Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Институт математики, естественных наук и информационных технологий

Кафедра картографии и геоинформационных систем

Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления 020500.62 «География и картография»

очной формы обучения.

Тюменский государственный университет

2011

Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 020500.62 «География и картография» очной формы обучения. Тюмень, 2011г., 16 стр.

Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки.

Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ: Новые технологии автоматизированного дешифрирования снимков [электронный ресурс] / Режим доступа: http://www. umk. *****., свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой картографии и геоинформационных систем. Утверждено проректором по учебной работе Тюменского государственного университета.

ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: заведующий кафедрой картографии и геоинформационных систем, д. т.н.

© Тюменский государственный университет, 2011.

© , 2011.

1. Пояснительная записка

Программа курса рассчитана на 50 часов. Из них: 18 ч. – лекций, 18ч. – лабораторных занятий, 14 ч. – самостоятельной работы. Читается курс студентам дневного обучения, обучающихся по направлению «География и картография» и разработан в соответствии:

- требованиям государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки направления;

- учебному плану направления «География и картография»

Место курса в профессиональной подготовке выпускников

Дисциплина «Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков» является базовой в общей профессиональной подготовке специалистов в области картографии. Понимание общих положений, владение навыками технологий обработки и интерпретации данных аэрокосмического зондирования необходимо будущим специалистам для выполнения комплекса картосоставительских и научно-исследовательских работ по разработке и актуализации топографических и тематических карт, формированию картографических баз данных и специализированных геоинформационных продуктов, решению прикладных географических и экологических задач. Дисциплина дает фундаментальные знания и умения по геометрически и географически корректной интерпретации данных аэрокосмического зондирования. Курс является одним из ведущих в подготовке картографов в современных условиях.

Для освоения материала дисциплины необходимы знания основ географии, физики и математики, геоинформатики, топографии, владение информационными технологиями.

Освоение дисциплины «Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков» необходимо в качестве предшествующих для всех дисциплин, оперирующих данными дистанционного зондирования Земли, курсов географического картографирования, а также для прохождения учебных и производственных практик.

Требование к уровню освоения содержания

Освоение дисциплины «Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков» необходимо в качестве дисциплины, изучение которой требуется после изучения основных географических дисциплин, так как подразумевает наличие умения у студентов работами с использовать в социальной жизнедеятельности, в познавательной и в профессиональной деятельности навыки работы с компьютером, владеть современными геоинформационными и телекоммуникационными технологиями создания карт, программными продуктами в области картографии, геоинформатики и обработки аэрокосмических снимков

Цель курса

Цель дисциплины «Современные методы цифровой обработки аэрофотоснимков», как одного из основных курсов в системе подготовки по направлению бакалавриата «География и картография», состоит в том, чтобы дать общие и специальные знания о автоматическом дешифрировании и обработке аэрокосмических снимков Земли, возможностях применения их для решения прикладных географических задач, выработать методические и практические навыки камеральной обработки космических снимков и аэрофотоснимков.

Задачи дисциплины:

- познакомить с теорией и технологией применения аэрокосмических снимков для получения тематической информации о состоянии и изменениях географических объектов и картографирования, с основными свойствами аэрокосмических снимков и факторами, их определяющими;

- сформировать представление о существующих методических приемах автоматического дешифрирования и оценки надежности результатов, обучить навыкам распознавания на снимках объектов земной поверхности;

- научить конкретным практическим приемам автоматического дешифрирования изображений при решении прикладных географических задач;

- познакомить студентов с программными комплексами по автоматическому дешифрированию данных дистанционного зондирования;

- научить студентов использовать аэрокосмические снимки для создания и обновления топографических и тематических карт.

Перечень необходимых навыков, приобретенных студентами при усвоении дисциплины

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать:

* дешифровочные признаки объектов земной поверхности;

* факторы, влияющие на надежность и достоверность автоматического дешифрирования;

* параметры аэросъемки, влияющие на результаты автоматического дешифрирования;

* сущность и особенности индикационного дешифрирования;

* эталонирование объектов ландшафтов и виды эталонов;

Уметь:

* создавать цифровые модели местности и использовать их для создания и обновления топографических и тематических карт;

* выбирать наиболее подходящие съемочные материалы, распознавать на снимках географические объекты по их дешифровочным признакам, оценивать надежность результатов автоматизированного дешифрирования;

* взаимодействовать с организациями – поставщиками космических снимков по их заказу и получению; уметь найти и получить необходимые снимки через Интернет.

Владеть:

* навыками аналитической обработки материалов дистанционного зондирования и стереофотограмметрических измерений;

* методическими приемами визуального и автоматизированного компьютерного дешифрирования снимков;

* методами оценки пригодности снимков для решения конкретных проектных задач.

2. Тематический план

Таблица 1.

N п/п	Раздел дисциплины	Лекции	Лабораторные работы	Самостоятельная работа	Форма контроля	Итого количество баллов
	Модуль 1
1.	Введение.	2	-	2		0 - 2
2.	Теория распознавания образов. Классификация объектов.	3	5	2	Лабораторная работа	0 - 8
	Всего	5	5	4		0 - 10
	Модуль 2
3.	Не контролируемая классификация, алгоритм быстрого выделения кластеров.	4	4	2	Лабораторная работа	0 - 20
4.	Не контролируемая классификация, итерационный алгоритм последовательной кластеризации.	3	3	2	Лабораторная работа	0 - 20
	Всего	7	7	4		0 - 40
	Модуль 3
5.	Контролируемая классификация, формирование обучающей выборки.	2	2	2	Контрольная работа Лабораторная работа	0 - 15
6.	Контролируемая классификация, метод классификации по минимальному расстоянию.	2	2	2	Лабораторная работа	0 - 25
7.	Контролируемая классификация, метод параллелепипедов и метод максимального правдоподобия.	2	2	2	Лабораторная работа	0 - 10
	Всего	6	6	6		0 - 50
	Итого	18	18	14	зачет	0 -100

3. Структура и содержание дисциплины

Модуль 1.

1. ВВЕДЕНИЕ.

Термины и определения, цель и задачи курса, связь с другими дисциплинами картографического профиля, краткий исторический обзор.

2. Теория распознавания образов. Классификация объектов.

Использование многозональных снимков для классификации объектов. Пространство спектральных признаков. Классификация объектов. Положение признаков в пространстве. Правила классификации.

Модуль 2.

3. Не контролируемая классификация, алгоритм быстрого выделения кластеров.

Схожесть спектральных характеристик. Алгоритм одного прохода. Построчный анализ цифрового снимка.

4. Не контролируемая классификация, итерационный алгоритм последовательной кластеризации.

Не контролируемая классификация в два этапа. Алгоритм быстрого выделения кластеров и итерационный алгоритм.

Модуль 3.

5. Контролируемая классификация, формирование обучающей выборки.

Отнесение каждого пиксела к определенному классу объектов. Четыре этапа классификации. Эталоны. Пространственное сглаживание. Качество обучающей выборки. Минимально возможная дисперсия.

6. Контролируемая классификация, метод классификации по минимальному расстоянию.

Детерминированный подход. Евклидово расстояние. Средние значения яркости. Простота метода в вычислительном отношении.

7. Контролируемая классификация, метод параллелепипедов и метод максимального правдоподобия.

Отнесение пикселов изображения к эталонным классам. Интервалы значений яркости. Определение вероятности попадания пиксела в тот или иной класс. Вычисление элементов ковариационной матрицы и центра каждого из классов. Достоверность результатов контролируемой классификации.

4. ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1 ТЕМА: Теория распознавания образов. Классификация объектов.

Задание 1. Вычислить базис фотографирования "В" и высоту фотографиро­вания "Н", которые относятся к геометрическим параметрам аэрофотосъёмки, влияющим на результаты дешифрирования. Формат аэрофото­снимков равен lx х ly = 13 х 18 см. Остальные исходные данные при­ведены для каждого варианта в таблице.

№ варианта	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Данные
m	14000	12000	18000	7500	25000	5000	18000	10000	4500	25000
fк, мм	100	70	140	210	100	350	70	350	210	140
Р %	65	60	63	64	68	66	70	62	67	69

Задание 2. ОБЪЯСНИТЬ, каким образом высота фотографирования и базис фотогра­фирования оказывают влияние на результаты дешифрирования.

Для вычисления использовать формулы, известные из курса фотограмметрии:

1. Н = fк * m, где

fк – фокусное расстояние съемочной камеры,

m – знаменатель масштаба аэрофотосъемки;

2. b = * (100 – Р %),

B = b*m,

где b – базис фотографирования в масштабе аэрофотосъемки,

Р % - продольное перекрытие.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2 ТеМА: Не контролируемая классификация, алгоритм быстрого выделения кластеров

ЗАДАНИЕ 1. Изучение дешифровочных признаков объектов на аэро - и космических снимках.

Задание 2. Определение количественных характеристик объектов по аэроснимкам.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3 ТЕМА: Не контролируемая классификация, итерационный алгоритм последовательной кластеризации

ЗАДАНИЕ 1 Дешифрирование функциональных зон городской территории по космическим снимкам сверхвысокого пространственного разрешения.

Обработка изображений проведена с использованием программного продукта ENVI 4.3. Исходные материалы представляют собой комплекты панхроматических и мультиспектральных изображений с  пространственным   разрешением  1 и 4 м соответственно. Исходные  снимки  с использованием технологии паншарпенинга (pan-sharpening) приведены к  пространственному   разрешению  1 м. Динамический диапазон изображений составляет 11 бит, размерность спектрального пространства  снимков  равна четырем (голубой, зеленый, красный и инфракрасный диапазоны съемки).

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 4 ТЕМА: Контролируемая классификация, формирование обучающей выборки.

ЗАДАНИЕ. Определить длину, ширину и высоту постройки по измерениям, выполненным на аэрофотоснимках. Исходные данные для каждого варианта приведены в таблице.

№ варианта	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Данные
m	10000	25000	50000	10000	50000	5000	10000	25000	50000	10000
fк, мм	100	100	100	140	140	140	70	70	70	210
δl, мм	-0,07	-0,06	-0,03	-0,07	-0,06	-0,03	-0,07	-0,06	-0,03	-0,07
Результаты измерений, мм	Длина	7,7	3,9	2,1	7,5	3,7	1,9	7,8	3,8	2,0	7,0
Ширина	2,5	1,3	0,6	2,0	0,6	0,3	2,2	1,0	0,5	1,8
Δp	1,5	1,0	0,7	1,4	0,8	0,7	1,8	1,2	0,9	1,7
b	60	60	60	64	64	64	66	66	66	62

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 5 ТЕМА: Контролируемая классификация, метод классификации по минимальному расстоянию.

Задание 1. Применяя компьютерные методы дешифрирования: яркостные преобразования, определение индексов, компьютерная классификация, провести исследования  снимков   сверхвысокого   разрешения.

Задание 2. Автоматизированное  дешифрирование  растительности и объектов гидрографии, анализ различных методов классификации с обучением, заложенных в ENVI (параллелепипедов, евклидова расстояния, расстояния Махаланобиса, максимального правдоподобия, спектрального угла) для этой задачи.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6 ТЕМА: Контролируемая классификация, метод параллелепипедов и метод максимального правдоподобия.

ЗАДАНИЕ. На аэрофотоснимке 1 : м = 1 : 5000 выполнить дешифрирование топографических объ­ектов, указанных в таблице для каждого варианта. Результаты дешиф­рирования вычертить на аэрофотоснимке условными знаками. Объяс­нить, какие дешифровочные признаки использованы для опознавания объектов. Для выполнения работы потребуются условные знаки масштаба 1:5000.

№ варианта	Топографические объекты	№ варианта	Топографические объекты
1	Жилые строения	6	Нежилые строения
2	Древесная растительность	7	Декоративные посадки
3	а) Луговая растительность б) Огороды	8	а) Башни водонапорные и силосные б) Сады
4	Административные и производственные строения	9	а) Строящиеся здания б) Сараи
5	Улицы с покрытием и без покрытия	10	а) Пруд и плотина б) Высокотравье

5. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ

1. Автоматизированное дешифрирование снимков с применением программных комплексов, с алгоритмами на основе экспертных систем.

2. Автоматическое и полуавтоматическое дешифрирование данных дистанционного зондирования в современных программных продуктах.

3. Автоматизированное дешифрирование в программном комплексе ERDAS IMAGINE 9.1

6.ТЕМЫ ДОКЛАДОВ И РЕФЕРАТОВ

1. История развития автоматизированного дешифрирования.

2. Развитие методов классификации.

3. Сканерная съемка. Особенности автоматической обработки изображений.

4. Программные комплексы автоматизированной обработки изображений.

5. Спектральные характеристики компонентов природной среды (по выбору). Особенности автоматического дешифрирования.

6. Автоматизированное дешифрирование антропогенных объектов по данным дистанционного зондирования.

7. Индикационное дешифрирование и его применение при изучении природных и антропогенных объектов.

8. Роль аэрокосмических снимков в комплексных исследованиях природной среды и социально-экономической сферы.

9. Роль аэрокосмических снимков в геоэкологических исследованиях.

10. Дистанционные исследования изменений ледового покрова Земли.

11. Исследование динамики процессов рельефообразования по космическим снимкам.

12. Исследование и картографирование динамики лесов по космическим снимкам.

13. Аэрокосмические исследования динамики использования земель.

14. Синтезированные космические фотоизображения и фотокарты.

15. Сочетание свойств карты и космического фотоснимка при создании и использовании космических фотокарт.

7. ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ

1. Не контролируемая и контролируемая классификация

2. Влияние условий съемки на автоматизированное дешифрирование снимков

3. Спектральная отражательная способность природных объектов

4. Программный комплекс ENVI

5. Спектральная яркость растительности

6. Программный комплекс Ermapper

7. Спектральная яркость почв

8. Спектральные свойства водных объектов

9. Пространственная отражательная способность природных объектов

10. Влияние сезонной изменчивости объектов земной поверхности дешифрируемость снимков

11. Прямые дешифровочные признаки

12. Геометрические дешифровочные признаки (форма, размер, тень)

13. Структурные дешифровочные признаки (текстура, структура, рисунок)

14.Яркостные дешифровочные признаки (фототон, яркость, цвет, спектральный образ)

15. Косвенные дешифровочные признаки. Индикаторы объектов, их свойств и движения

16. Индикационное дешифрирование

17. Классификация аэрокосмических снимков по способу их получения

18. Классификация аэрокосмических снимков по спектру регистрируемого излучения

19. Свойства радиолокационных снимков

20. Свойства тепловых инфракрасных снимков

21. Технологическая схема процесса дешифрирования

22. Полевое дешифрирование

23. Камеральное дешифрирование

24. Яркостные преобразования цифровых снимков. Синтез цветного изображения

25. Методы автоматизированного дешифрирования - кластеризация и классификация

26. Дешифрирование разновременных снимков

27. Надежность результатов дешифрирования

8. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

8.1 ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий: тр. Всерос. науч.-практ. конф., 28-30 апр. 2008 г./ ред. . - Москва: Физматлит, 20с.

2. Будущее прикладной математики: лекции для молодых исслед. : поиски и открытия : [сб.]/ Ин-т прикл. мат. им. РАН; ред. . - Москва: ЛИБРОКОМ, 20с.;

3. Раклов и ГИС: - М.: АКАДЕМИЧЕСКИЙ ПРОЕКТ; Киров: Константа, 2011.-214 с.

4. , , Гаврилова и дистанционное зондирование: учеб. для студ. вузов, обуч. по спец. 120301 "Землеустройство", 120302 "Зем. кадастр", 120303 "Город. кадастр"; Междунар. ассоциация "Агрообразование". - Москва: КолосС, 20с.;

5. Берлянт геоизображений. - Москва: ГЕОС, 20с.

6. Лурье картографирование: методы геоинформатики и цифровой обработки косм. снимков : учеб. для студ. вузов, обуч. по спец. 020501 "Картография", напр. 020500 "География и картография"; Моск. гос. ун-т им. , Геогр. фак.. - Москва: КДУ, 20с

7. Географические исследования Сибири: в 5 т./ РАН СО, Ин-т географии им. ; ред. . - Новосибирск: ГЕО. - ISBN 0082-8 Т. 4: Полисистемное тематическое картографирование/ отв. ред.

8. Ивашко системы: учеб.-метод. пособие. - Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 20с.

8.2 ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

9. , , Тутубалина методы в географических исследованиях. М.: Академия, 20с.

10. Кашкин зондирование Земли из космоса: цифровая обработка изображений. М. : Логос, 20с.

11. Пьянков геоинформационных систем и технологий при решении пространственных задач. Пермь : Изд-во ПГУ, 20с.

12. Серапинас картография.- М., Academa, 20с.

13. , , Краснощеков системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях: учеб. пособие для студ. вузов, обуч. по эколог. спец. - Москва: Академический Проект, 20с.;

14. Справочник потребителя спутниковой информации/ Федер. служба России по гидрометеор. и мониторингу окр. среды, НИЦ космической гидрометеор. "Планета"; ред. , . - Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 20с.

15. «Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования» М. Картгеоцентр, Геоиздат 2001г.

16. Геоинформатика / Под ред. . Учеб. для студ. вузов. – М.: Издательский центр «Академия», 20с.

8.3 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ

Программе обеспечение

- PHOTOMOD, Ракурс. Лицензионный продукт для обработки аэрокосмических материалов и оформления результатов.

- ERDAS Imagine, ESRI. Лицензионный продукт для обработки аэрокосмических материалов и оформления результатов

- MultiSpec. Purdue Research Foundation, Ink. http://cobweb.ecn.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/ свободно распространяемый программный пакет для обработки растровых изображений

- ILWIS (Integrated Land and Water Information System) http://52north.org/downloads/ilwis свободно распространяемый программный пакет для обработки растровых изображений и создания векторных карт

- Графические программы (CorelDraw, Adobe Illustrator и т. п.)

Интернет-ресурсы

- Каталог Геологической службы США (http://earthexplorer.usgs.gov),

- Каталог портал центров НАСА (https://wist.echo.nasa.gov/~wist/api/imswelcome/)

- Каталог Совзонда (http://www.sovzond.ru)

- Генеральный каталог российского Научного центра оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ) (http://sun.ntsomz.ru/data_new/)

- Геопортал GoogleEarth (http://www. )

- Геопортал Космоснимки (http://www.kosmosnimki,ru)

9.Технические средства и материально-техническоеобеспечение дисциплины

- Учебная аудитория с мультимедийным проектором для проведения лекционных занятий.

- Компьютерный класс с доступом в Интернет.

- Учебная аудитория, оснащенная оборудованием для ведения компьютерных практикумов, включая работу в стереорежиме.

- Компьютеры: ОЗУ не менее 1 Гб, объем жесткого диска от 100 Гб, экран монитора с минимальным размером 17" и разрешением от 1024x768.

- Лицензионные программы и материалы на электронных носителях информации;

- Комплект аэро - и космических снимков на территорию Российской Федерации и мира разного пространственного охвата и разрешения.

- Комплект средне - и мелкомасштабных географических карт для территориальной привязки снимков.

- Комплект стереоскопических пар аэрофотоснимков.

- Стереоскопы. Стереокомпараторы.

Банк цифровых снимков, пополняемый и обновляемый по мере появления материалов новых съемочных экспериментов.

Планирование самостоятельной работы студентов

№	Модули и темы	Виды СРС	Неделя семестра	Объем часов	Кол-во баллов
обязательные	дополнительные
Модуль 1
1.	Введение.	собеседование	подготовка сообщений к докладу	1-2	2	0-2
2.	Теория распознавания образов. Классификация объектов	исследовательская работа	решение примеров	3-4	2	0-2
Всего по модулю 1:	4	0-4
Модуль 2
3.	Не контролируемая классификация, алгоритм быстрого выделения кластеров	исследовательская работа	решение примеров	5-6	2	0-2
4.	Не контролируемая классификация, итерационный алгоритм последовательной кластеризации	реферат	подготовка сообщений к докладу	7-8	2	0-2
Всего по модулю 2:	4	0-4
Модуль 3
5.	Контролируемая классификация, формирование обучающей выборки.	исследовательская работа	решение примеров	9-10	2	0-3
6.	Контролируемая классификация, метод классификации по минимальному расстоянию	расчётно-графическая	решение примеров	11-12	2	0-3
7.	Контролируемая классификация, метод параллелепипедов и метод максимального правдоподобия	исследовательская работа	подготовка сообщений	13-14	2	0-2
Всего по модулю 3:	6	0-8
ИТОГО:	14	0-24