9420
.pdfМИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
Т. О. Ерискина, Е. А. Дюжакова
ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ ПО ПРИМЕНЕНИЮ КОСМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ
Учебно-методическое пособие
по выполнению лабораторных работ
для обучающихся по дисциплине Б.1.В.44.Аэрокосмические методы в кадастре объектов недвижимости по направлению подготовки 21.03.02 Землеустройство и кадастры
профиль Кадастр недвижимости
Нижний Новгород
2022
ББК 26.1я43 М 33
УДК 528:001.895
Ерискина, Т.О. Лабораторные работы по применению космических методов мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости : учеб. пособие / Т. О. Ерискина, Е. А. Дюжакова, под общ ред. Е. К. Никольского; Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2022. – 68с., ил.
В учебном пособии рассматриваются основные инструменты программного обеспечения Scanex Image Processor, необходимые для анализа и обработки космических снимков для целей мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости. Приведены пояснения к выполнению лабораторных работ, направленных на формирование у студентов навыков работы с космической информацией. Дан перечень характеристик космических систем, снимки с которых находятся в открытом доступе. Одна из работ посвящена рассмотрению средств мониторинга объектов недвижимости в программах Google Earth и SAS.Planet. Для обучающихся по дисциплине Аэрокосмические методы в кадастре объектов недвижимости по направлению подготовки 21.03.02 Землеустройство и кадастры; профиль Кадастр недвижимости.
ББК 26.1я43
©ННГАСУ, 2022
2
Содержание |
|
Введение ................................................................................................................................... |
4 |
Лабораторная работа №1 |
|
Основные возможности программы Scanex Image Processor .......................................... |
9 |
Лабораторная работа №2 |
|
Геопривязка растровой карты ......................................................................................... |
20 |
Лабораторная работа №3 |
|
Составление мозаики ........................................................................................................ |
27 |
Лабораторная работа №4 |
|
Геометрическая коррекция (трансформирование) ......................................................... |
30 |
Лабораторная работа №5 |
|
Выявление изменений на разновременных снимках |
|
с помощью алгоритма «Change detection» ...................................................................... |
35 |
Лабораторная работа №6 |
|
Исследование спектральных характеристик объектов .................................................. |
41 |
Лабораторная работа №7 |
|
Дешифрирование растительности на многозональных космических снимках........... |
45 |
Лабораторная работа №8 |
|
Мониторинг паводковой обстановки .............................................................................. |
51 |
Лабораторная работа №9 |
|
Реализация алгоритма автоматического детектирования пожаров |
|
для целей мониторинга .................................................................................................... |
54 |
Лабораторная работа №10 |
|
Средства мониторинга объектов недвижимости |
|
в программах Google Earth и SAS.Planet ......................................................................... |
60 |
Словарь терминов................................................................................................................ |
67 |
Список рекомендуемой литературы................................................................................. |
68 |
3
ВВЕДЕНИЕ
Использование космических методов мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости позволяет не только существенно дополнять авиационные и наземные средства наблюдений и контроля окружающей среды, но и формировать банк данных глобальных изменений Земли. Исследование состояния территорий, отслеживание динамики изменения их состояния по данным космической съемки основано на использовании перспективных технологий в получении и обработке материалов дистанционного зондирования. К основным задачам, при решении которых используются космические методы мониторинга,
относятся:
мониторинг чрезвычайных ситуаций, экологических бедствий,
природных и техногенных катастроф;
учет земель и организация эффективного землепользования;
рациональное использование и инвентаризация природных ресурсов;
оперативное информационное обеспечение федеральных,
региональных и муниципальных органов управления;
исследование состояния растительного покрова;
прогнозирование и поиск новых месторождений природных ископаемых на малоизученных и труднодоступных территориях.
Результаты обработки данных космической съемки интегрируются в геоинформационные системы (ГИС) для проведения анализа и получения информации о динамике развития позитивных и негативных природных и антропогенных процессов.
4
Общие сведения о космических системах
Landsat 5 – спутник геологической службы США. Запущен 1 марта
1984 года. В конце декабря 2012 года по техническим причинам спутник был выведен из эксплуатации. С момента запуска аппарата прошло 28 лет,
за которые он совершил около 150 тысяч витков вокруг планеты и передал около 2,5 миллиона фотографий. Landsat 5 поставил рекорд по времени активной эксплуатации спутников, изучавших Землю.
Landsat 7 – спутник геологической службы США, запущенный 15
апреля 1999 года в рамках программы Landsat. Он снабжен аппаратурой
ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus — усовершенствованный тематический картограф), которая обеспечивает съемку земной поверхности в четырех режимах. С 2009 г. все космические снимки программы Landsat находятся в открытом бесплатном он-лайн доступе.
Landsat 8 – спутник геологической службы США, запущен 11 февраля
2013 г. В конце мая 2013 года, данные со спутника Landsat 8 стали доступны для всех пользователей. Планируется, что ежедневно спутник будет снимать порядка 400 сцен, которые после обработки в соответствии с текущим стандартом продуктов Landsat, будут храниться в Центре хранения данных Геологической службы США. Данные будут готовы к отгрузке через 24 часа после приема. На борту космического аппарата установлены многоканальный сканирующий радиометр OLI (Operational Land Imager) и
сканирующий двухканальный ИК-радиометр TIRS (Thermal Infrared Sensor).
Радиометр OLI позволяет получать изображения земной поверхности с максимальным разрешением 15 м с использованием усовершенствованных технологий космической съемки. ИК-радиометр TIRS предназначен для получения «теплового» изображения земной поверхности с разрешением
100 м.
5
Радиометр ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) установлен на борту КА Terra, первого спутника серии EOS (Earth Observation Satellites), запущенного NASA 18 декабря 1999
года. Космические снимки, получаемые аппаратурой ASTER c
космического аппарата Terra, имеют 14 спектральных диапазонов.
Спектрорадиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) является одним из ключевых инструментов на борту американских спутников серии EOS. Terra функционирует с 1999 года, Aqua
– с 2002 года. MODIS имеет 36 спектральных каналов с 12-битным радиометрическим разрешением в видимом, ближнем, среднем и тепловом инфракрасном диапазонах.
Помимо перечисленных, в околоземном пространстве находится множество других аппаратов и установок, предающих из космоса изображения поверхности Земли разного пространственного и спектрального разрешения. Основные характеристики описанных выше космических съемочных систем приведены в таблице 1.
В рамках дисциплины «Космические методы мониторинга природных ресурсов и объектов недвижимости» обработка и интерпретация данных космической съемки производится в программном обеспечении SCANEX
IMAGE PROCESSOR®. Этот программный продукт представляет собой современную технологию для предварительной и тематической обработки спутниковых данных, создания конечных продуктов – карт, физических индексов, моделей. Программное обеспечение разработано инженерно-
технологическим центром «СканЭкс» (ИТЦ СканЭкс) – лидирующей на рынке российской фирмой, предлагающей самые передовые решения в сфере оперативного спутникового мониторинга и полный комплекс услуг: от приема до тематической обработки изображений Земли из космоса.
6
Таблица 1 – Характеристики мультиспектральных космических снимков
|
|
|
Разрешение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Спутник, |
|
Спектральное, |
Пространственное, м |
Временное, сутки |
Радиометрическое, бит |
Охват, км |
|
съемочная |
|
|
или цвет канала |
||||
|
|
мкм |
|
|
|
|
|
система |
|
|
|
|
|
|
|
|
№ |
|
Назначение |
|
|
|
|
|
кана- |
Длина волны |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
ла |
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
1 |
0,67-0,62 |
Изменение растительного |
|
|
|
|
|
покрова |
|
|
|
|
||
|
|
|
250 |
|
|
|
|
|
2 |
0,876-0,841 |
Облачность, изменение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
растительного покрова |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
0,479-0,459 |
Разделение почвы и |
|
|
|
|
|
растительности |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
0,565-0,545 |
Зеленая растительность |
500 |
|
|
|
|
5 |
1,25-1,23 |
Лиственный покров |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
6 |
1,652-1,628 |
Разделение снега и облаков |
|
|
|
|
|
7 |
2,155-2,105 |
Облачность |
|
|
|
|
|
8 |
0,42-0,405 |
|
|
|
|
|
|
9 |
0,448-0,438 |
Хлорофилл |
|
|
|
|
|
10 |
0,493-0,483 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
11 |
0,536-0,526 |
|
|
|
|
|
|
12 |
0,556-0,546 |
Осадочные породы |
|
|
|
|
|
13h |
0,672-0,662 |
Атмосфера, осадочные |
|
|
|
|
|
13l |
0,672-0,662 |
породы |
|
|
|
|
|
14h |
0,683-0,673 |
Флуоресценция хлорофилла |
|
|
|
|
|
14l |
0,683-0,673 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
15 |
0,753-0,743 |
Аэрозоли |
|
|
|
|
|
16 |
0,877-0,862 |
Аэрозоли, свойства |
|
|
|
|
Terra, Aqua |
атмосферы |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
||
17 |
0,92-0,89 |
|
|
1-2 |
12 |
2300 |
|
MODIS |
|
|
|||||
18 |
0,941-0,931 |
Атмосфера, облачность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
19 |
0,965-0,915 |
|
|
|
|
|
|
20* |
3,840-3,660 |
Температура поверхности |
|
|
|
|
|
моря |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21* |
3,989-3,929 |
Лесные пожары и |
1000 |
|
|
|
|
вулканическая деятельность |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
22* |
3,989-3,929 |
Температура облаков, |
|
|
|
|
|
23* |
4,080-4,020 |
температура поверхности |
|
|
|
|
|
Земли |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24* |
4,498-4,433 |
Облака, температура |
|
|
|
|
|
25* |
4,549-4,482 |
|
|
|
|
|
|
тропосферы |
|
|
|
|
||
|
26 |
1,390-1,360 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
27* |
6,895-6,535 |
Влажность средней |
|
|
|
|
|
28* |
7,475-7,175 |
тропосферы |
|
|
|
|
|
29* |
8,700-8,400 |
Температура поверхности |
|
|
|
|
|
Земли |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30* |
9,880-9,580 |
Содержание озона |
|
|
|
|
|
|
|
Температура облаков, |
|
|
|
|
|
|
|
лесные пожары и |
|
|
|
|
|
31* |
11,280-10,780 |
вулканическая деятельность, |
|
|
|
|
|
|
|
температура поверхности |
|
|
|
|
|
|
|
Земли |
|
|
|
|
7
1 |
2 |
|
3 |
|
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
Высота облаков, лесные |
|
|
|
|
|
|
32* |
12,270-11,770 |
пожары и вулканическая |
|
|
|
|
||
|
деятельность, температура |
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
поверхности Земли |
|
|
|
|
|
|
33* |
13,485-13,185 |
|
|
|
|
|
|
|
|
34* |
13,785-13,485 |
Облачность, высота |
|
|
|
|
||
|
35* |
14,085-13,785 |
облачности |
|
|
|
|
||
|
36* |
14,385-14,085 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0,52 |
- 0,60 |
VNIR |
зеленый |
15 |
|
|
|
|
2 |
0,63 |
- 0,69 |
VNIR |
красный |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
3 |
0,76 |
- 0,86 |
VNIR |
ближний ИК |
|
|
|
|
|
4 |
1,60 |
- 1,70 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
|
5 |
2,14 |
- 2,18 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
Terra |
6 |
2,18 |
- 2,22 |
SWIR |
средний ИК |
30 |
|
|
|
7 |
2,23 |
- 2,28 |
SWIR |
средний ИК |
|
16 |
8 |
60 |
|
ASTER |
8 |
2,29 |
- 2,36 |
SWIR |
средний ИК |
|
|||
|
|
|
|
||||||
|
9 |
2,36 |
- 2,43 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
|
10 |
8,12 |
- 8,47 |
TIR |
дальний ИК |
|
|
|
|
|
11 |
8,47 |
- 8,82 |
TIR |
дальний ИК |
|
|
|
|
|
12 |
8,92 |
- 9,27 |
TIR |
дальний ИК |
90 |
|
|
|
|
13 |
10,25-10,95 |
TIR |
дальний ИК |
|
|
|
|
|
|
14 |
10,95-11,65 |
TIR |
дальний ИК |
|
|
|
|
|
|
1 |
0,45–0,52 |
VNIR |
синий |
|
|
|
|
|
|
2 |
0,53–0,61 |
VNIR |
зеленый |
|
|
|
|
|
Landsat-5 |
3 |
0,63–0,69 |
VNIR |
красный |
30 |
|
|
|
|
4 |
0,75–0,90 |
VNIR |
ближний ИК |
|
16 |
8 |
185 |
||
TM |
|
||||||||
5 |
1,55–1,75 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|||||
|
6 |
10,40–12,5 |
TIR |
дальний ИК |
120 |
|
|
|
|
|
7 |
2,09 |
- 2,35 |
SWIR |
средний ИК |
30 |
|
|
|
|
1 |
0,45 - 0,52 |
VNIR |
синий |
|
|
|
|
|
|
2 |
0,525 - 0,61 |
VNIR |
зеленый |
|
|
|
|
|
|
3 |
0,63 - 0,69 |
VNIR |
красный |
30 |
|
|
|
|
Landsat-7 |
4 |
0,75 - 0,90 |
VNIR |
ближний ИК |
|
16 |
8 |
185 |
|
ETM+ |
5 |
1,55 - 1,75 |
SWIR |
средний ИК |
|
||||
|
|
|
|
||||||
|
6 |
10,40 - 12,5 |
TIR |
дальний ИК |
60 |
|
|
|
|
|
7 |
2,09 - 2,35 |
SWIR |
средний ИК |
30 |
|
|
|
|
|
8 |
0,52 - 0,90 |
PAN |
- |
15 |
|
|
|
|
|
1 |
0,43–0,45 |
VNIR |
фиолетовый или |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
coastal |
|
|
|
|
|
2 |
0,45–0,52 |
VNIR |
синий |
|
|
|
|
|
|
3 |
0,53–0,60 |
VNIR |
зеленый |
|
|
|
|
|
|
4 |
0,63–0,68 |
VNIR |
красный |
30 |
|
|
|
|
Landsat-8 |
5 |
0,85–0,89 |
VNIR |
ближний ИК |
|
16 |
12 |
185 |
|
|
6 |
1,36–1,39 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
|
|
7 |
1,56–1,66 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
|
|
8 |
2,10–2,30 |
SWIR |
средний ИК |
|
|
|
|
|
|
9 |
10,40–12,50 |
TIR |
дальний ИК |
100 |
|
|
|
|
|
10 |
0,50–0,68 |
PAN |
- |
15 |
|
|
|
Примечания: * отмечены каналы, регистрирующие излученную энергию. VNIR – видимый диапазон и ближний ИК;
SWIR – коротковолновый ИК диапазон; TIR – тепловой ИК диапазон.
8
Лабораторная работа № 1
Основные возможности программы Scanex Image Processor
Цель работы: Ознакомиться с интерфейсом программы Scanex Image
Processor и ее основными возможностями:
-загрузка и сохранение данных;
-синтез каналов в системе RGB;
-линейные, площадные и угловые измерения по снимкам;
-создание, изменение и сохранение векторных слоев.
Порядок выполнения:
1. Загрузка данных в программу
1)Выполнить команду «Файл – Открыть растр».
2)В появившемся диалоговом окне «Открыть» в закладке «Установки проекта» поставить флажки «Определять автоматически» проекцию и размер пиксела (рис. 1.1).
Рис. 1.1 – Загрузка данных
9
3) Перейти на |
вкладку «Добавить растры». |
В группе «Выбрать |
|
файл» |
после |
нажатия на кнопку |
, открыть файл |
AST_L1B_003_04292001083755_11042003043726.hdf снимка ASTER с
расширением .hdf (рис. 1.2).
Рис. 1.2 – Открытие файла снимка ASTER
4) В списке «Выбрать каналы» выделить 1, 2 и 3 канал видимого диапазона: VNIR1, VNIR2, VNIR3N. В группе «Использовать геопривязку из…» должны стоять флажки «ESRI World», «Mapinfo TAB», «MET файл».
Так же необходимо поставить флажок «Вычислить излучение на сенсоре» и «Сохранить файл пирамид рядом с исходным» (рис. 1.3).
Нажать кнопку «Загрузить». После загрузки нажать кнопку «ОК».
5) После загрузки снимка в программу выполнить команду «Окно –
Новое окно RGB». Нажатием кнопки – «Уместить в окне», загруженный снимок появится на экране.
10