8 Моделі та спектральні характеристики об’єктів аерокосмічного зондування.

Космічні зображення певних ділянок Землі – це, насамперед, інформаційні моделі таких ділянок. Вони містять різноманітні дані про різні об’єкти та явища, про їхні взаємозв’язки, просторовий розподіл, стан, зміни в часі тощо. Ефективне використання таких зображень потребує знання про їхні інформаційні властивості та володіння спеціальними способами видобування з них необхідної інформації.

Знімання Землі з космосу забезпечується спеціальними космічними системами вивчення природних ресурсів та моніторингу навколишнього середовища. Вимоги різних користувачів до оглядовості, оперативності, роздільної здатності, періодичності, спектральних каналів інколи суттєво відрізняються. А це вимагає наявності на орбіті одночасно багатьох супутників ДЗЗ, які дозволяють отримувати різні типи космічних зображень. Класифікація останніх здійснюється за певними критеріями, наприклад:

1) за спектральним діапазоном електромагнітного випромінювання, яке використовується;

2) за типом сигналу (власне чи відбите, природне чи спрямоване від штучного джерела випромінювання), який реєструється;

3) за способом реєстрації електромагнітних хвиль (фотографічні, сканерні, телевізійні);

4) за розрізненням та оглядовістю.

Зупинимося детальніше на класифікації, пов’язаній зі спектральним діапазоном електромагнітного випромінювання. В даний час у дистанційних методах використовують відносно невелику частину спектру – від 0,380 мкм до 3 м (рис. 2.1). На зони спектру, який використовується, накладаються обмеження, пов’язані з прозорістю атмосфери. Є кілька спектральних інтервалів, у яких електромагнітне випромінювання майже цілком пропускається атмосферою ( це так названі вікна прозорості атмосфери). Найбільш широке застосування в методах ДЗЗ із космосу знаходить вікно прозорості, що відповідає оптичному діапазону (він також називається видимим). Використання короткохвильової ділянки видимої зони спектру ускладнено значними варіаціями пропускної здатності атмосфери на цьому спектральному інтервалі в залежності від параметрів її стану. Тому на практиці при ДЗЗ із космосу в оптичному діапазоні застосовують спектральний інтервал

Рис 2.1 - «Вікна прозорості» атмосфери і діапазони знімання

довжин хвиль, що перевищують 0,5 мкм. У далекому інфрачервоному (ІЧ) або тепловому діапазоні (3...1000 мкм) є тільки три вузьких вікна прозорості: 3...5 мкм, 8...14 мкм і 30...80 мкм, з яких поки в методах ДЗЗ із космосу використовують тільки перші два. В ультракороткохвильовому діапазоні радіохвиль (1мм...10м) є відносно широке вікно прозорості від 2 см до 10 м. У методах ДЗЗ із космосу застосовують його короткохвильову частину (до 1м), названу надвисокочастотним (НВЧ) діапазоном (в американській літературі для найбільш короткохвильової частини цього діапазону вживається термін «мікрохвильовий діапазон»). Крім того, в ультракороткохвильовому діапазоні радіохвиль є кілька вузьких вікон прозорості в міліметровій і субміліметровій зонах.

Коефіцієнти прозорості залежать не тільки від спектрального діапазону випромінювання, що використовується, але і від різних параметрів стану атмосфери (вмісту аерозолів, водяного пару та інших газових складових). У табл. 2.1 приведені дані про прозорість атмосфери в різних спектральних інтервалах, розраховані на основі молекулярної моделі, що використовує параметри стану атмосфери, усереднені для умов України. Для кожного з перерахованих спектральних діапазонів характерний специфічний механізм формування сигналу, який реєструється апаратурою ДЗЗ, і залежить від виду випромінювання (відбите чи власне), а також від типу поверхні, яка зондується (суша, вода, атмосфера).

Табл. 2.1 - «Вікна прозорості» атмосфери

Основною характеристикою взаємодії випромінювання в оптичному діапазоні із середовищем є коефіцієнт спектральної яскравості (КСЯ), який характеризує просторовий розподіл спектральної яскравості поверхні та дорівнює відношенню яскравості даної поверхні B() до яскравості поверхні В0(λ) з ідеальним розсіюванням з коефіцієнтом відбивання, рівним одиниці і освітленої так само, як і дана поверхня:

r(λ) = B(λ) /B ₀(λ).

За ідеальний розсіювач звичайно приймають поверхні, які рівномірно розсіюють всі довжини хвиль спектру, наприклад, гіпсові пластинки, пластинки, покриті барієм тощо. Схематизовані криві спектральної яскравості основних класів природних об’єктів показані на рис. 2.2.

На відміну від оптичного в тепловому діапазоні можлива реєстрація не тільки відбитого сонячного випромінювання, а і власного випромінювання поверхні Землі та атмосфери.

Рис. 2.2 Схематизовані криві спектральної яскравості основних класів природних об”єктів: І - гірські породи, ІІ - рослиннй покрив, ІІІ - сніжний покрив, IV - водяні поверхні.

Коефіцієнти яскравості та випромінювання ґрунтів та гірських порід залежать від температури, вологості, структури поверхні та їх складу.

Для рослинного покриву інтенсивність власного випромінювання залежить від його термодинамічної температури. Спостереження за нею має велике значення для моніторингу агроресурсів та екологічного моніторингу (виявлення захворювання рослин, їх ураженні шкідниками).

Теплові характеристики водної поверхні залежать від термодинамічної температури, наявності і товщини поверхневих плівок, хвилювання, солоності тощо. Так, нафтова плівка на поверхні води зменшує її випарювання і цим самим спостерігається ефект підвищення температури поверхневого шару води.

Вплив атмосфери на теплове випромінювання проявляється в тому, що додається таке ж випромінювання атмосфери, яке більш інтенсивне в смугах поглинання.

В НВЧ-діпазоні ДЗЗ, як і в тепловому, можлива реєстрація як відбитого, так і власного випромінювання поверхні. Але для реєстрації відбитого випромінювання необхідно використовувати активні методи зондування за допомогою радіолокаторів (радарів) різних типів.

Цими методами вивчається, насамперед, вологість, склад, щільність рослинного покриву, структура поверхні і товщина льоду.

Атмосфера для НВЧ-зондування є практично прозорою.

Основною характеристикою космічних знімків є роздільна здатність (resolution). Вона характеризує можливість розрізняти пікселі, які близько розташовані у просторі або спектрально подібні. В дистанційному зондуванні Землі термін «роздільна здатність» має надзвичайно важливе значення в першу чергу як характеристика зображень поверхні Землі та об’єктів (тобто знімків ДЗЗ).

Просторова роздільна здатність - це міра найменшого кутового або лінійного поділу двох об’єктів (звичайно виражена в радіанах або в метрах). При цьому чим меншою є чисельна величина параметру роздільної здатності, тим більшу роздільну здатність він позначає.

В широкому розумінні роздільна здатність зображення визначає його здатність відображати більш дрібні деталі об’єктів. Оцінка просторової роздільної здатності здійснюється за такими показниками, як контраст (різниця показників яскравості об’єкту та його оточення), форма об’єкту (точність передачі форми в зображенні), співвідношення геометричних розмірів (збереження пропорцій), кількість об’єктів на знімку (як багато об’єктів зафіксовано зйомкою), однорідність і детальність фону.

Спектральна роздільна здатність - це міра як дискретності одних смуг частот, так і чутливості датчика для розрізнення градацій яскравості. Наприклад, три датчики супутників Ландсат-1 і Ландсат-2 були чутливі в ділянках довжин хвиль більше 0,1 мкм і могли розрізняти 128 рівнів спектральної інтенсивності; 4-й датчик був чутливим в ділянці 0,3 мкм і міг розрізняти 64 рівні інтенсивності. Іноді для опису чутливості датчиків, які вимірюють енергію, що випромінюється, користуються також терміном «теплова роздільна здатність». Просторова роздільна здатність системи дистанційного зондування є також функцією спектральних відмінностей між об’єктами та їх фоном, форми об’єктів і відношення системи сигнал/шум.

Для того, щоб виміряти роздільну здатність зображень, використовуються певні підходи. Найпростішою мірою роздільної здатності є розміри найменших об’єктів, які ще можна вирізнити на знімку. Наприклад, коли кажуть про роздільну здатність знімку 2 м, це означає, що об’єкти такого розміру і більше можна розрізнити на цьому зображенні. Іноді використовують так званий підхід функції передачі модуляції (ФПМ), тобто роздільна здатність вимірюється за тим, як знімок передає зміни просторової частоти на об’єкті.

Важливим параметром є лінійна роздільна здатність зображень R, яка визначається за формулою: R= 1/2l [мм]-1,

де l - лінійний елемент роздільної здатності, під яким розуміють ширину зображення окремого лінійного видовженого об’єкту, який ще можна розпізнати на знімку. Існують різні методики визначення цього параметру - через параметри фотографічної апаратури, емпіричні формули, показник контрасту та ін.

Часто за межу роздільної здатності беруть визначену в натурних умовах середньостатистичну ширину видовженого об’єкта (мінімальну, яку можна розрізнити), відношення довжини якого до ширини становить не менше 10.

Особливої уваги заслуговує явище «змішаних пікселів». Як відомо, піксель - це найменша ділянка, яку можна ідентифікувати на знімку. Дуже часто, коли на знімок попадають великі за розмірами об’єкти, їх краї разом з фоном (тобто границя контрасту) припадають на окремі пікселі. Це створює проблеми для інтерпретації зображень, тому що точні деталі (наприклад, межі водойм) відображаються в розмірах, менших ніж розміри найменших одиниць зображення - пікселів. Було підмічено, що чим менша роздільна здатність знімків, тим більша кількість «змішаних пікселів» на зображеннях. Таким чином, краща роздільна здатність підвищує точність і достовірність інформації, яка отримується при аналізі матеріалів ДЗЗ.

За просторовим розрізненням виділяються знімки низького (R<1 км), середнього (0,1 км R 1 км), високого (10 м R 100 м), дуже високого (1 м R 10 м), надвисокого розрізнення (R < 1 м).

За оглядовістю розрізняють знімки глобальні (площа знімка S складає близько 108 км2), континентальні (S106), регіональні (S104), локальні (S102).

Спектральні характеристики вод озер, рік, морських акваторій

При вивченні екзогенних процесів, транспортування та акумуляції озер, рік і т.д. великий інтерес набувають: винос і просторовий розподіл річкової муті в устях рік; просторовий розподіл і транспортування її течіями і періодичними хвилюваннями уздовж морських берегів; вплив процесів транспортування твердого стоку та осадконакопичення на режим рік і прибережних зон озер і морів.

Поряд з визначенням концентрації річкової муті або твердого стоку в товщі води в деяких випадках цікаво також визначення їх виду і складу, наприклад для визначення частки промислового забруднення вод. У прозорих неглибоких водах узбереж, крім того мова може йти про вивчення рельєфу, структури і будівлі морського дна в прибережній зоні.

Забруднені річковою муттю води виділяються на панхроматичних чорно-білих аерокосмознімках дуже світлими відтінками серед сірого тону ділянок чистої води. На кольорових знімках також виділяються ділянки світлої води і водні тіла, що містять річкову муть, зони різної концентрації суспензій, а також різні по глибині ділянки мілководдя з різними властивостями дна; розрізняються вони вже як за кольорами, так і за їх відтінками.

Процеси розсіювання і поглинання світла, що відбуваються в товщі води.

Процеси, що відбуваються у воді, поглинання і розсіювання потоку сонячного випромінювання визначаються оптичними параметрами води і органічними і неорганічними речовинами, що знаходяться в ній у вигляді розчинів або суспензії, -насамперед різною зваженою муттю та фітопланктоном. Вода, розчини і частки мають власні коефіцієнти поглинання і розсіювання. Вони мають тенденцію послабляти спрямоване і дифузійне випромінювання.

У чистій воді розсіювання і поглинання відбувається на рівні молекул і іонів. Поглинання чистою водою мінімально для хвиль довжиною 0,47 мкм. У діапазоні хвиль більш 0,6 мкм воно сильно збільшується. Розсіювання із збільшенням довжини хвилі сильно зменшується. Ослаблення в довгохвильовому діапазоні світла майже не відрізняється від поглинання в наслідок дуже малого розсіювання [3].

Блакитний колір глибоких прозорих вод виникає в результаті сильного розсіювання в короткохвильовій частині світлового потоку молекулами води. Тому що вода містить органічні і неорганічні домішки, відбуваються додаткові побічні оптичні процеси. Прозорість і колір води змінюються.

Домішки у воді, що впливають на спрямований нагору від води потік випромінювання, можна об'єднати в три групи:

1. Жовта речовина (гелі) - всі розчинені у воді органічні сполуки, що сильно поглинають ультрафіолетові і блакитні промені, у зв'язку з чим вода здобуває жовто- бурий колір.

2. Зважена речовина (твердий стік) , під яким розуміють усі частки, що містяться у воді. Вони обумовлюють дуже сильне розсіювання світла у воді, що слабко залежить від довжини хвилі випромінювання. У цю групу входять глинисті мінерали, пісок, зерна й уламки кварцу й інших мінералів, цілі і зруйновані кістяки планктону й інших організмів.

3. Фітопланктон утворює третю, особливу групу суспензії. Необхідний у його складі для фотосинтезу пігмент завдяки хлорофілу дає дуже сильні смуги поглинання в блакитній і червоній зонах спектра випромінювання, за якими і визначається фітопланктон.

Таким чином, інтенсивність корисного сигналу від води визначається показником переломлення чистої води і трьох видів наявних у ній домішок. Частки гелю (жовтої речовини), що знаходяться у воді не зв'язані і мають кожна своє спектральне відображення. Воно в порівнянні з розсіюванням світла в чистій воді незначно. Поглинання світла частками гелю убуває по експоненті зі збільшенням довжини хвилі світла. Хлорофіл фітопланктону поглинає в основному випромінювання в блакитній ( близько 0,44 мкм) і червоній (близько 0,675 мкм) зонах спектра. Мінімум поглинання у видимій частині спектра випромінювання приходиться на хвилі довжиною близько 0,53 мкм. Поглинання світла хлорофілом у блакитній u1079 зоні і розсіювання його фітопланктоном додають воді зелений колір.

Додаткове розсіювання світла відбувається на оболонках мікроорганізмів планктону, що приводить до сильного відображення в жовто-блакитній зоні спектра від вод багатих планктоном.

Зі збільшенням помутніння води домішками неорганічних часток змінюється колір води в довгохвильовій зоні спектра (жовто-оранжево-червоній, 0,576-0,609 мкм). Тут знаходиться мінімум затухання забруднених водною муттю озер, рік і прибережних зон океанів. Поглинання світла неорганічними частками твердого стоку дуже мало і залежить від довжини хвилі світла. У формуванні величини сигналу, що йде від води, поглинання випромінювання грає тільки підлеглу роль. На рисунках 1, 2 наведені приклади використання космічних знімків для досліджень стану водних об’єктів.

Рис.1. Зміна морфометрії внутрішніх водойм лівобережжя м. Києва (Landsat 4 TM 1988 рік / Landsat 7 ETM+ 2001 рік)

Рис. 2. Зони переробки берегів Канівського водосховища, що виявлені за даними космознімків

Методика оцінки стану лісів україни за даними дистанційного зондування землі із космосу

Постановка проблеми

Лісами зайнято близько третини суші земного шару. Вони забезпечують збереження у зв’язаному стані значної частки світових запасів вуглецю та виступають як екологічний каркас збереження біорізноманіття екосистем, а також виконують багато інших біосферних функцій. Лісовий покрив є однією з найбільш важливих й динамічних компонент екосистем – так звані „легені планети”. Гірські ліси до того ж виконують важливі середовище утворюючі функції: водоохоронні, протиерозійні й ландшафтностабілізуючі. Ліси також є одним з найважливіших природних ресурсів, що містить запаси деревини й не деревинні цінності (кормові, мисливсько-промислові ресурси, плоди і ягоди дикоростучих рослин, лікарські рослини та ін.). Потреба здійснення регулярної оцінки стану лісів зумовлена їх безперервною динамікою через вплив природних й антропогенних чинників (пожежі, урагани, вирубки, техногенне забруднення та ін.) для інформаційного забезпечення прийняття управлінських рішень щодо раціональних способів лісокористування.

Об’єкт та методика досліджень

Об’єктом досліджень є процес оцінки стану лісів як динамічної екосистеми Землі за супутниковими багатоспектральними даними.

Предмет досліджень – геоінформаційна технологія обробки різномасштабних багато-спектральних цифрових космічних знімків для оцінки стану лісів у регіональних масштабах. Методологічною основою досліджень є спектрально-об’єктовий аналіз параметрів оптичного випромінювання ландшафту Землі на основі теорії електромагнітного випромінювання, декомпозиція інформаційного поля електромагнітного випромінювання на адитивні спектрально-об’єктові складові за матеріалами багатоспектральної космічної зйомки.

Результати досліджень

В основі існуючих методів використання супутникових зображень для виявлення змін у лісах, у тому числі у наслідок вирубок, лежать знання особливостей спектрального відбивання різними компонентами лісових екосистем, а також зв’язків між змінами їх спектрально-відбивальних властивостей. При цьому слід враховувати, що до відмінностей цих властивостей можуть приводити й інші, не зв’язані із змінами лісів фактори, такі як фенологічний стан рослинності, атмосферні умови, геометричні умови, освітлення й спостереження, рельєф місцевості та деякі інші особливості [3].

Детальніше розглядали фізичні основи й методику сумісної обробки наземних та оптичних космічних даних ДЗЗ із застосуванням ГІС-технологій.

У видимому й ближньому інфрачервоному діапазоні зосереджено 95 % енергії сонячної радіації, яка здійснює опромінення („підсвітку”) наземних природних й антропогенних компонент ландшафту, а потужність відбитого від них сонячного випромінювання вдень значно перевищує їх власне теплове випромінювання. Вдень наземні компоненти геосфери опромінюються прямим сонячним випромінюванням, яке ослаблюється атмосферою та об’ємно-розсіяним випромінюванням атмосфери. Сумарне відбите від елементарної ділянки наземної поверхні випромінювання та об’ємно-розсіяне випромінювання атмосфери, яке діє і в напрямку оптичного приладу, реєструється на борту космічного апарата й утворює результуючу яскравість піксела цифрового зображення. Друга складова разом із тепловим випромінюванням є завадою, яка погіршує відношення сигнал / шум в елементарному інформаційному каналі знімальної апаратури й спотворює зображення. Якщо атмосфера непрозора, то проводити космічну зйомку в оптичному діапазоні нема сенсу. Якщо атмосфера досить прозора, то друга (завадова) складова яскравості піксела невелика і її можна не враховувати. Природні й антропогенні об’єкти відбивають сонячну радіацію певним, характерним тільки для них, чином, тому вимірювання кількісних характеристик багатоспектрального електромагнітного поля випромінювання є основою їх дистанційного дослідження [2, 8].

Перша (інформаційна) складова яскравості піксела містить дані про

відбивальні характеристики об’єктів на елементарній ділянці земної поверхні. Яскравість піксела і-о рядка j-о стовпця цифрового зображення в l-у спектральному каналі від m-о типу відбивальної поверхні, що зняте в надир, спрощено описується такою математичною моделлю [8]:

де: βint l m – інтегральний коефіцієнт відбивання сонячного випромінювання m-о типу відбивальної покриву поверхні в l-у спектральному каналі;

КУМ l (θС, λ, НА) – коефіцієнт, що визначається умовами знімання (освітленість сцени зйомки, поглинання сонячного випромінювання атмосферою, спектральний діапазон, параметри апаратури знімання та ін.) для l-о спектрального каналу, який практично постійний для конкретного кадру зйомки,

КУМ l (θС, λ, НА)

де: Е0 (λ) – спектральна щільність потоку сонячного випромінювання на верхній межі атмосфери при нормальному падінні на її поверхню залежно від довжина хвилі λ;

Кθ с (λ, НА) – коефіцієнт пропускання атмосфери на довжині хвилі λ для кута місця Сонця θС ;

КА (НА) – коефіцієнт передачі атмосферою сонячного випромінювання, що відбивається від земної поверхні;

Ri j (λ) – спектрально-просторова характеристика іj-о елементарного інформаційного каналу приладу оптичної зйомки;

λН l , λВ l – нижня й верхня межа діапазону довжин хвиль l-о спектрального каналу приладу оптичної зйомки;

НА – товщина шару атмосфери між знімальним приладом й поверхнею, що знімається.

У рівнянні (2) параметри θС , λ, Е0 (λ), Кθ с (λ, НА), КА (НА), Ri j (λ) та НА для конкретного кадру зйомки практично незмінні й майже всі відомі. Тому яскравість окремих пікселів цифрового космічного знімку буде визначатись, в основному, значеннями спектрального коефіцієнта відбивання βint l m видимих поверхонь об’єктів в l-у спектральному каналі, що розташовані на елементарній ділянці земної поверхні.

Залежність усередненої спектральної відбивної здатності (сигнатури) основних класів природних об’єктів наведена в [1, 8]. Спектральне розподілення відбивальної здатності зелені лісових дерев деяких порід наведене на рис. 1 [6]. Перша мода відбивання – максимум відбитої енергії поблизу довжини хвилі 0,55 мкм, яка значно ослабляється у процесі взаємодії сонячного випромінювання з рослинністю. Друга мода відбивальної здатності зумовлена смугою поглинання хлорофілу поблизу довжини хвилі 0,65 мкм. Третя мода максимальних значень відбивальної здатності для довжин хвиль більше 0,7 мкм дає уяву про функціонування живої системи, так як відповідає зростанню відбивальної здатності рослинності при загальному зменшенні інтенсивності падаючого на неї сонячного випромінювання.

Оцінка абсолютного значення коефіцієнта відбивання підстильної поверхні за даними ДЗЗ проблематично, тому для дешифрування матеріалів космічної зйомки частіше застосовують відносні похідні ознаки на основі багатоспектральних даних. Найбільш інформативні для характеристики рослинності дані червоної та ближньої інфрачервоної зони спектра оптичного випромінювання. У червоній області спектру (довжина хвилі λ = 0,62–0,76 мкм) лежить максимум поглинання сонячної радіації хлорофілом, а в ближній інфрачервоній області (λ = 0,76–1,3 мкм) знаходиться область максимального відбивання

Рис. 1. Спектральне розподілення відбивальної здатності зелені лісових дерев

кліткових структур листя. Висока фотосинтезуюча активність рослин приводить до збільшення їх фітомаси. Кількість фітомаси на одиницю площі, що попадає у межі елемента розрізнення (піксела), залежить від щільності рослин та фенологічної фази їх розвитку. Із ростом фітомаси й щільності рослинності значення її яскравості зростають у ближній інфрачервоній зоні й зменшуються у червоній. Двомірний простір спектральних ознак яскравості пікселів рослинності у вказаних зонах утворює характерну область, яка за формою нагадує трикутник [1].

Нині дослідження стану рослинності найчастіше здійснюють за допомогою так званих карт нормалізованого диференційного вегетаційного індексу NDVI [англ. Normalized Difference Vegetation Index – нормалізований диференційний вегетаційний індекс]:

де: В_БІЧ – значення яскравості піксела у ближній інфрачервоній зоні спектру (λ = 0,76 …1,3 мкм);

ВЧ В – значення яскравості піксела у червоній зоні спектру (λ = 0,62 …0,76 мкм).

Значення нормалізованого диференційного вегетаційного індексу NDVI для цифрових знімків поверхні Землі змінюється у межах від –1 до +1, що зручніше для зберігання в комп’ютері та аналізу. Для зеленої рослинності NDVI > 0 й чим більше зелена фітомаса, тим ближче до +1 значення NDVI. На значення вегетаційних індексів впливає не тільки рівень фітомаси, а й вид рослинності, кут візування, колір ґрунтів та ін. Тому для знімків різних регіонів й умов зйомки необхідно розраховувати окремий нормалізований диференційний вегетаційний індекс NDVI.

Іншою відносною опосередкованою ознакою стану рослинності є нормалізований диференційний індекс вологовмісту NDWI [англ. Normalized Difference Water Index], який розраховується за формулою

де: ВСІЧ – значення яскравості піксела у середній інфрачервоній зоні спектру (λ = 1,3 …3,0 мкм).

Автоматичний попіксельний розрахунок індексів стану лісових насаджень можливий за багатоспектральними цифровими зображеннями космічних апаратів ДЗЗ “Landsat-7” (компанія Space Imaging) й “Spot-5” (компанія Spot Image), а в майбутньому – за даними очікуваного національного космічного апарату ДЗЗ “Січ-2”. Характеристики знімальної апаратури вказаних космічних апаратів наведені в табл. 1 [8].

Таблиця 1. Характеристики знімальної апаратури космічних апаратів ДЗЗ