Envi 5.3 руководство

ENVI сочетает в себе передовые методы обработки данных дистанционного зондирования, технологии геопространственного анализа в сочетании с современным, удобным интерфейсом. Используете ли вы в своей работе панхроматические, LiDAR, SAR, мультиспектральные или гиперспектральные изображения, ENVI имеет новейшие инструменты для обработки и анализа этих данных. Инновационные технологии ENVI помогут вам извлечь всю полезную информацию и принять более обоснованное решения для своих задач.

ОБОРОНА И РАЗВЕДКА

Сделать наш мир безопасным — трудная задача. С программными средствами ENVI сотрудники обороны и спецслужб могут использовать геопространственные данные в своей нелёгкой работе.

МОНИТОРИНГ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

Программные решения ENVI позволяют использовать геопространственные данные для исследования и сохранения окружающей среды. Прогнозирование стихийных бедствий, подготовка и управление ликвидацией последствий катастроф.

НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ

Лучшие учебные заведения используют программные решения ENVI в целях повышения эффективности своих исследований, а также подготовке студентов для коммерческих, государственных и оборонных организаций.

Используйте ENVI модулей для расширения функциональности и выполнения узкоспециализированных задач, требующих передовых инструментов анализа изображений. Модули ENVI позволяют вам легко работать с данными NITF, делать экстракцию данных, учитывать атмосферные условия, создавать ЦМР и ортотрансформирование изображений.

Экономьте время и усилия с помощью рабочих процессов ENVI, чтобы получать точные результаты. С их помощью вы получите профессиональные результаты на экспертном уровне, независимо от вашего опыта или знаний методов дистанционного зондирования и анализа изображений.

Рабочий процесс анализа изображений должен быть основан на ваших требованиях к проекту, а не на возможностях программного обеспечения. Поэтому ENVI разработал язык IDL, который позволяет расширять и настраивать функциональные возможности ENVI, чтобы удовлетворить все ваши требования.

Пространственный анализ является только частью вашего рабочего процесса работы с геопространственной информацией, поэтому вам необходимо программное обеспечение для анализа изображений, которое легко интегрируется с существующими ГИС. ENVI делает его легким и удобным, чтобы настроить производственную цепочку и обновлять вашу ГИС ценной информацией.

IDL (Interactive Data Language) — интерактивный язык управления данными, который является идеальной средой для анализа и визуализации данных и создания различных приложений.

IDL объединяет все инструменты, которые нужны для выполнения проектов любого типа — от оперативного анализа и визуализации данных в диалоговом режиме до крупномасштабных коммерческих программных проектов. IDL применяется в различных отраслях научной деятельности: при обработке данных ДЗЗ, медицине, метрологии, моделировании сложных физических экспериментов.

Богатая библиотека IDL составлена из известных математических, статистических методов, а также функций обработки изображений и сигналов. Имеется возможность расширения библиотеки IDL путем добавления в нее собственных модулей.

Кроме того, IDL является кросс-платформенным решением, он обеспечивает поддержку самых популярных операционных систем, включая Microsoft Windows ®, Mac OS X, Linux и Solaris.

Для распространения приложений написанных на IDL можно использовать виртуальную машину IDL VM. IDL VM - это свободно распространяемая среда не требующая лицензирования.

Exelis VIS IDL 8

Exelis VIS IDL 8.5 + ENVI 5.3
Год/Дата Выпуска. 2015
Разработчик. Exelis Visual Information Solutions
Сайт разработчика. www.exelisvis.com
Разрядность. 32bit, 64bit
Версия. IDL 8.5, ENVI 5.3
Язык интерфейса. Английский
Таблэтка. Присутствует
Системные требования. Windows 7, 8, 10, Server 2008, 2012
Для нормальной производительности в ENVI рекомендуется видеокарта с 1 Гб памяти и поддержкой OpenGL 2.0 или выше.
Подробности: www.exelisvis.com/Support/HelpArticlesDetail/TabId/219/ArtMID/900/ArticleID/14573/ENVI--ESE-53-and-IDL-85-Platform-and-Feature-Support.aspx
Описание. ENVI сочетает передовые технологии спектральной обработки изображений и проверенную технологию пространственного анализа наземных данных с современным интуитивным интерфейсом.
IDL — интерактивный язык обработки данных, идеален для анализа и визуализации данных, а также создания различных приложений. Позволяет существенно расширить возможности программного комплекса ENVI для автоматизации существующих и создания собственных алгоритмов обработки, а также выполнения пакетной обработки данных. Особенно популярен в узких областях типа астрономии (при обработке данных наблюдений со спутников), физики атмосферы и в анализе медицинских изображений.
Доп. информация. Старая версия:

ENVI-PUR - Локальные очистные сооружения

• Локальные очистные сооружения применяются для очистки коммунальных сточных вод (вода от ванн, санузлов, автоматических стиральных машин, кухонь и т.д.) и промышленных вод, которые можно очищать биологическим способом.
  • Минимальные затраты на работу гарантирует широкий спектр запрограммированных режимов работы очистных сооружений сточных вод (сезонная работа, работа во время отпуска и т.д.)
  • Существующие ёмкости и септики можно переустроить и оснастить технологией ОС
  • ОС BioCleaner® сертифицированы по CSN EN 12566-3-A1.

• Минимальные затраты на работу очистного сооружения гарантированы большим количеством запрограммированных режимов работы.
• Программы оптимизированные для моментальной или предполагаемой нагрузки (по посещаемости, количеству проживающих людей или сезону).

• Требования на стандартное обслуживание ОС понижаются благодаря системе автоматической очистки поверхности отстойника от плавающих загрязнений и пены – так нет необходимости очищать поверхность вручную.
• Технология очистки воды гарантирует низкую продукцию избыточного ила и тем понижается необходимость удалять его (например использованием «фильтр-пресса»).

Ёмкость необходимо устанавливать на бетонный фундамент толщиной 100 мм.

При бетонировании расходомерного колодца необходимо соблюдать монтажную инструкцию.

• Первое бесспорное преимущество от компании ENVI-PUR s.r.o. это первоклассное качество всех пластиковых продуктов. Мы производим только из первичного пластика.
• Для производства мы всегда используем сертифицированный пластик компании Rochling и IMG. Их качество гарантируется нормой на требуемые механические свойства ёмкости.
• Для работы ОС и внутреннего перекачивания воды используются гидропневматические насосы. Нет необходимости использования механического насоса для работы ОС. Так исключен возможный источник неисправностей.
• Очистные сооружения сточных вод BioCleaner® исправно работают и после отключения электроэнергии.
• Данные ОС сточных вод не требуют никого дополнительного утепления на зимний период.
• Существующие септики и выгребные ямы можно заменить на ОС – встройкой технологического оборудования.
• Пластиковая самонесущая конструкция не требует сложной строительной подготовки.
• ОС можно установить полностью погруженными под землю, наполовину заглублёнными или не заглублёнными.

• Производительность очистки технологии BioCleaner® достигает до 98 %.
• Очищенные стоки можно использовать для полива или как пожаротушительную.
• Как опцию можем поставить к очистному и ёмкость для сгущения избыточного ила.

Envi 5.3 руководство

I TT Visual Information Solutions (на рынке с 1977г.) предлагает интегрированные программные решения, которые помогут ученым, инженерам, исследователям и работникам медицины превратить массивы данных в полезную информацию. 150 000 клиентов из более чем 80-ти стран мира используют IDL, ENVI и IAS для анализа данных и изображений, а также развёртывания приложений для работы с графической информацией.

Программные решения используются в различных областях, включая дистанционное зондирование, инженерное искусство, науки о земле, изучение воздушного пространства и космоса, медицину, разработку нефти и газа и биотехнологии. Благодаря комплексному подходу к обучению, проведению консультаций и технической поддержке, продукты ITT Visual Information Solutions представляют собой комплексные решения визуализации и анализа данных.

Цель компании: стать лидером производства готовых и индивидуально настраиваемых программных решений, имеющих исключительно важное значение для клиентов в области медицины,науки и государственного управления.

ENVI (Environment for Visualizing Images — среда для отображения снимков) является наиболее совершенным и в то же время очень простым в управлении программным обеспечением для работы с данными дистанционного зондирования. Программа ENVI настолько проста в использовании, что она полностью меняет подход к работе с цифровыми изображениями.

Разработанная ведущими исследователями в этой области, Envi от компании ITT Visual Information Solutions содержит наиболее полный пакет необходимых инструментов и функций для визуализации, анализа и презентации цифровых изображений.

ENVI включает в себя функции:

? по обработке и глубокому анализу гиперспектральных снимков

? по исправлению геометрических и радиометрических искажений

? поддержки объемных растровых и векторных форматов

? по интерактивному улучшению изображений

? по интерактивному дешифрированию и классификации

? по анализу снимков в радиодиапазоне

? оцифровки и многие другие.

В отличие от других пакетов по обработке снимков, в ENVI встроен удобный язык программирования IDL (Interactive Data Language), так что возможно расширить функциональные возможности ENVI или создать собственные подпрограммы.

Открытая архитектура ENVI обеспечивает удобство обработки данных, полученных со спутников Landsat, SPOT, RADARSAT, NASA, NIMA, NOAA, EROS Data Center, Space Imaging, Terra, ESA, а также предусматривается включение в этот список EartWatch и ORBIMAGE и других спутников.

Краткий обзор основных возможностей ENVI

Интуитивный, индивидуально настраиваемый графический пользовательский интерфейс позволит начать работу с данными незамедлительно

Логичное выпадающее меню дает возможность легко находить необходимые функции. выможете легко изменить порядок, переименовать или добавить свои пункты меню.

ENVI позволяет отображать графические данные удобно и в любом разрешении. выможете работать с миниатюрами (размер которой, также можно изменять), изображениями в максимальном разрешении, использовать увеличение/уменьшение или пользоваться всем этим одновременно.

Широкие возможности индивидуальной настройки интерфейса. Более того, расположение окон, цветовые решения и мозаики могут быть сохранены в "Display Group". что позволит быстро восстановить их другими пользователями или в другом сеансе работы.

Инструменты спектрального анализа ENVI позволят максимально эффективно работать с мульти/гиперспектральными снимками.

ENVI известна в мире как лидер мульти- и гиперспектрального анализа. Если выновичок, Мастер подсказок ENVI поможет освоить каждый шаг спектрального анализа и предложит советы опытных экспертов, которые помогут достигнуть наилучших результатов.

Идентифицировать материалы по спектру и обозначать их распределение на снимке. Определять материалы по характеристикам, даже в случае, когда их площади меньше площади одного пиксела. Определять композицию любых неизвестных спектральных характеристик численным сравнением с библиотекой спектров материалов - произвольно заданной, либо поставляемой в составе ENVI. Все эти и многие другие мощные методы спектрального анализа доступны в ENVI без использования дополнительных модулей, приобретаемых отдельно.

Поддерживаемые форматы данных

ENVI быстро и легко читает графические форматы, включая используемые спутниками и при аэросъемке, а также используемые другими программами, работающими с изображениями.

Полный список поддерживаемых форматов можно посмотреть на сайте:

Помимо передового инструментария для гиперспектрального анализа, ENVI включает и полный набор инструментов для традиционного анализа изображений.

ENVI включает все основные функции, такие как регистрация, калибровка, математические операции с зонами, классификация, улучшение контраста, фильтрация, трансформация компонентов, определение коэффициентов зональности, индекс вегетации, выделение границ, увеличение резкости изображения, пакетная обработка, составление карт на основе отдельных слоев и объектов и многое другое.

Регистрация изображений и ортокоррекция

ENVI предоставляет полный набор инструментов коррекции геометрических искажений, с помощью которых можно исправить снимки любых типов.

Если снимки получены средствами дистанционного зондирования, ENVI можно использовать для очень точной (с точностью до пиксела) геопривязки в любой картографической проекции. При геопривязке можно трансформировать снимок по отношению к другому снимку или картографической проекции.

Инструменты оценки точности привязки позволяют определять как погрешности в любой опорной точке привязки, так и для всей модели привязки. Специальный инструмент прогнозирования точек привязки позволяет находить новые опорные точки. С помощью ENVI можно строить модели внутреннего и внешнего ориентирования, ортотрансформировать аэрофотоснимки или снимки SPOT с учетом рельефа местности.

Средствами обнаружения количественных и качественных изменений, входящими в ENVI, на тематических или панхроматических снимках можно находить области, на территории которых произошли изменения.

Можно определять области изменений на классифицированных снимках, создавать разностные снимки, классифицировать области отрицательного или положительного баланса, либо динамически накладывать снимки ”до” и ”после”. Более того, инструмент наложения слоёв автоматически меняет ориентацию и разрешение снимков разных геометрических характеристик при подготовке к анализу изменений.

Интегрированные возможности ГИС

ENVI позволяет воспользоваться множеством возможностей ГИС, включая возможность чтения популярных векторных форматов, таких как ArcView Shapefiles, интегрированные файлы ARC/INF, DXF-файлы, Microstation или Intergraph DGN-файлы, USGS DLG-файлы и многое другое.

Функции векторной ГИС

При работе с ENVI можно читать данные в разных векторных форматах, например, шейп-файлы ArcView, обменные форматы ARC/INFO, файлы DXF, файлы Intergraph DGN, файлы USGS DLG и другие. Можно накладывать векторные данные на снимки, выполнять оцифровку и редактировать данные. ENVI поддерживает как преобразование векторных данных в растровые, таки и растровых в векторные, включая преобразование векторных контуров в регулярную цифровую модель местности. Инструменты работы с векторами, входящие в состав ENVI, позволяют редактировать векторы, а также просматривать, создавать, редактировать таблицы атрибутов и выполнять запросы к ним.

Функции растровой ГИС

Инструменты работы с растрами, входящие в состав ENVI, включают преобразования векторных данных в растровые и обратно, построение буферных зон, с помощью которых можно вычислить расстояния до векторов или классифицированных границ. Можно преобразовать векторные контуры высот в регулярные растровые ЦМР. Инструмент сегментации позволяет разбивать классифицированный снимок на области пикселов, принадлежащих одному классу.

ENVI предлагает много инструментов для анализа местности: функциональные инструменты и средства классификации, в том числе отличный инструмент определения зон и линий видимости "ENVI Line-of-Sight Calculator".

Функции ENVI, обеспечивающие топографическое моделирование, позволяют вычислять уклоны, виды из заданной точки наблюдения, отмывки рельефа, а также кривизну и выпуклость поверхности по снимкам с данными высот. Дополнительный инструмент классификации по топографическим признакам позволяет классифицировать каждый пиксел по шести классам топографии местности: горы, гребни, перевалы и равнины, каналы и впадины. Более того, с помощью ENVI, можно создавать отмывки рельефа, совмещенные с цветными снимками, что позволяет придать полученному изображению более реалистичный вид. С помощью инструмента определения зон и линий видимости "ENVI Line-of-Sight Calculator", можно определять, какие пикселы видимы из заданной точки. Инструменты ENVI, предназначенные для работы с векторами, позволяют преобразовывать векторные контуры высот в регулярные растровые ЦМР.

Анализ радарных данных

Встроенный в ENVI набор инструментов для обработки радарных данных с синтезированной апертурой позволяет исследовать накопленные данные и определять характеристики.

ENVI предлагает средство просмотра заголовков файлов, полученных от радаров, трансформацию наклонов к поверхности Земли, адаптивные фильтры шумов и многое другое. Если приходится иметь дело с полярометрическими радарными данными, можно синтезировать снимки по поляризациям и частотам сложных матричных данных, просматривать и сравнивать сигнатуры поляризации и создавать снимки фазовых сдвигов и высот подстилающей поверхности.

Новые возможности ENVI в версии 4.5:

? Поддержка фотограмметрической обработки изображений, полученных с японского КА ALOS (PRISM) в виде коэффициентов рационального многочлена (RPC), поставляемых c продуктом уровня обработки 1B1.

? Программа автоматически считывает файл, содержащий RPC-коэффициенты, и позволяет выполнять ортотрансформирование как с использованием наземных опорных точек для достижения максимальной точности порядка 2-х пикселей на местности, так и без наземных опорных точек. В качестве модели рельефа может использоваться внешний DEM файл, например SRTM, модель рельефа, полученная по картографическому материалу, или модель рельефа, полученная в результате обработки стереопары PRISM в любой из комбинаций (Вперед–В Надир, В Надир–Назад, Вперед–Назад).

? Поддержка данных с КА WorldView-1, FORMOSAT-2.

? Появление нового дополнительного модуля ПК ENVI – ENVI Feature Extraction (Fx).

Вышла новая версия ENVI 5

Компании «Совзонд» и Exelis VIS объявляют о выходе новой версии программного комплекса (ПК) ENVI 5.3. ENVI — эффективное и доступное программное решение для полного цикла обработки оптико-электронных и радарных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), а также их интеграции с данными геоинформационных систем.

В новой версии реализована интеграция ENVI LiDAR в базовую комплектацию ПК ENVI, поддержка новых типов данных. Кроме того, произошел ряд существенных изменений в модуле ENVI Orthorectification.

Среди новых возможностей стоит отметить:

1. Поддержка операционных систем X Yosemite и Windows 10.

2. Поддержка взаимодействия с версией ArcGIS 10.3.

3. Новый инструмент редактирование метаданных растра — Edit Raster Metadata tool (заменил инструмент Edit ENVI Header): появилась возможность редактирования названий и цветов классов растра.

4. Ряд значительных улучшений производительности программных приложений:

• улучшена производительность при работе с большим количеством изображений (больше 50-ти);
• значительно улучшена производительность инструмента анимации изображений по времени/каналу (инструмент Raster series);
• увеличена скорость экспорта в формат CADRG, а также улучшено качество выходного изображения.

5. Поддержка данных:

• чтение векторных объектов из данных формата OGC GeoPackage (GPKG);
• тайловые продукты Pleiades и SPOT в формате NITF (для работы с ними необходимо наличие дополнительного модуля ENVI NITF);
• Deimos-2 и DubaiSat-2;
• SkySat-1/2: новые продукты компании Google (Image Frames и Geo Imagery);
• Sentinel-2A MSI — уровень обработки Level 1C.

6. Возможность просмотра профиля серии пространственно-временных растров.

Анализ временного изменения индекса NDVI по серии снимков MODIS

7. Экспорт всех растровых слоев из любого заданного вида в Geospatial PDF.

8. Определение сетки для серии растров (пользовательское задание пространственной сетки).

9. Спектральные индексы:

• нормализованный разностный индекс мутности воды — Normalized Difference Mud Index (NDMI);
• улучшенный нормализованный разностный водный индекс — Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI);
• в списке индексов отображаются только индексы, применимые к загруженному в инструмент снимку.

10. Программные API теперь можно запустить по команде e=ENVI(), таким образом, доступ к ним стал гораздо проще. Кроме того, в версии ENVI 5.3 реализована поддержка новых программных API:

• создание бесшовных мозаик;
• перепроецирование растров в любые системы координат;
• возможности переключения вида функции Chip View To. (в файле, презентации, Geospatial PDF, Google Earth);
• уведомление о ходе/отмене процесса;
• работа со спектральными библиотеками;
• маскирование растров, задание порога растра, вырезание;
• сохранение и восстановление файлов диапазонов цветов формата .dsr;
• копирование отдельных векторов в области интереса ROI.

11. Интеграция LiDAR в ENVI: все возможности выявления данных ENVI LiDAR (зданий, деревьев, линий электропередач) вошли в модуль ENVI Feature Extraction, который теперь поддерживает работу как с двумерными, так и с трехмерными объектами. Все остальные возможности программного продукта ENVI LiDAR входят в базовую комплектацию ПК ENVI:

• мощные возможности визуализации и обработки облака точек;



Облако точек, наложенное на снимок столицы Саудовской Аравии —
города Эр-Рияд, полученный со спутника WorldView-1

• интегрированный в ENVI инструмент просмотра данных лазерного сканирования для улучшенной визуализации данных;
• возможность создания большинства производных продуктов по облаку точек (например, ЦМР) и аналитических функций (например, линий прямой видимости).

Работу с облаками точек теперь также поддерживает и модуль строгого ортотрансформирования ENVI Photogrammetry Module (ранее — ENVI Orthorectification). С полным списком изменений модуля можно ознакомиться здесь .

Начиная с новой версии ENVI 5.3, работа в программном комплексе поддерживается только на 64-битных операционных системах. Пользователям, уже имеющим лицензии ENVI и действующую техническую поддержку, предоставляются обновления до версии ENVI 5.3.

Компания «Совзонд» является эксклюзивным дистрибьютором компании Exelis VIS по распространению программного комплекса ENVI на территории России и стран СНГ. Для получения более подробной информации или демоверсии ENVI обращайтесь в компанию «Совзонд» по телефонам: + 7 (495) 988-7511, 988-7522 или e-mail: software@sovzond.ru

Использование программного комплекса ENVI

1 34 Н.Б. Ялдыгина (Компания «Совзонд») В 2005 г. окончила механико-математический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. В настоящее время ведущий специалист отдела программного обеспечения компании «Совзонд». Использование программного комплекса ENVI для решения задач лесного хозяйства Многие задачи лесного хозяйства могут эффективно решаться на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ): инвентаризация и мониторинг лесного фонда, мониторинг лесопользования, охрана, обнаружение незаконных рубок, мониторинг лесных пожаров, лесопатологический мониторинг и др. Для этого необходимы специализированные методики обработки данных ДЗЗ, а также надежное программное обеспечение, позволяющее реализовать данные методики. Специалисты компании «Совзонд» для этих целей применяют программный комплекс ENVI. ENVI это программное обеспечение для обработки и анализа данных ДЗЗ. ENVI включает в себя широкий набор функциональных возможностей: визуализация и ортотрансформирование, атмосферная коррекция, классификация, спектральный анализ и многое другое. Ниже рассмотрено несколько конкретных задач, решаемых в сфере лесного хозяйства с использованием данных ДЗЗ и ПК ENVI, с кратким описанием подходов к решению задач, применяемых в компании «Совзонд». ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА Вне зависимости от того, какие задачи лесопользования планируется решать на базе космических снимков, необходимым этапом обработки изображений становится фотограмметрическая обработка. Исходные снимки, поставляемые операторами спутниковых систем, содержат несистематические искажения, вызванные углом наклона съемочной системы, рельефом местности и другими факторами. Как следствие, линейные и площадные измерения, проводимые по таким снимкам, могут содержать весьма значительные ошибки. Поэтому, прежде чем использовать снимок для определения площадей вырубок, уточнения квартальной сети и т. д. требуется проводить фотограмметрическую обработку. Процедурой, обеспечивающей необходимую точность изображений, является ортотрансформирование. Ортотрансформирование с RPC-коэффициентами использует коэффициенты рационального полинома (RPC, Rational Polynomial Coefficients), которые обычно входят в поставку данных ДЗЗ и устанавливают соответствие между координатами точки на местности и ее изображением на снимке. Строгое ортотрансформирование моделирует процесс съемки и позволяет восстановить пространственное положение совокупности лучей, сформировавших снимок. Также при ортотрансформировании используется информация о рельефе местности, получаемая из открытых источников либо формируемая самостоятельно по иным доступным исходным данным (стереопарам космических снимков, оцифрованным горизонталям с топографических карт, наборам точек с высотами). Результатом ортотрансформирования является новое изображение, скорректированное с учетом искажений, вызванных рельефом местности и положением съемочной аппаратуры. ГЕОМАТИКА 3'2011

2 Обработка данных ДЗЗ 35 В ПК ENVI представлены оба метода ортотрансформирования строгое и с RPC-коэффициентами. Данные методы позволяют устранить два основных типа искажений: вызванные наклоном съемочной системы и вызванные рельефом местности. Для повышения точности результатов можно также использовать опорные точки, полученные по результатам наземных наблюдений или взятые с других предварительно уточненных векторных данных и снимков. ОБНОВЛЕНИЕ КВАРТАЛЬНОЙ СЕТИ Рис. 1. Снимок Ikonos, разрешение 1 м. Уверенно дешифрируются чистые просеки шириной 3 4 м, хуже зарастающие просеки Квартальная сеть система лесных кварталов, создаваемая в лесном фонде. Она служит основой для создания карт, используемых в лесном хозяйстве, поэтому важно иметь надежную цифровую квартальную сеть с известной картографической точностью. Для уточнения пространственного положения квартальной сети можно использовать данные ДЗЗ. То, насколько хорошо читаются просеки по космическому снимку, зависит от нескольких факторов: пространственного разрешения снимка, доступных спектральных каналов, ширины просек. Чем выше пространственное разрешение снимка, тем более узкие и заросшие просеки могут дешифрироваться по такому снимку (рис. 1). Например, снимки сверхвысокого разрешения (0,5 1 м) позволяют уверенно дешифрировать практически все разрубленные просеки, визиры, ходовые линии. В то же время снимки высокого разрешения (2 3 м) уже требуют, чтобы минимальный просвет на просеке составлял не менее 1 м тогда такая просека будет дешифрирована. Следует также учитывать, что по мультиспектральным снимкам просеки дешифрируются на порядок лучше, чем по панхроматическим. Дешифрирование просек достаточно быстро осуществляется оператором вручную. Дешифрирование просек удобно осуществлять в ENVI Zoom одном из интерфейсов программы ENVI. Здесь имеются инструменты для создания и редактирования векторных объектов (в том числе линейных) с возможностью сохранения в шейп-файлы. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ МОНИТОРИНГ РУБОК Важной задачей лесопользования является мониторинг рубок различных типов сплошных и выборочных, под строительство и инфраструктуру. Один из подходов к решению этой задачи заключается в сравнении снимков, отражающих первичное состояние лесного фонда и ситуацию на текущий момент, путем создания цветных разновременных композитов. Технология включает в себя несколько последовательно выполняемых шагов. Взаимное трансформирование снимков На первом шаге снимки взаимно трансформируются приводятся к единой системе координат. Точность геокодирования анализируемых снимков очень важна, т. к. даже небольшие погрешности в ориентировании снимков (более 1 2 пикселов изображения) могут привести к эффекту «сдвигов» на изображении и существенно ухудшить дешифровочные свойства синтезированного изображения. Создание мультивременного композита Далее из пары снимков формируется мультивременной композит. Для этого создается новый файл на область перекрытия двух снимков, включающий в себя спектральные каналы обоих снимков. После создания композита его необходимо визуализировать, открыв на экране цветное (RGB) изображение. Такое изображение получается синтезом трех спектральных каналов. При выборе каналов для синтеза придерживаются следующего правила: каналы geomatics 3'2011

3 36 Рис. 2. Результат создания мультивременного композита: розовым цветом отображена появившаяся вырубка Рис. 3. Маска облаков и фрагмент исходного снимка позднего (нового) снимка занимают первую (Red) и третью (Blue) компоненты, канал раннего (старого) снимка занимает вторую (Green) компоненту. Например, если новый снимок является мультиспектральным, а старый панхроматическим, то в качестве красного используется красный канал более нового (мультиспектрального) снимка, зеленого канал панхроматического, а синего ближний инфракрасный либо красный канал нового снимка. На изображении, синтезированном указанным образом, измененные участки отображаются яркими цветами (рис. 2). В розовый цвет окрашиваются пикселы, в которых произошло увеличение яркости. Такой цвет будут иметь вырубки, вскрытые грунты, появившиеся на новом снимке. В зеленый цвет окрашиваются пиксели, в которых произошло уменьшение яркости пикселей. Например, такой цвет будут иметь тени от облаков. Создание маски облаков Облачность, присутствующая на снимках, нередко затрудняет дешифрирование вырубок. Поэтому для упрощения работы можно предварительно создать маску облаков для исключения облачных участков из композита. Выделить облака для построения маски можно путем выбора пикселей по пороговому значению, основываясь на том факте, что облака имеют высокие коэффициенты отражения во всех зонах видимого спектра (рис. 3). Рис. 4. Исходные снимки (ALOS/AVNIR, SPOT) и разновременной композит с подстроенной гистограммой Подстройка гистограммы отображения После визуализации композита для обеспечения лучшей читаемости изменений нередко требуется подстройка гистограммы отображения. Подстройка может быть выполнена вручную (настройка каждого канала в отдельности) либо с использованием стандартных преобразований, применяемых сразу ко всем каналам. Если априори известна хотя бы одна новая вырубка, то целесообразно найти ее на снимке и подстраивать гистограмму под нее (рис. 4). Классификация и векторизация вырубок Выделение вырубок может осуществляться как ручным, так и автоматизированным способом. Первый вариант предполагает, что оператор вручную векторизует вырубки на разновременном композите и в итоге получает новый векторный слой вырубок. Это наиболее точный вариант; векторные объекты, созданные вручную по композиту снимков, не будут обладать недостатка- ГЕОМАТИКА 3'2011

4 Обработка данных ДЗЗ 37 Рис. 5. Гистограмма (ближний ИК 5 канал RapidEye), определение смешанного леса ми автоматически созданных программой излишней дискретностью или, напротив, сглаженностью (в случае, если производилась процедура генерализации). Второй вариант предполагает автоматическую классификацию изображения с последующей автоматической векторизацией. Чтобы данный метод корректно работал, необходимо, чтобы оба снимка были летними и сделанными в одинаковых погодных условиях; облачность и дымка должны быть минимальны (либо исключены из классификации с помощью маски). Наиболее подходящими для автоматической классификации являются мультиспектральные снимки, имеющие в том числе не слишком высокое разрешение (например, RapidEye, ALOS/AVNIR). На таких снимках снижение полноты древостоя отмечается пропорциональным изменением яркостей пикселов, частично попадающих на вырубленные участки. За счет этого в яркостных характеристиках таких пикселей смешиваются яркости открытых почвогрунтов и крон (в случае несплошной вырубки либо сплошной на начальном этапе), что дает своеобразный «полулесной» спектральный образ пикселов. Возможно применение различных алгоритмов классификации, но для примера остановимся на следующих двух. Способ параллелепипедов. Один из наиболее простых вариантов классификации по эталонам. Предварительно оператор создает эталоны выбирает группы пикселов, относящиеся к вырубкам. Далее в пространстве спектральных признаков создаются прямоугольники с центрами в точках среднего значения для эталонов. Размеры прямоугольников зависят от выбранных значений стандартного отклонения от среднего. Если пиксел по своим значениям попадает в один из выделенных прямоугольников, то он относится к классу «вырубка». Дерево решений. Более сложный метод, эффективный даже для случаев анализа снимков с существенно различающимися сезонами съемки. Одним из преимуществ данного метода является независимость от эталонов. Оператор использует эталоны лишь на начальном этапе, при формировании правил решений например, находит диапазон пересечения значений яркости пикселей с разных эталонов и использует этот диапазон в качестве правила для определения нового класса объектов (рис. 5). В дальнейшем разработанные правила могут использоваться при классификации других изображений, без необходимости набора эталонов с этих изображений. Рис. 6. Классификация методом «дерево решений» geomatics 3'2011

5 38 Предварительно необходимо изучить спектральные характеристики вырубок и сформулировать условия, позволяющие отнести пиксели к классу вырубок. Каждое условие может быть сформулировано приблизительно следующим образом: «значение яркости пикселя во втором канале больше чем 22 и меньше чем 50», «значение яркости пиксела в первом канале больше чем 215 и меньше чем 254» и т. д. Проверкой первого условия все пикселы разбиваются на два класса; затем тот класс, для которого условие выполняется, разбивается еще на два класса проверкой следующего условия и т. д. Те пиксели, для которых будут выполнены все условия, относятся к классу вырубок (рис. 6). Для получения результатов выделения вырубок в форме, пригодной для дальнейшего использования, необходимо выполнить векторизацию результатов классификации (обычно осуществляется автоматически). Может также потребоваться генерализация результатов, включающая в себя удаление единичных пикселей, объединение пикселей в группы и заливку «окон». Для формирования мультивременного композита используется функция Layer Stacking, позволяющая создать новый файл по пересечению снимков, задав желаемое пространственное разрешение выходного файла. Маска облаков формируется с помощью инструментов Build Mask и ROI Tool; второй инструмент, в частности, позволяет задать пороговое значение и выделить все пикселы на изображении, значения яркости в которых превышают данное значение. Визуализация композита осуществляется с использованием классического трехоконного интерфейса ENVI. Этот же интерфейс позволяет выполнить подстройку гистограммы отображения вручную либо воспользовавшись одним из стандартных улучшающих преобразований (Linear 2% и др.). Ручная векторизация вырубок может быть выполнена в интерфейсе ENVI Zoom с сохранением результата в шейпфайл. Для классификации можно использовать один из более десятка алгоритмов, представленных в ENVI, включая способ параллелепипедов и дерево решений. Анализ яркости пикселей эталонов выполняется инструментом получения статистики Stats, а также с помощью различных функций построения графиков и диаграмм. ВЫЯВЛЕНИЕ ГАРЕЙ, ВЕТРОВАЛОВ, ГОРНОПРОМЫШЛЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ЛЕСНЫЕ МАССИВЫ Сходная технология предполагающая создание мультивременных композитов может использоваться и для выявления гарей, ветровалов, а также различных воздействий на лесные массивы, связанных с функционированием горнопромышленных предприятий. Как показывает опыт специалистов компании «Совзонд», данная задача полностью решаема с применением в первую очередь оптических космических снимков среднего и высокого разрешения, а также радиолокационных данных в качестве дополнительного источника информации. ВЫЯВЛЕНИЕ МЕДЛЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ В ЛЕСАХ Еще одной задачей, эффективно решаемой с помощью методов дистанционного зондирования, является выявление медленных изменений в лесах. Примером может служить вымокание лесов, которое особенно часто возникает в равнинных, слабо дренированных районах, с неглубоким залеганием грунтовых вод и достаточным увлажнением. В таких местах нередко прокладка автомобильных дорог, магистральных нефте- и газопроводов требует возведения высоких насыпей и в итоге приводит к нарушению гидрологического режима, к вымоканию и деградации лесных массивов. На основе спутниковой съемки и с использованием так называемых спектральных индексов процессы вымокания лесов могут быть обнаружены даже на начальных стадиях. Спектральные индексы определяются как некоторая комбинация значений яркости в определенных каналах, информативных для выделения исследуемого объекта, и позволяют оценить состояние объекта. Радиометрическая и атмосферная коррекция Поскольку используемая методика предполагает количественный анализ яркостных характеристик, то предварительно требуется проведение радиометрической и атмосферной коррекции. Радиометрическая коррекция предназначена для восстановления физических величин яркости и осуществляется с учетом линейной зависимости между цифро- ГЕОМАТИКА 3'2011

6 Обработка данных ДЗЗ 39 выми значениями яркости пикселей снимка и яркостью соответствующих площадок земной поверхности. Атмосферная коррекция позволяет, приняв во внимание состояние атмосферы, перевести значения спектральной яркости, зафиксированные съемочной аппаратурой, в коэффициенты отражения, которые могли быть зафиксированы у земной поверхности полевым спектрометром. Индекс вымокания Непосредственно выявление вымокания лесов осуществляется на основе вегетационного индекса, рассчитываемого по мультиспектральному изображению. Для выявления вымокания лесов был разработан специальный индекс вымокания, представляющий собой комбинацию из стандартного индекса NDVI и коэффициента отражения в зеленой зоне спектра. В зависимости от значения данного индекса определяются стадии вымокания леса на данной территории, начиная от первой (практически здоровый лес) до четвертой (полное исчезновение древесной растительности). Более подробно с применяемыми технологиями можно ознакомиться в статье А.С. Черепанова «Технология выявления медленных изменений в лесах по мультиспектральным космическим снимкам (на примере вымокания лесов)», опубликованной в журнале «Геоматика» ( 3 за 2009 г.). Для атмосферной коррекции используется ACM дополнительный модуль ENVI. Для расчета индекса вымокания создается подпрограмма к ENVI на языке IDL. В ENVI есть определенный набор спектральных индексов, включая вегетационные индексы, однако индекс вымокания стандартным не является и в программу не включен. ПРИМЕРЫ ВЫПОЛНЕННЫХ ПРОЕКТОВ Специалистами компании «Совзонд» накоплен весьма значительный опыт реализации проектов на основе данных ДЗЗ в целях лесопользования. Примеры нескольких проектов приведены ниже. ФГУП «Рослесинфорг» Целью данного проекта являлась разработка законченных, универсальных и воспроизводимых технологий автоматизированного выявления изменений в лесном фонде, а также внедрение всего технологического комплекса на базе ФГУП «Рослесинфорг». Проект выполнялся на примере 18 эталонных участков (лесничеств), распределенных по всей территории России. В ходе проекта были разработаны и апробированы технологии, позволяющие решать следующие задачи, находящиеся в сфере ответственности ФГУП «Рослесинфорг»: обновление квартальной сети; мониторинг сплошных и выборочных рубок, рубок под строительство и инфраструктуру, лесовозных дорог; выявление гарей, а также участков леса, пройденных пожарами за определенный промежуток времени; выявление ветровалов; мониторинг горнопромышленного воздействия на лесные массивы; выявление медленных изменений в лесах. По результатам проекта были разработаны пошаговые инструкции для выполнения технологических процедур и проведено обучение специалистов ФГУП «Рослесинфорг». ОАО «Монди СЛПК» Компания ОАО «Монди СЛПК» является одним из крупнейших производителей целлюлозно-бумажной продукции в России. Целью проекта, выполняемого компанией «Совзонд» при участии специалистов филиала ФГУП «Рослесинфорг» «Центрлеспроект», являлось информационное обеспечение данными ДЗЗ и результатами их дешифрирования в целях получения информации о лесном фонде и планирования лесохозяйственной деятельности. В рамках проекта была выполнена новая съемка территории Ношульского участкового лесничества космическим аппаратом WorldView-2. Полученные снимки прошли фотограмметрическую обработку и затем использовались для построения бесшовной мозаики. Для ортотрансформирования снимков применялась информация о рельефе в виде оцифрованных горизонталей с плана масштаба 1:25 000; наземные опорные точки не использовались. Далее осуществлялось автоматизированное подразделение лесного фонда Ношульского участкового лесничества на однородные участки с последующей автоматизированной и визуальной генерализацией контуров, сглаживанием их границ. Для этого использовались алгоритмы объектно-ориентированной сегментации и спектральной классификации, реализованные в ПК ENVI. geomatics 3'2011