Презентация ИМКЭС СО РАН аспиранта Бекеров А.А

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО

СОСТОЯНИЯ ТЕРРИТОРИИ ПО

АНАЛИЗУ ДАННЫХ СПУТНИКОВОГО

РАДИОМЕТРА MODIS В РЕЖИМЕ,

БЛИЗКОМ К РЕАЛЬНОМУ ВРЕМЕНИ

Научный руководитель

Гордов Евгений Петрович

Профессор, д.ф.-м.н.

Аспирант

Бекеров Артур

ИМКЭС СО РАН

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт

мониторинга климатических и экологических систем Сибирского

отделения Российской академии наук (ИМКЭС СО РАН)

Научный консультант

Катаев Михаил Юрьевич

Профессор, д. т. н.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Актуальность

2. Цели

3. Задачи

4. Научная новизна

5. Полученные результаты

6. Выводы

2

Актуальность наблюдений в режиме,

близком к реальному времени.

• Мониторинг – непрерывный процесс наблюдения за

исследуемой территорией.

• Постоянное наблюдение за большими площадями.

• Оценка экологического состояния на основе

изучения пространственно-временных вариаций

различных индексов (NDVI, TVI, EVI и др.)

исследуемой территории.

3

Цель данной работы

Разработка и реализация автоматизированной

системы оценки экологического состояния

обширных исследуемых территорий на основе

обработки и пространственно-временного анализа

многоспектральных спутниковых данных

дистанционного зондирования. Установление новых

и уточнение существующих закономерностей

формирования экологической ситуации для

разработки методологических положений оценки

экологического состояния территорий.

4

Задачи

5

Анализ существующих многоспектральных спутниковых систем дистанционного зондирования.

Разработка, обоснование и реализация автоматизированных программно-алгоритмических решений.

Информационный поиск методов обработки и анализа пространственно-временных рядов наблюдений.

Применение программно-алгоритмических решений для оценки экологического состояния.

Научная новизна

Методика анализа многолетних серий спутниковых

изображений спектрорадиометра MODIS для

выявления нарушений экологического состояния

исследуемой территории.

Структура программного комплекса на основе веб-гис

системы, позволяющая накапливать, обрабатывать и

анализировать многолетние ряды спутниковых

изображений в автоматизированном режиме.

6

Спутниковые системы для мониторинга

7

Структурная схема

разрабатываемой программы

8

Слои данных

Географическая

карта

Карта

почв

Метео-

информация

Открытая

Геоинформационная

система

Отображение

информации

Анализ Принятие

решений

Спутниковая

информация

База

Знаний

ГОСТ, ОСТ,

СНИП

Рельеф

Табличный,

Графический

вид

Отчет

Математические

методы

Процесс обработки спутниковой

информации в разрабатываемой системе

9

Спутниковая информация

t1

t2

Обработка (индексы)

Сравнение Кластеризация

База данных предыдущих

значений

Анализ

Спутниковые

продукты –

NDVI,

Reflectance

Нормативы, СНИП,

ГОСТ…

Архив

спутниковых

данных

Расчет индексов, характеризующих

состояние окружающей среды

NDVI =𝜌𝑛𝑖𝑟 −𝜌𝑟𝑒𝑑

𝜌𝑛𝑖𝑟+𝜌𝑟𝑒𝑑

VI =𝜌𝑛𝑖𝑟 −𝜌𝑟𝑒𝑑

𝜌𝑛𝑖𝑟+С1∙𝜌𝑟𝑒𝑑 −С2∙𝜌𝑏𝑙𝑢𝑒+ 𝐿∙ (1 + 𝐿)

DVI = 𝜌𝑛𝑖𝑟 − 𝜌𝑟𝑒𝑑

RVI = 𝜌𝑛𝑖𝑟

𝜌𝑟𝑒𝑑

Нормализованный

разностный

вегетационный индекс

Усовершенствованный


Разностный


Относительный


Зависимость NDVI от параметров

окружающей среды (MODIS)

Европа

Западная

Сибирь

Температура Влажность

МЕТОДЫ ПОИСКА ИЗМЕНЕНИЙ

• Графические методы

(изменение текстуры, цветовой

палитры).

• Статистические методы

(изменение закона

распределения случайной

величины [вегетационного

индекса]).

• Структурные методы

(факторный анализ, графовый и

др.).

МЕТОДЫ ПОИСКА ИЗМЕНЕНИЙ

• Графические методы (изменение текстуры, цветовой палитры).

Полученные результаты

14

Видео из полученных данных


15

Разрабатываемая программная система


16

Сглаживание NDVI за 2010 г.

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

NDVI 2010г

NDVI 2010г

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

Smoothing effect #3

Smoothing effect #3


17


-4000

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

NDVI 2011г

NDVI 2011г

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

Smoothing effect #3

Smoothing effect #3


18


-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

NDVI 2012г

NDVI 2012г

-2000

0

2000

4000

6000

8000

10000

ян

в

фев

мар

ап

р

май

ию

н

ию

л

авг

сен

окт

но

я

дек

Smoothing effect #3

Smoothing effect #3


19

Распределение NDVI за 2010г

1

24

6560

42

32

2226

17 17 17

911

53

03 2

7

0

10

20

30

40

50

60

70

NDVI 2010 г.

NDVI 2010 г.


20


1 3

21

64 64

48

34

23 2320

9 10 95

14

74 3 1

0

10

20

30

40

50

60

70

NDVI 2011 г.

NDVI 2011 г.


21


1

34

67

49

38

2621

27

1613 13 15

36 4

8 610

4

0

10

20

30

40

50

60

70

80

NDVI 2012 г.

NDVI 2012 г.

Методики выявления изменений во

временных рядах ДДЗ

1. Формирование разностных изображений

Вычитание из первого снимка второго попиксельно.

2. Image ratioing

Вычисляется соотношение изображений за две даты

3. Разностный вегетационный индекс (Vegetation index

differencing)

У каждого изображения рассчитывается вегетационный

индекс, затем более раннее изображение ВИ вычитается из

старого

4. Вычитание фона (Background subtraction)

5. Метод Gramm–Schmidt (GS)

22

Публикации

1. Двенадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ

ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА

(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды,

потенциально опасных явлений и объектов)»

2. Двенадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные

проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»

3. ХV МНПК «ПРИРОДНЫЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ СИБИРИ.

СИБРЕСУРС 2014»

4. Международной научной конференции "Региональные проблемы

дистанционного зондирования Земли" (РПДЗЗ-2014)

5. Журнал Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 07. С. 652-656

6. Всероссийская Интернет - конференция с международным участием

«Геодезия, картография и маркшейдерия»

23

Выводы

1. Реализована значительная часть системы экологического

мониторинга, обрабатывающие данные в режиме, близкому

к реальному.

2. Исследуются возможности использования ДДЗ более

высокого разрешения

3. Тестируются новые автоматизированные программно-

алгоритмические решения для применения в задачах оценки

экологического состояния.

24

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО

СОСТОЯНИЯ ТЕРРИТОРИИ ПО

АНАЛИЗУ ДАННЫХ СПУТНИКОВОГО

РАДИОМЕТРА MODIS В РЕЖИМЕ,

БЛИЗКОМ К РЕАЛЬНОМУ ВРЕМЕНИ

Контакты:

[email protected]

Аспирант

Бекеров Артур

ИМКЭС СО РАН

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт

мониторинга климатических и экологических систем Сибирского

отделения Российской академии наук (ИМКЭС СО РАН)

Презентация ИМКЭС СО РАН аспиранта Бекеров А.А

Science