинформационная система «Природные ресурсы Республики Мордовия». Система содержит более 30 тематических слоев, осно-

используются чаще всего в метеорологии, при ванных на единой координатной основе. Со-

здаваемая в рамках существующей ГИС база космоснимков будет способствовать решению задач в области инвентаризации земельных и основной источник данных для мониторинга лесных ресурсов, эколого-географической

мониторинге лесных пожаров и других масштабных природных бедствий. Снимки среднего пространственного разрешения на сегодня

природной среды.

Источником для создания базы данных послужила поисковая система Google Earth (от англ. Earth— «Земля (планета)») — проект компании Google, в рамках которого в сети Интернет были размещены спутниковые изображения всей земной поверхности.

В отличие от других аналогичных сервисов, использующих для доступа к спутниковым снимкам веб-интерфейс (например, Google Maps или TerraServer), в данном сервисе используется специальная загружаемая на компьютер пользователя клиентская программа Google Earth. Такой подход, хотя и требует

оценки территорий, исследования динамики природных и антропогенных объектов и явле-

U

НИИ и др.

На начальном этапе работ загружается поисковая система Google Earth. По косвенным дешифровочным признакам находится территория Республики Мордовия. Далее с помощю инструментов системы Google увеличивается масштаб изображения и выбирается необходимый фрагмент территории. Выбранный фрагмент изображения конвертируется в обменный файл формата Jpeg средствами системы Google для дальнейшей обработки.

Геодезии, картография и геоинформатика

^Google Earth

Me Ed£ Vtev. Add Toots Heip

ШШш:. <Ш

Г ш Roacte

«iyrf* 'vi

Г/ф Büwings

........ •« . .• .•.

. • ygtffty УчШИ^УДрУ У Wir О' • ^ VJ» Л-Ч'/'.l

äwriдаю7tС ^ 3

• «••IMII •• I

.....

Рисунок 1

Исходный фрагмент космоснимка территории Мордовии с выбранными

контрольными точками

На следующем этапе работы фрагмент за- рольных точек из ШйБ 84 в систему прямоу-

гружался в редактор для обработки растровых изображений, где из фрагмента вырезалась

гольных координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера без указания координатной зоны. В центральная часть, в меньшей степени подвер- этой системе координат представлены все женная геометрическим искажениям.

Далее на вырезанном фрагменте выбира-

лись контрольные точки, по которым впоследствии будет выполняться трансформирование фрагмента снимка в систему координат пространственной базы данных (рис. 1).

Контрольными точками послужили твердые контуры местности, легко опознаваемые на изображении, например, пересечение дорог (см. рис. 1).

слои пространственных и тематических данных ГИС «Природные ресурсы Республики Мордовия».

Улучшение изображений, предназначенное для визуального и автоматизированного анализа объектов на многозональных снимках, выполняют путем изменения яркости и контрастности всего изображения или отдельных его участков. К одному и тому же изображению могут быть применены несколько

В системе Google определяются координа- типов улучшающих преобразований. При осу-

ты контрольных точек в системе координат WGS 84. Дальнейшая обработка фрагмента осуществлялась в программе Erdas, где вначале фрагмент загружался в системе координат WGS 84. В дальнейшем с использованием координатного калькулятора системы Erdas производился пересчет координат конт-

ществлении этих преобразований применяются два разных подхода к анализу цифровой информации снимков, основанные на представлениях спектрального пространства и пространства изображения.

Методы спектрального улучшения изображений реализуют с учетом только инди-

Рисунок 2

Фрагмент мозаики из космоснимков территории Мордовии

видуальных значений яркости пикселов. В их основе лежат анализ и преобразование гистограмм — графического представления распределения спектральной яркости снимка в радиометрическом диапазоне. При этом новая информация не образуется, происходит только перераспределение исходной информации, с тем чтобы подчеркнуть спектральные свойства объектов. Методы пространственного улучшения основаны на анализе соседних пикселов.

Подгонка гистограмм представляет собой процесс создания таблицы преобразования, посредством которой исходное изображение преобразуется так, что его гистограмма становится схожей с гистограммой другого изображения. Подгонка гистограмм используется для выравнивания яркости и контрастности одинаковых или соседних кадров, которые могут быть получены в разные дни или несколько отличаются друг от друга из-за различий зенитного угла или атмосферных эффектов. Эта опе-

рация особенно полезна при создании мозаик снимков.

В системе Erdas имеется возможность создавать мозаики снимков. Этот инструмент является очень полезным при создании базы данных космоснимков для значительной территории. На первом шаге выбираются два привязанных фрагмента космоснимков. Фрагменты выбираются с перекрытием. Один фрагмент выбирается как результирующий, а все остальные преобразуются исходя из его спектральных характеристик. В результате проведенной операции все космоснимки в создаваемой базе данных оказываются выровненными по спектральным характеристикам (рис. 2).

Существующие в разных странах, в России в том числе, значительные архивы космических снимков, годами получаемых в оборонных целях и теперь доступных для коммерческого использования, представляют немалый интерес для потребителей — как в силу обширности охваченных съемкой территорий, так и в силу выгодной стоимости по сравне-

J Vfrv»!

ijlauc DSprärr.* гстбгк н* &ас*«м Hefc D»слз-агшлл до**«

j т*щ

Ха r&if *4>1

Геодезия, картография и геоинформатика

нию с оперативными данными. Использование космических снимков высокого разрешения позволяет разработчикам ГИС создавать не только обобщенные карты и схемы, например, схемы использования территорий, лесных угодий, но и разрабатывать высокоточные планы территорий, населенных пунктов, промышленных объектов и т. д. с детализацией до отдельных зданий и сооружений, с возмож-

ностью определения не только плановых размеров, но и высот, что позволяет создавать трехмерные модели территорий, выполнять более глубокий анализ сложившейся ситуации и принимать более обоснованные управленческие решения. Таким образом, создаваемая база данных космических изображений позволит сделать еще один шаг на пути к созданию ГИС нового поколения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лурье И. К. Основы геоинформационного картографирования / И. К. Лурье. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2000. 320 с.

2. Лурье И. К. Теория и практика цифровой обработки изображений / И. К. Лурье, А. Г. Косиков / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Научный мир, 2003. 168 с.

3. Новаковский Б. А. Фотограмметрия и дистанционные методы изучения Земли / Б. А. Ново-ковский. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1997. 193 с.

Поступила 14.02.07.

картографическое

обеспечение

социально-географических исследований

<

I

Н. Г. Ивлиева, кандидат технических наук, Е. И. Примаченко, кандидат географических наук

Современный этап развития российского общества характеризуется сложными, противоречивыми процессами, которые вскрывают нерешенные проблемы предыдущих этапов социально-экономического развития страны. Решение многих насущных задач требует необходимой концентрации пространственной статистической информации с предоставлением ее в удобной для обозрения, анализа и обработки форме. В таких исследованиях может помочь карта или система карт. Фундаментальное и оперативное картографическое обеспечение решения проблем устойчивого и сбалансированного развития территорий на основе новых геоинформационных методов и технологий является одним из главных направлений современных исследований.

На кафедре геодезии, картографии и геоинформатики на протяжении многих лет ведутся работы по созданию экономико-географи-

ческих карт для проведения научных исследований самой разнообразной тематики. Причем явления изучаются на различных территориальных уровнях: в пределах отдельного административного района, республики, федерального округа и в целом страны. В настоящее время карты применяются на всех этапах исследований — для оценки достоверности и репрезентативности имеющегося набора исходных данных, для выполнения пространственного анализа и моделирования, для визуализации промежуточных результатов и для

и

представления итогов исследовании.

В связи с тем что сегодня ГИС-техноло-гии являются одним из основных инструментов картографического моделирования как природных, так и социально-экономических явлений и процессов, нами прежде всего были изучены и проанализированы функциональные возможности ГИС.

© Н. Г. Ивлиева, Е. И. Примаченко, 2008