Статья

В Марий Эл создается ГИС мониторинга природных ресурсов

Геоинформатика
мобильная версия

В Республике Марий Эл скоро появится карта полезных ископаемых региона. При ее создании используются геоинформационные технологии и данные космического мониторинга.

Мониторинг состояния и оценка масштаба работ по добыче полезных ископаемых могут быть эффективно выполнены с помощью современных ДЗЗ и ГИС-технологий. Обычно для мониторинга карьеров используются разновременные спутниковые снимки Landsat. Для получения более точной картины применяются изображения более высокого разрешения на основе радарной съемки. Использование стереопар и ЦМР (цифровых моделей рельефа) также повышает уровень оценки геоморфологической и пространственной структуры карьеров. Важными данными при проведении работ по оценке и мониторингу недропользования являются спутниковые снимки высокого разрешения RapidEye (поставщик компания «Совзонд»).

В 2013-14 г. по заказу департамента экологической безопасности, природопользования и защиты населения Республики Марий Эл была разработана и апробирована методика идентификации объектов недропользования (в первую очередь открытых разработок полезных ископаемых) на территории Республики Марий Эл по мультиспектральным снимкам высокого разрешения RapidEye 2011 г. Также были проведены полевые исследования по созданию тестовых участков для контроля объектов недропользования на спутниковых снимках, создана первичная база ГИС выявленных объектов нерудных полезных ископаемых для территории Республики Марий Эл.

Работа со снимками велась в программных пакетах ENVI 5.0, ENVI 5.0 Classic и ArcGis 10.

Покрытие снимками RapidEye территории исследования в пакете ENVI-5.0
Увеличить

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

Для работы использовались мультиспектральные спутниковые снимки высокого пространственного разрешения RapidEye 2011 г.

Характеристика используемых снимков RapidEye

Территория покрытия Номер снимка Время съемки
Rus 2011-05-08T085510_RE4_1B-NAC_8203307_127405 08.05.2011
Rus 2011-05-17T084417_RE4_1B-NAC_8203312_127407 17.05.2011
Rus 2011-07-23T085126_RE4_1B-NAC_8203308_127406 23.07.2011
Rus 2011-08-16T085453_RE4_1B-NAC_8203313_127407 16.08.2011
Rus 2011-08-16T085501_RE4_1B-NAC_8203317_127406 16.08.2011

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

Особенности работы

Все снимки прошли процедуру ортотрансформирования с использованием RPC коэффициентов и опорных точек. В программном комплексе ENVI‒5.0 была проведена геометрическая и атмосферная коррекция снимков. Полученные изображения были приведены к единой системе координат (проекция карты Пулково-42, зона 9, метры).

При анализе спутниковых данных RapidEye было установлено, что объекты исследуемого тематического класса «объекты недропользования» (в первую очередь песчаные карьеры) имеют схожие спектральные характеристики с другими объектами наземного покрова. Особенно это касалось выходов песчаного грунта, дорог и отдельных участков ЛЭП.

Сравнительный анализ сходных по спектральным характеристикам объектов наземного покрова по снимкам RapidEye в пакете ENVI-5.0: а) песчаный карьер, б) выход песчаного грунта в пределах населенного пункта, в) дорожное покрытие, г) выход песчаного грунта вдоль ЛЭП
Увеличить

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

На следующем этапе была проведена обработка изображений с использованием алгоритма спектральной трансформации (минимизации) шумовых помех MNF. Применение стандартных методов управляемой и неуправляемой классификации для выделения тематического класса «объекты недропользования» на основе мультиспектрального (четырехканального) изображения RapidEye не позволили выполнить эту задачу на качественном уровне.

После классификации наблюдалось значительное перемешивание близких по своим спектральным характеристикам классов. В связи с этим в работе был использован дополнительный модуль комплексного пакета ENVI‒5.0 «MNF rotation» (MNF - Minimum noise fraction), представляющий собой алгоритм спектральной трансформации (минимизации) шумовых помех. Процедура MNF трансформации предшествует классификации изображений и представляет собой линейное регрессионное выравнивание (нормализацию) спектральных каналов спутникового снимка. На основании MNF трансформированного изображения были проведены два вида классификации: неуправляемая классификация методом «Isodata» и использован метод попиксельной классификации изображений «объектно-ориентированная классификация» с извлечением тематических параметров объектов исследования при помощи специализированного модуля ENVI ЕХ (Extract features), который позволяет получать не только спектральные характеристики разных типов наземного покрова, но и их текстурные параметры - форму, размер и местоположение.

Затем было проведено выборочное сравнение нескольких фрагментов тематических карт c объектами недропользования, полученных методом «Isodata» и «объектно-ориентированной классификации». Анализ проводился на основе статистической оценки разделимости классов наземного покрова изучаемой территории и в n-D визуализаторе (n-D Visualization) программы ENVI‒5.0.

Сравнение результатов классификации участка разработки песчаного карьера: а) фрагмент MNF трансформированного изображения RapidEye; б) тематическая карта, полученная методом ISODATA; в) тематическая карта, полученная методом «объектно-ориентированной классификации»
Увеличить

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

По результатам полевой проверки и экспертного анализа было установлено, что наиболее точной является тематическая карта, полученная методом Isodata.

Классическая оценка точности была проведена для тематической карты, полученной методом Isodata, на основе матрицы различий (Confusion Matrix) и коэффи-циента Каппа (Kappa Index). На основании оценки спектральной разделимости классов и проведенных ранее полевых исследований, а так же использования методов экспертного дешифрирования были выделены шесть основных доминирующих классов наземного покрова, в которые вошли все 20 исходных тематических классов полученных методом Isodata. Это лесные земли, кустарниковая растительность, травяной покров, нелесные и непокрытые растительностью земли, водные объекты, населенные пункты.

Объединение исходных тематических классов было проведено в пакете ENVI-5.0 алгоритмом «Merge class».

Для дальнейшего анализа, после экспертной оценки были выбраны два класса наземного покрова: «Нелесные и непокрытые растительностью земли» и класс «Населенные пункты». В пакете ENVI 5.0. была проведена векторизация полученных тематических слоев. Этот алгоритм был использован для классификации всех пяти снимков RapidEye на территорию РМЭ. В результате был получен предварительный бесшовный тематический слой «объекты недропользования» на всю территорию исследования, который впоследствии уточнялся при проведении полевых исследований.

Верификация данных

Для верификации данных тематического слоя «объекты недропользования» были проведены полевые исследования - уточнение местоположения основных объектов (лицензионное недропользование) на местности, привязка их при помощи GPS координат, оценка основных геоморфологических и биотических параметров, а также анализ формы и текстуры объектов исследования. Эти исследования позволили выделить в тематическом слое только те объекты, которые с высокой степенью достоверности можно отнести к классу «объекты недропользования» (песчаным или глиняным карьерам).

Изображения песчаного карьера: а) фото на местности, б) векторный полигон на снимке RapidEye; в) контуры на снимке RapidEye; г) GPS трек контура
Увеличить

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

В точках наблюдения и непосредственной близости от карьеров проводились: осмотр, замеры, запись данных в полевой журнал, фотосъемка, нанесение результатов обследования на карту (полевой абрис местности), плановая привязка GPS-приемником. Особое внимание уделялось участкам незаконного недропользования на территории исследований.

Участок незаконного землепользования в Волжском районе РМЭ: а) RGB снимок RapidEye в виде полигона и GPS трека, б) Натурное обследование объекта
Увеличить

Источник: Поволжский государственный технологический университет, 2014

По результатам полевых исследований за летне-осенний период 2013 г. были подобраны и уточнены характеристики класса «объекты недропользования». Из созданного тематического слоя была удалена часть объектов, характеристики которых не подтвердились в процессе полевых работ. В результате были выделены ключевые дешифровочные показатели карьеров, позволяющие в дальнейшем избежать возможных ошибок при их идентификации и классификации.

Разработанный бесшовный векторный слой с объектами недропользования использовался для получения итогового картографического материала в среде ArcGis 10.

В процессе выполнения работ по мониторингу объектов недропользования на территории Республики Марий Эл по спутниковым данным были систематизированы существующие данные недропользования. Разработана методика по выявлению и оценке объектов недропользования с использованием снимков RapidEye в пакете ENVI 5.0 Classic. На основе обработки полевых и камеральных данных, а также спутниковых снимков высокого разрешения был составлен ГИС-проект с выделением на нем полигонального слоя карьеров на всю территорию РМЭ и максимальным наполнением атрибутивной информацией.

Таким образом, использование MNF трансформированных изображений для последующей автоматической классификации позволяет значительно улучшить степень разделимости полученных тематических классов, что в свою очередь повышает уровень точности тематических карт.

Одновременно, комплексное использование снимков разного пространственного разрешения, а также прямых и косвенных (вспомогательных) признаков дешифрирования позволяет повысить точность дешифрирования объектов недропользования.

Дальнейшая работа по оценке динамики структурных и морфологических изменений сети объектов недропользования будет проводиться с использованием спутниковых снимков разного пространственного разрешения (Landsat, RapidEye и Canopus).

Олег Воробьев, Эдуард Курбанов

Мировая группировка спутников дистанционного зондирования земли (ДЗЗ)

СОБЫТИЯ