Ð.Б. Ялдыгина
Многие задачи леÑного хозÑйÑтва могут Ñффективно решатьÑÑ Ð½Ð° оÑнове данных диÑтанционного Ð·Ð¾Ð½Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð—ÐµÐ¼Ð»Ð¸ (ДЗЗ): Ð¸Ð½Ð²ÐµÐ½Ñ‚Ð°Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ мониторинг леÑного фонда, мониторинг леÑопользованиÑ, охрана, обнаружение незаконных рубок, мониторинг леÑных пожаров, леÑопатологичеÑкий мониторинг и др. Ð”Ð»Ñ Ñтого необходимы Ñпециализированные методики обработки данных ДЗЗ, а также надежное программное обеÑпечение, позволÑющее реализовать данные методики. СпециалиÑты компании «Совзонд» Ð´Ð»Ñ Ñтих целей применÑÑŽÑ‚ программный ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑ ENVI.
ENVI — Ñто программное обеÑпечение Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ¸ и анализа данных ДЗЗ. ENVI включает в ÑÐµÐ±Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ набор функциональных возможноÑтей: Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ ортотранÑформирование, атмоÑÑ„ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ, клаÑÑификациÑ, Ñпектральный анализ и многое другое.
Ðиже раÑÑмотрено неÑколько конкретных задач, решаемых в Ñфере леÑного хозÑйÑтва Ñ Ð¸Ñпользованием данных ДЗЗ и ПК ENVI, Ñ ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¸Ð¼ опиÑание подходов к решению задач, применÑемых в компании «Совзонд».
ФОТОГРÐММЕТРИЧЕСКÐЯ ОБРÐБОТКÐ
Вне завиÑимоÑти от того, какие задачи леÑÐ¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ÑÑ Ñ€ÐµÑˆÐ°Ñ‚ÑŒ на базе коÑмичеÑких Ñнимков, необходимым Ñтапом обработки изображений ÑтановитÑÑ Ñ„Ð¾Ñ‚Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ°Ñ Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚ÐºÐ°.
ИÑходные Ñнимки, поÑтавлÑемые операторами Ñпутниковых ÑиÑтем, Ñодержат неÑиÑтематичеÑкие иÑкажениÑ, вызванные углом наклона Ñъемочной ÑиÑтемы, рельефом меÑтноÑти и другими факторами. Как ÑледÑтвие, линейные и площадные измерениÑ, проводимые по таким Ñнимкам, могут Ñодержать веÑьма значительные ошибки.
ПоÑтому, прежде чем иÑпользовать Ñнимок Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‰Ð°Ð´ÐµÐ¹ вырубок, ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ²Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñети и Ñ‚. д., требуетÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ÑŒ фотограмметричеÑкую обработку. Процедурой, обеÑпечивающей необходимую точноÑть изображений, ÑвлÑетÑÑ Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð½Ñформирование.
ОртотранÑформирование Ñ RPC-коÑффициентами иÑпользует коÑффициенты рационального полинома (RPC, Rational Polynomial Coefficients), которые обычно входÑÑ‚ в поÑтавку данных ДЗЗ и уÑтанавливают ÑоответÑтвие между координатами точки на меÑтноÑти и ее изображением на Ñнимке.
Строгое ортотранÑформирование моделирует процеÑÑ Ñъёмки и позволÑет воÑÑтановить проÑтранÑтвенное положение ÑовокупноÑти лучей, Ñформировавших Ñнимок.
Также при ортотранÑформировании иÑпользуетÑÑ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ рельефе меÑтноÑти, Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¸Ð· открытых иÑточников либо Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ ÑамоÑтоÑтельно по иным доÑтупным иÑходным данным (Ñтереопарам коÑмичеÑких Ñнимков, оцифрованным горизонталÑм Ñ Ñ‚Ð¾Ð¿Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸Ñ‡ÐµÑких карт, наборам точек Ñ Ð²Ñ‹Ñотами).
Результатом ортотранÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑвлÑетÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ðµ изображение, Ñкорректированное Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ иÑкажений, вызванных рельефом меÑтноÑти и положением Ñъемочной аппаратуры.
Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ENVI:
Ð’ ПК ENVI предÑтавлены оба метода ортотранÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ â€” Ñтрогое и Ñ RPC-коÑффициентами. Данные методы позволÑÑŽÑ‚ уÑтранить два оÑновных типа иÑкажений: вызванных наклоном Ñъемочной ÑиÑтемы и вызванных рельефом меÑтноÑти. Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð¾Ñти результатов можно также иÑпользовать опорные точки, полученные по результатам наземных наблюдений или взÑтые Ñ Ð´Ñ€ÑƒÐ³Ð¸Ñ… предварительно уточненных векторных данных и Ñнимков.Â
ОБÐОВЛЕÐИЕ КВÐРТÐЛЬÐОЙ СЕТИ
ÐšÐ²Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð°Ñ Ñеть — ÑиÑтема леÑных кварталов, ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð²Ð°ÐµÐ¼Ð°Ñ Ð² леÑном фонде. Она Ñлужит оÑновой Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ°Ñ€Ñ‚, иÑпользуемых в леÑном хозÑйÑтве, поÑтому важно иметь надежную цифровую квартальную Ñеть Ñ Ð¸Ð·Ð²ÐµÑтной картографичеÑкой точноÑтью.
Ð”Ð»Ñ ÑƒÑ‚Ð¾Ñ‡Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÑтранÑтвенного Ð¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ²Ð°Ñ€Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð¹ Ñети можно иÑпользовать данные ДЗЗ. То, наÑколько хорошо читаютÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ñеки по коÑмичеÑкому Ñнимку, завиÑит от неÑкольких факторов: проÑтранÑтвенного Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ñнимка, доÑтупных Ñпектральных каналов, ширины проÑек.
Чем выше проÑтранÑтвенное разрешение Ñнимка, тем более узкие и зароÑшие проÑеки могут дешифрироватьÑÑ Ð¿Ð¾ такому Ñнимку (риÑ. 1).

Ðапример, Ñнимки ÑверхвыÑокого Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (0,5–1 м) позволÑÑŽÑ‚ уверенно дешифрировать практичеÑки вÑе разрубленные проÑеки, визиры, ходовые линии.
Ð’ то же Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñнимки выÑокого Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ (2–3 м) уже требуют, чтобы минимальный проÑвет на проÑеке ÑоÑтавлÑл не менее 1 м — тогда Ñ‚Ð°ÐºÐ°Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ñека будет дешифрирована. Следует также учитывать, что по мультиÑпектральным Ñнимкам проÑеки дешифрируютÑÑ Ð½Ð° порÑдок лучше, чем по панхроматичеÑким.
Дешифрирование проÑек доÑтаточно быÑтро оÑущеÑтвлÑетÑÑ Ð¾Ð¿ÐµÑ€Ð°Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð¼ вручную.
Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ENVI:
Дешифрирование проÑек удобно оÑущеÑтвлÑть в ENVI Zoom – одном из интерфейÑов программы ENVI. ЗдеÑÑŒ имеютÑÑ Ð¸Ð½Ñтрументы Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ Ñ€ÐµÐ´Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ… объектов (в том чиÑле линейных), Ñ Ð²Ð¾Ð·Ð¼Ð¾Ð¶Ð½Ð¾Ñтью ÑÐ¾Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² шейп-файлы.
ÐВТОМÐТИЗИРОВÐÐÐЫЙ МОÐИТОРИÐГ РУБОК
Важной задачей леÑÐ¾Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑвлÑетÑÑ Ð¼Ð¾Ð½Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð½Ð³ рубок различных типов – Ñплошных и выборочных, под ÑтроительÑтво и инфраÑтруктуру.
Один из подходов к решению Ñтой задачи заключаетÑÑ Ð² Ñравнении Ñнимков, отражающих первичное ÑоÑтоÑние леÑного фонда и Ñитуацию на текущий момент, путем ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ†Ð²ÐµÑ‚Ð½Ñ‹Ñ… разновременных композитов.
Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÐµÑ‚ в ÑÐµÐ±Ñ Ð½ÐµÑколько поÑледовательно выполнÑемых шагов.
Взаимное транÑформирование Ñнимков
Ðа первом шаге Ñнимки взаимно транÑформируютÑÑ â€” приводÑÑ‚ÑÑ Ðº единой ÑиÑтеме координат. ТочноÑть Ð³ÐµÐ¾ÐºÐ¾Ð´Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ñ… Ñнимков очень важна, Ñ‚. к. даже небольшие погрешноÑти в ориентировании Ñнимков (более 1–2 пикÑелов изображениÑ) может привеÑти к Ñффекту «Ñдвигов» на изображении и ÑущеÑтвенно ухудшить дешифровочные ÑвойÑтва Ñинтезированного изображениÑ.
Создание мультивременного композита
Далее из пары Ñнимков формируетÑÑ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ композит. Ð”Ð»Ñ Ñтого ÑоздаетÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ð¹ файл на облаÑть Ð¿ÐµÑ€ÐµÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ð´Ð²ÑƒÑ… Ñнимков, включающий в ÑÐµÐ±Ñ Ñпектральные каналы обоих Ñнимков.
ПоÑле ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð° его необходимо визуализировать, открыв на Ñкране цветное (RGB) изображение. Такое изображение получаетÑÑ Ñинтезом трех Ñпектральных каналов. При выборе каналов Ð´Ð»Ñ Ñинтеза придерживаютÑÑ Ñледующего правила: каналы позднего (нового) Ñнимка занимают первую (Red) и третью (Blue) компоненты, канал раннего (Ñтарого) Ñнимка занимает вторую (Green) компоненту.
Ðапример, еÑли новый Ñнимок ÑвлÑетÑÑ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ñпектральным, а Ñтарый — панхроматичеÑким, то в качеÑтве краÑного иÑпользуетÑÑ ÐºÑ€Ð°Ñный канал более нового (мультиÑпектрального) Ñнимка, зеленого — канал панхроматичеÑкого, а Ñинего – ближний инфракраÑный либо краÑный канал нового Ñнимка.
Ðа изображении, Ñинтезированном указанным образом, измененные учаÑтки отображаютÑÑ Ñркими цветами (риÑ. 2). Ð’ розовый цвет окрашиваютÑÑ Ð¿Ð¸ÐºÑелы, в которых произошло увеличение ÑркоÑти. Такой цвет будут иметь вырубки, вÑкрытые грунты,  поÑвившиеÑÑ Ð½Ð° новом Ñнимке. Ð’ зеленый цвет окрашиваютÑÑ Ð¿Ð¸ÐºÑелы, в которых произошло уменьшение ÑркоÑти пикÑелов. Ðапример, такой цвет будут иметь тени от облаков.

Создание маÑки облаков
ОблачноÑть, приÑутÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð½Ð° Ñнимках, нередко затруднÑет дешифрирование вырубок. ПоÑтому Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð¾Ñ‰ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ можно предварительно Ñоздать маÑку облаков Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐºÐ»ÑŽÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ð±Ð»Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ… учаÑтков из композита.
Выделить облака Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼Ð°Ñки можно путем выбора пикÑелов по пороговому значению, оÑновываÑÑÑŒ на том факте, что облака имеют выÑокие коÑффициенты Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾ вÑех зонах видимого Ñпектра.

ПодÑтройка гиÑтограммы отображениÑ
ПоÑле визуализации композита Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ¹ читаемоÑти изменений нередко требуетÑÑ Ð¿Ð¾Ð´Ñтройка гиÑтограммы отображениÑ. ПодÑтройка может быть выполнена вручную (наÑтройка каждого канала в отдельноÑти) либо Ñ Ð¸Ñпользованием Ñтандартных преобразований, применÑемых Ñразу ко вÑем каналам. ЕÑли априори извеÑтна Ñ…Ð¾Ñ‚Ñ Ð±Ñ‹ одна Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ð²Ñ‹Ñ€ÑƒÐ±ÐºÐ°, то целеÑообразно найти ее на Ñнимке и подÑтраивать гиÑтограмму под нее (риÑ. 4).

КлаÑÑÐ¸Ñ„Ð¸ÐºÐ°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº
Выделение вырубок может оÑущеÑтвлÑтьÑÑ ÐºÐ°Ðº ручным, так и автоматизированным ÑпоÑобом.
Первый вариант предполагает, что оператор вручную векторизует вырубки на разновременном композите и в итоге получает новый векторный Ñлой вырубок. Ðто наиболее точный вариант; векторные объекты, Ñозданные вручную по композиту Ñнимков, не будут обладать недоÑтатками автоматичеÑки Ñозданных программой — излишней диÑкретноÑтью или, напротив, ÑглаженноÑтью (в Ñлучае, еÑли производилаÑÑŒ процедура генерализации).
Второй вариант предполагает автоматичеÑкую клаÑÑификацию Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ Ð¿Ð¾Ñледующей автоматичеÑкой векторизацией. Чтобы данный метод корректно работал, необходимо, чтобы оба Ñнимка были летними и Ñделанными в одинаковых погодных уÑловиÑÑ…; облачноÑть и дымка должны быть минимальны (либо иÑключены из клаÑÑификации Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ маÑки).
Ðаиболее подходÑщими Ð´Ð»Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑкой клаÑÑификации ÑвлÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ñпектральные Ñнимки, имеющие, в том чиÑле, не Ñлишком выÑокое разрешение (например, RapidEye, ALOS/AVNIR). Ðа таких Ñнимках Ñнижение полноты древоÑÑ‚Ð¾Ñ Ð¾Ñ‚Ð¼ÐµÑ‡Ð°ÐµÑ‚ÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð¿Ð¾Ñ€Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¼ изменением ÑркоÑтей пикÑелов, чаÑтично попадающих на вырубленные учаÑтки. За Ñчет Ñтого в ÑркоÑтных характериÑтиках таких пикÑелов ÑмешиваютÑÑ ÑркоÑти открытых почво-грунтов и крон (в Ñлучае не Ñплошной вырубки либо Ñплошной на начальном Ñтапе), что дает Ñвоеобразный «полу-леÑной» Ñпектральный образ пикÑелов.
Возможно применение различных алгоритмов клаÑÑификации, но Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÑ€Ð° оÑтановимÑÑ Ð½Ð° Ñледующих двух.
СпоÑоб параллелепипедов. Один из наиболее проÑтых вариантов клаÑÑификации по Ñталонам.
Предварительно оператор Ñоздает Ñталоны — выбирает группы пикÑелов, отноÑÑщиеÑÑ Ðº вырубкам. Далее в проÑтранÑтве Ñпектральных признаков ÑоздаютÑÑ Ð¿Ñ€Ñмоугольники Ñ Ñ†ÐµÐ½Ñ‚Ñ€Ð°Ð¼Ð¸ в точках Ñреднего Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð»Ñ Ñталонов. Размеры прÑмоугольников завиÑÑÑ‚ от выбранных значений Ñтандартного Ð¾Ñ‚ÐºÐ»Ð¾Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¾Ñ‚ Ñреднего. ЕÑли пикÑел по Ñвоим значениÑм попадает в один из выделенных прÑмоугольников, то он отноÑитÑÑ Ðº клаÑÑу «вырубка».
Дерево решений. Более Ñложный метод, Ñффективный даже Ð´Ð»Ñ Ñлучаев анализа Ñнимков Ñ ÑущеÑтвенно различающимиÑÑ Ñезонами Ñъемки. Одним из преимущеÑтв данного метода ÑвлÑетÑÑ Ð½ÐµÐ·Ð°Ð²Ð¸ÑимоÑть от Ñталонов. Оператор иÑпользует Ñталоны лишь на начальном Ñтапе, при формировании правил решений — например, находит диапазон переÑÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑркоÑти пикÑелей Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ñ… Ñталонов и иÑпользует Ñтот диапазон в качеÑтве правила Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð¿Ñ€ÐµÐ´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð¾Ð²Ð¾Ð³Ð¾ клаÑÑа объектов (риÑ. 5). Ð’ дальнейшем разработанные правила могут иÑпользоватьÑÑ Ð¿Ñ€Ð¸ клаÑÑификации других изображений, без необходимоÑти набора Ñталонов Ñ Ñтих изображений.

Предварительно необходимо изучить Ñпектральные характериÑтики вырубок и Ñформулировать уÑловиÑ, позволÑющие отнеÑти пикÑелы к клаÑÑу вырубок. Каждое уÑловие может быть Ñформулировано приблизительно Ñледующим образом: «значение ÑркоÑти пикÑела во втором канале больше чем 22 и меньше чем 50», «значение ÑркоÑти пикÑела в первом канале больше чем 215 и меньше чем 254» и Ñ‚. д. Проверкой первого уÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ Ð²Ñе пикÑелы разбиваютÑÑ Ð½Ð° два клаÑÑа; затем тот клаÑÑ, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¾Ð³Ð¾ уÑловие выполнÑетÑÑ, разбиваетÑÑ ÐµÑ‰Ðµ на два клаÑÑа проверкой Ñледующего уÑÐ»Ð¾Ð²Ð¸Ñ Ð¸ Ñ‚. д. Те пикÑелы, Ð´Ð»Ñ ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ… будут выполнены вÑе уÑловиÑ, отноÑÑÑ‚ÑÑ Ðº клаÑÑу вырубок (риÑ. 6).

Ð”Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð² Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº в форме, пригодной Ð´Ð»Ñ Ð´Ð°Ð»ÑŒÐ½ÐµÐ¹ÑˆÐµÐ³Ð¾ иÑпользованиÑ, необходимо выполнить векторизацию результатов клаÑÑификации (обычно оÑущеÑтвлÑетÑÑ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑки). Может также потребоватьÑÑ Ð³ÐµÐ½ÐµÑ€Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ñ€ÐµÐ·ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð°Ñ‚Ð¾Ð², Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ð² ÑÐµÐ±Ñ ÑƒÐ´Ð°Ð»ÐµÐ½Ð¸Ðµ единичных пикÑелей, объединение пикÑелей в группы и заливку «окон».
Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ENVI:
Ð”Ð»Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼ÑƒÐ»ÑŒÑ‚Ð¸Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ композита иÑпользуетÑÑ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ñ Layer Stacking, позволÑÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñоздать новый файл по переÑечению Ñнимков, задав желаемое проÑтранÑтвенное разрешение выходного файла.
МаÑка облаков формируетÑÑ Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ инÑтрументов Build Mask и ROI Tool; второй инÑтрумент, в чаÑтноÑти, позволÑет задать пороговое значение и выделить вÑе пикÑелы на изображении, Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑркоÑти в которых превышают данное значение.
Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ подÑтройка гиÑтограммы Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð·Ð¸Ñ‚Ð° оÑущеÑтвлÑетÑÑ Ñ Ð¸Ñпользованием клаÑÑичеÑкого трехоконного интерфейÑа ENVI. Ðтот же Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÑ€Ñ„ÐµÐ¹Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ñет выполнить подÑтройку гиÑтограммы Ð¾Ñ‚Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ â€“ вручную либо воÑпользовавшиÑÑŒ одним из Ñтандартных улучшающих преобразований (Linear 2% и др.)
Ð ÑƒÑ‡Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñ€ÑƒÐ±Ð¾Ðº может быть выполнена в интерфейÑе ENVI Zoom, Ñ Ñохранением результата в шейп-файл.
Ð”Ð»Ñ ÐºÐ»Ð°ÑÑификации можно иÑпользовать один из более деÑÑтка алгоритмов, предÑтавленных в ENVI, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´ параллелепипедов и дерево решений.
Ðнализ ÑркоÑти пикÑелей Ñталонов выполнÑетÑÑ Ð¸Ð½Ñтрументом Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑтатиÑтики Stats, а также Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ различных функций поÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ñ€Ð°Ñ„Ð¸ÐºÐ¾Ð² и диаграмм.
ВЫЯВЛЕÐИЕ ГÐРЕЙ, ВЕТРОВÐЛОВ, ГОРÐОПРОМЫШЛЕÐÐОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ÐРЛЕСÐЫЕ МÐССИВЫ
Ð¡Ñ…Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ â€” Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ð¾Ð»Ð°Ð³Ð°ÑŽÑ‰Ð°Ñ Ñоздание мультивременных композитов — может иÑпользоватьÑÑ Ð¸ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ð°Ñ€ÐµÐ¹, ветровалов, а также различных воздейÑтвий на леÑные маÑÑивы, ÑвÑзанных Ñ Ñ„ÑƒÐ½ÐºÑ†Ð¸Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸ÐµÐ¼ горнопромышленных предприÑтий. Как показывает опыт ÑпециалиÑтов компании «Совзонд», Ð´Ð°Ð½Ð½Ð°Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡Ð° полноÑтью решаема Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ в первую очередь оптичеÑких коÑмичеÑких Ñнимков Ñреднего и выÑокого разрешениÑ, а также радиолокационных данных в качеÑтве дополнительного иÑточника информации.
ВЫЯВЛЕÐИЕ МЕДЛЕÐÐЫХ ИЗМЕÐЕÐИЙ Ð’ ЛЕСÐÐ¥
Еще одной задачей, Ñффективно решаемой Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ методов диÑтанционного зондированиÑ, ÑвлÑетÑÑ Ð²Ñ‹Ñвление медленных изменений в леÑах. Примером может Ñлужить вымокание леÑов, которое оÑобенно чаÑто возникает в равнинных, Ñлабо дренированных районах, Ñ Ð½ÐµÐ³Ð»ÑƒÐ±Ð¾ÐºÐ¸Ð¼ залеганием грунтовых вод и доÑтаточным увлажнением. Ð’ таких меÑтах нередко прокладка автомобильных дорог, магиÑтральных нефте- и газопроводов требует Ð²Ð¾Ð·Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ñоких наÑыпей и в итоге приводит к нарушению гидрологичеÑкого режима, к вымоканию и деградации леÑных маÑÑивов.
Ðа оÑнове Ñпутниковой Ñъемки и Ñ Ð¸Ñпользованием так называемых Ñпектральных индекÑов процеÑÑÑ‹ Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑов могут быть обнаружены даже на начальных ÑтадиÑÑ…. Спектральные индекÑÑ‹ определÑÑŽÑ‚ÑÑ ÐºÐ°Ðº Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð±Ð¸Ð½Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ ÑркоÑти в определенных каналах, информативных Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ÑÑледуемого объекта, и позволÑÑŽÑ‚ оценить ÑоÑтоÑние объекта.
РадиометричеÑÐºÐ°Ñ Ð¸ атмоÑÑ„ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ
ПоÑкольку иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÐµÐ¼Ð°Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¸ÐºÐ° предполагает количеÑтвенный анализ ÑркоÑтных характериÑтик, то предварительно требуетÑÑ Ð¿Ñ€Ð¾Ð²ÐµÐ´ÐµÐ½Ð¸Ðµ радиометричеÑкой и атмоÑферной коррекции.
РадиометричеÑÐºÐ°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð½Ð°Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð° Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¾ÑÑÑ‚Ð°Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ„Ð¸Ð·Ð¸Ñ‡ÐµÑких величин ÑркоÑти и оÑущеÑтвлÑетÑÑ Ñ ÑƒÑ‡ÐµÑ‚Ð¾Ð¼ линейной завиÑимоÑти между цифровыми значениÑми ÑркоÑти пикÑелей Ñнимка и ÑркоÑтью ÑоответÑтвующих площадок земной поверхноÑти.
ÐтмоÑÑ„ÐµÑ€Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ñ€Ñ€ÐµÐºÑ†Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð·Ð²Ð¾Ð»Ñет, принÑв во внимание ÑоÑтоÑние атмоÑферы, перевеÑти Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñпектральной ÑркоÑти, зафикÑированные Ñъемочной аппаратурой, в коÑффициенты отражениÑ, которые могли быть зафикÑированы у земной поверхноÑти полевым Ñпектрометром.
Ð˜Ð½Ð´ÐµÐºÑ Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ
ÐепоÑредÑтвенно выÑвление Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑов оÑущеÑтвлÑетÑÑ Ð½Ð° оÑнове вегетационного индекÑа, раÑÑчитываемого по мультиÑпектральному изображению. Ð”Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑов был разработан Ñпециальный Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑ Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ, предÑтавлÑющий Ñобой комбинацию из Ñтандартного индекÑа NDVI и коÑффициента Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² зеленой зоне Ñпектра. Ð’ завиÑимоÑти от Ð·Ð½Ð°Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ индекÑа определÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñтадии Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑа на данной территории, Ð½Ð°Ñ‡Ð¸Ð½Ð°Ñ Ð¾Ñ‚ первой (практичеÑки здоровый леÑ) до четвертой (полное иÑчезновение древеÑной раÑтительноÑти).
Более подробно Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½Ñемыми технологиÑми можно ознакомитьÑÑ Ð² Ñтатье Ð.С. Черепанова Â«Ð¢ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ´Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… изменений в леÑах по мультиÑпектральным коÑмичеÑким Ñнимкам (на примере Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑов)», опубликованном в журнале «Геоматика» â„– 3 за 2009 г.
Ð ÐµÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð² ENVI:
Ð”Ð»Ñ Ð°Ñ‚Ð¼Ð¾Ñферной коррекции иÑпользуетÑÑ ACM – дополнительный модуль ENVI.
Ð”Ð»Ñ Ñ€Ð°Ñчета «индекÑа вымоканиÑ» ÑоздаетÑÑ Ð¿Ð¾Ð´Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð° к ENVI на Ñзыке IDL. Ð’ ENVI еÑть определенный набор Ñпектральных индекÑов, Ð²ÐºÐ»ÑŽÑ‡Ð°Ñ Ð²ÐµÐ³ÐµÑ‚Ð°Ñ†Ð¸Ð¾Ð½Ð½Ñ‹Ðµ индекÑÑ‹, однако Â«Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑ Ð²Ñ‹Ð¼Ð¾ÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ» Ñтандартным не ÑвлÑетÑÑ Ð¸ в программу не включен.
ПРИМЕРЫ ВЫПОЛÐЕÐÐЫХ ПРОЕКТОВ
СпециалиÑтами компании «Совзонд» накоплен веÑьма значительный опыт реализации проектов на оÑнове данных ДЗЗ в целÑÑ… леÑопользованиÑ. Примеры неÑкольких проектов приведены ниже.
ФГУП «РоÑлеÑинфорг»
Целью данного проекта ÑвлÑлаÑÑŒ разработка законченных, универÑальных и воÑпроизводимых технологий автоматизированного выÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ð¹ в леÑном фонде, а также внедрение вÑего технологичеÑкого комплекÑа на базе ФГУП «РоÑлеÑинфорг».
Проект выполнÑлÑÑ Ð½Ð° примере 18 Ñталонных учаÑтков (леÑничеÑтв), раÑпределенных по вÑей территории РоÑÑии. Ð’ ходе проекта были разработаны и апробированы технологии, позволÑющие решать Ñледующие задачи, находÑщиеÑÑ Ð² Ñфере ответÑтвенноÑти ФГУП «РоÑлеÑинфорг»:
- обновление квартальной Ñети;
- мониторинг Ñплошных и выборочных рубок, рубок под ÑтроительÑтво и инфраÑтруктуру, леÑовозных дорог;
- выÑвление гарей, а также учаÑтков леÑа, пройденных пожарами за определенный промежуток времени;
- выÑвление ветровалов;
- мониторинг горнопромышленного воздейÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð½Ð° леÑные маÑÑивы;
- выÑвление медленных изменений в леÑах.
По результатам проекта был разработаны пошаговые инÑтрукции Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð¿Ð¾Ð»Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑких процедур и проведено обучение ÑпециалиÑтов ФГУП «РоÑлеÑинфорг».
ОÐО «Монди СЛПК»
ÐšÐ¾Ð¼Ð¿Ð°Ð½Ð¸Ñ ÐžÐО «Монди СЛПК»  ÑвлÑетÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ð¸Ð¼ из крупнейших производителей целлюлозно-бумажной продукции в РоÑÑии. Целью проекта, выполнÑемого компанией «Совзонд» при учаÑтии ÑпециалиÑтов филиала ФГУП «РоÑлеÑинфорг» «ЦентрлеÑпроект», ÑвлÑлоÑÑŒ информационное обеÑпечение данными ДЗЗ и результатами их Ð´ÐµÑˆÐ¸Ñ„Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² целÑÑ… Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ð¸ о леÑном фонде и Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð»ÐµÑохозÑйÑтвенной деÑтельноÑти.
Ð’ рамках проекта была выполнена Ð½Ð¾Ð²Ð°Ñ Ñъемка территории ÐошульÑкого учаÑткового леÑничеÑтва коÑмичеÑким аппаратом WorldView-2. Полученные Ñнимки прошли фотограмметричеÑкую обработку и затем иÑпользовалиÑÑŒ Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÑшовной мозаики. Ð”Ð»Ñ Ð¾Ñ€Ñ‚Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°Ð½ÑÑ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñнимков применÑлаÑÑŒ Ð¸Ð½Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¾ рельефе в виде оцифрованных горизонталей Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð° маÑштаба 1:25 000; наземные опорные точки не иÑпользовалиÑÑŒ.
Далее оÑущеÑтвлÑлоÑÑŒ автоматизированное подразделение леÑного фонда ÐошульÑкого учаÑткового леÑничеÑтва на однородные учаÑтки Ñ Ð¿Ð¾Ñледующей автоматизированной и визуальной генерализацией контуров, Ñглаживанием их границ. Ð”Ð»Ñ Ñтого иÑпользовалиÑÑŒ алгоритмы объектно-ориентированной Ñегментации и Ñпектральной клаÑÑификации, реализованные в ПК ENVI.