В статье авторами представлена новая методика идентификации крон деревьев по данным аэрофотосъемки с БПЛА. Методика будет полезна для автоматизации процесса тематической интерпретации ортотрансформированных снимков с пространственным разрешением 5-10 сантиметров на пиксель. Эксперименты, представленные в статье, проводились на снимках сомкнутых лесов севера европейской части России.
Ключевые слова: визуализация геопространственных данных, обработка изображений, алгоритм тематической обработки, беспилотный летательный аппарат, автоматизация дешифрирования.
В настоящее время большинство исследований в области дистанционного зондирования Земли проводятся на основе спутниковых снимков, при этом текущая ситуация на рынке космической съемки состоит в том, что максимальная разрешающая способность снимков, поставляемых пользователю равна приблизительно 0,5 метра на пиксель. Такого разрешения, как правило, недостаточно для выделения отдельных крон деревьев на изображении.
Альтернативным вариантом получения данных сверхвысокого разрешения о территории является съемка беспилотными летательными аппаратами (БПЛА). По стоимости данный вид съемки близок к детальной спутниковой, но имеет ряд преимуществ, таких как отсутствие помех, связанных с облачностью, высокое разрешение, высокая оперативность съемки и др. Новые методы получения данных требуют, соответственно, новых методов автоматизированной обработки полученной информации.
В исследовании предлагается методика автоматизированного выделения крон деревьев по данным аэросъемки, полученных с БПЛА. Получение съемочных данных проводилось с применением БПЛА «Supercam-350», ведущего съемку в видимом диапазоне. Методика включает набор алгоритмов обработки изображений, применяемых последовательно к исходному изображению.
На рис. 1 показан исходный фрагмент снимка с БПЛА, на котором изображен лесной участок, пространственное разрешение снимка 5 сантиметров на пиксель. На изображении представлены кроны деревьев и межкроновые пространства.
Рис. 1. Исходный аэроснимок
К изображению был применен ASF-фильтр (alternating sequential filtering) с размером окна равным 2 пикселям. Данный метод фильтрации изображения относится к алгоритмам морфологической обработки растра. Суть данного алгоритма заключается в использовании морфологических операций «открытие» и «закрытие» применительно к обрабатываемому изображению.
Следующим шагом определялись локальные максимумы растра. Далее к изображению применялся метод водораздела. При использовании данного метода растр представляется в качестве трехмерной поверхности, точки которого заданы двумя пространственными координатами, а в качестве высоты выступает уровень яркости. Наиболее важным применением метода водораздела является выделение однородных по яркости объектов на изображении.
Применение алгоритма сегментации по водоразделам часто приводит к эффекту избыточной сегментации, вызванной шумом и другими локальными неровностями на изображении. Это означает огромное число областей, выделенных при сегментации. Избыточная сегментация может быть настолько значительной, что сделает результат практически бесполезным.
Подход, применяемый для управления избыточной сегментацией, основан на идее маркеров. Маркером является связная компонента, принадлежащая изображению. В нашем случае в качестве маркеров зададим выделенные ранее локальные максимумы вершин деревьев.
Результатом предложенной методики является набор контуров крон деревьев в лесном массиве, полученных автоматизировано с использованием описанной в статье методики (Рис. 2).
После получения изображения с выделенными контурами крон была проведена процедура векторизации полученных контуров с целью интегрирования и последующей обработки в геоинформационной системе. Векторный слой контуров крон, наложенный на исходный снимок с БПЛА, представлен на рис. 5.
Рис. 2. Векторный слой контуров крон деревьев, наложенный на исходный снимок
Методика была реализована в виде программного средства на языке программирования Python в качестве модуля информационной системы управления лесными ресурсами. Представленная в статье методика и ее развитие в виде различных алгоритмов классификации выделяемых контуров позволит значительно ускорить процесс тематической интерпретации съемочных данных с БПЛА и обновления данных о лесных ресурсах.
В дальнейшем предполагается проводить исследования в направлении классификации выделенных контуров деревьев, разработки алгоритмов разделения кроновых комплексов на отдельные кроны, создания подходов к генерализации полученных данных о лесной территории для выделения однородных областей и создания тематических карт.
Исследование проводится при поддержке грантов Российского фонда фундаментальных исследований, проекты № 14-07-31076, 14-07-98801.
Литература:
1. Абрамова Л.В., Алешко Р.А., Батраков Н.М., Гурьев А.Т., Шошина К.В., Щеников В.С. Разработка методов и алгоритмов тематической обработки спутниковых снимков на основе структурного моделирования // Международный студенческий научный вестник. – 2014. – № 4; URL: www.eduherald.ru/121-11929 (дата обращения: 19.12.2014).
2. Алешко Р.А., Гурьев А.Т. Структурное моделирование взаимосвязей дешифровочных признаков спутниковых снимков и таксационных параметров лесных насаждений // Труды СПИИРАН. Вып. 29 (2013). С. 180–189.
3. Алешко Р.А., Гурьев А.Т. Методика тематического дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий на основе структурных моделей // Известия Вузов. Приборостроение. 2013. Т.56. №7. С. 76–77.
4. Алешко Р.А. Система мониторинга и управления пространственными гетерогенными объектами (на примере Соловецкого архипелага) / Бекмешев А.Ю., Васендина И.С., Гурьев А.Т., Карлова Т.В., Шошина К.В., Щеников В.С. // Вестник БГТУ. - 2014. - №3(43). - С.104-108.
5. Гурьев А.Т. Разработка геоинформационной системы на базе программного обеспечения с открытым исходным кодом / Алешко Р.А., Васендина И.С., Шошина К.В., Щеников В.С. // Вестник БГТУ. - 2014. - №3(43). - С.114-118.
6. Абрамова Л.В., Алешко Р.А., Батраков Н.М., Гурьев А.Т., Шошина К.В., Щеников В.С. Разработка геопортала как сервиса публикации картографических данных // Международный студенческий научный вестник. – 2014. – № 4; URL: www.eduherald.ru/121-11930 (дата обращения: 19.12.2014).
7. Варфоломеев Ю.А., Гурьев А.Т., Алешко Р.А. Методические и технические аспекты космического мониторинга биоповреждения и усыхания еловых лесов // Лесн. журн.-2010. -№5. -С. 149-156. - (Изв. высш. учеб.заведений).
8. Варфоломеев Ю.А., Гурьев А.Т., Плехов О.Г., Алешко Р.А. Высокотехнологичное проектирование строительства и реконструкции дорог с непрерывным жизненным циклом в лесах с биоповреждениями // Лесн. журн. - 2011. -№ 2. - С. 145-152. - (Изв. высш. учеб.заведений).
