Разработка алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования Земли для распознавания пространственных объектов сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой

Актуальность темы. Данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ),
получаемые с орбитальных и воздушных носителей, являются ключевым
источником актуальных пространственных данных. Космические технологии
служат идеальным средством глобального, постоянного и надежного мониторинга
окружающей среды, включая атмосферу, сушу и океан.
В Российской Федерации наблюдается тенденция роста интереса к
дистанционным методам мониторинга как со стороны федеральных и
региональных органов власти, так и со стороны бизнеса. Так, существует
поручение Президента РФ № Пр-619ГС от 13 апреля 2007 г. и поручение
Правительства РФ № СИ-ИП-1951 от 24 апреля 2007 г. о разработке и реализации
комплекса мер по формированию в Российской Федерации системы федеральных,
региональных и иных операторов услуг, оказываемых с использованием данных
ДЗЗ из космоса; утверждена руководством Роскосмоса 11.04.2007 г. «Концепция
развития российской космической системы дистанционного зондирования Земли
на период до 2025 года». Развитие экономики регионов требует решения ряда
задач эффективного управления территориями. Применительно к задачам
оценивания состояния объектов подстилающей поверхности и территориального
управления в Восточной Сибири, характеризующихся такими параметрами, как
низкая плотность населения, слаборазвитые транспортные коммуникации, данные
космической съемки являются зачастую безальтернативным средством массового
мониторинга.
В 2008 году создан региональный центр дистанционного зондирования
Земли Сибирского федерального университета (СФУ), разработан и внедрен в
промышленную эксплуатацию высокопроизводительный комплекс программно-
аппаратных средств по получению, хранению и поставке конечному потребителю
оперативных данных ДЗЗ из космоса на территории центральной Сибири.
Комплекс содержит в своем составе приемные антенные станции,
суперконвейерные серверные системы предобработки спутниковой информации,
хранилище геопространственных данных, интерфейс удаленного доступа для
конечных пользователей. С момента внедрения центр ведет непрерывный прием
спутниковой информации таких космических программ как SPOT, TERRA,
AQUA, пополняются данные других спутников из сторонних источников. Прием
ведется в целях создания единого хранилища данных ДЗЗ по всему Сибирскому
региону и предоставления доступа к этому хранилищу различных ведомств,
государственных и коммерческих служб и организаций. На текущий момент
создана база данных спутниковых снимков с широким как территориальным, так
и временным покрытием. Для эффективного использования накопленных
спутниковых данных созданная инфраструктура комплекса накладывает свои
условия по разработке и внедрению специализированных методов и алгоритмов
обработки информации. Так, одним из этапов предварительной обработки данных
является оценка облачности снимка. Для возможности включения данного этапа в
цикл предварительной обработки информации центра ДЗЗ СФУ необходима
разработка специализированных алгоритмов, адаптированных под условия
выполнения в рамках комплекса.
Одной из задач, поставленных министерством информатизации
Красноярского края перед региональным центром ДЗЗ СФУ, стала задача
разработки алгоритма распознавания противопожарной вспашки
сельскохозяйственных угодий в рамках гранта Красноярского краевого фонда
науки «Внедрение системы космического мониторинга земель
сельскохозяйственного назначения Красноярского края». К настоящему времени
разработано множество моделей и методов обработки данных дистанционного
зондирования Земли (ДДЗ) для решения различных экологических задач и задач
сельскохозяйственного назначения: оценки урожайности зерновых культур,
мониторинга посевов и наземных экосистем, оценки состояния растительного
покрова, анализа противопожарной вспашки и др. Этому посвящены
многочисленные работы зарубежных ученых Wu Bingfang, P. S.Thenkabail,
C. L. Wiegand, Н. Н. Куссуль и российских учёных С. А. Барталев, В. Б. Кашкин,
М. Ю. Катаев, А. Д. Клещенко, Е. А. Лупян, И. Ю. Савин, Л. Ф. Спивак и др. Все
эти работы направлены на решение какой-либо конкретной задачи или
ориентированы на определенные типы пространственных объектов.
Сложность детектирования пространственных объектов
сельскохозяйственного назначения по космическим снимкам значительная, что
определяет достаточно низкую степень автоматизации решения этой задачи в
мировой и отечественной практике. Одним из способов повышения степени
автоматизации и точности распознавания является создание объектно-
ориентированных моделей предметной направленности в заданной совокупности
ограничений. Это позволяет привлекать дополнительную информацию о
рассматриваемых типах пространственных объектов и формировать
математические модели и алгоритмы, ориентированные на выявление объектов
данного типа.
Пространственные объекты с линейной геометрической структурой
(формой, контуром) – один из типов пространственных объектов.
Противопожарная вспашка относится к наиболее характерным пространственным
объектам сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической
структурой. Анализ противопожарной вспашки требуется для МЧС с целью
контроля выполнения необходимых мероприятий по противопожарной
безопасности, и для органов государственной власти с целью контроля
расходования бюджетных средств, субсидируемых для выполнения данных
мероприятий. Несмотря на существенную значимость данной задачи, разработке
методов и алгоритмов ее решения на основе ДДЗ уделено незначительное
количество работ. В основном эти работы касаются в целом пространственных
объектов с линейной геометрической структурой и не учитывают определенные
особенности противопожарной вспашки (спектральные характеристики и
пространственные признаки объекта).
Сложность задачи распознавания противопожарной вспашки определяется
такими ее параметрами, как ограниченность измерений во времени (1–2 месяца),
существенная протяженность сельхозугодий (по Красноярскому краю –
1522,8 тыс. га на 2015 г. по данным Красноярскстат, Красноярский краевой
статистический ежегодник 2015), малые размеры объектов (линейные объекты
шириной от 4 м). Гарантированный результат обнаружения объектов в этих
условиях, на данный момент, возможен с использованием космической съемки на
основе приборов сверхвысокого пространственного разрешения, но в текущей
конъюнктуре рынка данных дистанционного зондирования (ДДЗ) данное решение
может быть неприемлемо из экономических соображений. Тем самым, актуальна
задача разработки методических и алгоритмических решений, позволяющих
осуществлять автоматизированный контроль состояния противопожарной
вспашки за счет комбинирования, фильтрации и отбора ДДЗ среднего, высокого и
сверхвысокого пространственного разрешения, а также векторной
картографической информации, позволяющих существенно сократить расходы на
мониторинг.
На данный момент контроль над выполнением мероприятий по опахиванию
полей производится наземными наблюдениями, в связи с чем приходится
задействовать человеческий ресурс и технику, что вследствие существенной
протяженности сельхозугодий Красноярского края оборачивается в значительные
временные и материальные затраты.
Цель диссертационной работы. Разработка алгоритмов распознавания
пространственных объектов сельскохозяйственного назначения с линейной
геометрической структурой по многоспектральным космическим снимкам с
учетом влияния облачности.
В качестве объекта исследования и распознавания в данной
диссертационной работе выступает противопожарная вспашка.
Решаемые задачи.
1. Анализ признаков пространственного объекта сельскохозяйственного
назначения с линейной геометрической структурой (противопожарной вспашки) и
разработка его многоаспектной информационной модели.
2. Разработка алгоритма распознавания пространственного объекта
сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой по
данным ДЗЗ с учетом влияния облачности.
3. Разработка алгоритма оценки облачности для спутниковых данных
космической программы SPOT.
4. Разработка системы получения космических снимков, свободных от
влияния облачности и каталога спутниковых данных регионального центра ДЗЗ с
соответствующим интерфейсом доступа.
5. Экспериментальная апробация разработанных методов и алгоритмов.
Научная новизна работы определяется следующим:
1. Разработан алгоритм распознавания пространственных объектов
сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой по
данным ДЗЗ с учетом влияния облачности, который, в отличие от существующих
алгоритмов, позволяет сократить количество анализируемых участков территорий
за счёт использования разнородных признаков исследуемого объекта
(противопожарной вспашки);
2. Разработан алгоритм оценки облачности для спутниковых данных
космической программы SPOT. Алгоритм позволяет проводить оценку
облачности спутниковых снимков в системе предварительной обработки данных
регионального центра ДЗЗ и, в отличие от существующих алгоритмов, оценивать
её геометрическую концентрацию;
3. Разработана информационная модель пространственного объекта
сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой
(противопожарная вспашка), отличающаяся от существующих моделей
многоаспектностью. Модель позволяет учесть как топологические, метрические и
пространственные признаки исследуемого объекта, так и его спектральные
характеристики.
Научная и практическая значимость работы. Представленные в работе
модель и алгоритмы реализованы программно, обеспечены методически и
встроены в действующий программно-аппаратный комплекс центра
дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) Сибирского федерального
университета (СФУ). Разработанные алгоритмы были использованы при
реализации проектов: «Создание регионального центра ДЗЗ СФУ»; «Создание
автоматизированной геоинформационной системы учета и актуализации данных о
состоянии залежных земель на примере Манского района Красноярского края,
позволяющей выработать рекомендации по вовлечению их в хозяйственный
оборот»; «Внедрение системы космического мониторинга земель
сельскохозяйственного назначения Красноярского края».
Методы исследований базируются на методах теории распознавания
образов и анализа изображений, анализа обработки данных дистанционного
зондирования Земли, современных информационных методах, ГИС-технологиях
и методах системного анализа.
Достоверность результатов подтверждена практическими работами,
выполненными по реальным данным, с использованием наземных, натурных
экспериментов. Также достоверность подтверждается корректным
использованием существующих, теоретически обоснованных и проверенных на
практике методов предварительной и тематической обработки данных ДЗЗ.
На защиту выносятся следующие новые научные положения:
1. Новый алгоритм распознавания пространственных объектов
сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой по
космическим снимкам с учетом влияния облачности.
2. Новый алгоритм оценки облачности для спутниковых данных
космической программы SPOT, позволяющий проводить оценку облачности
спутниковых снимков, рассчитывать процентное содержание облачности и в
отличие от существующих алгоритмов оценивать её геометрическую
концентрацию.
3. Многоаспектная информационная модель пространственного объекта
сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой,
позволяющая учитывать его топологические, метрические, пространственные
признаки и спектральные характеристики.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
– Международная научно-техническая конференция «Аэрокосмические
технологии в нефтегазовом комплексе», Министерство образования и науки
Российской Федерации, Российская Академия наук, Москва, 20–22 октября 2009 г.
– Региональная конференция «Проблемы информатизации региона»,
г. Красноярск, 2–3 ноября 2009 г.
– 3-я Международная научно-техническая конференция «Image Mining
Theory and Applications», г. Анжи, Франция, 20 мая 2010 г.
– Международная научно-техническая конференция «Приложения теории
информации, кодирование и безопасность», г. Ереван, Армения, 14–16 апреля 2010 г.
– Международная конференция «Современные проблемы дистанционного
зондирования Земли из космоса», Москва, 2010 г.
– 10-я международная конференция «Pattern Recognition and Image Analysis:
New Information Technologies» PRIA-10-2010, Санкт-Петербург, 5–12 декабря 2010 г.
– 11-я международная конференция «Pattern Recognition and Image Analysis:
New Information Technologies» PRIA-11-2013, г. Самара, 23–28 сентября 2013 г.
– Второй ежегодный международный ГИС-форум «Интеграция
геопространства – будущее информационных технологий», Москва, 23–25 апреля
2014 г.
– Международная научная конференция «Региональные проблемы
дистанционного зондирования Земли», г. Красноярск, Сибирский федеральный
университет, 23–26 сентября 2014 г.
– 3-я Международная научная конференция «Региональные проблемы
дистанционного зондирования Земли» (РПДЗЗ-2016), г. Красноярск, Сибирский
федеральный университет, 13–16 сентября 2016 г.
Основная часть результатов работы была получена при выполнении
государственных контрактов:
 Программа министерства природных ресурсов Красноярского края
«Мониторинг состояния окружающей среды в зоне действия предприятий
нефтегазовой отрасли» в соответствии с Законом Красноярского края от
04.12.2008 № 7-2558 «О краевом бюджете на 2009 год и плановый период 2010–
2011 годов»;
 Грант Минобразования России «Научные и научно-педагогические кадры
инновационной России» на 2009–2013 годы. Проект «Развитие регионального
центра получения, архивации, обработки и интерпретации данных
дистанционного зондирования Земли»;
 Грант Красноярского краевого фонда науки 2011 г. «Создание
автоматизированной геоинформационной системы учета и актуализации данных о
состоянии залежных земель Манского района Красноярского края, позволяющей
выработать рекомендации по вовлечению их в хозяйственный оборот»;
 Грант Красноярского краевого фонда науки 2015 г. «Внедрение системы
космического мониторинга земель сельскохозяйственного назначения
Красноярского края».
Публикации. По теме диссертации было опубликовано 13 статей, из них
6 – в журналах, входящих в перечень Высшей аттестационной комиссии
Министерства образования и науки Российской Федерации в качестве изданий,
рекомендуемых для опубликования научных результатов диссертации на
соискание ученой степени кандидата и доктора наук, 2 свидетельства о
регистрации программ, зарегистрированных в Российском реестре программ для
ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех
глав, заключения, списка литературы и приложения. Содержит 51 рисунок и
7 таблиц. Основной текст работы содержит 136 страниц. Список литературы на
13 страницах включает 110 наименований. В приложении приведены документы о
внедрении и практическом использовании результатов диссертации.