Аэрокосмический метод исследования и фотограмметрия на примере Ардатовского района респ. Мордовия

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«МОРДОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Н. П. ОГАРЕВА»

Факультет географический

Кафедра геодезии, картографии и геоинформатики

Аэрокосмическое зондирование и фотограмметрия

Выполнил: студ. 203 группы

Стешин И. С.

Проверил: канд. геогр. наук. доцент

Варфоломеев А.Ф.

Оглавление:

Введение

Долгое время для изучения различных природных явлений и процессов используются различные общегеографические методы: описательный, математический, картографический, аэрокосмический.

Последний из них в данное время используется всё шире. Аэрокосмические методы - это исследование и картографирование Земли при помощи летательных воздушных или космических аппаратов путём дистанционной регистрации и последующего анализа идущего от Земли электромагнитного излучения. Именно в географических исследованиях главную роль играют методы, основанные на регистрации параметров излучения в виде двухмерного изображения, снимка.

Сравнительный подход в этих исследованиях позволяет выявить сходства и различия процессов, свойств и состояний географических объектов, составить их классификации, а также прогноз их изменений.

Исторический подход позволяет путем изучения прошлых состояний объекта и сравнения их с современным состоянием объяснить его уникальные черты.

Статистический метод позволяет путем обработки данных наблюдений определять зависимость между компонентами природы, населения и хозяйства, а также давать их сравнительную характеристику.

Картографический метод позволяет изучать закономерности пространственного размещения и развития территориальных комплексов путем составления и использования географических карт.[4]

Всё это определило основную цель работы: применение вышеизложенных технологий на практике.

В данной работе на основе аэрокосмических снимков, с представленной на них природной, хозяйственной и другой информацией, изучается территория Ардатовского района Республики Мордовия.

Поставленная в работе цель определила следующие задачи для исследования:

Получение космических снимков при помощи системы Google Earth.

Обработка этих снимков в программном обеспеченииERDASImagine.

Создание картографической модели структуры землепользования Ардатовского района Республики Мордовия в ГИС ArcView 3.2

Проанализировать полученные результаты

Практическое получение аэрокосмической информации

Система Google Earth

Google Earth - проект компании Google, в рамках которого в интернет были выложены спутниковые фотографии всей земной поверхности. Фотографии некоторых регионов имеют беспрецедентно высокое разрешение. [6]

В отличие от других аналогичных сервисов, использующих для доступа к спутниковым снимкам веб-интерфейс (например, Google Maps или TerraServer), в данном сервисе используется специальная, загружаемая на компьютер пользователя клиентская программа Google Earth. Такой подход хотя и требует расхода лишнего трафика, необходимого для закачивания самой программы, но обеспечивает дополнительные возможности недоступные при использовании веб-интерфейса.

Эта программа изначально была выпущена компанией Keyhole, а затем куплена компанией Google, которая и сделала программу общедоступной.

Возможности программы:

Google Earth автоматически подкачивает из сети интернет необходимые пользователю изображения и другие данные, сохраняет их в памяти компьютера и на жёстком диске для дальнейшего использования. Скачанные данные сохраняются на диске, и при последующих запусках программы закачиваются только новые данные, что позволяет существенно экономить трафик.

Для визуализации изображения используется трёхмерная модель всего земного шара с учётом ландшафта (высоты над уровнем моря), которая отображается на экране при помощи интерфейсов DirеctX или OpenGL. Пользователь может легко перемещаться в любую точку планеты, управляя положением «виртуальной камеры».

Практически вся поверхность суши покрыта изображениями полученными от компании DigitalGlobе, и имеющими разрешение 15 метров на пиксель. Есть отдельные участки поверхности (как правило, покрывающие столицы и некоторые крупные города большинства стран мира), имеющие более подробное разрешение. Например, Москва снята с разрешением 0,6м/пиксель, а многие города США с разрешением 0.15 м/пиксель. Данные о ландшафте имеют разрешение порядка 100 м.

Также имеется огромное количество дополнительных данных, которые можно подключить по желанию пользователя. Например, названия населенных пунктов, водоёмов, аэропортов, дороги, ж/д, и др. информация. Кроме этого, для городов США имеется более подробная информация названия улиц, магазины, заправки, гостиницы, и т.д.

Пользователи могут создавать свои собственные метки и накладывать свои изображения поверх спутниковых (это могут быть карты, или более детальные снимки, полученные из других источников). Этими мелками можно обмениваться с другими пользователями программы через интернет-форум Google Earth Community. Отправленные на этот форум метки через некоторое время становятся видны всем пользователям Google Earth.[1]

Технология привязки космической информации

Получение космоснимков. Снимки получаем из поисковой системыGoogleEarth. Сначала загружаем её и находим территорию Республики Мордовия (рисунок 1).

Рисунок 1 - Исходный фрагмент системы Google на территорию республики с нанесенной административной границей

Далее, используя инструменты системы Google, необходимо выбрать необходимый участок территории и приблизить его на 10-11 км для ландшафтных снимков (рисунок 2).

На выбранном участке выбираем четыре контрольные точки и определяем их географические координаты. Следует отметить то, что точки ставим, учитывая то, что нужно в последующем вырезать центральную часть снимка. Можно приблизить изображение каждой точки, чтобы получить более точные их координаты.

Рисунок 2 - Выбранный фрагмент изображения

Далее выбранный фрагмент изображения обрезаем по полезной площади с помощью графического редактора Paint (рисунок 3).

Рисунок 3 - Выбранный фрагмент после вырезания центральной масти

Пересчет координат. В качестве контрольных точек послужили твердые контуры местности, легко опознаваемые на изображении. Контрольные точки, по которым впоследствии будет выполняться трансформирование фрагмента снимка, данные в системе Google в системе координат WGS 84. Для дальнейшего трансформирования снимка, нужно перевести их в прямоугольную систему координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера.

Дальнейшую обработку фрагмента осуществляем в программе ERDAS Imagine. С использованием координатного калькулятора (Tools Coordinate Calculator) производим пересчет координат контрольных точек из WGS 84 в систему прямоугольных координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера (рисунок 4).[2]

Рисунок 4 - Пример пересчёта координат контрольных точек из WGS-84 в систему прямоугольных координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера

Трансформирование космоснимков. Трансформирование каждого полученного фрагмента космоснимка производим после пересчёта координат точек из WGS 84 в систему прямоугольных координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера. Открываем космоснимок и задаём в качестве геометрической модели трансформирования полином 1 порядка (Polynomial). Затем устанавливаем проекцию, в которой получаем выходной изображение (рисунок 5).

Рисунок 5 - Установка входных параметров трансформации

Открывшийся диалог GCP Tool Reference Setup предоставляет возможность выбора источника получения координат опорных точек. Выбираем как источник Keyboard Only (рисунок 6).

Рисунок 6 - Выбор источника координат опорных точек

После этого находим контрольные точки на снимке, отмечаем их, используя GCP Editor (Редактор наземных опорных точек) и присваиваем им трансформированные координаты. После ввода трех опорных точек, при нажатой клавише Toggle Fully Automatic GCP Editing Mode, ERDAS Imagine при вводе опорной точки в одном окне Вьюера автоматически определяет приблизительное местоположение этой точки.

Полученная среднеквадратическая ошибка не должна превышать 1. Когда достигнута желаемая точность опорных точек, сохраняем их. После этого производим трансформирование. На панели инструментов геокоррекции нажимаем кнопку Display Resample Image Dialog (Диалог трансформирования изображения). Задаем имя исходного файла и имя выходного файла Нажимаем ОК, чтобы начать трансформирование. После этого открываем полученный трансформированный снимок в окне Вьювера (рисунок 7).[3]

Рисунок 7 - Трансформированный снимок

Координатную привязку и трансформирование проводим для всех 30 снимков на данную территорию.

Дешифрирование объектов

Создание мозаики изображения

В системе ERDAS Imagine имеется возможность создавать мозаики снимков. Этот инструмент является очень полезным при создании мозаики космоснимков для значительной территории.

Все снимки Краснослободского района, полученные с помощью программы Google Earth, имеют одинаковое спектральное разрешение и характеристики, поэтому целесообразно создавать одну мозайку.

На главной панели выбираем DataPrep  Mosaic Images (подготовка данных  мозайка изображений). Появилось окно с инструментами для создания мозайки снимков (рисунок 8).

Рисунок 8 - Выбор окна с инструментами для создания мозаики снимков

Выбираем привязанные фрагменты космоснимков на центральную часть района. Фрагменты выбираются с перекрытием не менее 20% (рисунок 9). Один фрагмент выбирается как результирующий, а все остальные преобразуются, исходя из его спектральных характеристик.[3]

В результате проведенной операции все космоснимки в создаваемой базе оказываются выровненными по спектральным характеристикам. После создания линия сшивки вычислением значения пикселов в области перекрытия, запускается процесс мозаики.

Рисунок 9 - Фрагменты космоснимков для создания мозаики

Такие операции следует последовательно провести для всех 30 трансформированных снимков района. В итоге у нас получится 1 файл мозаики, которая будет представлять весь район. Подгруженная в ГИС ArcView 3.2 мозаика представлена на рисунке 10.

Рисунок 10 – Мозайка снимков территории Ардатовского района

Выделение пространственных объектов

Дигитализация пространственных объектов и создание полигональных слоев в ГИС ArcView 3.2

Дальнейшая обработка информации и создание карты природных объектов данного района происходит в среде ГИС ArcView. В

Arc View 3.2 реализован широкий спектр возможностей перевода информации в цифровой вид. К основным из них относят:

Осуществление оцифровки графических объектов по растровой подложке;

Согласование пространственных баз данных, с сопутствующими атрибутивными данными;

Создание корректной топологической структуры данных;

Процесс дигитализации позволяет менять масштаб изображения, передвигать его не прерываясь;

Большое количество подгружаемых модулей (например, Geoprocessing, CS_29 и др.) позволяет производить различные операции с объектами: вырезать, объединять, конвертировать полигональные слои в точечные и наоборот и т.д.

Экспорт созданных цифровых покрытий.

Началом работы служит создание проекта с подгруженной в него мозайкой. На карте будет выделено 7 классов пространственных объектов: водные объекты (рисунок 14), лесные массивы (рисунок 15), пашни (рисунок 16), пастбища и сенокосы (рисунок 17), земли населённых пунктов (рисунок 18), транспортная сеть (рисунок 19) и прочие земли. Для каждого из этих слоев создается отдельный полигональный слой. Реки показываются линейными знаками. Административная граница находится в отдельном готовом слое. Первоначально создается слой «прочие земли» и копируется в него один полигон - граница Ардатовского района из слоя административных границ. Все последующие слои будут вырезаны из него, при помощи модуля Cliptheme.

После подключения модуля Cliptheme выделяем 2 темы, после чего появится окно работы с модулем Cliptheme. Используя опцию Clipthemeshapesoutsideasetof polygons , мы выберем слой из которого будем вырезать.(Рисунок 11)

Рисунок 11- ОкноCliptheme с выбором слоя

Далее нажимая «Ок» мы выбираем куда и под каким именем мы сохраним получившийся слой (Рисунок 12).

Рисунок 12 - Сохранения слоя

Затем вырезанный слой подгружается к проекту (Рисунок 13), с остальными слоями поступаем по аналогии. Дешифрируем и оцифровываем: водные объекты (рисунок 14), лесные массивы (рисунок 15), пашни (рисунок 16), пастбища и сенокосы (рисунок 17), земли населённых пунктов (рисунок 18), транспортная сеть (рисунок 19)

Рисунок 13 - добавление темы к проекту

Рисунок 14 – Дешифрирование и оцифровка водных объектов

Рисунок 15 – Дешифрирование и оцифровка лесных массивов

Рисунок 16 – Дешифрирование и оцифровка пашни

Рисунок 17 – Дешифрирование и оцифровка пастбищ и сенокосов

Рисунок 18 – Дешифрирование и оцифровка Населенных пунктов

Рисунок 19 – Дешифрирование и оцифровка транспортных сетей

По окончанию проведения дешифрирования и оцифровки необходимо присвоить каждому слою нужный цвет и название (рисунок 20).

Рисунок 20 - Картографическая модель структуры землепользования Ардатовского района в среде ГИС Arc View 3.1

Подсчёт площадей выделенных объектов

Расчет площади объектов заключается в получении в существующем поле атрибутивной таблицы значения площади соответствующего полю этой таблице полигона. Расчет производим следующим образом:

Создаем новое поле в таблице Edit\Add field, тип поля Number

Щелкаем на заголовке поля

Выбираем инструмент Calculate на панели инструментов.

В появившемся окне Field Calculator вводим следующее выражение: |Shape|.ReturnArea (рисунок 21).

Рисунок 21 - Выражение для расчёта площади объектов

После выполнения этого запроса в поле, выбранном для записи значений, появится значения площади для выбранной темы.[5]

После выполнения этого запроса в поле, выбранном для записи значений, появится значения площади для выбранной темы.

После этого полученные по всем полигонам площади нужно суммировать в отдельной таблице. Полученные результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Площади природных и антропогенных объектов

Это наиболее легкий способ, однако, подсчитать площадь можно и при помощи модуля «Статистический анализ данных».

Как видно из таблицы наибольшую площадь занимают пашни (42,11%). Далее идут пастбища и сенокосы(25,77%), лесные массивы (25,41%), земли населенных пунктов (4,36%), водные объекты (0,88%), транспортная сеть (1,47%).

Рисунок 22 - Диаграмма площадей природных и антропогенных объектов

Заключение

Использование снимков в географических исследованиях и картографировании основано на их чтении и толковании.

По ходу выполнения данной работы для того, чтобы получить космические снимки была изучена, а впоследствии применена системаGoogleEarth. С помощью данной программы был выбран необходимый участок территории Ардатовского района и приближен на 10-11 км. Затем были выбраны контрольные точки и их географические координаты.

Дальнейшее выполнение работы проходило в программном обеспечении ERDASImagine 8.4. В данной программе с помощью модуляCoordinateCalculator был произведен пересчет координат контрольных точек из WGS 84 в прямоугольную систему координат СК-42 в проекции Гаусса-Крюгера, а впоследствии через GeometricCorrection провели трансформацию космического снимка. В итоге из полученных 30 трансформированных космических снимков территории Ардатовского района, была выполнена мозаика с помощью программного обеспечении ERDASImagine.

Последней программой, которая была использована в ходе данной работы, являлась ГИСArcView 3.2. С помощью нее была создана картографическая модель структуры землепользования Ардатовского района Республики Мордовия. С помощью метода визуального дешифрирования были дешифрированы земельные участки района, вычислены их количественные характеристики.

Завершающим пунктом выполняющейся работы являлись интерпретация и анализ полученных результатов, которые были показаны в виде площади в га и в процентном соотношении к площади изучаемого района, и показаны с помощью таблицы, а впоследствии и с помощью диаграммы.

В итоге по завершению проводимой работы была получена карта структуры земельных угодий по Ардатовскому району Республики Мордовия в масштабе 1:300.000, а также были получены знания по применению новых программных обеспечений, таких как Google Earth и ERDAS Imagine 8.4 и изучены новые возможности ГИС ArcView 3.2.

Список использованных источников

Google: Планета Земля 6.0.1.2032 ( 2010, электронная карта )

ErdasImagine ( текст ): руководство пользователя: пер. с англ.-М.:Дата+, 2006

Сборник упражнений по работе с ERDASImagine 8.4 ( текст ). - М. : Дата+, 2000, - 116 с.

Книжников Ю.Ф., В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. Аэрокосмические методы географических исследований // М.: «Академия», 2004, - 336 с.

ArcViewGIS ( текст ): руководство пользователя -ESRI, 1996. – 300 с.

ru.wikipedia.org

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/137183-ajerokosmicheskij-metod-issledovanija-i-fotog