Возможности использования данных КА «Ресурс-П» для выявления изменений на земной поверхности

0

А.В. Абросимов, Т.В. Орлов

Введение

Автоматизированное выявление  изменений по космическим снимкам – одно из основных направлений тематической обработки данных ДЗЗ, развивающееся в компании «Совзонд» в последнее десятилетие. В соответствии с общемировой тенденцией, более 50% всех отраслевых проектов, реализуемых компанией, в той или иной степени подразумевают извлечение из разновременных снимков информации о произошедших изменениях земной поверхности.

В ходе выполнения массы проектов по обеспечению отраслевой информацией предприятий и организаций в области лесного, сельского, муниципального хозяйства, недропользования, транспорта, безопасности, экологии и т.д. выработаны эффективные подходы, технологии контроля изменений. На базе службы главного инженера, основного научно-производственного подразделения компании, разработано и внедрено специализированное  программное обеспечение Sovzond ChangeDetection, позволяющее существенно автоматизировать все технологические этапы: от подбора снимков, удовлетворяющих условиям разновременного анализа, через выполнение процедур обработки растров, до формирования итогового векторного покрытия изменившихся территорий с подразделением их по видам изменений. В 2014–2016 гг. компанией был запущен глобальный проект WorldEvolution (https://sovzond.ru/products/online-services/world-evolution/), в рамках первого этапа которого были выделены все изменения за период 2000–2014 гг. на территории Российской Федерации.

Накопленный опыт позволяет сделать следующие выводы, значимые в контексте данной статьи:

  1. Выявление изменений с той или иной степенью детальности возможно с применением практически любых современных оптических космических снимков. При этом для получения пригодных для дальнейшего анализа результатов в паре «ранний снимок — поздний снимок» пространственное разрешение не должно различаться более чем в 2 раза, причем очевидно, что итоговая  детальность выявленных изменений определяется разрешением худшего снимка в паре.
  2. Наиболее высокая автоматизация процедур обработки и наилучшие итоговые результаты получаются при работе с мультиспектральными космическими снимками среднего и низкого разрешения (2,5–8 м и 9–30 м, соответственно). При этом в большинстве случаев возможна серьезная автоматизация отбора снимков (с использованием готовых или вновь формируемых масок облаков), полностью автоматизированы процедуры создания и спектрально-временной классификации разновременных композитов, формирования итогового векторного покрытия, частично автоматизируется этап подразделения изменений по категориям. Все эти решения реализованы в ПО Sovzond ChangeDetection для снимков с большинства космических аппаратов (КА) низкого и среднего разрешения, находящихся сейчас на орбите. Возможна и работа с панхроматическими снимками в указанных разрешениях, однако, с существенным увеличением доли экспертного труда  на этапах отбора приемлемых данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), а также векторизации и классификации выявленных изменений.
  3. Безусловно, по снимкам с указанными выше разрешением возможно выявить далеко не все изменения, происходящие на земной поверхности и потенциально интересующие отраслевого потребителя. Автоматизировать обработку космических снимков высокого разрешения (0,3–0,7 м в панхроматическом и 1,5 –2,5 м в мультиспектральных диапазонах) — гораздо более сложная задача. Это связано именно с улучшением их визуального качества по сравнению со снимками среднего разрешения, высокой степенью индивидуальности каждого изображения, которая складывается из игры света и тени, проявляющейся на изображениях такого масштаба, проекционных искажений любых объектов, имеющих высоту и т.п.
  4. В связи с вышеизложенным, зачастую, космические снимки высокого разрешения, даже от ведущих поставщиков (в частности DigitalGlobe), использовались как визуальный материал, по которым вручную выделялись  малые изменения, либо контролировались типы и уточнялись контура изменений, автоматически выявленных по снимкам среднего и низкого разрешения.
  5. В то же время опыт компании «Совзонд» показывает, что во многих случаях применение специально адаптированных технологий позволяет значительно автоматизировать выявление изменений и по снимкам этого типа (причем как по мультиспектральным, так и панхроматическим). Требования к отбору снимков при этом возрастают (сезонность, углы съемки и т.п.), а основным итоговым продуктом их автоматической обработки становится разновременной композит — растровое изображение, создаваемое из раннего и позднего снимков с применением специализированных алгоритмов и в наилучшей степени отображающее все изменения, произошедшие на местности. Разновременной композит служит обнаружению изменений оператором, векторизация же и распознавание выполняются в трехоконном интерфейсе с подгруженными ранним и поздним снимком
  6. Векторное покрытие изменений по снимкам высокого разрешения также может автоматически создаваться, однако после существенной генерализации, направленной на устранение шумов. Оно включает обобщенные зоны, где произошли изменения и служит скорее для более простой ориентации оператора, нежели в качестве самостоятельной картографической базы.

 

Компания «Совзонд» имеет производственный опыт автоматизированного выявления изменений практически по всем широко распространенным снимкам высокого разрешения: все спутники компании DigitalGlobe (рис. 1, 2), группировка Pleiades,  КА Kompsat и др. Выполнялись серьезные экспериментальные работы в этом направлении и по отечественным снимкам с КА «Ресурс-ДК» (рис. 3), причем были получены неплохие результаты.

Рис. 1. Разновременной композит снимков с КА QuickBird, отображающий разрушения частной застройки во время конфликта в Южной Осетии (Цхинвал, 2008)
Рис. 1. Разновременной композит снимков с КА QuickBird, отображающий разрушения частной застройки во время конфликта в Южной Осетии (Цхинвал, 2008)
Рис. 2. Разновременной композит снимков с КА QuickBird и WorldView-2 на аэропорт Домодедово. Выделены зоны нового строительства и выполнения земляных работ
Рис. 2. Разновременной композит снимков с КА QuickBird и WorldView-2 на аэропорт Домодедово. Выделены зоны нового строительства и выполнения земляных работ
Рис. 3. Разновременной композит космических снимков с КА «Ресурс-ДК» с нисходящего и восходящего витков
Рис. 3. Разновременной композит космических снимков с КА «Ресурс-ДК» с нисходящего и восходящего витков

В декабре 2016 г. компания «Совзонд» подписала дистрибьюторское соглашение с ГК «Роскосмос» на поставку данных со спутников «Ресурс-П» на территории России, стран СНГ и дальнего зарубежья, после чего специалисты компании начали тестирование применимости данных ДЗЗ с этих аппаратов для решения различных прикладных задач. Эксперименты проводятся на фрагменте территории Воронежской области, на которую АО «Российские космические системы» предоставило компании «Совзонд» космические снимки с аппаратов «Ресурс-П».

Данная статья продолжает цикл публикаций («Продукт ОРТОРЕГИОН® на основе данных с КА Ресурс-П», http://geomatica.ru/clauses/339/; «Возможности использования снимков с КА « Ресурс-П» для выявления свалок твердых бытовых и строительных отходов», http://geomatica.ru/clauses/resurs-p_svalki/ ), описывающих ход экспериментов и их результаты, и посвящена  оценке возможностей автоматизированной обработки и анализа снимков, полученных аппаратурой «Геотон-Л1» с целью выявления изменений на земной поверхности, в первую очередь для информационного обеспечения решения задач, стоящих перед муниципальными образованиями.

Модельный участок

В качестве модельного участка  была выбрана территория общей площадью 16,5 тыс. га, включающая в себя городские кварталы и промышленные зоны города Воронежа, пригородную территорию, включающую участки частной застройки, добычи общераспространенных полезных ископаемых, сельскохозяйственные земли.

Материалы и методы

В работе были использованы следующие сцены КА «Ресурс-П», которые прошли процедуры предварительной обработки (характеристики исходных снимков и технология предобработки подробнее описаны в статье «Продукт ОРТОРЕГИОН® на основе данных с КА Ресурс-П»):

Сцена Дата
1 0041_0303_10925_1_00941_05_10 06.06.2015
2 0041_0303_11416_1_01447_04_10 09.07.2015
3 0043_0102_01947_1_01941_05_10 18.06.2016
4 0042_0102_02511_1_02495_04_10 07.06.2015
5 0042_0303_03275_1_03262_04_10 27.07.2015
6 0041_0472_06549_1_06543_03_10 26.08.2014
7 0041_0303_17134_1_07174_05_10 17.07.2016

 

На выходе были получены увязанные многоканальные ортотрансформированные изображения с пространственным разрешением 0,75 м /пикс. Для удобства визуального дешифрирования, была также проведена процедура паншарпеннинга, в результате которой пространственное разрешение спектральных каналов каждого снимка было увеличено до 0,75 м/пикс с помощью панхроматического изображения.

На основе панхроматических каналов ортоизображений были созданы разновременные композиты, отображающие изменения, произошедшие с 2015 г по 2016 г.

Такой подход позволяет выявить даже самые небольшие по площади изменения, произошедшие на территории (что важно именно в рамках тестирования), но при этом отсутствие мультиспектральной информации несколько усложняет автоматизацию задачи классификации изменений по типам и векторизации изменений.

При таком подходе участки с возросшей яркостью изображения (новое строительство всех типов, нарушения почвенного и растительного покрова и др.) на растровом композите имеют розовые и фиолетовые оттенки. Участки, для которых характерно уменьшение яркости (подтопление, зарастание открытых территорий, тени от новых высотных строений и пр.) имеют зеленые оттенки.

Для созданного разновременного синтезированного изображения была применена процедура автоматизированной векторизации с использованием порогов отсечения и фильтрации для городских, сельских, промышленных территорий и настройкой алгоритмов векторизации под выделение значимых для каждой из территорий изменений.

В табл. 1 приведены примеры автоматизированного выявления изменений разного типа.

«Ресурс-П» (2015 г.) «Ресурс-П» (2016 г.) Разновременной композит и автоматически созданный вектор (2015–2016 гг.) Наименование изменений
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Жилое малоэтажное строительство
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Зеленое — завершение строительства (двускатная крыша жилого дома), розовое —  начало строительства частных домов
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Реконструкция торгового центра
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Строительство Ледового дворца
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Реконструкция ВВП аэродрома
 wv-legion1111  wv-legion1111  wv-legion1111 Нарушения почвенного покрова, разъезды автотранспорта при строительстве

 

Применение к снимкам «Ресурс-П» автоматизированной технологии  выделения изменений, ранее применявшейся компанией «Совзонд» к другим видам космической съемки высокого разрешения,  позволяет четко выявить объекты нового строительства всех типов: жилое многоэтажное, малоэтажное, частное, социально-культурное, коммерческое, промышленное, линейное. В ряде ситуаций возможно автоматизированное определение стадии строительства, в частности возведения перекрытий и покрытия крыши. Также хорошо выделяются изменения территорий открытого недропользования, участки изменения состояния поверхности почвы (нарушения почвенно-растительного покрова), вновь появляющиеся свалки и т.п.

На рис. 4 приведен фрагмент модельного участка на примере снимков 2015, 2016 годов (а,б), разновременного синтезированного изображения (в) и автоматизированно сформированного векторного слоя изменений (г).

Рис. 4. Созданные на базе космических снимков «Ресурс-П»: ортоизображения за 2015, 2016 гг. (а,б) разновременной композит (в) векторный слой изменений поверх разновременного композита (г)
Рис. 4. Созданные на базе космических снимков «Ресурс-П»:
ортоизображения за 2015, 2016 гг. (а,б)
разновременной композит (в)
векторный слой изменений поверх разновременного композита (г)

Экспертами компании выполнена интерпретация полученных контуров на основе сочетания прямых и косвенных дешифровочных признаков, с использованием разнообразных дополнительных источников.

В пределах модельного участка были выделены следующие типы изменений:

  • жилое многоэтажное строительство
  • жилое малоэтажное строительство, дачи, коттеджи
  • промышленное строительство
  • коммерческое строительство
  • социальное строительство
  • строительство под сельскохозяйственное производство
  • дорожное строительство
  • карьеры
  • свалки
  • неопознанное строительство
  • нарушенные территории
  • расширение набережных

Основные дешифровочные эталоны приведены в табл. 2

Табл. 2. Эталоны основных типов изменений

Снимок с КА «Ресурс-П»2015г.

(синтез с ближним ИК-каналом)

Снимок с КА «Ресурс-П»2016г.

(синтез с ближним ИК-каналом)

Разновременной композит

2015–2016гг.

Фото эталона
Жилое многоэтажное строительство
wv-legion1111 wv-legion1111 wv-legion1111 wv-legion1111
Жилое малоэтажное строительство, дачи, коттеджи
wv-legion1111 wv-legion1111  wv-legion1111 wv-legion1111
Промышленное строительство
wv-legion1111 wv-legion1111  wv-legion1111 wv-legion1111
Коммерческое строительство

(Реконструкция торгового центра)

wv-legion1111 wv-legion1111  wv-legion1111 wv-legion1111
Социальное строительство

(строительство Ледового дворца)

wv-legion1111 wv-legion1111 wv-legion1111 wv-legion1111
Расширение песчаного карьера
wv-legion1111 wv-legion1111 wv-legion1111  

wv-legion1111

 

 

На рис. 5 приведена схема выявленных изменений на фоне фрагмента космического снимка «Ресурс-П» (синтез NIR) на западную окрестность города Воронежа, район Ипподрома, улица Антонова-Овсеенко.

Рис. 5. Зона наибольших изменений с 2015 г. по 2016 г., в западной части города Воронежа (цифры — площадь в га.)
Рис. 5. Зона наибольших изменений с 2015 г. по 2016 г., в западной части города Воронежа (цифры — площадь в га.)

Выявленные объекты

Как видно из табл. 3, больше всего изменений произошло в сфере строительства: жилого (15 зон с многоэтажной застройкой и 178 — с малоэтажной), коммерческого (25 новых объектов) и промышленного (19 новых объектов).

Таблица 3. Изменения, произошедшие в пределах модельного участка с 2015 г. по 2016 г.

Тип изменения Кол-во, шт. Суммарная площадь, га Средняя площадь, га Min

площадь, га

Max

площадь, га

Жилое многоэтажное строительство 15 6,76 0,45 0,13 2,46
Жилое малоэтажное строительство 178 3,38 0,02 0,002 0,09
Промышленное строительство 19 10,73 0,56 0,01 6,10
Коммерческое строительство 25 3,77 0,15 0,01 0,78
Социальное строительство 10 1,74 0,17 0,02 0,46
Строительство под сельскохозяйственное производство 1 4,19 4,19 4,19 4,19
Дорожное строительство 1 0,33 0,33 0,33 0,33
Карьеры 5 15,62 3,12 0,16 5,95
Увеличение свалки 2 1,66 0,83 0,04 1,62
Неопознанное строительство 5 0,60 0,12 0,01 0,54
Нарушения почвенного покрова 9 17,14 1,90 0,18 9,58
Расширение набережных 1 0,11 0,11 0,11 0,11

 

Наибольшие по площади изменения выявлены в части нарушений почвенного покрова (разъезженные территории, расчистка под строительство) и расширения карьеров. Активно идет строительство многоэтажных жилых комплексов (ЖК Галактика, ЖК Каштановый, ЖК Континент, ЖК Цветной бульвар и др.). На северо-западе участка происходит застройка пустующей территории малоэтажными жилыми строениями. В районе Беговые дворы, застроенным малоэтажными строениями, идет строительство пяти домов. В районе Подгорное и промзоне севернее улицы 9 Января появляются новые промышленные и коммерческие объекты (мебельная фабрика МиГ, автосалон СКС-Лада, Термопласт и др.),

Возможности выявления

С применением данных КА «Ресурс-П» возможно автоматизированное уверенное выявление и интерпретация изменений небольших по площади объектов (рис. 6 а, б)

Рис. 6а. Для нового строительства домов в частном секторе уверенно выявляются дома с размерами 8 Х 8 м (менее 0,01) га.
Рис. 6а. Для нового строительства домов в частном секторе уверенно выявляются дома с размерами 8 Х 8 м (менее 0,01) га.
Рис. 6б. Выявление и интерпретация отдельных строений (сараев, подсобных помещений) размерами вплоть до 6 Х 3 м (менее 0,002) га.
Рис. 6б. Выявление и интерпретация отдельных строений (сараев, подсобных помещений) размерами вплоть до 6 Х 3 м (менее 0,002) га.

Анализ изменений в пределах  кадастровых участков.

Использование материалов Публичной кадастровой карты в качестве опорной информации при ортотрансформировании снимков открывает широкие возможности для сопоставления выявленных изменений с конкретными земельными участками. При этом использование информации о границах кадастровых участков позволяет установить нарушения типа использования для всего объекта или его частей (рис. 7).

В частности, на примере карьера «Средний» (месторождение огнеупорных глин) видно несоответствие разрабатываемого месторождения земельным участкам, стоящим на государственном кадастровом учёте (36:28:8400013:97 и 36:28:8400013:89).

Рис.7. Несоответствие разрабатываемого месторождения земельным участкам, стоящим на государственном кадастровом учёте
Рис.7. Несоответствие разрабатываемого месторождения земельным участкам, стоящим на государственном кадастровом учёте

Более того, нелегитимная часть месторождения продолжает увеличиваться в размерах, не имея под собой кадастрового обоснования (по материалам Публичной кадастровой карты). На рис. 8 видно, что за период 2015–2016 гг. карьер вырос на 4,4 га.

Рис. 8. Увеличение карьера «Средний» за пределами кадастровых границ.
Рис. 8. Увеличение карьера «Средний» за пределами кадастровых границ.

Статистика, распространение по территории

Всего в пределах модельного участка выявлено 273 контура изменений, произошедших за период с 2015 г. по 2016 г.

На тематической карте (рис. 9) распределения изменений по сельским/городским поселениям и округам  видно, что наибольшее по количеству число изменений приходится на городской округ Воронеж (178 объектов общей площадью 38,62 га)  и городское поселение Семилуки (68 объектов общей площадью 5,48 га).

Рис. 9. Тематическая карта распределения изменений по сельским/городским поселениям и округам
Рис. 9. Тематическая карта распределения изменений по сельским/городским поселениям и округам

Общая статистика выявленных изменений представлена в табл. 4.

Таблица 4. Распределение изменений различных типов по муниципальным образованиям.

Муници-палитет Карьеры Дорожное строительство Промышленное строительство Жилое многоэтажное строительство Жилое малоэтажное строительство Коммерческое строительство Свалки Социальное строительство Неопознанное строительство нарушения почвенного покрова расширение набережных строительство под сельскохозяйственное производство Итого
S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт. S га N шт.
городской округ Воронеж 10.93 4 0,33 1 1,16 11 5,44 11 2,06 117 2,42 16 1,62 1 1,31 8 0,56 3 12,82 6 66,03 273
городское поселение Семилуки 0,54 5 1,32 4 1 43 1,51 10 0,04 1 0,43 1 0,04 2 0,6 1
Девицкое сельское поселение 4,69 1 8,84 2 0,15 9 1,52 1 0,11 1
Петинское сельское поселение 2,02 1
Семилукское сельское поселение 0,03 1 0,17 9 0,18 1 4,19 1

 

Заключение

Выполненная экспериментальная работа позволяет сделать следующие выводы:

  1. Использование автоматизированной технологии компании «Совзонд», направленной на выявление изменений земной поверхности по космическим снимкам высокого разрешения, дает хорошие результаты в применении к отечественным снимкам с аппаратов «Ресурс-П», сенсор «Геотон-Л1».
  2. Разновременные композиты, формируемые по указанным космическим снимкам, несут большой объем информации об изменениях, при этом по экспертной оценке соотношение сигнал-шум не значительно уступает зарубежным образцам, что позволяет аналогично им осуществлять выявление изменений по разновременному композиту, а векторизацию и распознавание типа изменения — визуально, в трехоконном интерфейсе.
  3. Безусловно, исследуемые снимки могут использоваться и в качестве визуальной базы для контроля типов и уточнения контура изменений, ранее автоматически выявленных по снимкам среднего и низкого разрешения.
  4. Использование материалов кадастровой карты в качестве опорной информации при ортотрансформировании снимков позволяет совмещать выявленные изменения с контурами земельных участков с точностью, достаточной для привязки изменения к кадастровому участку, установления потенциальных нарушений в земельном законодательстве путем сравнения реального и разрешенного вида использования.