Методы анализа данных аэрофотосъёмки земель сельскохозяйственного назначения

Актуальность темы

исследования. Дистанционное зондирование Земли сегодня одна из активно развиваемых и обсуждаемых тем. Долгое время данные дистанционного зондирования использовались исключительно военными структурами, но в последнее десятилетие их активно применяют для решения множества гражданских задач.

Следует отметить развитие технических средств дистанционного зондирования: появляется новая съемочная техника и различные аппараты для её установки, создаются современные модели беспилотных летательных аппаратов, способных конкурировать с зарубежными аналогами, появляются частные спутники. Кроме того, активно разрабатывается программное обеспечение, позволяющее быстро и качественно обрабатывать полученную информацию и применять её в новых отраслях.

Повышенный спрос на данные дистанционного зондирования, в основном на аэрофотосъемку, предъявляет сегодня сельское хозяйство. В условиях планово-административной экономики съемка сельхозугодий проводилась с установленной периодичностью, а также на основе обоснованной потребности каждого конкретно взятого хозяйства. Данные аэрофотосъемки были доступны любым сельским хозяйствам, причем доступ к ним можно было получить в довольно короткие сроки. После распада СССР и постановке подобных исследований на коммерческие рельсы, получение соответствующих данных для большинства сельских хозяйств стало невозможным ввиду финансовых, технических, кадровых и других проблем. Сегодня потребность в данных аэрофотосъемки не только не пропала, но и ввиду длительного застоя и продолжительного кризиса в сельском хозяйстве возросла в несколько раз: необходима классификация и инвентаризация неиспользуемых земель, оценка состояния угодий, анализ нагрузки на почвенный покров и проведение других исследований по смежным направлениям. Но в условиях ограниченности финансовых ресурсов сельское хозяйство не может позволить себе использование новейших технических средств для осуществления летно-съемочного процесса и программных разработок для быстрого и эффективного анализа полученных данных. В этой связи рассмотрение аэрофотосъемки земель сельскохозяйственного назначения и методов анализа полученных данных для целей сельского хозяйства в привязке к финансовой стороне дела приобретает особую актуальность.

Степень разработанности темы исследования. Все исследования, посвящённые аэрофотосъемке, как методу дистанционного зондирования, можно условно разбить на две большие группы:

• опубликованные в СССР;

• переводные и отечественные научные издания, опубликованные в конце XX — начале XXI века.

Первые отличаются существенной практической направленностью, анализом проблем и перспектив развития технического оснащения летно-съемочного процесса, рассмотрением целей и задач дистанционного зондирования в решении проблем отдельных отраслей. Сельское хозяйство как пользователь данных дистанционного зондирования в трудах отечественных исследователей неразрывно связывается с лесным хозяйством ввиду схожести объекта анализа и решаемых задач. Следует выделить работы Сазонова Н. В., Азовцева H.H. и Трахова Э. М. в области дистанционного зондирования сельскохозяйственных площадей с использованием авиационной и космической техники, а также исследования Топичева А. Г., Флоринской М. А., Заболоцкого В. Р., Слесарева А. О по вопросам дистанционных методов оценки качества внесения удобрений и диагностики минерального питания сельхозкультур. Ряд научных изданий посвящен анализу летательных аппаратов, съёмочной аппаратуры и описания летно-съёмочного процесса в целом безотносительно к отрасли. Наиболее подробными можно считать работы Стеценко А. Ф., Мурахтанова Е. С, Сухих В. И. и др.

Вопросам дешифрации и обработки снимков внимание практически не уделялось, так в работах Дмитриева И. Д., Лавровой Н. П. проанализирована только ручная дишефрация и средства её осуществления. При этом очень мало внимания уделялось автоматизации решения подробных задач, использованию для дешифрации компьютерной техники и информационных технологий.

Первыми обратились к этой проблеме зарубежные учёные, такие как У. Рис, В. Бэйкер, А. Чандра и С. Гош, П. Хаггерт и другие. Их исследования были переведены на русский язык и стали доступны в России в последние 10 лет.

Современные исследования в области анализа данных аэрофотосъемки и дистанционного зондирования ориентированы либо на учащихся ВУЗов и знакомят с теоретическими и некоторыми практическими аспектами дистанционного зондирования (например, Трифонова Т. А., Самардак A.C., Книжников Ю. Ф., Кравцова В. И. и др.) или связаны с глубоким анализом возрастающего потенциала техники и технологии, используемых для анализа и интерпретации данных дистанционного зондирования (например, Марков Н. Г., Замятин A.B., Айвазян С. А. и др.). В последнее время практические аспекты аэрофотосъемки активно обсуждаются в специализированных журналах, например, «Геопрофи», «Известия ВУЗов. Геодезия и аэрофотосъемка», а также на страницах всемирной сети.

При этом по-прежнему комплексных исследований в области методологии и анализа данных аэрофотосъемки в сельском хозяйстве мы не обнаруживаем. В этой связи проведение такого анализа является новым и необходимым направлением исследования.

Цели и задачи исследования. Целью данного исследования является разработка объективного метода анализа и обработки данных аэрофотосъемки земель сельскохозяйственного назначения с использованием программного продукта, способного ускорить данный процесс и повысить качество его выполнения.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Провести анализ принципов и особенностей аэрофотосъемки и определить её современную роль в решении задач мониторинга земель сельскохозяйственного назначения;

2. На основе анализа технических средств аэрофотосъемки в сельском хозяйстве обосновать выбор наиболее пригодных для решения соответствующих задач фотоаппаратуры и летательного аппарата, обладающих также признаком финансовой доступности;

3. Рассмотреть и систематизировать существующие типовые способы и алгоритмы дешифрации аэрофотоснимков сельхозугодий с целью выбора наиболее объективного метода анализа данных и разработки схемы его реализации;

4. На основе анализа методологической и финансовой составляющих современных автоматизированных программ обработки аэрофотоснимков обосновать необходимость разработки узкоспециализированного недорогого программного обеспечения для целей мониторинга земель небольших сельских хозяйств;

5. Предложить математический аппарат и алгоритм классификации объектов аэрофотоснимков земель сельскохозяйственного назначения для разработки на его основе программы автоматизированного дешифрации снимков;

6. Создать программное обеспечение для проведения исследований по дешифрации аэрофотоснимков сельхозугодий и разработать состав и структуру базы данных программы на основе управляемой классификации;

7. Разработать в рамках программы математический аппарат оценки точности проводимых процедур дешифрации и определить эффективности работы программного обеспечения на основе реальных снимков сельхозугодий.

Объект и предмет исследования. Объектом является процесс исследования сельскохозяйственных земель с использованием аэрофотосъемки, предметом — фотоизображения и методы их дешифрации.

Теоретические и методологические основы исследования.

Методология данной работы основана на принципах диалектического подхода, методах индукции и дедукции, обобщения, логического и математического моделирования, анализа и синтеза теоретического и практического материала. При получении основных результатов работы использовались общие методы системного анализа, методы теории вероятностей, теории случайных процессов, численные методы линейной алгебры, а также программирование на языке высокого уровня.

Теоретической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области методологии аэрофотосъемки, анализа и обработки данных, организации летно-съемочного процесса и его технического обеспечения.

Информационной базой проведенных исследований служат данные аэрофотосъемки сельскохозяйственных угодий, полученные при помощи беспилотных летательных аппаратов, дельтапланов, самолетов.

Научная новизна результатов работы состоит в том, что в ней на основе проведенных исследований, анализа и обобщения практического опыта аэрофотосъемки в сельскохозяйственной отрасли предложен комплексный подход к дешифрации аэрофотоснимков, заключающийся в использовании системных принципов исследования и реализации дистанционного зондирования земель сельскохозяйственного назначения. Исследуемая система включает в себя:

• летательный аппарат, обеспечивающий эффективный режим проведения аэрофотосъемки;

• фотоаппаратуру, позволяющую получить качественные снимки, пригодные для производительной дешифрации;

• метод дешифрации данных аэрофотосъемки;

• алгоритм дешифрации;

• классификатор;

• программное обеспечение, позволяющее ускорить процесс обработки снимком и повысить точность распознавания.

Наиболее существенные научные результаты, полученные в процессе исследования.

1. Обоснована эффективность применения аэрофотосъемки для решения задач сельскохозяйственного мониторинга и выбраны наиболее адекватные решаемым задачам технические средства реализации летно-съемочного процесса, основанного на использовании сверхлегкого летательного аппарата или БПЛА, а для сокращения издержек на проведение аэрофотосъёмочных работ целесообразно использовать цифровые неметрические фотоаппараты;

2. Обосновано использование для анализа аэрофотоснимков сельхозугодий автоматизированной дешифрации на основе цифровой классификации как экономически оправданного в финансовом и временном плане;

3. Предложен математический аппарат классификации объектов аэрофотоснимка земель сельскохозяйственного назначения на основе расчета Евклидова расстояния и расстояния Махаланобиса (метода максимального правдоподобия), а также создан классификатор;

4. Создано программное обеспечение для дешифрации аэрофотоснимков сельскохозяйственных земель на основе обучающих выборок и предложен алгоритм применения окна дешифрации для повышения качества классификации снимков;

5. Разработан алгоритм оценки точности проводимых процедур дешифрации на основе применения матрицы ошибок и индекса Каппа-статистики.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы определяется комплексным подходом к исследованию проблем аэрофотосъемки земель сельскохозяйственного назначения и анализа поученных данных различными методами, в том числе с помощью автоматизированной дешифрации.

Результаты теоретической части работы могут быть использованы отдельными сельскими хозяйствами в процессе организации дистанционного зондирования, а также в преподавании специализированных курсов.

Практическая значимость исследования состоит в разработке метода, алгоритма и программного обеспечения автоматизированного анализа данных дистанционного зондирования сельхозугодий, позволяющих ускорить процесс дешифрации и повысить эффективность деятельности аграрных предприятий России.

Результаты работы апробированы на научной сессии ГУАП в 2008 и 2009 годах и представлены в виде научных статей в рецензируемых журналах и других изданиях.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложений, включает 150 страниц основного текста, 54 рисунка, 19 таблиц.

Список литературы

включает 110 наименований.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены объект и предмет исследования, сформулированы цели и задачи работы, представлены научная новизна, теоретическая и практическая значимость диссертации.

В первой главе раскрыты теоретические основы аэрофотосъемки земель сельскохозяйственного назначения: проанализирована сущность и особенности аэрофотосъемки, как метода дистанционного зондирования, определена её роль в сельском хозяйствепроведен анализ технических средств аэрофотосъемки сельхозугодий и обоснован выбор наиболее приемлемой для решаемых задач фотоаппаратуры и летательного аппарата.

Во второй главе рассмотрены особенности получаемых при аэрофотосъемке данных и методы их анализа. Значительное внимание уделено выбору адекватного потребностям сельских хозяйств методу дешифрования и разработке схемы его реализации. Особый акцент сделан на преимущества цифровой классификации как основы современных программных средств обработки изображений.

В третьей главе предложены низкобюджетные алгоритмы обработки аэрофотоснимков земель сельскохозяйственного назначенияразработан математический аппарат классификации аэрофотоснимков, а также описана постановка задачи на программирование. Особое внимание уделено описанию базы данных обучающих выборок, графическому интерфейсу, математическому алгоритму классификации, применяемому в программе, разработке подходов к повышению качестве классификации и оценке точности дешифрации.

Заключение

содержит краткое изложение результатов диссертационной работы.

Заключение

.

Сельское хозяйство — одна из самых перспективных сфер для использования данных аэрофотосъемки в целях повышения интенсификации растениеводческого производства. Сельскохозяйственные культуры отлично проявляются на снимках, они ничем не скрыты, одноярусны, хорошо дешифрируются как по текстуре, так и по спектральным характеристикам. Аэрофотосъемка стала эффективным инструментом реализации задач, решаемых сельским хозяйством. Сегодня она широко используются в агропромышленном комплексе многих стран мира: США, Канады, стран Евросоюза, Индии, Китая, Японии и др.

Ключевым элементом успешности проводимых аэрофотосъемочных работ для целей сельского хозяйства является анализ технических средств реализуемого процесса съемки и выбор подходящей модели цифрового фотоаппарата, которая обеспечивала бы приемлемое качество снимков для дальнейшей их дешифрации, а также адекватного поставленным целям и задачам носителя аэрофотосъемочного оборудования.

Поскольку эффективность съёмки, в конечном счете, зависит от множества критериев, выбор аэрофотосъемочного оборудования был произведен с использованием теории принятия решений. По итогам анализа был сделан вывод о том, что для поставленных задач мониторинга сельскохозяйственных земель неметрические камеры с хорошим разрешением и дополнительным гироскопическим оборудованием являются более приемлемыми с точки зрения группы анализируемых критериев, к которым относятся: разрешение, вес, стоимость камеры, скорость съемки, время подготовки к работе, поддержка GPS. Такие камеры как Canon EOS 550D, Panasonic Lumix DMC-62, Nicon D2X обладают признаком финансовой доступности и обеспечивают приемлемое для дальнейшей обработки качество получаемых данных.

Анализ летательных средств на основе критериального анализа позволил определить, что для аэрофотосъемочных работ в сельском хозяйстве в качестве летательного аппарата наиболее выгодно использовать летательный аппарат из класса сверхлёгких, такой как дельтаплан или мотодельтаплан по следующим причинам: a. отсутствие законодательного барьера в проведении аэрофотосъёмки при помощи СЛАb. высокая экономическая эффективность по сравнению с реактивными самолётами ввиду низкого расхода топливаc. высокая мобильность и возможность подготовки к полёту в максимально короткий срок;

1. скоростные и высотные характеристики сверхлегких летательных аппаратов позволяют использовать не только специализированные аэрофотоаппараты, но и обычные цифровые фотокамеры с высоким разрешением.

При этом следует отметить, что постепенное продвижение в сторону активного использования беспилотных летательных аппаратов позволит сделать процесс аэрофотосъёмки более дешёвым и быстрым. Поэтому в ближайшей перспективе полагаем, что акцент сместится в сторону этого класса летательных аппаратов.

Полученные аэрофотоснимки требуют дешифрации и последующей обработки, является быстрота реализации поставленных задач. Многие хозяйства по-прежнему отдают предпочтение полевым исследованиям и ручной дешифрации снимков, однако эти методы имеют целый ряд недостатков, к основным из которых можно отнести следующие:

• высокий субъективизм результатов, зависящих от опыта и предпочтений дешифровщика;

• низкая скорость получения результатов дешифрации;

• неизбежные ошибки дешифрации связанные с человеческим факторомпостоянно возрастающая стоимость дешифрации с увеличением площади сельскохозяйственных земель или количества снимков.

В условиях автоматизации процессов анализа и обработки цифровых изображений методы автоматизированного дешифрования являются наиболее экономически оправданными, как в финансовом, так и во временном плане, позволяющими избежать указанных выше проблем. В сельском хозяйстве ввиду специфики анализируемых объектов (пашни, поля, сельскохозяйственные культуры) наиболее эффективными методами дешифрования являются методы, использующие цифровую классификацию для построения обучающей выборки.

Ввиду цветовой однородности анализируемых объектов целесообразно использовать цифровые классификации, реализованные в компьютерной программе. Автоматизированный программный пакет позволяет более точно проанализировать все оттенки зелёного цвета, присущего культурной растительности на разных стадиях вегетативного цикла.

Существующие на сегодняшний день программные средства обработки изображений имеют широкий спектр функций и предназначены для решения широкого круга задач. В связи с этим стоимость подобных программ находится на высоком уровне, который зачастую недоступен сельскохозяйственному сектору, испытывающему постоянный финансовый голод. Даже созданный специально для целей сельского хозяйства программный пакет (например, Панорама-Арго) будет стоить не менее 130 тыс. руб. При этом, основная цель подобного ПО сводится к возможности обеспечения фито-санитарного контроля культурной растительности. Реализация этой задачи было осуществлена посредством создания собственного ПО для указанной цели. В качестве среды программирования использован язык высокого уровня Си, основным преимуществом которого является быстрота реализации поставленных задач.

В разработанной программе ключевым моментом задачи классификации является алгоритм расчета расстояния между объектами является, так как от него зависит, к какому классу будет отнесена исследуемая точка аэрофотоснимка. При принятии решения о том, к какому классу принадлежит точка исходного изображения, алгоритм оценивает несходство или расстояние между объектами.

При съемке сверхлегкими летательными аппаратами, как правило, используется только три канала информации в видимом диапазоне спектра, но разрешение этих снимков значительно выше, чем при съемке из космоса. Поэтому в рамках разработанного ПО имеется возможность использовать два алгоритма классификации аэрофотоснимков, полученных с высоты 1−3 км. и имеющими три канала информации (И., в и В) :

• алгоритм расчета Эвклидова расстояния;

• алгоритм расчета расстояния Махаланобиса.

Выбор данных алгоритмов обусловлен тем, что формула расчёта Эвклидова расстояния — одна из самых простых и широко применяемых формул для расчёта расстояния в^мерном пространстве. А формула расчёта расстояния Махаланобиса — одна из самых сложных. Первый алгоритм требует значительно меньше вычислительных ресурсов, чем второй.

Для классификации аэрофотоснимков был использован метод классификации с обучением. Для этого перед проведением классификации на исходном снимке были выбраны эталонные области (обучающие выборки) и назначен им класс. Количество классов зависит от того, сколько областей необходимо получить на результирующем снимке.

Анализ двух указанных алгоритмов позволил сделать вывод о том, что алгоритм Махаланобиса является более эффективным алгоритмом классификации аэрофотоснимков сделанных сверхлегкими летательными аппаратами с небольшой высоты без использования специальной аппаратуры. Этот алгоритм позволяет значительно повысить точность дешифрации различных объектов при прочих равных условиях проведения аэрофотосъемки. Использование при классификации нескольких эталонных областей одного класса и учет окружения классифицируемых точек также повышает точность дешифрации снимков.

Разработанная программа является упрощенным аналогом представленных на рынке пакетов, используемых для анализа и дешифрации данных дистанционного зондирования: продукт отличается его узкой спецификой и приспособлен решать первоочередные и наиболее важные задачи, стоящие перед небольшими сельскими хозяйствами на современном этапе их развития.

В основе программы лежит четко прописанный математический аппарат классификации, решен вопрос проведения предварительных и дополнительных обработок аэрофотоснимков, а также оценки точности проводимых процедур дешифрации.

В работе полностью описан алгоритм работы ПО, его графический интерфейс и возможности. Она проста в использовании и легко может быть адаптирована к решению конкретных задач распознавания классов посредством создания обучающих выборок.

Временные затраты на подготовку программы к работе минимальны, не требуется специального оборудования и дополнительных программных пакетов для её установки на персональный компьютер, что существенно повышает её привлекательность для сельских хозяйств, расположенных в отдаленных местностях, поскольку ПО не требует обслуживания и контроля.

Проверка эффективности работы программы на реальных аэрофотоснимках сельскохозяйственных угодий позволяет рекомендовать программу к использованию средним и малым хозяйствам для повышения эффективности функционирования и решения задач мониторинга и контроля посевов.