· Отслеживать внутренние и мировые географические координаты под курсором мыши и выводить их в статусной строке;
· Отслеживать RGB-компонент под курсором мыши и выводить их в статусной строке;
· Кнопка "Добавить" добавляет новый контур и присваивает ему уникальный идентификационный номер;
· В ручном режиме оконтуривания левой клавишей мыши выставляются вершины контура в реальном времени;
· В ручном режиме оконтуривания правой клавишей мыши обнуляются всех выставленные вершины;
· Задание Х и У - координат верхнего левого угла сцены;
· Задание пространственного разрешения снимка;
· Подсчитывание в реальном времени площади и периметра контура;
· Отслеживание количества выставленных вершин и выведение их в статусной строке;
· Изменение прозрачности для любого контура в любой момент времени;
· Кнопка "Удалить" (или клавиша "Del") удаляет любой выбранный контур;
· При выборе контура в таблице (или при нажатии клавиши "Ins") происходит "подсвечивание" контура на изображении;
· Через меню "Правка" удаляются последний и/или все контуры;
· Через меню "Файл" открытие снимка в графическом формате;
· Через меню "Файл" открытие контура (осуществляется только в том случае, если размеры снимка и контура совпадают);
· Через меню "Файл" сохраняется контура (-ов) в графическом формате BMPс файлом географической привязки к мировым координатам.
· В автоматическом выделении щелчок левой кнопки мыши запускает процесс выделения объекта;
· В автоматическом выделении выставление порога RGB-композита устанавливается по порядку в соответствующих полях для R,G и B - компонент.
Проведен сравнительный анализ на основе значений площадей при помощи программы Contour, с результатами дешифрирования участков, полученных в геоинформационном пакете ERDASIMAGINE9.1 используемым в настоящее время в Центре космического мониторинга и Институте леса.
Для того чтобы проводить сравнение нечетких спорных объектов, нужно сначала удостоверится на проверке оконтуривания простой однотонной геометрической фигуры (рис.3.3).
Рис.3.3 Сравнение полученных контуров (слева - в пакете "Contour", справа - в пакете "ErdasImagine")
Площадь круга в обеих программах составила одинаковое значение - 7870 квадратных единиц. Это говорит о том, что программное обеспечение собственной разработки работает корректно и пригодно для последующей проверки более сложных областей на космических снимках.
Сравнены реальные объекты, присутствующие на снимках. Сначала в качестве простой задачи взяты три области лесных вырубок, потому что они имеют четкий контур и отличительно однотонный светло-зеленый фон. На рис.3.4 и рис.3.5 представлены контуры, полученные в программах "Contour" и "Erdas" соответственно.
Рис.3.4 Контур вырубок, полученный в программе "Erdas"
Рис.3.5 Контур вырубок, полученный в программе "Contour"
Таблица 3.1
Сравнение площадей программ
Номер полигона | Erdas, кв. ед. | Contour, кв. ед. | Расхождение |
1 | 10880 | 10897 | 0,16% |
2 | 10092 | 10110 | 0,18% |
3 | 8199 | 8220 | 0,25% |
Как видно из таблицы 3.1, минимальное расхождение в результатах составляет доли процента. Это связано в различии пороговых значений в "Contour" и евклидова расстояния в "Erdas".
И наконец, сравнены наиболее сложные области (имеющие большое количество классов), но так необходимые для повсеместного анализа - гари.
Рис.3.6 Контур гари, полученный в программе "Contour"
Рис.3.7 Контур гари, полученный в программе "Erdas"
Разница в площадях между контурами на рис.3.7 и рис.3.7 более 15%. Согласно зрительному дешифрованию, "Erdas" не должен был выделять область справа (отделена красной чертой). Здесь как раз и скрыты различия в алгоритмах выделения областей между программами. Это связано с тем, что в программе "Erdas" происходит выделение области по спектральным данным снимка, тогда как в программе "Contour" используется цветовая палитра RGB-композита, значение порога которой используется как своеобразный классификатор и полностью схож с принципом зрительного различения цветов. С помощью пакета Contour проведен сравнительный анализ съемочных систем на примере LandsatETM+ и Spot5 для установления разницы в площадях на снимках с различным пространственным разрешением. Пространственное разрешение спектрометра Landsat30м, Spot5 - 15м.
Рис.3.8 Контур области снимка Landsat
Рис.3.9 Контур области снимка Spot
Было проведено десять измерений различных областей.
Таблица 3.2
Сравнение площадей съемочных систем
Номер полигона | Landsat, кв. ед. | Spot, кв. ед. | Расхождение |
1 | 17010 | 18511 | 8.9% |
2 | 10092 | 10799 | 7% |
3 | 8199 | 8854 | 8.1% |
4 | 18462 | 19735 | 6.9% |
5 | 14785 | 15864 | 7.3% |
6 | 20153 | 21886 | 8.6% |
7 | 5143 | 5636 | 9.6% |
8 | 7549 | 8266 | 9.5% |
9 | 11889 | 12733 | 7.1% |
10 | 15300 | 16340 | 6.8% |
Среднее расхождение составило 7,9%. Это связано с большим пространственным разрешением у системы Spot. Так же можно отметить, что при сравнении малых областей, процент расхождения более высок, чем при сравнении больших областей. В дальнейшем, при работе со снимками Spot можно делать поправку на найденное процентное расхождение для сравнения этих съемочных систем.
В проделанной работе получены следующие результаты:
1) Определены информативные спектральные каналы для формирования изображения с нужной цветопередачей: 5,4 и 3 для съемочной системы LandsatETM+.
2) Установлены цветовые формулы для обработки.
3) Разработан программный пакет Contourдля обработки и визуализации объектов на космических изображениях со следующими возможностями:
· Загрузка графических изображений;
· Создание растровых слоев;
· Выделение границы объектов;
· Расчет площадей и периметров;
· Создание бинарных слоев с границами объектов;
· Географическая привязка;
· Векторизация;
· Экспортирование shape-файлов.
4) Проведено сравнение с профессиональным пакетом "ErdasImagine9". Установлено, что на простых объектов (вырубок) результаты идентичны. Время обработки существенно ниже при той же точности. При сравнении более сложных областей (гарей) процент расхождения достигает 15%, что связано в различии пороговых значений, используемых в программах. Вероятность достоверного результата выше по причине меньшего количества спектральных каналов.
5) Проведен сравнительных анализ двух съемочных систем на примере LandsatETM+ и Spot5 с различными пространственными разрешениями. Среднее расхождение в 7.9% в дальнейшем можно учитывать как поправку при работе со снимками этих двух систем.
1. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений [текст]: учебник / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. - М.: Логос, 2001. - 264 с.
2. Савельев, И.В. Курс общей физики / И.В. Савельев. - М.: Наука, 1968.
3. Ахманов, С.А. Введение в статистическую радиофизику и оптику / С.А. Ахманов, Ю.Е. Дьяков, А.С. Чиркин. - М.: Наука, 1981.
4. Тихомирова, В.А. Физика и биология / В.А. Тихомирова, А.И. Черноуцан. - М.: Бюро Квантум, 2001. - 128 с.
5. Чандра А.М., Гош С.К. Дистанционное зондирование и географические информационные системы [текст]: учебник / А.М. Чандра, С.К. Гош. - М.: Техносфера, 2008. - 312 с.
6. Берлянт, А.М. Картоведение / А.М. Берлянт. - М.: Аспект пресс, 2003. - 477 с.
7. Басараб М.А., Волосюк В.К., Горячкин О.В. Цифровая обработка сигналов и изображений в радиофизических приложениях [текст]: учебник / М.А. Басараб, В.К. Волосюк, О.В. Горячкин; Под ред. В.Ф. Кравченко. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - 544 с.
8. Crosier S., Booth B. ArcGIS 9: Map projections [текст]: учебное пособие / S. Crosier, B. Booth. - New York: Environmental System Research Institute, 2004. - 116 p.
9. Crosier S., Booth B. ArcGIS 9: Getting started [текст]: учебное пособие / S. Crosier, B. Booth. - New York: Environmental System Research Institute, 2004. - 272 p.
10. Murai S. GIS Work Book: Fundamental Practical Course [текст]: учебное пособие / S. Murai. - Japan: Japan Association of Surveyors, 1999. - 74 p.
11. Grady, L., and Funka-Lea, G. 2004. Multi-label image segmentation for medical applications based on graph-theoretic electrical potentials. In ECCV Workshops CVAMIA and MMBIA, 230-245.
12. Richard Barbieri, Harry Montgomery и др. Algorithm Technical Background Document // MODIS ATBD: THEORETICAL BASIS 1, 1997. - P.27 - 29
13. Michael Matson, Jeff Dozier. Identification of Subresolution High Temperature Sources Using a Thermal IR Sensor // Photogrammetic Engineering and Remote Sensing №9, 1991 стр.1311-1318
14. Грузман И.С. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. - Новосибирск: НГТУ, 2002. - 352 с.
15. Верещака Т.В., Зверев А.Т. Визуальные методы дешифрирования. - М.: Недра, 1990. - 341 с.
16. Трофимова, Н.В. Методика создания ГИС проекта / Н.В. Трофимова, 2006. - 50 с.
17. Рис, У. Физические основы дистанционного зондирования. Учебное пособие / У. Рис - М.: Техносфера, 2008. - 312с.
18. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман. - Новосибирск: НГТУ, 2002. - 352 с.
19. Верещака, Т.В. Визуальные методы дешифрирования / Т.В. Верещака, А.Т. Зверев. - М.: Недра, 1990. - 341 с.
20. Гарбук, С.В. Космические системы дистанционного зондирования Земли / С.В. Гарбук, В.Е. Гершензон. - М.: Сканэкс, 1997. - 296 с
21. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт. - М.: Мир, 1982.