9422
.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 Методы мониторинга при пространственном развитии территорий
по направлению подготовки 21.04.02 Землеустройство и кадастры профиль Пространственное развитие территорий
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 Методы мониторинга при пространственном развитии территорий по направлению подготовки 21.04.02 Землеустройство и кадастры; профиль Пространственное развитие территорий.
ББК 26.1я43
2
©ННГАСУ, 2022
3
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 |
4
ВВЕДЕНИЕ
Использование космических методов мониторинга природных ресур-
сов 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. Иссле-
дование состояния территорий, отслеживание динамики изменения их со-
стояния по данным космической съемки основано на использовании пер-
спективных технологий в получении и обработке материалов дистанцион-
ного зондирования. К основным задачам, при решении которых использу-
ются космические методы мониторинга, относятся:
мониторинг чрезвычайных ситуаций, экологических бедствий, при-
родных и техногенных катастроф;
учет земель и организация эффективного землепользования;
рациональное использование и инвентаризация природных ресур-
сов;
оперативное информационное обеспечение федеральных, регио-
нальных и муниципальных органов управления;
исследование состояния растительного покрова;
прогнозирование и поиск новых месторождений природных ископа-
емых 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 ак-
тивной эксплуатации спутников, изучавших Землю.
Landsat 7 – спутник геологической службы США, запущенный 15 ап-
реля 1999 года в рамках программы Landsat. Он снабжен аппаратурой ETM+
(Enhanced Thematic Mapper Plus — усовершенствованный тематический картограф), которая обеспечивает съемку земной поверхности в четырех ре-
жимах. 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 стан-
дартом продуктов Landsat, будут храниться в Центре хранения данных Гео-
логической службы США. Данные будут готовы к отгрузке через 24 часа после приема. На борту космического аппарата установлены многоканаль-
ный 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 кос-
мической съемки. ИК-радиометр TIRS предназначен для получения «тепло-
вого» изображения земной поверхности с разрешением 100 м.
Радиометр ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) установлен на борту КА Terra, первого спутника серии EOS
5
(Earth Observation Satellites), запущенного NASA 18 декабря 1999 года. Кос-
мические снимки, получаемые аппаратурой ASTER c космического аппа-
рата Terra, имеют 14 спектральных диапазонов.
Спектрорадиометр MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) является одним из ключевых инструментов на борту аме-
риканских спутников серии EOS. Terra функционирует с 1999 года, Aqua –
с 2002 года. MODIS имеет 36 спектральных каналов с 12-битным радиомет-
рическим разрешением в видимом, ближнем, среднем и тепловом инфра-
красном диапазонах.
Помимо перечисленных, в околоземном пространстве находится мно-
жество других аппаратов и установок, предающих из космоса изображения поверхности Земли разного пространственного и спектрального разреше-
ния. 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 со-
временную технологию для предварительной и тематической обработки спутниковых данных, создания конечных продуктов – карт, физических ин-
дексов, моделей. Программное обеспечение разработано инженерно-техно-
логическим центром «СканЭкс» (ИТЦ СканЭкс) – лидирующей на рынке российской фирмой, предлагающей самые передовые решения в сфере опе-
ративного спутникового мониторинга и полный комплекс услуг: от приема до тематической обработки изображений Земли из космоса.
6
Таблица 1 – Характеристики мультиспектральных космических снимков
|
|
|
Разрешение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Охват, км |
Спутник, |
ла |
|
или цвет канала |
-Пространствен- ное, м |
Временное, сутки |
Радиометри-че- ское, бит |
|
|
Спектральное, |
|
|
|
|
||
съемочная |
|
|
мкм |
|
|
|
|
система |
|
|
|
|
|
|
|
|
№ |
|
Назначение |
|
|
|
|
|
кана- |
Длина волны |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
1 |
0,67-0,62 |
Изменение растительного |
|
|
|
|
|
покрова |
|
|
|
|
||
|
|
|
250 |
|
|
|
|
|
2 |
0,876-0,841 |
Облачность, изменение рас- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
тительного покрова |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
0,479-0,459 |
Разделение почвы и расти- |
|
|
|
|
|
тельности |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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 по- |
|
|
|
|
|
13l |
0,672-0,662 |
роды |
|
|
|
|
|
14h |
0,683-0,673 |
Флуоресценция хлорофилла |
|
|
|
|
|
14l |
0,683-0,673 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
15 |
0,753-0,743 |
Аэрозоли |
|
|
|
|
Terra, Aqua |
16 |
0,877-0,862 |
Аэрозоли, свойства атмо- |
|
|
|
|
сферы |
|
1-2 |
12 |
2300 |
|||
MODIS |
|
|
|
||||
17 |
0,92-0,89 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
18 |
0,941-0,931 |
Атмосфера, облачность |
|
|
|
|
|
19 |
0,965-0,915 |
|
|
|
|
|
|
20* |
3,840-3,660 |
Температура поверхности |
|
|
|
|
|
моря |
1000 |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
||
|
21* |
3,989-3,929 |
Лесные пожары и вулкани- |
|
|
|
|
|
ческая деятельность |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
22* |
3,989-3,929 |
Температура облаков, тем- |
|
|
|
|
|
23* |
4,080-4,020 |
пература поверхности Земли |
|
|
|
|
|
24* |
4,498-4,433 |
Облака, температура тропо- |
|
|
|
|
|
25* |
4,549-4,482 |
|
|
|
|
|
|
сферы |
|
|
|
|
||
|
26 |
1,390-1,360 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
27* |
6,895-6,535 |
Влажность средней тропо- |
|
|
|
|
|
28* |
7,475-7,175 |
сферы |
|
|
|
|
|
29* |
8,700-8,400 |
Температура поверхности |
|
|
|
|
|
Земли |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30* |
9,880-9,580 |
Содержание озона |
|
|
|
|
|
|
|
Температура облаков, лес- |
|
|
|
|
|
31* |
11,280-10,780 |
ные пожары и вулканиче- |
|
|
|
|
|
ская деятельность, темпера- |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
тура поверхности Земли |
|
|
|
|
7
1 |
2 |
|
3 |
|
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
Высота облаков, лесные по- |
|
|
|
|
|
|
32* |
12,270-11,770 |
жары и вулканическая дея- |
|
|
|
|
||
|
тельность, температура по- |
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
верхности Земли |
|
|
|
|
|
|
33* |
13,485-13,185 |
|
|
|
|
|
|
|
|
34* |
13,785-13,485 |
Облачность, высота облач- |
|
|
|
|
||
|
35* |
14,085-13,785 |
ности |
|
|
|
|
|
|
|
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 раз-
мер пиксела (рис. 1.1).
Рис. 1.1 – Загрузка данных
9