Разработка методики автоматизированного дешифрирования незаконных рубок леса по разновременным космическим снимкам

УДК 528.77 Ю.В. Никитина

Филиал ФГУП «Рослесинфорг» «Запсиблеспроект», Новосибирск

В.Н. Никитин

СГГ А, Новосибирск

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ДЕШИФРИРОВАНИЯ НЕЗАКОННЫХ РУБОК ЛЕСА ПО РАЗНОВРЕМЕННЫМ КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

В работе предлагается методика автоматизированного дешифрирования вырубок по разновременным космическим снимкам с использованием современных геоинформационных систем ERDAS IMAGINE, ENVI и ScanEx Image Processor.

Рассмотрена возможность использования разновременных снимков, полученных в различных зонах спектра и с различным пространственным разрешением. Установлена необходимость автоматического определения зоны перекрытия снимков и создания масок облачного покрова. Исследованы различные варианты предварительной обработки космических снимков. Для повышения качества выявления изменений (change detection) лесных территорий по многозональным снимкам предлагается использование первого канала изображения, полученного методом главных компонент (Principal component analysis, PCA).

Выполнены эксперименты по передаче выявленных изменений в ГИС MapInfo путём формирования векторного слоя, который может использоваться как предварительная оперативная информация о проведённых вырубках.

Yu.V. Nikitina

Branch of the federal state unitary enterprise «Roslesinforg» «Zapsiblesproject», Novosibirsk V.N. Nikitin SSGA, Novosibirsk

DEVELOPMENT OF THE TECHNIQUES FOR COMPUTERIZED INTERPRETATION OF ILLEGAL DEFORESTATION SATELLITE IMAGES TAKEN AT DIFFERENT TIMES

The paper presents the techniques for computerized interpretation of deforestation satellite images taken at different times using modern GIS ERDAS IMAGINE, ENVI and ScanEx Image Processor.

It is shown that the photographs taken at different times, in different zones of the specter and with different spatial resolution may be used for the purpose. The need in the automated determination of photographs overlap areas and the cloud cover mask is stated. Different variants of satellite images preprocessing have been studied. To improve the quality of woodland change detection by multispectral photographs it is recommended to use the first video channel, received by the principal component analysis (PCA).

The experiments have been made concerning the transfer of the detected changes to GIS MapInfo by creating vector layer which can be used as a preliminary on-line information on the detected clearings.

Для обширных лесных территорий России, расположенных в различных климатических зонах и отличающихся большим породным разнообразием, наиболее эффективным является мониторинг с использованием

многозональных космических снимков. Современные средства космической съёмки позволяют получать наиболее оперативную и достоверную информацию о состоянии лесов и хозяйственной деятельности на любой самой удалённой территории, что практически недостижимо при наземных обследованиях.

Огромный ущерб лесам и экономике России причиняется незаконными рубками леса. По официальным данным [1] ущерб, причиненный лесному фонду незаконными рубками (рубками без разрешительных документов), составил в 2009 г. 4,8 млрд. руб.

Целью дистанционного мониторинга является оценка соблюдения основных положений лесного законодательства, правил и нормативов организации лесопользования.

При этом решаются следующие задачи:

- Выявление и определение мест, площадей и объемов незаконных (без разрешительных документов) сплошных рубок леса;

- Выявление нарушений действующих правил лесопользования и порядка отвода лесосек под сплошные рубки спелых и перестойных лесных насаждений и сплошные санитарные рубки.

Многие незаконные сплошные рубки могут быть выявлены при сравнении материалов отводов с данными космической съемки, сделанной за год до рубки и к моменту проверки. При этом для выявления большинства рубок и оценки их площади достаточно использования космических снимков среднего разрешения от 20 до 100 м (Landsat, SPOT, IRS, CARTOSAT, FORMOSAT, Terra (ASTER)). Таким образом, оперативная информация, получаемая со спутников, позволяет вовремя выявить случаи нарушений без привлечения дорогостоящих вертолетных облетов.

Для оперативной обработки результатов многозональной космической съёмки для целей мониторинга лесного фонда наиболее эффективными являются автоматизированные методы дешифрирования.

В настоящее время существуют различные методы обработки космических снимков для анализа изменений пространственных объектов во времени, основанные на использовании алгоритмов Change Detection [2]. Достоинствами данной процедуры являются:

- Наглядный автоматизированный процесс визуализации изменений на разновременных снимках;

- Простой и удобный метод обработки снимков;

- Возможность быстро и эффективно контролировать виды рубок (выборочные, постепенные, сплошные), а также площади этих вырубок.

Процесс выявления изменений на местности по разновременным космическим снимкам можно представить в виде технологической схемы, приведенной на рисунке 1.

Первым этапом данной методики является подбор пар снимков, в соответствии со следующими требованиями:

- Обрабатываемые снимки должны быть на одну и ту же территорию;

- Снимки должны быть получены в один и тот же сезон;

- Съемка должна быть произведена однотипными съемочными системами (сравнение снимков возможно только при условии соответствия спектральных диапазонов используемых съемочных систем);

- Снимки должны быть одинакового (близкого) разрешения. Разрешение двух разновременных снимков не должно отличаться более чем в 4 раза, иначе снимки будут содержать различную информацию об объектах.

Рис. 1. Технологическая схема выявления изменений на местности по разновременным космическим снимкам

Второй этап методики - подготовка снимков, который включает в себя выполнение предварительной обработки снимков:

- Получение эквивалента панхроматического снимка;

- Определение области перекрытия изображений;

- Создание маски облаков и теней.

Обработка снимков с помощью алгоритмов Change Detection проводится только в одном канале, определяемом в соответствии с поставленной задачей. Если определить нужный канал сложно, то можно сформировать эквивалент панхроматического снимка. Для этого необходимо, например, выполнить усреднение яркостей всех каналов многозонального снимка, использовать первую главную компоненту PCA [3] или вычислить индекс (например, NDVI).

Как правило, снимки территориально не полностью соответствуют друг другу, поэтому важно выделить зону, являющуюся общей для двух обрабатываемых снимков.

При выполнении операции сравнения снимков очень важно исключить из обработки территории, покрытые облаками, так как облака имеют спектральную яркость, намного превышающую спектральную яркость всех остальных объектов, например, растительности. Это может привести к смещению акцентов и к снижению количества выявленных изменений.

На третьем этапе разновременные космические снимки обрабатываются с использованием алгоритмов поиска изменений пространственных объектов (Change Detection), которые делятся на [2]:

а) Классические алгоритмы - «вычитание» и «деление»;

б) Алгоритм с использованием метода главных компонент (pca).

Стандартные алгоритмы обнаружения изменений (после проведения радиометрической нормализации изображений) заключаются в вычитании яркостей одного снимка из яркостей другого (если предполагается аддитивное влияние искомых изменений на яркости), либо делении яркостей одного снимка на яркости другого (если предполагается мультипликативное влияние искомых изменений на яркости).

При использовании метода главных компонент оценивается «типичность» изменения яркостей, а в качестве меры отклонения от «типичности» используется вторая главная компонента, ортогональная первой.

Данные алгоритмы для отслеживания изменений во времени реализованы в программных продуктах, предназначенных для обработки космических снимков, таких как ERDAS IMAGINE, ENVI и ScanEx Image Processor. В результате работы алгоритмов Change Detection формируется полутоновой файл, отражающий степень произошедших изменений.

Четвертый этап включает интерпретацию полученных результатов, путем определения пороговых значений для создания тематического растра выявленных изменений.

Последним этапом методики является экспорт результатов в векторную ГИС. Для этого необходимо очистить тематический растр от шумовых объектов путем генерализации, т.е. присоединения мелких несвязанных полигонов к более крупным. Затем выполняется векторизация тематического растра выявленных изменений с помощью автоматических и полуавтоматических процедур.

Отработка предлагаемой методики автоматизированного дешифрирования вырубок выполнена с использованием разновременных космических снимков SPOT (2006 и 2008 годов) на территорию Томской области в панхроматическом канале с разрешением на местности 15 м.

При анализе результатов обработки космических снимков были определены места сплошных вырубок, а также выявлен эффект выделения границ, возникший вследствие недостаточного совмещения снимков между

собой. При сравнении результатов обработки, полученных в программном продукте ScanEx Image Processor алгоритмами «вычитание» и «деление», были выявлены различные типы изменений: вырубки, пожары,

промышленные объекты и др.

В процессе выполнения работ была выявлена особенность обработки снимков в программе ScanEx Image Processor. Необходимо, чтобы границы анализируемых снимков и их разрешение полностью совпадали. Эти условия представляют серьёзное ограничение на использование данного программного обеспечения.

Для исключения из обработки пикселей, соответствующих фону, необходимо определить области перекрытия снимков. в гис ERDAS IMAGINE

для этого можно использовать инструментарий AOI (area of interest - рабочая область), а в программе

ScanEx Image Processor задается маска в виде MIF файла, который является обменным форматом для MapInfo. Это позволяет избежать выделения ложных зон изменений объектов на местности. При ручном определении перекрытия затруднено выделение областей сложной формы, границы областей могут быть определены грубо, с большими погрешностями. Поэтому для улучшения удобства использования алгоритмов Change Detection необходимо, чтобы область перекрытия снимков определялась автоматически.

Также в работе выполнено дешифрирование вырубок по панхроматическому (SPOT, 2006 г.) и многозональному (SPOT, 2008 г.) снимкам с различным разрешением (10 м и 20 м соответственно).

Сначала многозональный снимок был преобразован путем усреднения значений яркостей всех четырех спектральных каналов изображения. В результате сопоставления разновременных снимков был получен тематический растр выявленных изменений, который вне зависимости от выбранных пороговых значений был сильно зашумлен.

Затем выполнялось сопоставление панхроматического снимка с каждым из каналов многозонального изображения с подбором пороговых значений для наилучшего отображения изменений. Полученные результаты обработки панхроматического изображения и многозонального снимка в зависимости от выбранного канала значительно отличались. Выявление на снимках новых вырубок было возможно только при обработке второго и третьего каналов многозонального снимка.

При выбранных пороговых значениях для выявления сплошных вырубок на изображении были выделены облака. Следовательно, необходимо предварительно создать маску облачного покрова, для того, чтобы данная территория была исключена из дальнейшей обработки разновременных снимков.

Далее сопоставление снимков в области перекрытия производилось с использованием метода главных компонент (PCA). Для выявления изменений с помощью метода Change Detection использовались исходный

панхроматический снимок и первый канал изображения, сформированный при вычислении главной компоненты многозонального снимка. В результате

получено изображение лесных территорий, пройденных вырубками, удовлетворительного качества (рисунок 2 а).

Из полученного изображения, отображающего временные изменения лесных территорий, был сформирован векторный слой для экспорта в ГИС MapInfo. Полученный слой векторного покрытия, приведенный на рисунке 2 б, может использоваться как предварительная оперативная информация о проведённых вырубках.

Анализ проведенных исследований показал, что предложенную методику автоматизированного дешифрирования разновременных космических снимков, основанную на использовании программных продуктов ERDAS IMAGINE, ENVI и ScanEx Image Processor, можно применять при мониторинге организации и состояния лесопользования, для сокращения нарушений при незаконном использовании земель лесного фонда.

а) б)

Рис. 2. Результат дешифрирования вырубок по панхроматическому снимку

(2006 г.) и главной компоненте многозонального снимка (2008 г.): а) панхроматический снимок с выявленными изменениями; б) результат

преобразования в векторный вид

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Итоги дистанционного мониторинга незаконных рубок и использования земель лесного фонда в 2009 году [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rosleshoz.gov.ru/media/news/313.

2. Программа обработки данных дистанционного зондирования Земли ScanEx Image Processor v. 3.0. Руководство пользователя [Электронный ресурс]. - М. - 2008. -Режим доступа: http://www.scanex.ru.

3. Кашкин, В.Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений [Текст]: учеб. пособие. / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. - М.: Логос, 2001. - 264 с.

© Ю.В. Никитина, В.Н. Никитин, 2010