Физические принципы получения современных комических изображений. Основные типы видеоданных.
Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации
Московский государственный университет геодезии и картографии
Людмила Николаевна Чабан
Автоматизированная обработка аэрокосмической информации для картографирования геопространственных данных.
Учебное пособие.
Москва 2012
Введение.
Настоящее пособие представляет собой конспект лекций, читаемых автором на факультете Картографии и геоинформатики Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК). Основное внимание в данном курсе уделено методам и средствам тематической обработки космических мультиспектральных изображений - наиболее широко распространенному на сегодняшний день и постоянно совершенствующемуся типу видеоданных.
Опыт показывает, что освоение методов и технологий обработки цифровых изображений, получаемых мультиспектральными съемочными системами, вызывает определенные трудности не только у студентов-картографов, но и у ряда специалистов по обработке изображений, привыкших анализировать изображение как картинку в системе его пространственных координат. Это нетрудно понять: в основе современных программно-инструментальных средств тематической обработки лежат математические модели, существенно отличающиеся от тех, которые применяются при автоматизированном анализе изображения как сцены. Причем такие модели непосредственно связаны с физическими основами получения изображений, и эта связь все активнее используется в технологиях тематической обработки по мере развития и совершенствования космических съемочных систем.
|
|
|
Поэтому, при всех трудностях освоения новой методологии, для полноценного и грамотного практического использования новых типов космической информации необходимо знать как физические основы получения видеоданных, так и математические основы алгоритмов их анализа. Случаи некорректного использования начинающими специалистами функций из пакетов тематической обработки изображений, приводящие к получению некачественных и даже абсурдных результатов, с которыми приходилось неоднократно сталкиваться автору, лишний раз подтверждают такую необходимость.
В пособии рассмотрены последовательно все этапы автоматизированной тематической обработки аэрокосмической информации и основные алгоритмы, применяющиеся на каждом из этапов. С учетом особенностей математической подготовки студентов-картографов, теоретическое обоснование некоторых методов обработки и анализа изображений изложено в сокращенном виде. В то же время пособие содержит ряд практических рекомендаций по применению тех или иных методов с учетом особенностей исходных данных и решаемой задачи. В связи с ограниченностью курса одним семестром, в пособии рассмотрены только наиболее часто используемые функции пакетов тематической обработки аэрокосмической информации.
|
|
|
Поскольку практические занятия по курсу проводятся в пакете ERDAS Imagine, конкретные программные средства обработки изображений рассматриваются именно в данном пакете. Наряду с этим в необходимых случаях проводятся сопоставления реализаций методов и алгоритмов в ERDAS Imagine с не менее распространенным в настоящее время пакетом ENVI.
При изучении курса предполагается использование данного учебного пособия совместно с лабораторным практикумом по обработке многозональных изображений [1]. Некоторые вопросы классификации изложены в практикуме более подробно. Однако в нем не нашли отражения вопросы постклассификационной обработки, необходимой для создания на основе результата классификации тематической карты. Также там не рассмотрены не менее важные вопросы геометрической коррекции и географической привязки изображений. Именно поэтому в пособии подробно разобрана учебная задача по повышению разрешения многозонального изображения, включающая приведение изображений к единой системе координат. Этот раздел может быть полностью использован для проведения соответствующего практического занятия или выполнен студентами как самостоятельная работа.
|
|
|
В конце каждого раздела пособия приводятся контрольные вопросы, которые настоятельно рекомендуется использовать для самоконтроля при подготовке к сдаче лабораторных работ и экзамена по соответствующему курсу.
Пособие может быть полезно магистрам специальности «Геоинформационные системы» при изучении курса «Цифровая обработки изображений», а также студентам, магистрам и аспирантам других специальностей, так или иначе связанных с тематической обработкой аэрокосмической информации.
Физические принципы получения современных комических изображений. Основные типы видеоданных.
Использование снимков земной поверхности для составления топографических и тематических карт началось задолго до начала космической эры и появления ЭВМ. Уже с конца 19 векакарты составляются на основе материалов аэрофотосъемки. Методология обработки и дешифрирования этого типа информации давно и хорошо проработана. Обновление методологии началось с появлением космических съемочных систем и мощных вычислительных комплексов.
|
|
|
Первой причиной, вызвавшей необходимость разработки новой методологии, было качественное и количественное увеличение информативности данных. Уже первые снимки из космоса дали огромное количество новой информации и привели к пересмотру многих концепций в таких направлениях, как метеорология, геология, сейсмология, ландшафтоведение. Но это тоже были фотоснимки, и они обрабатывались теми же визуально-инструментальными методами. Трудоемкость такого процесса затрудняла полноценное использование получаемой из космоса информации, ограничивала возможности решения тематических задач, особенно оперативного характера.
Второй причиной появления новой методологии обработки были особенности процесса получения космических изображений. Съемочное устройство регистрирует отраженное от определенного участка земной поверхности солнечное излучение, которое дважды проходит через все слои атмосферы. Часть солнечной энергии рассеивается и поглощается газовыми и аэрозольными компонентами, составляющими эти слои, причем в приземном слое значительная часть излучения поглощается водяными парами.
Если рассмотреть весь диапазон длин электромагнитных волн солнечного излучения – энергетический спектр, то оказывается, что проявление указанных выше эффектов не одинаково для разных его участков. На некоторых длинах волн атмосфера оказывается совершенно «непрозрачной», поскольку все излучение рассеивается или поглощается ее различными компонентами. Получение информативных космических изображений земной поверхности требует, таким образом, учета прозрачности атмосферы в разных зонах энергетического спектра. С другой стороны, отражательная способность многих объектов земной поверхности имеет свои особенности не только в диапазоне длин волн, который регистрирует человеческий глаз, но и на других участках энергетического спектра. Все эти факты привели к разработке принципиально новых видов съемочной аппаратуры, которые на сегодняшний день являются основными источниками космической информации для задач тематического картографирования. Использование таких изображений в различных комбинациях, совместно с картографическими и другими прикладными данными, позволяет решать неизмеримо большее число задач тематического картографирования, чем обычная черно-белая или даже цветная съемка.
Полный диапазон длин волн энергетического спектра, в котором выполняется съемка, принято подразделять на несколько интервалов, соответствующих окнам «прозрачности» атмосферы.
Оптический диапазон 0.3 – 15 мкм. В этом диапазоне регистрируется солнечное излучение, отраженное от земной поверхности. Системы, регистрирующие такое излучение, называются системами пассивного зондирования. К оптическому диапазону относится видимый диапазон (0.38-0.72 мкм) и инфракрасный диапазон (0.7-15 мкм). Заметим, что границы между диапазонами достаточно условны и частично перекрываются, поэтому в разных литературных источниках они могут немного отличаться.
До 0.38 мкм – ультрафиолетовый диапазон; большая часть энергии в этом диапазоне поглощается в озоновом слое атмосферы, поэтому использование данного диапазона для съемки земной поверхности не эффективно.
В инфракрасном диапазоне обычно выделяют
- 0.7-1.5 мкм - ближний инфракрасный (используется английская аббревиатура NIR или русская БИК);
- 1.5-3 мкм - коротковолновой инфракрасный (используется английская аббревиатура SWIR);
- 3-8 мкм - средневолновой инфракрасный (используется английская аббревиатура MWIR);
- 7-15мкм - длинноволновой инфракрасный (используется английская аббревиатура LWIR).
В диапазонах 0.7-3 мкм преобладает отраженное солнечное излучение, в диапазонах 7-15 мкм – собственное тепловое излучение земной поверхности.
Между 3 и 7 мкм находятся полосы интенсивного поглощения солнечной энергии водяными парами в атмосфере. То есть количество отраженной от земной поверхности солнечной энергии крайне мало, и использование этого диапазона для съемки неэффективно.
Соответствие интервалов длин волн участкам определенного цвета в видимом диапазоне (0.4-0.7мкм), как уже было отмечено, носит условный характер. Здесь приводится таблица соответствия, составленная на основе источника [2] и, частично, личного опыта автора:
| Цвет | фиолетовый | синий | голубой | зеленый | желто-зеленый | желтый | оранже вый | красный |
| Диапа-зон (мкм) | 0.39-0.45 | 0.45-0.48 | 0.48-0.51 | 0.51-0.55 | 0.55-0.58 | 0.58-0.59 | 0.59-0.62 | 0.62-0.70 |
В коротковолновой части оптического диапазона прозрачность атмосферы снижается из-за молекулярного рассеяния (рассеяние Рэлея). Именно поэтому воздушная оболочка Земли кажется нам голубой. Коэффициент объемного рассеяния Рэлея описывается выражением [4]
sR=F(N,V,n,n0)/l4.
Здесь V - объем, N – число частиц в единице объема, n,n0 – показатели преломления частиц и среды соответственно, l - длина волны электромагнитного излучения.
Поскольку коэффициент рассеяния Рэлея обратно пропорционален l4, изображения в сине-голубой зоне спектра (примерно до 0.45 мкм) имеют плохое качество (низкое отношение сигнал/шум). В этом диапазоне съемочная аппаратура регистрирует в основном излучение, рассеянное в атмосфере. Доля излучения, отраженного от земной поверхности, очень незначительна. Тем не менее, диапазон 0.4 – 0.5 мкм используется во многих съемочных системах, поскольку содержит полезную информацию для ряда задач тематического дешифрирования.
В оптическом диапазоне имеются также узкие участки поглощения солнечного излучения кислородом, аэрозолями и водяными парами. По всем указанным причинам большая часть современной космической аппаратуры дистанционного зондирования выполняет съемку земной поверхности одновременно в нескольких зонах энергетического спектра, которые обычно называют каналами (bands). Полученные при такой съемке изображения называют многозональными или, иначе, мультиспектральнымиизображениями.
Первой многозональной космической аппаратурой, осуществлявшей съемку в нескольких диапазонах спектра, были многозональные фотокамеры (МСК-4,МКФ-6). В каждом диапазоне получалось свое черно-белое (панхроматическое) изображение. Эти изображения совмещались с помощью меток-крестов и далее дешифрировались визуально-инструментальными методами, в том числе с использованием псевдоцветных изображений, синтезированных на специальной аппаратуре. Использовалась также спектрозональная съемка на специальную двухслойную или трехслойную пленку с чувствительностью к определенным диапазонам длин волн. При космической съемке наиболее часто применялась пленка СН-10, имевшая два слоя, чувствительных в красной и ближней ИК зонах. При печати позитива слой, чувствительный в ближней ИК зоне, инвертировался в зеленый цвет. В силу спектральных отражательных свойств растительного покрова, которые будут рассмотрены ниже, такие изображения напоминали обычные цветные снимки, но без голубых оттенков.
В середине 60-х годов 20-го века появились сканирующие радиометры– системы на фотоэлементах, позволяющие получать изображения сразу в цифровом виде. Сначала появились оптико-механические сканеры, затем ПЗС-линейки и ПЗС-матрицы (ПЗС - приборы с зарядовой связью). Одновременно началось интенсивное развитие цифровых методов обработки. Идеология этих методов основана на математических моделях и существенно отличается от математических моделей, используемые при обработке черно-белых (панхроматических) снимков и телевизионных изображений.
К концу 20-го века для получения видеоинформации стали использовать радиолокацию – так называемые системы активного зондирования. Эти системы генерируют сигнал в диапазоне длин волн 1мм-1м (радиодиапазоне) и затем регистрируют посланный ими сигнал, отраженный от земной поверхности. Основным различающим признаком на радиолокационных изображениях является «шероховатость» поверхности. Несмотря на меньшую информативность в целом, радиолокационные изображения, с одной стороны, частично восполняют потерю данных в условиях облачности, с другой – позволяют решать и некоторые специфические задачи, где сам физический принцип радиолокационной съемки более удобен для построения математической модели изучаемого явления.
Гиперспектральные изображения – новый и наиболее перспективный вид многозональных изображений, получаемых одновременно в большом количестве узких зон спектра. Гиперспектральная съемка позволяет наиболее точно описывать отражательную способность объектов земной поверхности в зависимости от длины волны, что значительно расширяет возможности прикладного дешифрирования. Однако полноценное использование таких данных требует специальных методов обработки и анализа. При гиперспектральной съемке существенно возрастают требования к калибровке аппаратуры, предварительной обработке и учету влияния атмосферы. Кроме того, использование одновременно всех каналов гиперспектрометра не всегда эффективно. Для решения многих задач требуется относительно небольшое число каналов, но методика их отбора представляет собой отдельную задачу, иногда весьма непростую.
Таким образом, в настоящее время имеется большое количество разнообразных типов видеоинформации, пригодных для решения задач тематического картографирования. Все они могут быть представлены в цифровой форме с помощью тех или иных технических средств. Сразу скажем, что информативность различных типов изображений для разных задач не одинакова. Но космическая информация на сегодняшний день – самая распространенная, и с каждым годом количество космических съемочных систем растет. Во-первых, она позволяет охватывать большие территории, в том числе, труднодоступные, во-вторых, поступает с определенной периодичностью. Однако если территория покрыта облачностью, приходится чем-то восполнять эти данные, например, аэросъемкой или радиолокационной съемкой.
Контрольные вопросы.
1. Перечислите основные типы современных космических изображений.
2. Какое излучение преобладает в сигнале, регистрируемом съемочной аппаратурой в диапазоне длин волн до 0.5 мкм?
2. Почему из космоса трудно получить изображение в естественных для человеческого глаза цветах?
3. Какой диапазон длин волн энергетического спектра относится: 1) к видимому; 2) к ближнему ИК диапазону?
4. В каком диапазоне длин волн регистрируется собственное тепловое излучение земной поверхности?
5. Чем отличаются гиперспектральные изображения от мультиспектральных?
6. Каковы преимущества радиолокационной съемки?
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 727; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!