О НЕКОТОРЫХ ПРОБЛЕМАХ ВЕДЕНИЯ РЕЕСТРА И КОНТРОЛЯ ЗЕМЕЛЬ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Зейнуллина А.А.
Докторант PhD, ЕНУ имени Л.Н. Гумилева, Астана Научный руководитель - д.т.н., профессор Спивак Л.Ф.
Мировой опыт применения методов дистанционного мониторинга Земли в задачах сельского хозяйства имеет давнюю историю и на данный момент этот опыт динамически расширяется в связи с новыми космическими аппаратами, методиками, методами и алгоритмами. В основе доклада – рассмотрение проблем ведения реестра и контроля земель, обеспечивающих мониторинг сельскохозяйственных территорий на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
Одним из перспективных направлений развития современной техники является создание средств информационной поддержки автоматизированных систем сбора, обработки, анализа данных и т.д. Входной поток информации этих систем содержит изображения, полученные с помощью приборного наблюдения объектов. Изображения, получаемые средствами ДЗЗ, используются как источники информации в метеорологии, геологии и картографии, океанографии, геоботанике, сельском и лесном хозяйстве, при решении задач землепользования и градостроительства, экологического мониторинга и т.д.
На их основе может формироваться компьютерная пространственно – распределенная модель территории, предназначенная для решения широкого круга задач эффективного управления хозяйственными ресурсами, контроля за протекающими на территории техногенными и природными процессами, вариативного прогноза развития экономики, социальной сферы, экологической обстановки и т.д. Естественно, модель целесообразно
116
формировать в рамках существующих баз данных соответствующих территориальных геоинформационных систем (ГИС) по этапам, с постепенным усложнением и соответствующим этому расширением состава решаемых задач. При этом модель может рассматриваться на трех масштабных уровнях – мелкомасштабном, среднемасштабном и крупномасштабном, и в двух вариантах изменения во времени: статическом, с периодом обновления не менее недели и динамическом с периодом обновления в часах и сутках.
Каждый этап расширяет круг решаемых геоинформационно - аналитических задач и требует привлечения данных более высокого качественного уровня. Привлекаются и другие источники информации, используемые для формирования модели: традиционные картографические материалы, данные измерений координат с помощью глобальной спутниковой навигационной системы ―Global Positioning System".
Известно большое число систем ДЗЗ, различающихся по сложности и кругу решаемых задач, степени автоматизации, условиям эксплуатации и техническим характеристикам.
Улучшение характеристик датчиков систем привело к радикальному пересмотру принципов построения и функционирования систем ДЗЗ и, соответственно, к их усложнению, к необходимости разработки для них алгоритмов математической обработки и анализа изображений.
Во-первых, традиционные сканеры оптико-электронными системами с линейными или матричными твердотельными полупроводниковыми датчиками. Такие системы экономичны, надежны и в сочетании с высококачественной оптикой могут обеспечить нужную разрешающую способность.
Во-вторых, требуемое повышение разрешающей способности требует увеличения информационной производительности средств видеоизмерений, что в итоге привело к выборочной съемке отдельных участков. В свою очередь, это требует тщательного планирования работы систем видеоизмерений, ведения базы картографических данных, бортовой обработки изображений с целью выявления точек ориентирования и координатной привязки получаемой информации. Выделенные фрагменты изображений до передачи на Землю должны подвергаться еще одному важному виду обработки - сжатию данных, что позволяет в несколько раз сократить объем передаваемых сообщений.
В-третьих, с повышением разрешения и скорости получения видеоинформации проявляются многие факторы искажений оптического сигнала. Компенсация действия этих и других искажающих факторов ложится дополнительной нагрузкой на бортовые и наземные вычислительные комплексы.
Наземную обработку цифровых изображений, получаемых аэрокосмическими средствами дистанционного зондирования, как это принято, разделяют на предварительную и окончательную обработку. Предварительная обработка осуществляет решение задач фильтрации, выделения средних линий (скелетов) объектов изображения и т.д. - основные операции обработки изображений, улучшающие результат интерпретации изображений.
Окончательная обработка изображений производится уже для конкретных прикладных задач и, как правило, включает в себя:
тематическую классификацию элементов и областей земной поверхности с использованием яркостных, спектральных и пространственных признаков;
геометрическую коррекцию изображений, их приведение к картографическим проекциям;
построение формализованных описаний изображений, то есть преобразование в тематические цифровые карты, передаваемые в ГИС;
сравнение с данными предыдущих видеосъемок, выявление изменений изображений во времени.
Для оперативной наземной обработки поступающей информации требуется применение высокоэффективных вычислительных комплексов, налагающих трудновыполнимые ограничения на алгоритмы обработки. В силу этого чаще всего эта
117
обработка и анализ видеоданных ограничиваются, особенно на стадии тематической обработки, задачей синтеза изображения, анализ и распознавание которого проводится с участием человека.
Одной из наиболее перспективных областей для использования видеоданных является сельское хозяйство, например, для повышения интенсификации растениеводческого производства. Сельскохозяйственные культуры хорошо проявляются на космических снимках - хорошо дешифрируются как по текстуре, так и по спектральным характеристикам.
Целью автоматизированных систем выделения изменений является полный контроль состояния сельхозкультур, прогнозирование урожайности на ранних этапах, помощь сельхозпроизводителям и пр. Однако у нас опыт решения этих задач на сегодня незначителен, геоинформационные технологии в управлении используются слабо. В то же время методы ДЗЗ широко используются в агропромышленном комплексе других стран [1].
Производство яровых зерновых культур в Северном Казахстане основано на неполивном земледелии в степной и лесостепной зонах, где количество годовых осадков колеблется в пределах 250–400 мм. Свыше 11 млн. га посевов сосредоточены в пяти областях общей площадью около 1 млн. км2. Основные выращиваемые культуры — яровые пшеница и ячмень, которые занимают свыше 90% всех посевных площадей. Типичный размер поля 200 – 400 га. Как правило, зерновые хозяйства имеют от 10 до 30 тыс. га посевов.
Оптимальные даты сева — вторая половина мая, уборки — середина сентября. Недостаток увлажнения является базовым фактором, лимитирующим урожайность зерновых культур, которая варьируется в среднем по Казахстану от 0,6 до 1,4 метрических тонн с гектара [3].
Управление сельскохозяйственным производством требует наличия объективной и регулярно обновляемой информации. Для адресных инвестиций в агропромышленный комплекс необходимо проведение инвентаризации сельхозугодий. Однако традиционная система получения данных о состоянии сельскохозяйственных земель при решении этой задачи по ряду причин является недостаточной.
Для проведения учета, инвентаризации и классификации сельхозугодий необходимы специальные крупномасштабные сельскохозяйственные планы и карты.
Инвентаризация сельскохозяйственных земель. Первоочередными задачами, которые необходимо решить с помощью данных ДЗЗ в аграрном секторе экономики, являются учет и контроль сельхозугодий и создание специальных тематических карт. Сельхозугодия, брошенные, засоренные, зарастающие земли хорошо дешифрируются по текстуре изображения. Наличие массива архивных снимков может оказать существенную помощь.
Сельскохозяйственное картографирование с использованием данных ДЗЗ должно обеспечить составление карт трех уровней:
административных районов;
отдельных хозяйств;
отдельных угодий (конкретных полей, пастбищ, сенокосов и т.д.).
Технология дешифрирования снимков для задач тематического картографирования хорошо отработана специалистами компании ―Қазақстан Ғарыш Сапары", поэтому создание сельскохозяйственных карт, например на севере Казахстана, может занять не более недели.
Мониторинг состояния сельхозугодий на основе космических снимков. Это важная и перспективная область применения технологии ДЗЗ в аграрной сфере.
Типичными задачами мониторинга состояния сельхозугодий являются:
- обеспечение текущего контроля состояний сельскохозяйственных культур;
- раннее прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур;
- одновременный мониторинг уборки урожая в крупных регионах и др.
Решение этих задач предоставляет пользователю возможность создания реальных границ полей, оценки их характеристик по данным ДЗЗ, проверки наличия сельхозкультур на заданном наборе полей, выявления расхождений между заявленными и реальными данными.
Эти данные для задач обеспечиваются проведением систематических повторных съемок, удовлетворяющих требованиям периодичности и достаточного разрешения, которые обеспечивают наблюдение за динамикой развития сельскохозяйственных культур и прогнозирования урожайности. Обычно используют при дешифрировании информацию об изменении спектральной яркости растительности в течение вегетационного периода и широко известный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Он просто вычисляется, имеет широкий динамический диапазон из всех вегетационных индексов и имеет хорошую чувствительность к изменениям в растительном покрове. Индекс NDVI достаточно чувствителен к изменениям почвенного и атмосферного фона, кроме случаев с бедной растительностью. Индекс NDVI дает возможность получать количественную оценку состояния растений. Тон изображения полей позволяет судить об их агротехническом состоянии растений и принятия соответствующего этим состояниям решений.
Данные ДЗЗ для оперативного реагирования на ситуацию являются незаменимыми, но для этого они должны удовлетворять следующим условиям:
возможность оперативного получения и обработки информации;
высокое разрешение для повышения точности определения физических параметров растительного покрова;
наличие мультиспектрального режима для использования при дешифрировании различий в спектральной яркости;
достаточно частая периодичность получения.
Классификация спутниковых снимков. Задача классификации спутниковых снимков и их фрагментов считается одной из основных задач обработки космических снимков.
Наиболее распространенным подходом к ее решению является классификация изображения с помощью какого–либо алгоритма автоматической классификации, а затем дешифровка полученных результатов для выделения на изображении объектов – полей и принятие решения об отнесении их к тому или иному классу по типу произрастающей на поле культуры. Эти алгоритмы являются общими, несколько оторваны от рассматриваемой области знаний и полностью основаны на частичных выборках. Известно, что не существует универсальных методов принятия решений - любой алгоритм автоматической классификации разрабатывается для определенных структур данных, а в нашем случае существуют особенности задач классификации снимков, требующих экспертной оценки.
Компания "Қазақстан Ғарыш Сапары" предлагает комплексный системный подход к использованию данных ДЗЗ в сельском хозяйстве.
Оптимальной представляется следующая схема:
1.Инвентаризация сельхозугодий и специальное сельскохозяйственное картографирование (данные ALOS/PRISM);
2.Сельскохозяйственный мониторинг (Terra, Aqua/MODIS; для детального земледелия Formosat-2 и RapidEye).
Для реализации схемы перспективным выглядит создание регионального центра оперативного космического сельскохозяйственного мониторинга и пространственного анализа, который может включать подразделения:
получения и обработки информации в режиме реального времени;
динамического отображения информации в геоинформационной среде;
информационно-аналитической поддержки принятия решений.
Компания "Қазақстан Ғарыш Сапары" может проводить обучение специалистов сельского хозяйства работе с программными комплексами, позволяющими дешифрировать, обрабатывать и интерпретировать поступающую спутниковую информацию, принимать заявки на эти работы и оказывать консультационные услуги.
Литература 1. Абросимов А.В., Дворкин Б.А.
«Перспективы применения данных ДЗЗ из космоса
для повышения эффективности сельского хозяйства в России», GEOMATICS, №4, 2009, С.
45-49.
119
2. Султангазин У.М., Муратова Н.Р., Дорайсвами Р., Терехов А.Г. Оценка санитарного состояния сельскохозяйственных угодий с помощью ДДЗ // Современные проблемы ДЗЗ из космоса. Сборник научных статей. – М.: Полиграф сервис, 2004. – С.
286-290.
3. Султангазин У.М., Дробжев В.И., Жантаев Ж.И., Суйменбаев Б.Т., Чечин Л.М. Состояние и перспективы развития космических исследований в Казахстане.
Доклады Международной научной конференции «Суверенный Казахстан: 15-летний путь развития космической деятельности», Алматы, ИКИ, 2006, С. 3-11.
4. Космические исследования в Казахстане / ред. У.М. Султангазин, Алматы- 2002,
250 стр.
5. Зейнуллина А.А. Обработка космических снимков и анализ вегетационных индексов // Новости науки Казахстана, НЦ НТИ РК, № 4, 2008, С. 43-46