O’quv amaliyotidan tayyorlagan hisoboti. Общие сведения о районе работ

Цифровые методы обработки данных космических съемок
Первичная обработка данных ДЗЗ
Первичная обработка данных ДЗЗ осуществлялся при использовании специфических программных средств с учетом поставленных задач, методологии и разработанных алгоритмов обработки цифровых спутниковых изображений. Под обработкой данных ДЗЗ (image processing) понимается процесс выполнения операций над космическими снимка, включающий их коррекцию, преобразование и улучшение. Различают ручную, инструментальную и автоматизированную обработку, выполняемую с помощью компьютерных технологий.
Обработка изображений является многоплановой. Она включает решение задач фильтрации шумов, геометрической коррекции, градационной коррекции, усиления локальных контрастов, резкости, восстановления изображений и др.
Методы обработки изображений разделяют на два класса. Первый методы обработки в частотной области, второй- методы обработки в пространственной области.
Методы обработки изображений в частотной области базируются на соответствующих моделях зрения человека, модели Стокхема, Ч.Холла и Э. Холла. Эти модели показывают, что эффективное изменение визуального качества изображения можно проводить через изменение двух основных составных частей изображений- низкокачественной (фоновой) и высокочастотной (детальной). Алогритмы обработки в частотной области имеют большую вычислительную сложность, которая ограничивает их использование для обработки изображений в масштабе реального времени. Достижения теории фильтрации широко используют при обработке изображений. Так, согласующая фильтрация применяется в обработке изображений с позиций не просто повышения качества, а для выявления объектов на изображениях.
Методы обработки в пространственной области, такие как контрастирование, расслаивание уровня серого, уравнивание гистограммы, балансировка гистограммы и.т.д.
Пространственная область являет собой все множество пикселей составляющих изображение. Пространственные преобразования воздействуют непосредственно на эти пиксели.
Одним из простейших пространственных преобразований является увеличение контраста. Низко – контрастные изображения могут получиться при слабом освещении объекта съемки, малом динамическом диапазоне сенсора. Суть контрастирования состоит в увеличении динамического диапазона уровня серого.
Подсветка определенного диапазона изображения позволяет вывить какие –либо объекты, например, водную поверхность и тд. Существует два метода расслаивания, первый метод состоит в назначении высоких уровней яркости диапазону исследования, а всем остальным областям, назначении низких значений яркости, второй же заключается в назначении высоких значений яркости, области интересов, не изменяя фоновых значений изображения. В работе были использованы космические снимки спутниковый системы дистанционного зондирования Земли Landsat 7 ТМ (2007г). Для детализации исследований были использованы фрагменты снимков Quck Bird, «скаченных» с Интернет.
Размер одной сцены Landsat 7 ТМ охватывает площадь 180х170км. Пространственное разрешение космоснимков Landsat 7 ТМ до 15 метров. Эта система проводит съемку в 8 спектральных каналах, в том числе двух тепловых каналов и одном панхроматическом, набор и комбинация которых различными методами обеспечивает выявление космогеологических объектов.
Первичная обработка данных ДЗЗ на территорию исследований осуществлялась при использовании специфических программных средств (ENVI 4.5, ERDAS).
При предварительной автоматизированной обработке данных ДЗЗ был проведен следующий процесс:

• 
  улучшение качества изображения;
  
• 
  синтезирование изображения;
  
• 
  фильтрация изображения;
  
• 
  вырезка снимка в пределах территории исследования;
  
• 
  конвертирование форматов;
  
• 
  ортотрансформирование.
  

Основное предназначение этой группы операций-модификация данных с целью улучшения зрительного восприятия изображения (Рис.1), либо преобразование его в форму, более удобную для дальнейшего визуального или компьютерного анализа. По особенностям организации обработки данных, операции этой группы можно разбить на несколько типов.
К первому типу относятся модификации значений каждого отдельного пикселя, выполняемые, как правило, с использованием табличного способа представления преобразующей функции (таблица перекодировки). Различные виды линейного и нелинейного контрастирования, предназначенные для улучшения визуального восприятия видеоинформации, является характерными представителями данных преобразований.
Преобразования геометрических характеристик изображений составляют следующий вид рассматриваемой группы операций. К ним относятся: монтаж (мозаика) изображений из отдельных снимков одинакового масштаба или их фрагментов; вырезание нужного фрагмента; сжатие изображения или его растяжение; трансформирование снимка в какую-либо картографическую проекцию.
Еще один вид рассматриваемых операций предназначен для создания различных цветовых композиций оптимальных для визуального восприятии. Эта группа преобразований позволила получить цветные изображения в условных (ложный) цветах, что является одним из способов обработки многомерных видеоданных. Данные преобразования выполнены с использованием программы ENVI 4.5 и импортированы в ArcGis 9.2, для геологического дешифрирования.
Вторым этапом по обработке космических снимков-усиление дешифровочных признаков геологических объектов.
Для этого был собран космический снимок Landsat 7 ТМ в сочетании каналов 12345678.
Для автоматизированного дешифрирования и усиления дешифровочных признаков в работе были использованы алгоритмы, встроенные в программное обеспечение Erdas.
Полученное изображение позволяет проводить геологическое дешифрирование более точно, чем с использованием исходного космоснимка. Одним из известных алгоритмов обработки космоснимков является алгоритм отношения спектральных каналов.
Применяя алгоритм отношений спектральной яркости спектральных каналов мы получили положительный эффект при дешифрировании объекта, которые имеют максимальное яркостное отличие. Например, для отношения спектральных каналов №5 и №7. В спектральном канале №5 максимален коэффициент отражения миналов, а в спектральном канале №7 находятся узкие полосы поглощения, естественно их отношения существенно больше
При создания нового космоснимка брались отношения спектральных каналов в различном сочетании. Первые три канала соответствуют известной Минеральной композиции в сочетании отношений каналов:
- Красный (Red) b5/b7- глинистые минералы
- Голубой (Blue) b5/b4 - железосодержащие минералы
- Зеленый (Green) b3/b1- окись железа.
- Совмещенный b5/b7, b3/b1, b4/b3. - гидротермальные композиты и т.д.
Для картирования вещественных комплексов использовались оптимальные сочетания каналов R b5/b1, B b3/b1, Gb5/b4 и Rb5/b1, Bb5/b4, Gb5/b7.
Темно- синего цвета скалистые формы рельефа – СВК идентифицируемый с тасказганской свитой.
Зеленый цвет – СВК идентифицируемый с бесапанской свитой.
Отражательной способности объектов.
Кроме алгоритма отношений спектральных каналов, снимок был обработан анализом главных компонент.
Анализ принципиальных компонентов (Principal Components Analysis – PCA) часто используется как метод сжатия данных, позволяющий компоновать излишние данные в меньшее количество каналов. Образуемые каналы снимка данных РСА не взаимосвязаны и независимы, и зачастую более интерпретируемы, чем исходные данные.
Метод выявляет главные составляющие геологического строения зондированной поверхности.
Разнотипные, разновозрастные горные породы, включая четвертичные и современные, отражают различную спектральную яркость, выраженную на космическом снимке разными тонами и оттенками (РGB) в сочетании с текстурой изображения.