Автоматизированный анализ ДДЗ. Программные средства обработки ДЗ

1.  Автоматизированный анализ  ДДЗ. Программные средства обработки  ДЗ.

При обработке данных, полученных методами дистанционного зондирования, большую роль играет автоматизированная обработка. Это обусловлено огромными объемами первичной информации, которую невозможно вручную обработать.

Современные компьютерные технологии позволяют решать следующие группы задач:

• визуализация цифровых снимков;
• геометрические и яркостные преобразования снимков, включая их коррекцию;
• создание новых производных изображений по первичным снимкам;
• определение количественных характеристик объектов;
• компьютерное дешифрирование снимков.

Этап предварительной обработки массива ДДЗ на данный момент почти полностью автоматизирован. Вмешательство специалиста необходимо здесь на начальном этапе для определения характера фотометрических и геометрических искажении изображения, их причин и методов устранения.

Задача компьютерного дешифрирования снимков сводится к классификации — последовательной «сортировке» всех пикселов цифрового снимка на несколько групп. Задача классификации – перенос нагрузки по анализу и обработке информации с человека на интеллектуальную технологию обработки.

Следует выделить несколько процедур классификации при обработке данных в ГИС: без обучения (контролируемая), с обучением (неконтролируемая). Классификация без обучения обычно используется, когда имеется информация о том, что исходные данные принадлежать известным классам или подклассам. При этом необходимо задавать параметры или признаки, которые служат основой для анализа и отнесения к известному классу. Классификация с обучением используется, когда необходимо провести не только выявление объектов, но и определить для них новые классы в отсутствие существующих.

Большинство методов классификации реализуются с помощью кластерного анализа. Кластерный анализ — задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались.

Результаты классификации используют для интерпретации и идентификации объектов и явлений.

Достоверность компьютерного дешифрирования формально характеризуется отношением числа правильно классифицируемых пикселов к их общему числу и составляет в среднем 70— 85 %, заметно падая с увеличением набора дешифрируемых объектов.

Для компьютерной обработки данных ДЗЗ применяют следующие программные средства:

1. ENVI

Разработчик: ITT Visual Information Solutions (США)

Назначение: визуализация и обработка данных дистанционного зондирования; обработка и анализ мультиспектральных и гиперспектральных снимков; исправления геометрических и радиометрических искажений; интерактивное улучшение изображений; пространственная привязка изображения; ортотрансформирование; создание ЦМР на основе стереоизображений; трехмерная визуализация; интерактивное дешифрирование и классификация; анализ растительности с использованием индексов NDVI; векторизация растровых данных; калибровка и атмосферная коррекция.

Область применения: обработка данных дистанционного зондирования, полученных со спутников QuickBird, IKONOS, OrbView, Formosat-2, Cartosat-1, RESOURSAT, EROS, IRS, Landsat, SPOT, RADARSAT, ENVISAT, MODIS, Terra (ASTER), EO1 (Hyperion) и др.

2. ERDAS IMAGINE

Разработчик: Leica Geosystems (Швейцария)

Назначение: полнофункциональная растрово-векторная ГИС для работы с данными дистанционного зондирования.

ERDAS IMAGINE позволяет выполнять расширенный анализ данных ДЗЗ и пространственных моделей. Результаты работы могут быть представлены в 2D и 3D форматах, на картах и видеоматериалах.

Ядром программного обеспечения ERDAS IMAGINE является один из трех вариантов базовых пакетов IMAGINE Essentials, IMAGINE Advantage и IMAGINE Professional. Каждый последующий пакет включает в себя предыдущий и расширяет его функциональные возможности. Для повышения производительности и увеличения возможностей обработки данных ДЗЗ доступны дополнительные специализированные модули.