Технология обработки космических снимков

Размещено на http://allbest.ru

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное Государственное Образовательное Бюджетное Учреждение Высшего Профессионального Образования

«Воронежский государственный архитектурно-строительный университет»

Строительный факультет

Кафедра кадастра недвижимости, землеустройства и геодезии

Курсовой проект

по дисциплине «Фотограмметрия и дистанционное зондирование»

«Технология обработки космических снимков»

Выполнил: студент группы 3231Б

Криушин Никита

Руководитель: к.т. н. доц.

Костылев В.А.

Воронеж 2013 г.

Содержание

Введение

1. Общие сведения о космической съемке

2. Компьютерная обработка снимков

а) Яркостные характеристики объектов

б) Использование многозональных снимков

в) Синтез цветного изображения

г) Автоматизированное дешифрирование

д) Измерения по снимкам

3. Особенности обработки космических снимков высокого разрешения

Вывод

Литература

Введение

Космическая съемка, т.е. съемка с высоты более 150 км, выполняется со спутника, который в соответствии с законами небесной механики перемещается по строго установленной орбите. Поэтому возможности его маневрирования по сравнению с самолетом весьма ограничены. Любой спутник-съемщик всегда должен рассматриваться с учетом параметров его орбиты.

По характеру покрытия земной поверхности космическими снимками выделяют одиночное фотографирование, маршрутную, прицельную и глобальную съемки.

Одиночное (выборочное) фотографирование выполняется космонавтами ручными камерами. Снимки получаются перспективными со значительными углами наклона.

Маршрутная съемка земной поверхности производится вдоль трассы полета спутника. Ширина полосы съемки зависит от высоты полета и угла обзора съемочной системы. Для увеличения полосы обзора практикуют «веерную» съемку - поперек направления полета двумя или тремя съемочными системами высокого разрешения.

Прицельная (выборочная) съемка предназначена для получения 13 снимков специально заданных участков земной поверхности в стороне от трассы.

Глобальную съемку производят с геостационарных и полярно-орбитальных спутников. Четыре-пять геостационарных спутников на экваториальной орбите обеспечивают практически непрерывное получение мелкомасштабных обзорных снимков всей Земли (космическое патрулирование) за исключением полярных шапок. Более детальная глобальная съемка производится с полярно-орбитальных спутников.

Существует несколько разновидностей космических съемок, обусловленных различным назначением спутников и разнообразием съемочных систем.

Отметим то, что из систем, предназначенных для съемок из космоса, наиболее перспективными признаются оптико-электронные многозональные стереосканеры и радиолокаторы с синтезированной длиной антенны. При этом, при радиолокационной съемке многозональный принцип, являющийся в современном аэрокосмическом зондировании основным, реализуется использованием нескольких длин радиоволн (частот) СВЧ - диапазона (многочастотная съемка) и разной поляризации зондирующего излучения (поляризационная съемка). Кроме того, детальные стереоскопические снимки, получаемые с космических высот длиннофокусными оптико-электронными сканерами, оказались пригодными для метрической характеристики рельефа земной поверхности, представляемой в виде изолинейных карт или цифровых моделей рельефа.

Выполняемая для этого стереоскопическая съемка имеет несколько вариантов: одновитковая (однопроходная) съемка, когда перекрывающиеся 14 стереопары снимков получают при разных направлениях оптической оси (конвергентная съемка «вперед--назад»); двухвитковая стереосъемка с поперечным перекрытием снимков с соседних витков при отклонении оптической оси в сторону. К конвергентной съемке относится и так называемая многоракурсная {веерная) съемка, при которой многоугловой сканер ведет съемку вдоль маршрута «вперед--назад», получая одновременно несколько перспективных снимков с различными углами наклона.

:космический съёмка спектральный

1. Общие сведения о космической съемке

Если грамотное выполнение аэро- и наземной съёмки обеспечивают успешное выполнение фотограмметрической обработки снимков, то объём картографической информации о поверхности планеты, получаемой по космическим снимкам, и методика фотограмметрической обработки этих снимков определяются условиями проведения съёмочного сеанса. Среди этих условий основными являются:

· вид траектории, по которой перемещался носитель съёмочной системы,

· ориентация оптической оси съёмочной системы в пространстве,

· принцип построения изображения, положенный в основу работы съёмочной системы.

Космическая съёмка производится с гораздо больших высот, чем аэросъёмка. Высоты фотографирования равны сотням и тысячам километров, поэтому по сравнению с аэроснимками космические снимки имеют более мелкий масштаб. Для того чтобы укрупнить масштаб снимков, приходится увеличивать фокусное расстояние фотокамеры, т.е. брать более длиннофокусные фотокамеры, чем используются при топографической аэросъёмке. Кроме того, высоты фотографирования во время съёмочного сеанса изменяются в больших пределах как за счёт взаимного расположения траектории и небесного тела, так и за счёт кривизны траектории и сферичности поверхности небесного тела, а это приводит к значительной разномасштабности снимков.

В связи с изменением высот фотографирования в больших пределах возрастают требования к выдерживанию продольного перекрытия снимков. При съёмке с постоянным интервалом фотографирования процент продольного перекрытия на больших высотах фотографирования будет близок к максимальному значению и начнет уменьшаться по мере приближения носителя фотокамеры к планете, достигнув наименьшего значения на минимальной высоте, а затем с удалением носителя от планеты снова будет увеличиваться. Еще одна особенность космической съёмки состоит в том, что нужно учитывать изменение освещённости по трассе полёта из-за изменения высоты Солнца над горизонтом, В связи с этим съёмочная система должна иметь автомат регулирования экспозиции.

Т.к. фотокамера установлена в герметичном отсеке носителя, где поддерживаются заданные температура и давление, на геометрию построения изображения оказывают влияние иллюминатор, через который производится фотографирование, и внутренняя фотограмметрическая рефракция, возникающая из-за прохождения оптическими лучами резко различных сред по обе стороны иллюминатора. В то же время при фотографировании планет, не имеющих атмосферы, отсутствует влияние атмосферной рефракции.

При планировании каждого космического полёта выбирают оптимальную траекторию, которая позволила бы при пролёте небесного тела, его облёте или выходе на орбиту его спутника получить максимальную информацию при решении разнообразных научно-технических задач. Движение космического аппарата при условии, что на него действует притяжение только одного небесного тела, происходит по так называемым кеплеровским орбитам, соответствующим математическим линиям: прямой, окружности, эллипсу, параболе, гиперболе.

В течение сеанса космической съёмки применяют два варианта расположения оптической оси съёмочной системы в пространстве. Эти варианты соответствуют двум известным случаям съёмки: параллельному и конвергентному, но при космической съёмке частным случаем последнего является отслеживание оптической осью съёмочной системы местной вертикали на поверхности планеты.

После выбора оптимальной траектории полёта космического носителя съёмочной системы на ней намечают в зависимости от задач, которые должны решаться по космическим снимкам, отдельные участки, где предполагается проведение съёмочных сеансов.

Возможны следующие варианты выбора таких участков на траектории полёта при съёмке планеты:

1) при подлёте к ней или отлёте от неё;

2) в районе прохождения станцией перицентра траектории;

3) на различных участках орбиты искусственного спутника планеты.

Если программой полёта предусмотрена посадка космического аппарата на поверхность планеты, то съёмка производится по аналогии с наземной фотосъёмкой, и полученные снимки используют для создания крупномасштабных карт и планов на небольшие участки.

Использование космических снимков для создания карт в масштабах мельче 1:100000 даёт возможность отказаться от технологии составления от крупного масштаба к мелкому. Т.к. на космических снимках имеет место естественная генерализация контуров, сокращается влияние субъективных факторов при генерализации изображения на создаваемой карте. В результате общегеографические и тематические карты создаются быстрее, и их качество повышается, т.к. картограф-составитель, меньше занимаясь вопросами, касающимися генерализации, больше уделяет внимания вопросам содержания карты.

Космические снимки охватывают большие площади планеты, в пределах которых сферическую поверхность планеты нельзя аппроксимировать плоскостью. Её разворот на плоскость осуществляется по формулам математической картографии.

Например, для топографических карт в нашей стране используется проекция Гаусса-Крюгера, в которой при фотограмметрической обработке аэроснимков задают координаты опорных точек, и на этапе внешнего ориентирования проблем не возникает. Но система координат проекции Гаусса-Крюгера привязана к узкой полосе шириной в 6°. Следовательно, таких систем координат на поверхности Земли будет 60, и в пределах стереопары космических снимков или одного снимка будет не одна такая система координат. При фотограмметрической обработке на этапе внешнего ориентирования снимков система координат планеты должна быть одна. В качестве такой системы координат нужно взять планетоцентрическую систему координат, которая является единой для всей поверхности планеты и исходной при расчёте картографической проекции.

Таким образом, обработка космических снимков должна быть произведена с учётом фотограмметрических преобразований и формул выбранной картографической проекции. В этом случае влияние сферичности планеты будет находиться в пределах, устанавливаемых для данной проекции и масштаба карты.

При космической съёмке используются панорамные фотокамеры, которые позволяют за один орбитальный пролёт сфотографировать с учётом возможностей съёмочной системы практически всю освещённую поверхность планеты от горизонта до горизонта поперёк маршрута и от утреннего до вечернего терминатора вдоль маршрута. Панорамные фотокамеры относятся к сканерным съёмочным системам, выполняющим регистрацию изображения построчно. Особенностью радиолокационной съёмки является то, что её можно проводить независимо от времени суток, погодных условий, наличия облачного покрова. Сдерживающими факторами широкого применения этой съёмки для целей картографирования поверхностей планет была низкая разрешающая способность по сравнению с фотосъёмкой и сложность обработки полученных радиолокационных изображений. Однако эти недостатки устраняются совершенствованием радиолокационной техники, записью изображений в цифровом форме, электронно-оптическими методами преобразования изображений, компьютерными методами обработки получаемой информации.

2. Компьютерная обработка снимков

Компьютерная обработка снимков, представленных в цифровом виде, открывает новые технические возможности для дешифрирования. Специальные пакеты программ, такие как использованный при подготовке этой темы ERDAS Imagine, позволяют выводить снимок на экран монитора, улучшать качество снимка (например, убирать влияние атмосферной дымки), синтезировать цветные изображения, выполнять автоматизированное дешифрирование, получать количественные данные (координаты, расстояния, площади и т. д.). Результаты компьютерной обработки служат основой для создания карт, которые могут быть записаны в цифровом виде или распечатаны на бумаге.

Получают цифровые снимки при съемке сканирующими системами с аэро- или космических носителей, таких как например российские спутники Ресурс, французские SPOT или американские Landsat. С помощью высокоточных сканеров могут быть переведены в цифровой формат и фотографические снимки.

Цифровой снимок состоит из элементов, пикселов, образующих сетку из строк и столбцов. Каждый пиксел имеет свои координаты и характеризуется яркостью, которая обозначается в условных единицах (обычно от 0 до 255 усл.ед.). Величина яркости связана со способностью земных объектов отражать солнечное излучение. От того, насколько существенно проявляются на снимках различия в яркости объектов, зависит результат дешифрирования.

1. Яркостные характеристики объектов

2. Использование многозональных снимков

3. Синтез цветного изображения

4. Автоматизированное дешифрирование

5. Измерения по снимкам

а) Яркостные характеристики объектов

Различные элементы земной поверхности - вода, растительность, почвы, - по-разному отражают солнечное излучение в разных зонах электромагнитного спектра. Графически это можно представить в виде кривых спектральной яркости, величины которой получают специальными измерениями на местности. Ход кривых меняется в зависимости от состояния объекта. Например, различаются кривые сухой и влажной почвы, водоемов с чистой и загрязненной водой, лесов в разное время года. На рисунке приведены примеры обобщенных кривых для типичных объектов Земли.

Рис.1 Обобщенные кривые спектральной яркости типичных объектов, полученные в результате измерений на местности

Взглянув на кривые спектральной яркости, можно выделить на них отрезки, важные для описания свойств объекта, например локальные максимумы в зеленой и ближней инфракрасной области спектра у растительности, определить участки спектра, в которых различия яркости разных объектов наиболее существенны.

Опираясь на кривые спектральной яркости, планируют, в каких участках спектра целесообразно производить съемку поверхности Земли.

Если выполнить аэро- или космическую съемку местности одновременно в нескольких таких зонах спектра и по серии зональных снимков измерить яркости изобразившихся объектов, можно получить аналоги кривых спектральной яркости - так называемые спектральные образы объектов. На приведенном ниже рисунке вы можете увидеть спектральные образы объектов вблизи университетского городка.

Рис.2 Спектральные образы объектов, полученные по цифровым многозональным снимкам

Рис.3 Космический снимок со спутника Landsat ( июль 1986 г.).

Объекты отмечены на снимке соответствующим номером и цветом

Зная различия в спектральных образах, можно целенаправленно подбирать снимки в тех зонах, где эти различия помогут дешифрированию нужных элементов земной поверхности. Обоснованный выбор зональных снимков необходим и для синтеза цветных изображений.

б) Использование многозональных снимков

Вы уже знаете, что разные объекты по-разному отражают солнечное излучение в зависимости от длины волны. На этом свойстве основана многозональная съемка, которую выполняют одновременно несколькими объективами, объединенными в одну съемочную систему. Комбинируя цветные светофильтры и приемники излучения, чувствительные к определенным узким участкам спектра (например, фотопленки при фотографической съемке), получают серию черно-белых снимков в нескольких зонах спектра, на которых одни и те же объекты выглядят по-разному.

Совместное использование нескольких зональных снимков для синтеза цветных изображений или автоматизированного дешифрирования позволяет решать самые разнообразные задачи.

Так привлечение снимков в сине-голубой зоне позволяет отличить мелководья и воды с большим количеством взвесей от других водных объектов. Сравнение снимков в сине-голубой и зелено-желтой зонах - изучать содержание хлорофилла в водах океанов. Снимки в красной зоне используются для выделения растительности среди остальных объектов, а сравнение снимков в красной и ближней инфракрасной зонах - для определения биомассы растительности. Кроме того использование снимков в ближней инфракрасной зоне позволяет четко выделить все водные объекты, изображающиеся на них практически черным тоном. Снимки в средней инфракрасной зоне важны для определения содержания влаги в почвах и растениях и для выделения гидротермальных объектов.

в) Синтез цветного изображения

Одно из основных направлений использования многозональных снимков - создание (синтез) цветных изображений для визуального дешифрирования. Чтобы получить такое изображение, из серии зональных снимков выбирают три, окрашивают их в красный (R-red), зеленый (G-green) и синий (B-blue) цвета и совмещают. Смешение этих цветов в разных соотношениях дает все многообразие оттенков на синтезированном снимке. Цвет каждого пиксела зависит от его яркости на соответствующих зональных снимках.

Выбор съемочных зон для синтеза определяется задачами, которые нужно решить с помощью цветного изображения, а цветовая гамма подбирается таким образом, чтобы облегчить визуальное восприятие снимка. Например сочетание красной, зелено-желтой и сине-голубой зон, окрашенных в соответствующие им цвета (RGB:3,2,1), дает изображение в натуральных цветах, а в варианте RGB:4,5,7 растительность изображается оранжево-красным цветом, резко выделяясь среди других объектов.

г) Автоматизированное дешифрирование

Рассматривая аэро- или космические снимки, вы невольно выделяете на них объекты, которые различаются по цвету, форме, рисунку изображения. Таким образом, вы подсознательно выполняете визуальное дешифрирование снимков, используя те или иные дешифровочные признаки, часто не отдавая себе отчета в том, какой из них является решающим.

При автоматизированном дешифрировании необходимо не только выбрать наиболее значимые дешифровочные признаки объектов, но и описать их математически. В настоящее время в качестве такого признака чаще всего используется спектральный образ объекта.

В зависимости от набора значений спектральной яркости каждого пиксела снимка, специальные компьютерные программы определяют его принадлежность к тому или иному классу объектов, т. е. выполняют классификацию объектов.

На этой странице представлены результаты "контролируемой" классификации, которая выполнена для территории университетского городка по трем зонам космического снимка со спутника SPOT:

1 - зелено-желтой, 2 - оранжево-красной и 3 - ближней инфракрасной.

При контролируемой классификации заранее задаются типы классов объектов, которые нужно выделить.

Для каждого класса по исходному снимку выделяются эталонные участки. Их границы показаны на рисунке пунктирными линиями. Здесь же приведены спектральные образы объектов и графики распределения яркостей эталонных участков (гистограммы) в каждой из зон. Они показывают, насколько правильно выбраны эталоны.

Рис.4 Подготовка к классификации:выделение эталонных участков по космическому снимку со спутника SPOT (съемочная система HRV, сентябрь 1996 г.)

После такой подготовительной работы компьютерная программа проводит классификацию: сравнивает спектральный образ каждого пиксела со спектральными образами эталонов и относит его к одному из заданных классов. В результате создается новое цифровое изображение, каждый пиксел которого с определенной степенью вероятности соответствует тому или иному классу объектов. Такое изображение после оценки результатов классификации и дополнительного редактирования может служить основой для подготовки полноценной тематической карты.

Типы и количество классов объектов, выделяемых при классификации, зависят от поставленной задачи.

Например, для оценки озелененности университетского городка достаточно выделить два класса: 1 - участки занятые растительностью, 2 - все остальные объекты.

При этом эталонами для первого класса послужат участки с газонами и парками. Класс "все остальные объекты", включающий пикселы с большим разбросом значений спектральной яркости, объединит несколько классов объектов, таких как асфальтированные поверхности, здания и некоторые другие. Полученный результат приведен на рисунке.

Рис.5 Результаты выделения класса "растительность" по трем зонам космического снимка со спутника SPOT 1 (0,50-0,59 мкм); 2 (0,61-0,68 мкм); 3 (0,79-0,89 мкм)

д) Измерения по снимкам

Очень часто для решения научных или практических задач требуется измерить по снимкам расстояния, периметры, площади, высоты. Результаты таких измерений нужны для вычисления других, производных характеристик и для составления карт.

Например, значения высот используются для проведения горизонталей на картах рельефа, определение доли площадей лесов - для составления карт лесистости. Подобные измерения и вычисления значительно быстрее выполняются по цифровым снимкам с помощью специальных компьютерных программ.

В основе таких программ, лежат операции с координатами пикселов цифрового снимка, поэтому его предварительно трансформируют в нужную картографическую проекцию. После этого снимок используют для различных измерений. Их точность зависит от многих факторов, прежде всего от размера пиксела на местности, который может составлять от десятков сантиметров у аэроснимков до нескольких километров у космических снимков.

Для получения количественных данных можно использовать не только исходный цифровой снимок, но и цифровые изображения, полученные после его обработки, например в результате автоматизированного дешифрирования снимка.

Рис.6 Измерение длин и площадей по цифровому аэроснимку

Примеры автоматического получения количественных данных приведены выше.

Результаты измерений представлены в таблицах, которые обычно выводятся на экран монитора в отдельных окнах.

Определение периметра и площади университетского городка, а также расстояний от ближайших станций метро до главного здания МГУ выполнено по переведенному в цифровой формат аэроснимку.

Рис.7 Цветной аэроснимок (2000 г.)

Другой пример - вычисление площади зеленых насаждений университетского городка.

Оно выполнено по результатам выделения класса "растительность" с помощью цифрового космического снимка со спутника SPOT.



Рис.8 Измерение площадей зеленых насаждений по результатам выделения класса "растительность" с помощью цифрового космического снимка со спутника SPOT

3. Особенности обработки космических снимков высокого разрешения

Рынок космических снимков высокого разрешения изменяется очень быстро. Запуск частными компаниями собственных спутников и продажа результатов их съемки привели к формированию абсолютно коммерческого рынка данных дистанционного зондирования, со всеми присущими ему особенностями.

Говоря о сегменте этого рынка, касающегося космических снимков высокого разрешения, следует отметить несколько вещей.

Во-первых, сам факт запуска новых спутников показывает позитивную оценку компаниями рыночных перспектив распространения такой информации.

Во-вторых, несомненен прогресс в развитии оптико-электронных систем, обеспечивающих качество получаемых материалов, сравнимое с качеством фотографических систем.

В-третьих, то, что само наличие снимков еще не является залогом их успешной обработки - космические снимки высокого разрешения обладают рядом особенностей. Особый акцент сделан на обработке снимков с пространственным разрешением 1 м - наилучшим разрешением, доступным на данный момент на рынке.

Технические особенности обработки снимков высокого разрешения вытекают из их природы: сложная геометрия съемочной камеры, узкая полоса обзора и, как следствие, малый размер кадра, сложность получения стереоизображения.

Первая сложность, с которой сталкивается пользователь - получение ортофотоизображения. Отклонение оси камеры от надира может достигать значительных величин из-за необходимости выполнить съемку территории, лежащей в стороне от траектории полета спутника. Вследствие этого могут возникать значительные перспективные искажения изображений. Принимая во внимание тот факт, что особый (и преимущественный) интерес для потребителей представляет съемка городских территорий, искажения могут заметно влиять на изображения застройки, особенно многоэтажной.

При угле отклонения оси съемки от надира более 15% создать качественное ортофото нельзя, т.к. разница в положении на снимке подошвы и крыши зданий неустранима с использованием обычных технологий производства ортоизображений.

После обработки снимка геометрически точным можно считать положение подошв зданий, поскольку контрольные точки, будь то GPS-измерения или точки, взятые с крупномасштабной карты, находятся на поверхности земли.

А оцифровываются обычно крыши зданий. Поэтому задача создания подробных планов, кадастровых например, по космических снимкам в случае наличия перспективных искажений такого рода усложняется.

Разрабатываются методы создания так называемых истинных ортофото, основанные, например, на анализе стереопар снимков и последующем смещении изображений крыш в их истинное положение, соответствующее ортоисправленному изображению. На практике такие технологии широкого применения пока не находят.

Это связано как с необходимостью более сложной обработки и наличия стереопар, так и с «белыми пятнами» (точнее, с «черными дырами» - затененными или скрытыми высокими объектами участками местности), остающимися на снимке.

Очевидно, что никакие технологии не способны добавить отсутствующую информацию о подстилающей поверхности, скрытой стенами зданий.

Закрытость участков земли, особенно в районах плотной высотной застройки (характерной для большинства современных крупных городов), составляет еще одну проблему последующей обработки космических снимков.

С другой стороны, нельзя не отметить, что информация о внешнем виде боковых поверхностей зданий может найти применение, например, при создании и текстурировании трехмерных моделей.

Другой особенностью космических снимков очень высокого разрешения является узкая полоса обзора.

Ничто не дается «бесплатно», и огромное фокусное расстояние оптической системы (10 метров у IKONOS), позволяющее получать детальную информацию с относительно высоких орбит (около 680 км для того же IKONOS), приводит к крайне узкой полосе захвата.

Исчезает одно из важных преимуществ космической съемки - большая площадь, покрываемая одним снимком и, как следствие, меньшая трудоемкость обработки.

Безусловно, современные коммерческие спутники «посещают» одно и то же место чаще, чем раз в неделю. Но погодные условия и условия освещенности могут меняться, что затрудняет создание «бесшовных» мозаик снимков.

Различными могут быть, к примеру: направление теней от объектов на поверхности Земли, перспектива самих объектов, уровни освещенности сцен.

Современными спутниковыми системами можно управлять с Земли, меняя их ориентацию в пространстве, что позволяет выполнить съемку территорий, лежащих в стороне от текущего участка траектории полета.

Теоретически возможно получать стереоперекрытие либо на соседних витках, либо меняя ориентирование спутника на протяжение пролета одного витка.

Практически, такие снимки трудно обрабатывать: во-первых, из-за уже упоминавшихся значительных перспективных искажений, во-вторых, из-за разных условий освещенности.

Нельзя не отметить и заметное падение разрешения снимков при большом отклонении оси оптической системы от вертикали (обратно косинусу угла наклона, а также из-за увеличения фактической высоты фотографирования и усиления влияния толщи атмосферы).

На этом остановимся в перечислении «тонких мест» космических съемочных систем сверхвысокого разрешения и обратимся к достоинствам (примеры на рис. 4, 5), которые и определяют их развитие и распространение.

Все современные съемочные системы являются оптико-электронными. Совершенствование приемников лучистой энергии привело к тому, что сегодня линейки и матрицы ПЗС (прибор с зарядовой связью или CCD - англ.) уже практически не уступают по размеру светочувствительных элементов (т.е. по разрешающей способности) фотопленке.

Современные спутники дистанционного зондирования обладают значительными ресурсами, что позволяет им оставаться и функционировать на орбите годы (а не месяцы как у устройств с фотопленкой).

Это означает и оперативность получения информации, обеспечивающую актуальность и ценность данных, и регулярность появления над одной и той же точкой земной поверхности, и, конечно, эффективность вложения средств в разработку и запуск.

Не случайно несколько зарубежных компаний (среди них EarthWatch, Orbimage, Space Imaging, ImageSat) планируют запуски аппаратов, позволяющих получать изображения земной поверхности с разрешением около 1 метра, а на 2004-2005 годы запланированы запуски спутников, съемочные системы которых будут получать изображения с разрешением на местности около 0,5 м.

Производители программного обеспечения, естественно, также совершенствуют свои продукты в соответствии с потребностям рынка.

Например, пакет ERDAS IMAGINE - одна из популярных и мощных систем для обработки данных дистанционного зондирования, имеет в своем инструментарии как встроенные модели камер, описывающие распространенные камеры (кадровые и панорамные), так и обобщенные модели, которыми можно описывать панорамные камеры, стоящие на российских спутниковых съемочных системах, например, «КОМЕТЕ». Как дополнительная опция, в пакет могут встраиваться специальные модели, описывающие новые, часто закрытые камеры - как, например, IKONOS.

Последующая обработка снимков - векторизация, привязка атрибутивной информации, анализ данных, оформление проектов и вывод данных - могут выполняться с использованием разных пакетов, среди которых семейство программ фирмы ESRI выделяется значительной историей разработки, полнофункциональностью и широкой распространенностью используемых форматов данных.

Космические системы высокого разрешения, безусловно, не могут заменить аэросъемку при решении многих задач. Они могут дополнить ее в тех областях земного шара, где ее выполнение нерентабельно, либо попросту невозможно.

Существующие в разных странах, в России в том числе, значительные архивы комических снимков, годами получаемых в оборонных целях и теперь доступных для коммерческого использования, также представляют немалый интерес для потребителей - как в силу обширности охваченных съемкой территорий, так и в силу выгодной стоимости по сравнению с оперативными данными.

Использование космических снимков высокого разрешения позволяет разработчикам ГИС создавать не только обобщенные карты и схемы, например, схемы использования территорий, лесных угодий и пр., но и разрабатывать высокоточные планы территорий населенных пунктов, промышленных объектов и т.д. с детализацией до отдельных зданий и сооружений, с возможностью определения не только плановых размеров, но и высот.

Это позволяет создавать трехмерные модели отдельных, в том числе проблемных, территорий, выполнять более глубокий анализ сложившейся ситуации и принимать более обоснованные решения. То есть, высокодетальные космические изображения позволяют сделать еще один шаг на пути к созданию ГИС нового поколения - трехмерных ГИС.

Таким образом, несмотря на некоторые сложности обработки, существуют хорошие перспективы расширения рынка пространственной информации высокого разрешения, получаемой с помощью космических систем дистанционного зондирования.

Вывод

В процессе выполнения курсового проекта я ознакомился со способами обработки космических снимков, узнал о компьютерной обработке, об обработке снимков высокого разрешения.

Я получил информацию о сложностях космической съемки, о необходимости проведения других видов работ для получения точных и детальных снимков. Были закреплены общие знания по космической съемке.

Литература

1. Краснощекова И.А., Нормандская О.Б., Кислова A.M., Кислов В.В. Фотограмметрия. - М.: Недра, 1978.

2. Михайлов А.П. «Курс лекций по фотограмметрии». - М., МИИГАИК

3. Краснопевцев Б.В. Фотограмметрия. - М., МИИГАИК, 2008.

4. Интернет-ресурс http://www.geogr.msu.ru

5. Интернет-ресурс http://www.dataplus.ru

Размещено на Allbest.ru

...