Анализ зарубежного опыта использования дистанционных данных в тематическом картографировании

В современном быстро развивающемся мире картографическая продукция играет всё большую роль в различных отраслях хозяйства. Карты используются повсеместно: для принятия решений при чрезвычайных ситуациях, для территориального планирования, в градостроительстве, для расчета навигационного маршрута от дома до офиса и т. д. В условиях всё углубляющегося и ускоряющегося антропогенного воздействия на ландшафты поддержание актуальности картографического материала в различных масштабах становится одной из первоочередных задач [5].

Информацию на картах можно обновлять различными способами, включая как полевые, так и камеральные работы, используя разные источники информации: материалы геодезической съёмки, текстовые описания, справочную информацию и др. Но одним из наиболее востребованных источников для получения и обновления информации о текущем состоянии объекта картографирования являются Данные дистанционного зондирования Земли (ДДЗ) [3].

Но даже самые современные космические снимки не позволят получить нужную информацию без быстрых и надёжных методов дешифрирования, заложенных в большинство современных специализированных программных продуктов. В статье представлен обзор материалов космической съёмки и программных модулей для обработки этой информации для целей создания и обновления карт, которые доступны на рынке геоинформационных технологий в России.

Современный рынок ДДЗ предоставляет широкие возможности по выбору типа, формата, пространственного и радиометрического разрешения космических снимков, которые могут быть использованы для создания и обновления геопространственной информации. В зависимости от задач, которые стоят перед специалистом, он может определить объект и выбрать масштаб картографирования, а также подобрать нужное разрешение космического снимка [5].

Для целей тематического картографирования, в большинстве случаев, подходят снимки сенсоров среднего пространственного разрешения, имеющие большое количество спектральных каналов, отвечающих за определённые узкие участки спектра волн. Наличие каналов в среднем, ближнем и дальнем инфракрасном диапазонах даёт расширенные возможности для прикладных задач, связанных с картографированием растительного и почвенного покровов. К таким съёмочным системам относятся, прежде всего, RapidEye, ALOS AVNIR-2, Landsat 5 и 7, SPOT 4 и 5, ASTER, IRS 1С/1D, RESOURCESAT-1 (IRS-P6), Монитор-Э, Hyperion. В этой группе особо выделяются гиперспектральные сенсоры, позволяющие получать несколько десятков и даже сотен каналов изображения в крайне узких участках спектра, что позволяет иногда решать специализированные задачи в области идентификации минералов и геологическом картографировании.

Современные снимки более низкого разрешения в таких системах, как MODIS, MERIS, NOAA и других, также несут огромный объём полезной информации, позволяющей решать задачи тематического картографирования в мелких масштабах[12].

К настоящему моменту накоплен большой архив данных дистанционного зондирования Земли, который регулярно пополняется данными, поступающими с действующих орбитальных систем. У потенциального потребителя этих данных есть широкие возможности выбора снимков по типу съёмки, пространственному и радиометрическому разрешению, а также по времени съёмки. Архивные данные, как правило, оказываются дешевле оперативных, но, в любом случае, для конечного пользователя проходит определённое время между заказом снимка и его получением, даже если данные приобретаются через Интернет. В тех случаях, когда важна высокая степень оперативности при решении текущих задач по созданию и обновлению картографического материала (например, при оперативной оценке последствий стихийных бедствий и принятии решений об устранении этих последствий), могут быть применены авиационные съёмочные системы, такие как цифровые бортовые камеры и лазерные сканеры вертолётного и самолётного базирования, позволяющие в результате съёмки получать трёхмерные модели местности. Кроме того, организации, работающие с большими объёмами информации, могут получать данные дистанционного зондирования со спутников в режиме оперативной связи, минуя поставщиков ДДЗ, если приобретут и установят у себя станцию приёма информации.

Возможности выбора и получения нужных для решения текущей задачи данных дистанционного зондирования достаточно широки, и пользователям этой информации необходимо выбрать программное обеспечение, которое позволит быстро и с наименьшими производственными затратами эти данные обработать и получить итоговый результат в виде карты, трёхмерного представления или геопространственной информации, хранимой в базе геоданных [5]. геоданные космический снимок картография При использовании данных дистанционного зондирования для создания и обновления картографического материала, помимо базовых процессов подготовки данных (таких как геометрическая и радиометрическая коррекция), наибольшую роль играет дешифрирование, или классификация.

Ведущие поставщики программного обеспечения для обработки ДДЗ десятилетиями развивали инструменты классификации растров, переводящие спектральную информацию в тематическую и создающие тематические изображения, в которых значение пиксела отображает его принадлежность к определённому классу. В последние годы наметилась тенденция к созданию программных продуктов, осуществляющих не только дешифрирование, но и перевод итоговой информации в векторную форму для более лёгкой интеграции этих данных в ГИС. При этом основной тенденцией является стремление к минимальному вмешательству пользователя в процесс классификации, т. е. достижение высокой степени автоматизации процесса [6].

Одним из пионеров в этой области был немецкий концерн Definiens, чьи программные продукты серии eCognition завоевали определённую популярность у специалистов в конце девяностых годов прошлого века. Однако подобные решения уже не являются чем-то уникальным, так как через несколько лет после eCognition американская компания VisualLearningSystems выпустила на рынок программные продукты FeatureAnalyst и LidarAnalyst, удачно интегрировав их в оболочки популярных программ для обработки ДДЗ и ГИС: ArcGIS, ERDAS IMAGINE, SOCET SET и GeoMedia. В 2008 году два других ключевых игрока рынка продемонстрировали свои инструменты для автоматизированного дешифрирования данных спутниковой съёмки: это корпорация ERDAS, выпустившая модуль для объектно-ориентированного дешифрирования — ImagineObjective для ERDAS IMAGINE 9.3, и компания ITT, разработавшая первую версию модуля ENVI Fx 4.5 [3].

Все перечисленные программные продукты выполняют сходные задачи по автоматизированному дешифрированию определённых пользователем объектов по космическим снимкам и получению готовых к использованию в ГИС слоёв геопространственных данных. Благодаря высокой степени автоматизации процессов в вышеперечисленных программных продуктах (это особенно касается FeatureAnalyst и ImagineObjective), они могут быть использованы как неотъемлемая часть процесса создания и обновления карт с использованием ДДЗ, помогая достичь высокой оперативности в получении итоговой информации в форме цифрового картографического материала[12].