Метод оцінювання інформативності гіперспектральних зображень в задачах дистанційного зондування Землі

Загальну методологію статистичного просторово-частотного оброблення HSI побудовано на основі двох базових постулатів:

Ё просторовий розподіл об'єктів дистанційного дослідження є первинним для сприйняття фахівцем, і саме він підлягає прикінцевій візуалізації;

Ё виявлення і класифікація об'єктів на гіперспектральних зображеннях підкоряються статистичним закономірностям і мають описуватися статистичними моделями.

Коротко, методологія статистичного просторово-частотного оброблення гіперспектральних аерокосмічних зображень передбачає статистичне згортання багатовимірних радіометричних полів вхідного зображення до одновимірного тематичного зображення, перехід від просторового розподілу цієї величини до області просторових частот, проведення в просторово-частотній області потрібного оброблення, звернення до первинної просторової області в разі необхідності. Для просторово-частотного перетворення дискретних (цифрових) аерокосмічних зображень використовується ДПФ.

Ключовою ланкою статистичного просторово-частотного оброблення гіперспектральних аерокосмічних зображень слід вважати оцінювання інформативності, яке явно чи приховано визначає порядок проведення конкретних операцій. Порядок застосування описаної методології для організації статистичного просторово-частотного оброблення гіперспектральних аерокосмічних зображень пояснюється схемою рис. 8.

Рис. 8. Загальна методологія статистичного просторово-частотного оброблення HSI

Загальна методологія є досить універсальною і дозволяє легко інкорпорувати різноманітні концепції просторового та спектрального оброблення аерокосмічних зображень, а безперервне паралельне оцінювання інформативності робить їх адаптивними. До сфери запропонованої методології цілком коректно включаються не тільки гіперспектральні аерокосмічні зображення, а й взагалі будь-які багатовимірні просторові дані різної фізичної природи - геологічної, біологічної, техногенної, тощо, що створює умови для їх ефективного статистично-просторового інтегрування при вирішенні відповідних тематичних задач.

Викладено фізичну парадигму в дистанційному зондуванні Землі - необхідність отримання за матеріалами аерокосмічного знімання не візуальної інформації, а просторового розподілу фізичної величини (величин), що змістовно описує сцену спостереження в термінах фізичної або надфізичної моделі, притаманній вирішуваній тематичній задачі. В рамках фізичної парадигми можливо отримувати принципово нові, більш “розумні” тематичні інформаційні продукти ДЗЗ на основі наукових методів (сценаріїв), що описують взаємозв'язки між дистанційними даними та тематичними моделями на кількісному рівні. Показано, що розроблений в роботі метод оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень на основі еквівалентної просторової розрізненності вписується у фізичну парадигму.

Розділ 5. Застосування методу статистичного просторово-частотного оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень в задачах дистанційного зондування Землі.

Розроблені в попередніх розділах методи і алгоритми кількісного оцінювання інформативності та оптимізації гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень є досить складними і ресурсомісткими, а їх практичне застосування потребує спеціалізованого програмного забезпечення та значних обчислювальних витрат. Таке демонстраційне програмне забезпечення, що реалізує алгоритми багатовимірного імовірнісного перетворення гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень, звичайний та удосконалений алгоритми визначення перехідної функції та алгоритм визначення еквівалентної ФПМ описано і застосовано для експериментального визначення еквівалентної просторової розрізненності тестових багато- та гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень.

Вхідні гіперспектральні цифрові зображення та результати автоматичного визначення їх еквівалентних ФПМ показано на рис. 9 - 11.

Результати експериментального оцінювання еквівалентної детальності на місцевості для тестових гіперспектральних аерокосмічних зображень рис. 9 - 11, зведено до табл. 1.

Таблиця 1. Еквівалентна просторова розрізненність тестових HSI

Статистична просторово-частотна оптимізація забезпечує покращення еквівалентної просторової розрізненності тестових гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень на 6-30 %.

Проведено оцінювання інформативності реальних багато- та гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень при вирішенні типових тематичних задач ДЗЗ - при класифікуванні складу лісів за космічними знімками EOS/ASTER, при пошуку покладів вуглеводнів на морському шельфі за космічними знімками EOS/MODIS, при оцінюванні техногенного забруднення урбанізованих територій за космічними знімками EO1/Hyperion. Результати демонстраційного оцінювання техногенного забруднення частки території Києва за гіперспектральним космічним знімком EO1/Hyperion (01.09.2002, просторова розрізненність 30 м) і даних наземної завірки показано на рис. 12.

Інформативність оптимізованих гиперспектральных зображень перевищує вхідну в 9-18 разів. Зрозуміло, що на практиці таке підвищення буде декілька меншим, тому що при інтерактивному аналізі оператор проводить певну часткову оптимізацію в неявному вигляді, але коректних кількісних оцінок цього процесу не відомо.

Досліджувалися еквівалентна просторова розрізненність та повна інформативність гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень для сумішей “чистих спектрів” об'єктів спостереження та при субпіксельному обробленні. Для великих значень коефіцієнта змішування еквівалентна просторова розрізненність може погіршуватися аж в 3 рази, що часто спостерігається при практичній інтерпретації аерокосмічних знімків. Субпіксельне оброблення гіперспектральних аерокосмічних зображень на основі розділення сумішей спектральних компонент є ефективним інструментом компенсації втрат інформативності - на тестовому гіперспектральному аерознімку ER-2A/AVIRIS досягнуто 12-кратне її підвищення.

Ефективність розроблених методів і алгоритмів в типових тематичних задачах ДЗЗ характеризується такими числами:

Таблиця 2. Еквівалентна просторова розрізненність тестових HSI

На основі результатів моделювання згідно розроблених методів оцінювання інформативності і оптимізації гіперспектральних аерокосмічних зображень визначено базові необхідні характеристики перспективних гіперспектральних сенсорів. За критерієм Джонсона розраховано характерну детальність d0 типових природних і антропогенних об'єктів ДЗЗ, а за модифікованою формулою Живичина - еквівалентну детальність dm, потрібну для їх виявлення на гіперспектральних аерокосмічних зображеннях:

dm = d0( 18 )

де Dm - m-вимірна дивергенція Кульбака-Лейблера, P0 - задана імовірність виявлення об'єктів аерокосмічного знімання. Кількісні значення еквівалентної детальності (18) зведено до табл. 3.

Визначено усереднену за типовими тематичними задачами інформативність оптичних спектральних діапазонів (діаграма рис. 13) та надано рекомендації щодо складу спектральних діапазонів реєстрації перспективних гіперспектральних сенсорів, які зараз конструюються в Україні.

Таблиця 2. Еквівалентна детальність, потрібна для виявлення типових об'єктів на гіперспектральних аерокосмічних зображеннях

Розглянуто вимоги до наземних апаратно-програмних засобів для впровадження розроблених алгоритмів. За оцінками обчислювальної складності розраховано максимальний час виконання основних алгоритмів статистичного просторово-частотного оброблення для типового гіперспектрального цифрового аерокосмічного зображення. Всі сімейства розроблених алгоритмів, за виключенням алгоритмів оптимізації складу спектральних каналів може бути реалізовано на апаратній платформі сучасної двопроцесорної (двоядерної) Intel-сумісної графічної робочої станції з тактовою частотою 3-4 ГГц і 4-8 Гбайт оперативної пам'яті під керуванням 32-розрядної операційної системи. Для реалізації алгоритмів оптимізації складу спектральних каналів гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень потрібно обчислювальний кластер або розподілена grid-система.

Результати дисертаційних досліджень реалізовано в науково-дослідних та дослідно-конструкторських розробках ЦАКДЗ, ІКД, ЦКБ “Арсенал”, ДП “Дніпрокосмос”, (підтверджено відповідними актами реалізації), а окремі з них - у вигляді інноваційних технічних рішень, захищених патентами України на винаходи (всі - на способи). Для восьмі способів наведено короткі описи.

ВИСНОВКИ

Розв'язано наукову проблему об'єктивного кількісного оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень. Мету роботи досягнуто.

Зроблено огляд можливостей сучасних і перспективних гіперспектральних аерокосмічних сенсорів: спектральний діапазон - 0,4 .. 2,5 мкм, кількість спектральних каналів - 60 .. 300, спектральна розрізненність - 5 .. 20 нм, кут огляду - одиниці-десятки градусів, просторова розрізненність - одиниці мрад.

Кількісно інформативність гіперспектральних аерокосмічних зображень оцінюється критерієм, що поєднує інформаційно-статистичний підхід з просторово-частотною моделлю на основі принципу еквівалентності. Переваги над існуючими показниками - врахування просторової розрізненності водночас з імовірнісною природою зображень, пристосованість до опису багатовимірних зображень.

Розроблено інформаційну просторово-частотну модель гіперспектральних аерокосмічних зображень, яка передбачає згортання багатовимірної перехідної характеристики до еквівалентної одновимірної шляхом багатовимірного імовірнісного перетворення та обчислення еквівалентної ФПМ.

Розроблено статистичний просторово-частотний метод оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень, який визначає інформаційну - дивергенцію Кульбака-Лейблера, просторово-частотну - еквівалентну просторову розрізненність, та енергетичну - еквівалентне відношення “сигнал-шум” - складові у формі частотно-інформаційного критерію, узагальненого на випадок багатовимірних оптичних сигналів.

Розроблено сімейства нових алгоритмів оцінювання інформативності, оптимізації гіперспектральних аерокосмічних зображень за критерієм інформативності та їх тематичного оброблення. Розроблені алгоритми забезпечують більш точне (на 5-20 %), робастне та оперативне (скорочення потрібних обчислювальних витрат в десятки разів) оброблення гіперспектральних зображень, ніж відомі.

Розвинено загальну методологію оцінювання і підвищення інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень, яка передбачає статистичне згортання багатовимірних радіометричних полів до одновимірної величини - тематичного зображення. В межах цієї методології можна обирати різні показники інформативності, просторово-частотні моделі, застосовувати довільні процедури прикінцевого аналізу, тобто створювати велике різноманіття нових ефективних методів оброблення гіперспектральних зображень на єдиній уніфікованій науковій платформі.

На основі результатів моделювання згідно розроблених методів обґрунтовано базові вимоги до перспективних гіперспектральних сенсорів. Розраховано еквівалентну просторову розрізненність, потрібну для виявлення і правильної класифікації типових об'єктів на гіперспектральних аерокосмічних зображеннях. Надано рекомендації щодо складу спектральних діапазонів реєстрації перспективних гіперспектральних сенсорів.

Коротко описано вісім технічних рішень для оброблення та оцінювання гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень, які або реалізують моделі і алгоритми, прямо викладені в дисертації, або безпосередньо витікають з розроблених методологічних основ. Новизну кожного технічного рішення підтверджено патентом на винахід.

Закінчення. Вказано на невирішені в роботі проблеми та визначено основні напрямки подальших досліджень.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

61. Станкевич С.А. Статистичні моделі розділення класів об'єктів аерокосмічного моніторингу за цифровими зображеннями / С.А. Станкевич // Актуальні проблеми військової екології: наук.-практ. конф.: матеріали.- К., 2004.- С.76-81.

62. Popov M.A. About Restoration of the Scanning Images Received Onboard a Sich-1M Space Vehicle by Inverse Filtering Method / M.A. Popov, S.A. Stankevich // 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment: Proc.- Saint Petersburg, 2005.- P.488-490.

63. Станкевич С.А. Анализ вариантов программного обеспечения для наземных систем обработки данных дистанционного зондирования Земли / С.А. Станкевич, А.М. Собчук, С.А. Пономаренко // Авіа-2006: VII міжнародн. наук.-техн. конф.: матеріали.- Т.4.- К., 2006.- С.70-75.

64. Popov M.A., Stankevich S.A. Multispectral Imagery Resolution Enhancement in Environmental Remote Sensing / M.A. Popov, S.A. Stankevich // International Advanced Research Workshop on Fuzziness and Uncertainty in GIS for Environmental Security and Protection: Proc.- Kiev, 2006.- P.9-10.

65. Станкевич С.А. Адаптивное многомерное вероятностное преобразование многоспектральных цифровых аэрокосмических снимков / С.А. Станкевич, О.В. Шолоник // Науки про Землю та космос - суспільству: Перша наук. конф.: матеріали доп.- К.: ЦАКДЗ ІГН НАН України, 2007.- 1 електрон. опт. диск (CD-ROM).

66. Попов М.А. Программно-технологический подход в задаче классификации земных покровов на основе гиперспектральных космических снимков / М.А. Попов, С.А. Станкевич, В.Н. Подорван // Науки про Землю та космос - суспільству: Перша наук. конф.: матеріали доп.- К.: ЦАКДЗ ІГН НАН України, 2007.- 1 електрон. опт. диск (CD-ROM).

67. Станкевич С.А. Информативность оптических диапазонов дистанционного наблюдения Земли из космоса: практические алгоритмы / С.А. Станкевич // Сьома Українська конф. з космічних досліджень: зб. тез доп.- Євпаторія: ІКД НАН України, 2007.- С.177.

68. Попов М.А. Автоматизированная контекстная классификация растительного покрова горных территорий по материалам космической съемки / М.А. Попов, С.А. Станкевич, А.И. Сахацкий, А.А. Козлова // Геоінформаційний моніторинг навколишнього середовища: XII Міжнародний наук.-техн. симп.: зб. матеріалів.- Алушта: Львівське астр.-геод. тов., 2007.- С.63-66.

69. Popov M.O. Mapping of Technogenic Contaminations of Urban Area Using Hyperspectral Imagery / M.O. Popov, S.A. Stankevich, L.P. Lischenko, V.M. Podorvan // Polish-Ukrainian Workshop on Space Applications: Proc.- Warsaw: Space Research Centre, 2007.- 1 CD-ROM.

70. Попов М.А. Робастная классификация земных покровов с использованием гиперспектральных аэрокосмических снимков / М.А. Попов, С.А. Станкевич, В.Н. Подорван, О.В. Шолоник // Сучасні проблеми створення і ефективного використання єдиного геоінформаційного простору України при підготовці і прийнятті управлінських рішень: Міжнародна наук.-практ. конф.: матеріали доп.- К.: Ін-т проблем нац. безпеки при РНБО, 2007.- С.94-96.

71. Попов М.О. Досягнення і проблеми розвитку аерокосмічних оптико-електронних сенсорів ДЗЗ / М.О. Попов, М.І. Лихоліт, В.В. Полежаєв, С.А. Станкевич, В.М. Тягур // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки України: Перша Всеукраїнська конф. з запр. закордонних учасників: матеріали доп.- К.: Наук. думка, 2008.- С.23-26.

72. Попов М.О. Технічні аспекти визначення стану рослинності урбанізованих територій з використанням дистанційних методів / М.О. Попов, С.А. Станкевич, А.О. Козлова // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки України: Перша Всеукраїнська конф. з запр. закордонних учасників: матеріали доп.- К.: Наук. думка, 2008.- С.70-75.

73. Станкевич С.А. Удосконалений алгоритм розділення сумішей спектральних компонент на гіперспектральних зображеннях / С.А. Станкевич, С.В. Шкляр // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки України: Перша Всеукраїнська конф. з запр. закордонних учасників: матеріали доп.- К.: Наук. думка, 2008.- С.85-89.

АНОТАЦІЯ

Станкевич С.А. Метод оцінювання інформативності гіперспектральних зображень в задачах дистанційного зондування Землі.- Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.07.12 - Дистанційні аерокосмічні дослідження.- Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України.- Київ, 2008.

Вирішена наукова проблема недостатньої повноти та достовірності оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних зображень в задачах дистанційного зондування Землі. Обґрунтовано новий статистичний просторово-частотний критерій інформативності гіперспектральних зображень, складовими якого є інформаційна дивергенція Кульбака-Лейблера, еквівалентна просторова розрізненність та еквівалентне відношення “сигнал-шум”. Розроблено багатовимірну інформаційну та статистичну просторово-частотну моделі гіперспектрального зображення та на їх основі - новий метод оцінювання інформативності, та удосконалений метод оптимізації за новим критерієм.

Вперше введено поняття еквівалентної просторової розрізненності, яка описує просторово-частотні властивості гіперспектральних зображень на основі еквівалентності імовірнісних характеристик виявлення об'єктів.

Розроблено сімейство нових ефективних алгоритмів статистичного просторово-частотного оброблення гіперспектральних цифрових аерокосмічних зображень. Надано рекомендації з впровадження розроблених методів та алгоритмів до практики дистанційного зондування.

Сформульовано загальну методологію статистичного просторово-частотного оброблення гіперспектральних аерокосмічних зображень, яка визначає принципи та підходи до створення нових методів на основі статистичної просторово-частотної парадигми.

Результати досліджень дозволяють підвищити достовірність та оперативність вирішення важливих природно-ресурсних, наукових та спеціальних тематичних задач дистанційного зондування Землі за рахунок об'єктивного оцінювання інформативності, оптимізації гіперспектральних аерокосмічних зображень та суттєвого скорочення потрібних обсягів їх обробки.

Ключові слова: дистанційне зондування Землі, гіперспектральне зображення, інформативність, еквівалентна просторова розрізненність, статистична просторово-частотна модель, функція передавання модуляції, тематична задача.

АННОТАЦИЯ

Станкевич С.А. Метод оценивания информативности гиперспектральных изображений в задачах дистанционного зондирования Земли.- Рукопись.

Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук по специальности 05.07.12 - Дистанционные аэрокосмические исследования.- Научный центр аэрокосмических исследований Земли ИГН НАН Украины.- Киев, 2008.

Решена научная проблема недостаточной полноты и достоверности оценивания информативности гиперспектральных аэрокосмических изображений в задачах дистанционного зондирования Земли. Обоснован новый статистический пространственно-частотный критерий информативности гиперспектральных изображений, составляющими которого являются информационная дивергенция Кульбака-Лейблера, эквивалентное пространственное разрешение и эквивалентное отношение “сигнал-шум”. Разработаны многомерная информационная и статистическая пространственно-частотная модели гиперспектрального изображения и на их основе - новый метод оценивания информативности и усовершенствованный метод оптимизации по новому критерию.

Впервые введено понятие эквивалентного пространственного разрешения, которое описывает пространственно-частотные свойства гиперспектральных изображений на основе эквивалентности вероятностных характеристик обнаружения объектов.

Разработано семейство новых эффективных алгоритмов статистической пространственно-частотной обработки гиперспектральных цифровых аэрокосмических изображений. Даны рекомендации по внедрению разработанных методов и алгоритмов в практику дистанционного зондирования.

Сформулирована общая методология статистической пространственно-частотной обработки гиперспектральных аэрокосмических изображений, которая определяет принципы и подходы к созданию новых методов на основе статистической пространственно-частотной парадигмы.

Результаты исследований позволяют повысить достоверность и оперативность решения важных природно-ресурсных, научных и специальных тематических задач дистанционного зондирования Земли за счёт объективного оценивания информативности, оптимизации гиперспектральных аэрокосмических изображений и существенного сокращения требуемых объёмов их обработки.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, гиперспектральное изображение, информативность, эквивалентное пространственное разрешение, статистическая пространственно-частотная модель, функция передачи модуляции, тематическая задача.

ABSTRACT

Stankevich S.A. Method for Hyperspectral Imagery Informativity Evaluation in Earth Remote Sensing.- Manuscript.

Thesis for the degree of Doctor of Science in Engineering, specialty 05.07.12 - Remote Aerospace Research.- Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth IGS NAS of Ukraine.- Kiev, 2008.

The scientific problem of insufficient completeness and reliability of hyperspectral aerospace imagery informativity evaluation in Earth remote sensing tasks is solved. The new statistical spatial-frequency measure for hyperspectral imagery informativity is justified. These measure's components are the Kullback-Leibler information divergence, the equivalent spatial resolution and the equivalent “signal-to-noise” ratio. The multidimensional informational model and the statistical spatial-frequency one for hyperspectral imagery are developed. The new method for informativity evaluation and the optimization improved technique with maximum informativity criterion are developed too on this basis.

For the first time the concept of the equivalent spatial resolution which describes the spatial-frequency properties of hyperspectral imagery using equivalence of object detection probabilistic performance is introduced.

The new effective algorithms family for hyperspectral aerospace digital imagery statistical spatial-frequency processing is developed. The guidelines on implementation of the developed methods and algorithms in remote sensing practice are defined.

The general methodology for hyperspectral aerospace imagery statistical spatial-frequency processing is formulated. This one determines principles and approaches to develop the new same methods using the statistical spatial-frequency paradigm.

This research results provides the validity and efficiency increasing of the natural resourcing, scientific and special important thematic tasks in Earth remote sensing by objective informativity evaluation and optimization of hyperspectral aerospace imagery and also by essential reduction of computational requirements.

Keywords: Earth remote sensing, hyperspectral imagery, informativity, equivalent spatial resolution, statistical spatial-frequency model, modulation transfer function, thematic task.

Размещено на Allbest.ru