Обновление цифровых топографических карт по снимкам RapidEye: результаты исследования
Снимки RapidEye по точностным и дешифровочным характеристикам пригодны в качестве фотоосновы для обновления цифровых топографических карт масштаба 1:25 000 малообжитых районов Западной Сибири. Для определения эффективности обновления карт территорий с иными характеристиками (крупные города, сельскохозяйственные районы России) требуются дополнительные исследования. В целом сфера применения данных RapidEye довольно широка, особенно для решения задач сельского, лесного хозяйства и других подобных отраслей
Е.А. Кобзева (ФГУП «Уралгеоинформ», Екатеринбург)
Е.А. Кобзева
На рубеже XX–XXI вв. технологии дистанционного зондирования Земли из космоса стали активно применяться в гражданских приложениях. Для решения разнообразных задач предлагаются космические снимки с размером пиксела от 0,5 м до нескольких километров. Наиболее представительными являются секторы низкого (MODIS, Vegetation и др.) и высокого разрешения (IKONOS, QuickBird, GeoEye-1 и др.), в то время как данных с разрешением 5–10 м явно не хватает.
Поэтому появление группировки спутников RapidEye (Германия), выполняющих мультиспектральную съемку с разрешением 6,5 м (после обработки — 5 м) и обещающих высокую производительность, вызвало интерес специалистов. Потенциально сфера применения новых данных довольно широка, особенно для решения задач сельского, лесного хозяйства и других подобных отраслей [1]. По предложению компании «Совзонд» — основного поставщика снимков RapidEye в РФ — специалистами ФГУП «Уралгеоинформ» была проведена оценка возможности использования снимков RapidEye для обновления цифровых топографических карт масштаба 1:25 000.
Экспериментальный участок был выбран в Западной Сибири — регионе, характеризующемся не только значительной территорией, но и динамичным развитием. Исследуемая местность мало обжита, покрыта высокими и угнетенными лесами, болотами. Немногочисленные населенные пункты представлены городами с численностью жителей до 40–50 тыс. человек, поселками городского и сельского типов. Развита инфраструктура добычи и транспортировки углеводородного сырья: кустовые площадки скважин, газо- и нефтепроводы, линии электропередачи, улучшенные шоссе, зимники. Перепад высот в пределах экспериментального участка составил 28 м.
Исследование выполнялось по схеме, отработанной в центре «Уралгеоинформ» при тестировании изображений SPOT (Франция), IKONOS (США), QuickBird (США), ALOS (Япония) и др. и подразумевавшей оценку точности ортотрансформирования и дешифровочных возможностей космических снимков с точки зрения объектового содержания топографических карт.
Съемка участка была проведена в июне 2009 г. (рис. 1). Размер снимка на местности составил 80(100 км, угол наклона — 10°. Снимок был поставлен с уровнем обработки L1B в формате NITF. К каждому из пяти спектральных изображений прилагались соответствующие коэффициенты рациональных функций (Rational Polynomial Coefficients — RPC).
Рис. 1. Снимок RapidEye с нанесенными контрольными точками и разграфкой топографической карты масштаба 1:25 000
Процесс ортотрансформирования снимка включал планово-высотную подготовку, внешнее ориентирование, построение цифровой модели рельефа, собственно ортотрансформирование и оценку точности полученного ортоснимка. Контрольные точки (84) для ориентирования и ортотрансформирования определялись по фотопланам масштаба 1:5000.
Ориентирование снимка проводилось с помощью RPC и уточнялось по опорным точкам, число которых варьировало от 1 до 20. Остаточные ошибки, рассчитанные по контрольным точкам, приведены в табл. 1 и на рис. 2. Как видно из табл. 1, использование только RPC (без опорных точек) позволило ориентировать снимок с точностью 40 м. При добавлении одной опорной точки точность ориентирования повысилась до 7 м. Дальнейшее увеличение числа опорных точек качество ориентирования не улучшило.
Таблица 1. Результаты внешнего ориентирования снимка RapidEye с использованием RPC
При обновлении цифровой топографической карты масштаба 1:25 000 точность ориентирования одиночных снимков оценивается по контрольным точкам, положение которых в плане должно быть определено с точностью не хуже 7,5 м (0,3 мм в масштабе 1:25 000 [2]). Результаты эксперимента показывают, что снимки RapidEye могут быть ориентированы с такой точностью методом RPC с дополнительными полиномами нулевой степени. Так как для уточнения ориентирования применяется простой сдвиг в плоскости XY, достаточно одной опорной точки, положение которой не имеет особого значения. Важнее надежность ее распознавания на снимке и качество определения теоретических координат.
Для ортотрансформирования был выбран проект с одной опорной точкой. Цифровая модель рельефа для ортотрансформирования строилась картометрическим способом по горизонталям цифровых топографических карт масштаба 1:25 000 с высотой сечения рельефа 5 м. Точность ортотрансформирования рассчитывалась по 83 контрольным точкам, измеренным на ортоснимке RapidEye и фотопланах масштаба 1:5000.
Средняя ошибка планового положения контрольных точек составила 6,9 м, средняя квадратическая — 7,71 м, максимальная — 14,7 м. Распределение ошибок по интервалам показано в табл. 2. Точность полученного ортоснимка соответствует нормативной точности фотоплана масштаба 1:25 000 (< 0,5 мм в масштабе фотоплана [2]).
Таблица 2. Распределение ошибок планового положения контрольных точек на ортоснимке RapidEye
Следующим шагом стало определение информационной емкости снимков RapidEye, т. е. возможности распознать по ним объекты местности, отображаемые на цифровых топографических картах масштаба 1:25 000. Перечень таких объектов приведен в Сквозном классификаторе объектов цифровых топографических карт и планов, разработанном специалистами ФГУП «Уралгеоинформ» для цифровых карт масштабов 1:500–1:1 000 000 [3]. Указанный классификатор принят в качестве стандарта предприятия в 2007 г.
Для изучения дешифровочных свойств было сформировано синтезированное изображение в натуральных цветах (1–3 каналы). Ниже приводятся результаты, полученные для различных групп объектов.
Населенные пункты. Изображения населенных пунктов позволяют четко выделить жилые кварталы, участки частной застройки, территории промышленных предприятий, улично-дорожную сеть (рис. 3). Социально значимые объекты (школы, церкви, торгово-развлекательные комплексы) определяются по характерной форме, размерам, в ряде случаев — с привлечением дополнительных материалов. В большинстве случаев возможно распознавание точечных объектов (отдельные здания, заводские трубы, памятники), обязательных к показу на цифровой топографической карте масштаба 1:25 000.
Рис. 3. Вид города на снимке RapidEye
Промышленные объекты. Эта группа объектов имеет большое значение для территории Западной Сибири. Контуры станций перекачки нефти, компрессорных станций, кустовых площадок скважин, строения, цистерны, складские помещения распознаются уверенно. Однако сами скважины не читаются, невозможно определить наличие обваловки. Трудно проследить линии электропередачи, особенно в пределах болот. Для нанесения подземных трубопроводов необходимо привлекать дополнительные материалы (схемы, карты). На рис. 4 для сравнения приведены примеры изображений объектов нефтегазопромыслов на космических снимках RapidEye (размер пиксела 5 м) и ALOS (размер пиксела 2,5 м).
Рис. 4. Вид объектов нефтегазопромыслов на снимках RapidEye (а) и ALOS (б)
Дорожная сеть. Благодаря высокому контрасту с окружающими объектами, автомобильные дороги различных классов и железные дороги на снимках RapidEye читаются уверенно, правда, не удается определить наличие насыпей, водопропускных труб, распознать легкие придорожные сооружения. Автомобильные развязки, съезды, мосты опознаются хорошо.
Природные объекты. Снимки RapidEye имеют большой потенциал при дешифрировании природных объектов (рис. 5). Различные виды растительности и грунтов (высокий, угнетенный, лиственный, хвойный лес; луг; пески; болота) прекрасно распознаются на этих снимках благодаря наличию нескольких спектральных каналов. Имеются затруднения при выявлении отдельных деревьев, кустов или полос деревьев, но в этой местности такие объекты трудно распознать и на снимках с размером пиксела 2,5 м (например, ALOS/PRISM).
Рис. 5. Вид объектов гидрографии, растительности, грунтов на снимке RapidEye
По результатам экспериментальной работы составлен Альбом образцов топографического дешифрирования космических снимков RapidEye, в котором приводятся категории сложности дешифрирования объектов местности и фрагменты их изображений на космических снимках. Альбом предоставляется заинтересованным лицам по запросу.
Таким образом, можно сделать вывод, что космические снимки RapidEye по точностным и дешифровочным характеристикам пригодны в качестве фотоосновы для обновления цифровых топографических карт масштаба 1:25 000 малообжитых районов Западной Сибири. Для определения эффективности обновления карт территорий с иными характеристиками (крупные города, сельскохозяйственные районы России) требуются дополнительные исследования.
Автор выражает благодарность компании «Совзонд» и RapidEye AG (Германия) за поддержку работы и предоставленные оперативные изображения RapidEye.
Список литературы
1. Дворкин Б.А. Группировка спутников ДЗЗ RapidEye: уникальные возможности для решения задач мониторинга // Геоматика. — 2009. — № 3 (4). — С.14–21.
2. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов. ГКИНП (ГНТА)-02-036–02. — М.: ЦНИИГАиК, 2002. — 100 с.
3. Стандарт ФГУП «Уралгеоинформ» 26288412-1.1–07. Карты и планы цифровые топографические. Сквозной классификатор объектов цифровых топографических карт и планов. Система классификации и кодирования. Правила цифрового описания. — Екатеринбург: ФГУП «Уралгеоинформ», 2007. — 239 с.
RSS
Реклама
