Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів
The interpretation of hyperspectral space images based on the textural and spectral characteristics of studied objects is examined. It is suggested to perform the interpretation using a spectral shift function along the electromagnetic radiation wavelength as an integral indicator of the spectral c...
Gespeichert in:
| Datum: | 2008 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2008
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/4134 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів / В. Г. Якимчук, К.Ю. Суханов, З.В. Козлов, Л.П. Лiщенко // Доп. НАН України. — 2008. — № 2. — С. 129-134. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-4134 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-41342018-04-07T23:30:25Z Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів Якимчук, В. Г. Суханов, К.Ю. Козлов, З.В. Ліщенко, Л.П. Науки про Землю The interpretation of hyperspectral space images based on the textural and spectral characteristics of studied objects is examined. It is suggested to perform the interpretation using a spectral shift function along the electromagnetic radiation wavelength as an integral indicator of the spectral characteristics of urbanlandscape elements. 2008 Article Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів / В. Г. Якимчук, К.Ю. Суханов, З.В. Козлов, Л.П. Лiщенко // Доп. НАН України. — 2008. — № 2. — С. 129-134. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. 1025-6415 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/4134 528.8:519.876 uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Науки про Землю Науки про Землю |
| spellingShingle |
Науки про Землю Науки про Землю Якимчук, В. Г. Суханов, К.Ю. Козлов, З.В. Ліщенко, Л.П. Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| description |
The interpretation of hyperspectral space images based on the textural and spectral characteristics of studied objects is examined. It is suggested to perform the interpretation using a spectral shift function along the electromagnetic radiation wavelength as an integral indicator of the
spectral characteristics of urbanlandscape elements. |
| format |
Article |
| author |
Якимчук, В. Г. Суханов, К.Ю. Козлов, З.В. Ліщенко, Л.П. |
| author_facet |
Якимчук, В. Г. Суханов, К.Ю. Козлов, З.В. Ліщенко, Л.П. |
| author_sort |
Якимчук, В. Г. |
| title |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| title_short |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| title_full |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| title_fullStr |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| title_full_unstemmed |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| title_sort |
дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів |
| publisher |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| publishDate |
2008 |
| topic_facet |
Науки про Землю |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/4134 |
| citation_txt |
Дешифрування гіперспектральної космічної інформації на основі текстурних і спектральних характеристик досліджуваних об’єктів / В. Г. Якимчук, К.Ю. Суханов, З.В. Козлов, Л.П. Лiщенко // Доп. НАН України. — 2008. — № 2. — С. 129-134. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. |
| work_keys_str_mv |
AT âkimčukvg dešifruvannâgíperspektralʹnoíkosmíčnoíínformacíínaosnovíteksturnihíspektralʹnihharakteristikdoslídžuvanihobêktív AT suhanovkû dešifruvannâgíperspektralʹnoíkosmíčnoíínformacíínaosnovíteksturnihíspektralʹnihharakteristikdoslídžuvanihobêktív AT kozlovzv dešifruvannâgíperspektralʹnoíkosmíčnoíínformacíínaosnovíteksturnihíspektralʹnihharakteristikdoslídžuvanihobêktív AT líŝenkolp dešifruvannâgíperspektralʹnoíkosmíčnoíínformacíínaosnovíteksturnihíspektralʹnihharakteristikdoslídžuvanihobêktív |
| first_indexed |
2025-07-02T07:21:38Z |
| last_indexed |
2025-07-02T07:21:38Z |
| _version_ |
1836518892123455488 |
| fulltext |
Роботу виконано за часткової фiнансової пiдтримки Науково-технологiчного центру в Укра-
їнi, проект № 3138.
1. Ostrovsky L. A., Johnson P.A. Dynamic nonlinear elasticity in geomaterials // Riv. Nuovo Cim. – 2001. –
24, No 7. – P. 1–46.
2. Gueyer R.A., Johnson P.A. Hysteresis, energy landscape and slow dynamics: a survey of the elastic
properties of rocks // J. Mater. Process. and Manuf. Sci. – 2000. – 9, No 7. – P. 14–26.
3. Darling T.W., TenCate J. A., Brown D.W. et al. Neutron diffraction study of the contribution of grain
contacts to nonlinear stress-strain behavior // Geophys. Res. Lett. – 2004. – 31, No 1. – P. 1–4.
4. Andersen H.C. Molecular dynamics simulation at constant pressure and/or temperature // J. Chem. Res. –
1980. – 72, No 4. – P. 2384–2393.
Надiйшло до редакцiї 12.06.2007Вiддiлення геодинамiки вибуху Iнституту
геофiзики iм. С. I. Субботiна, Київ
УДК 528.8:519.876
© 2008
В.Г. Якимчук, К.Ю. Суханов, З. В. Козлов, Л. П. Лiщенко
Дешифрування гiперспектральної космiчної iнформацiї
на основi текстурних i спектральних характеристик
дослiджуваних об’єктiв
(Представлено членом-кореспондентом НАН України О.Д. Федоровським)
The interpretation of hyperspectral space images based on the textural and spectral characteris-
tics of studied objects is examined. It is suggested to perform the interpretation using a spectral
shift function along the electromagnetic radiation wavelength as an integral indicator of the
spectral characteristics of urbanlandscape elements.
Гiперспектральна космiчна зйомка мiстить iнформацiю про випромiнювання вiд поверхнi
Землi при довжинах хвиль, якi фiксуються в окремих вузьких каналах (∼ 10 нм) i охоп-
люють широкий спектральний дiапазон. Для багатьох елементiв природного ландшафту
та iнших об’єктiв земної поверхнi вiдомi їхнi спектральнi властивостi, тобто розподiл їх
випромiнювання за електромагнiтним спектром. Однак кожен природний або техногенний
ландшафт мiстить комплекс елементiв, якi мають рiзнi спектральнi властивостi i займають
рiзнi площi в межах ландшафту. Багатьма вченими вивчалася вiдбивна здатнiсть покриву
Землi з урахуванням впливу елементiв, якi утворюють ландшафтний комплекс, зокрема
рельєф, грунт, рослинний покрив, водна поверхня, техногеннi об’єкти, пiдземнi води, геоло-
гiчна будова тощо [1–5]. При iдентифiкацiї рiзних ознак поверхнi Землi виходять з того, що
дослiджуванi типи покриття в дiйсностi спектрально роздiльнi, але iснує багато об’єктiв,
якi не завжди можна спектрально роздiлити та iдентифiкувати.
Позитивний досвiд використання текстурних характеристик у дистанцiйному зондуван-
нi Землi дозволяє пiдвищити iмовiрнiсть дешифрування космiчних знiмкiв (КЗ) [6, 7]. На
сьогоднi, однак, у зазначених статтях дослiджено текстуру лише трьох класiв ландшафтiв
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2008, №2 129
у кожному з широких каналiв (500–590, 610–680, 780–890 нм) i не розглянуто спектраль-
нi характеристики елементiв ландшафту й трансформацiю текстури зображень при змiнi
довжини хвилi електромагнiтного спектра знiмка.
Спектральнi характеристики поверхнi Землi не є статичними — вони змiнюються за-
лежно вiд географiчного положення i часу. Як основний i дуже важливий фактор для
правильного аналiзу та iнтерпретацiї дистанцiйного зондування розглядаються спектраль-
нi характеристики рiзних дослiджуваних елементiв поверхнi Землi, зокрема рослиннiсть,
грунт, вода тощо. Але, за даними гiперспектрального знiмка, встановити спектральнi вла-
стивостi певного ландшафту досить складно через великий дiапазон значень характерис-
тик яскравостi окремих елементiв, тому дешифрування ландшафтiв за яскравiстю не зав-
жди дає бажанi результати. У цьому повiдомленнi автори дослiджують змiни текстурних
i спектральних властивостей поверхнi Землi як функцiю географiчного положення у певнi
пори року.
У межах м. Києва було видiлено такi групи урбанiзованих ландшафтiв, яким характерна
рiзна комбiнацiя їх елементiв:
Нова високоповерхова забудова: райони Оболонь, Троєщина, пр. Науки, метро “Ли-
бiдська”. Геометрично правильна конфiгурацiя масивiв; перемiжнi групи пiкселiв, що
вiдповiдають будинкам (30%), дворовим дiлянкам, дорогам (40%), окремим деревам
та їх групам. Великоплямиста текстура зображення.
Лiсопаркова зона, природнi ландшафти: трав’янистi поверхнi паркiв, заплава р. Днiп-
ро з можливим вкрапленням чагарникiв, рiдколiсся, слабко задернованi та вiдкритi
дiлянки з пiсками. Слабко контрастна, великоплямиста структура зображення.
Незабудованi вiдкритi територiї : незначне рослинне покриття, вiдкритi грунти.
Центральна щiльно забудована частина мiста: дахи будинкiв (50%), прибудинковi
територiї, асфальтованi частково дороги з деревною рослиннiстю на узбiччi (50%).
У цьому класi переважає техногенна складова: асфальт, дахи будинкiв, дороги. Дрiб-
ноплямиста текстура зображення з незначними коливаннями яскравостi мiж сумiж-
ними пiкселями.
Лiсовi масиви: Голосiєво, Демiєвка, правобережнi схили р. Днiпро, всерединi мiста —
ботанiчний сад, великi сквери з деревною рослиннiстю. Дiлянки з вiдносно однорiдною
великоплямистою текстурою, є вiдмiнностi в кронах листяних i хвойних порiд, iз пля-
мами, що вiдповiдають галявинам та бiльш зволоженим дiлянкам, долинам струмкiв
(10–20%).
Водна поверхня: рiчки, затоки, озера, ставки — найбiльш однорiднi й контрастнi з ото-
чуючими масиви пiкселiв.
Для дослiдження, за даними КЗ, зображень вказаних урбаландшафтiв було вибрано
тестовi дiлянки певної площi, якi охоплюють усi рiзновидностi елементiв ландшафтiв, що
входять у певний клас. Як приклад розглянемо КЗ, зроблений гiперспектральним сенсором
Hyperion з просторовим розрiзненням 30 м, який встановлено на супутнику EO-1, дата
зйомки — 01.09.2002, час — 8 : 38 (рис. 1).
Спектральнi властивостi ландшафтiв по КЗ можна визначити шляхом осереднення яск-
равостi за множиною пiкселiв цифрового зображення ландшафту для кожного значення
довжини хвилi (λ) у дiапазонi вiд 426,82 до 2365,2 нм. Для ландшафтiв одержано спект-
ральнi характеристики яскравостi: середнє значення та середньоквадратичне вiдхилення.
130 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2008, №2
Рис. 1. Космiчний знiмок фрагмента територiї м. Києва та його околиць, який простягається смугою з пiв-
нiч-пiвнiчного сходу на пiвдень-пiвденний захiд:
1 — новий мiкрорайон; 2 — парк з газонами; 3 — вiдкритий грунт без рослинностi; 4 — центральний район;
5 — лiс; 6 — водна поверхня
Порiвнянням спектральних характеристик рiзних ландшафтiв шляхом обчислення їх рiз-
ницi для всiх довжин хвиль з урахуванням сумарного середньоквадратичного вiдхилення
доведено, що при значних середньоквадратичних вiдхиленнях недоцiльно використовувати
спектральнi характеристики в задачах дешифрування ландшафтiв.
Вiдмiннiсть зображень фрагмента мiсцевостi у рiзних спектральних каналах обумовле-
но властивостями випромiнювання елементiв ландшафту на рiзних довжинах хвиль. Саме
наявнiсть в урбаландшафтах елементiв з рiзними спектральними характеристиками та рiз-
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2008, №2 131
ної площi будемо використовувати для їх дешифрування на гiперспектральних знiмках.
У ландшафтах спостерiгаються рiзнi спiввiдношення дiлянок i складу рослинностi, а також
рiзнi елементи урбанiзацiї. Розходження спектральних характеристик випромiнювання вiд
елементiв урбаландшафтiв приводять до трансформацiї їхнiх зображень у каналах гiпер-
спектрального знiмка, що пiдтверджується порiвнянням зображень будь-якого фрагмента
знiмка в рiзних спектральних каналах.
Опишемо коефiцiєнт кореляцiї (R) мiж масивами значень яскравостi зображень, одер-
жаних в каналах, як мiру подiбностi зображень ландшафтiв в n спектральних каналах
з довжиною хвиль λj та λk (j, k = 1,2, . . . , n; j 6= k)
R(λj, λk) =
E[Li(λj) · Li(λk)] − E[Li(λj)] · E[Li(λk)]
{(E[L2
i (λj)] − (E[Li(λj)])2) · (E[L2
i (λk)] − (E[Li(λk)])2)}1/2
, (1)
де Li(. . .) — яскравiсть i-го пiкселя зображення ландшафту; i — iндекс пiкселя (i = 1, . . . , N);
E — знак математичного сподiвання.
Таким чином, для n спектральних каналiв одержимо n(n − 1)/2 значень коефiцiєнтiв
кореляцiї. Як показали результати дослiджень гiперспектральних КЗ, подiбнiсть текстури
зображень ландшафтiв у спектральних каналах змiнюється в широких межах: вiд повного
збiгу (R(λj , λk) = 0,999) до “нiчого схожого” (R(λj , λk) < 0,1). Це пояснюється тим, що
найкорельованiшими є канали сусiднiх i близьких довжин хвиль, а зi збiльшенням зсуву за
довжиною хвилi кореляцiя спадає.
У зв’язку з тим, що ландшафти вiдрiзняються рiзноманiтнiстю елементiв, кожен з яких
має свою спектральну характеристику, до їх класифiкацiї може бути застосована функцiя
коефiцiєнта кореляцiї ℜ(∆λs), яку назвемо спектральною функцiю (СФ):
ℜ(∆λs) = f(R(∆λs)),
де ∆λs = λs − λ0, s = 0, 1, 2, . . . .
Функцiя коефiцiєнта кореляцiї характеризує мiру узгодженостi випромiнювання вiд еле-
ментiв ландшафту при зсувi за довжиною хвилi. Як правило, ℜ(∆λs) зменшується iз збiль-
шенням зсуву.
Використовуючи такий вираз для обчислення коефiцiєнта кореляцiї:
R(∆λS) =
E[Li(λ0) · Li(λ0 + ∆λS)] − E[Li(λ0)] · E[Li(λ0 + ∆λS)]
{(E[L2
i (λ0)] − (E[Li(λ0)])2) · (E[L2
i (λ0+∆λS)] − (E[Li(λ0+∆λS)])2)}1/2
, (2)
одержимо послiдовнiсть значень R(∆λs), s = 1,2, . . . , S. Спектральну функцiю f(R(∆λs))
визначаємо математичним сподiванням:
ℜ(∆λs) = E[R(∆λs)].
Аналiз результатiв обчислення значень СФ показав, що її можна застосовувати як iн-
струмент для класифiкацiї описаних вище урбаландшафтiв (рис. 2, а).
Згiдно з даними КЗ, зробленого гiперспектральним сенсором Hyperion, для одержаних
СФ описаних вище ландшафтiв було виконано апроксимацiю функцiями
експоненцiальною (Exp) ℜ(∆λs) = c1e
b1∆λs
та
лiнiйною (Lin) ℜ(∆λs) = c2∆λs + b2, де c1, c2 й b1, b2 — константи.
132 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2008, №2
Рис. 2. Графiки спектральних функцiй зсуву довжини хвиль ∆λ.
а: 3 — вiдкритий грунт без рослинностi; 1 — новий мiкрорайон; 4 — центральний район; 2 — парк з газонами;
5 — лiс; 6 — водна поверхня;
б: 1 — вiдкритий грунт без рослинностi; 2 — дiлянка пiску; 3 — лiс; 4 — окремi дерева та їх групи
Оцiнку точностi апроксимацiї за допомогою експоненцiальних i лiнiйних функцiй зроб-
лено, згiдно з середньоквадратичним вiдхиленням апроксимуючих функцiй вiд реальних
значень СФ. За результатами оцiнки точностi, наведеними в табл. 1, випливає, що лiнiйна
апроксимацiя бiльше вiдповiдає СФ для всiх ландшафтiв. Обчисленi коефiцiєнти лiнiйної
функцiї демонструє табл. 2.
Класифiкувати невiдомий ландшафт на КЗ можна, якщо визначити його СФ i вiднести
до вiдповiдного ландшафту, для якого вiдстань SΣ мiж СФ еталону ℜE(∆λs) та аналiзова-
ним ландшафтом ℜX(∆λs) буде найменшою:
SΣ =
S
∑
s=1
[ℜ2
E(∆λs) −ℜ2
X(∆λs)]. (3)
Класифiкувати можна також за значеннями коефiцiєнтiв лiнiйної апроксимацiї. Запро-
понований метод перевiрено на ландшафтах, якi є територiями з окремими деревами та їх
Таблиця 1
Клас ландшафту
Експонента та лiнiйна апроксимацiї
Exp Lin (Exp-Lin) / (Exp + Lin)
Новий мiкрорайон 0,0117 0,0098 0,0856
Центральний район 0,0198 0,0140 0,1692
Лiс 0,0354 0,0093 0,5827
Парк з газонами 0,0136 0,0077 0,2778
Водна поверхня 0,0024 0,0021 0,0682
Вiдкритий грунт без рослинностi 0,00016 0,00014 0,0419
Таблиця 2
Клас ландшафту c2 b2
Новий мiкрорайон −0,00108 1,0112
Центральний район −0,0016 1,0181
Лiс −0,0028 0,9643
Парк з газонами −0,0018 0,9774
Водна поверхня −0,0004 0,3725
Вiдкритий грунт без рослинностi −0,0001 0,9908
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2008, №2 133
групами i дiлянками пiску. Результати класифiкацiї представленi на рис. 2, б, де показано
урбаландшафти, до яких були вiднесенi аналiзованi ландшафти. Лiсопосадки виявилися
найбiльш близькими до ландшафту лiс, пiсок — до вiдкритого грунту.
Спектральнi кореляцiйнi характеристики доцiльно використовувати як векторну суму
вiдстаней спектральних функцiй SΣ (3) i текстурних характеристик ST [8]:
S =
√
S2
Σ
+ S2
T .
Таким чином, на пiдставi отриманих результатiв можна стверджувати, що спектральнi
функцiї зi збiльшенням зсуву за довжиною хвилi каналу гiперспектрального знiмка взагалi
спадають. Нахил СФ для рiзних ландшафтiв рiзний, це добре видно за значеннями коефi-
цiєнта c2 лiнiйної апроксимацiї. При порiвняннi представлених на рис. 2, а урбаландшафтiв
видно, що значення c2 зростає зi збiльшенням частки рослинностi на знiмку й зменшенням
дiлянок без рослинностi (грунт, дороги, дахи й тощо). Так, у центральних районах нема
широких дорiг i великих дiлянок без рослинностi щодо нових мiкрорайонiв. У парках з га-
зонами вiдзначено бiльше рослинностi, а в лiсi практично вся територiя вкрита деревами,
що позначається на кутi нахилу вiдповiдних графiкiв СФ. Вiдкритий грунт без рослин-
ностi по всьому дiапазону зсуву довжини хвилi свiдчить про високу кореляцiю, а водна
поверхня — про малу корельованiсть з незначними коливаннями.
Подальшим логiчним продовженням розглянутого аналiзу текстурних i спектральних
характеристик поверхнi Землi (як функцiї географiчного положення) будуть дослiдження
ландшафтiв iз застосуванням спектральних функцiй в рiзнi перiоди вегетацiї рослин та
у рiзних умовах довкiлля.
1. Лялько В.И., Федоровский А.Д., Костюченко Ю.В. и др. Ландшафтно-системный подход при де-
шифрировании аэрокосмических изображений земной поверхности // Доп. НАН України. – 1999. –
№ 4. – С. 135–138.
2. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в гео-
логии. – Москва: Мир, 1988. – 349 с.
3. Кочубей С.Н., Кобец Р.И., Шадчина Т.М. Спектральные свойства растений как основа методов
дистанционной диагностики. – Киев: Наук. думка, 1990. – 136 с.
4. Мовчан Л.И., Каневский В.А., Семигаевский В.Д. и др. Фитоиндикация в дистанционных исследо-
ваниях. – Киев: Наук. думка, 1993. – 305 с.
5. Hunt G.R., Salisbury J.W. Visible and Near-Infrared Spectra of Minerals and Rocks // Modern Geology. –
1970. – 1. – P. 283–300.
6. Федоровський О.Д., Якимчук В. Г., Рябоконенко С.О. Дешифрування багатозональних космiчних
знiмкiв ландшафтних комплексiв на основi марковських властивостей зображень // Геоiнформати-
ка. – 2002. – № 1. – С. 63–69.
7. Федоровський О.Д., Суханов К.Ю., Якимчук В. Г. Просторово-частотний аналiз при дешифруваннi
космiчних знiмкiв водних ландшафтiв // Космiчна наука и технологiя. – 1999. – 5, № 4. – С. 44–45.
Надiйшло до редакцiї 19.06.2007Науковий центр аерокосмiчних дослiджень Землi
Iнституту геологiчних наук НАН України, Київ
134 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2008, №2
|