с использованием данных дистанционного зондирования высокого и сверхвысокого разрешения
Владимир Шухостанов, Александр Цыбанов, Леонид Ведешин;
Отделение «Диагностика и безопасность техносферы» РАЕН, Москва,
E-mail: v-p@diatech.ru, lavedeshin@presidium.ras.ru
Рынок ДДЗ высокого и сверхвысокого пространственного разрешения
Запуски космических систем Ikonos-2 и QuickBird-2 сделали открытым рынок космических снимков метрового и субметрового пространственного разрешения. Цены на архивные снимки высокой детальности снизились, возрос интерес к данным дистанционного зондирования (ДДЗ) высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, повысился спрос на космические снимки субметрового разрешения. Причем востребованность ДДЗ, полученных с QuickBird-2, в 2004 году уже выше, чем ДДЗ Ikonos-2, а использование недорогих данных Landsat-7 значительно снизилось, в том числе в связи с аварией этой космической системы. Устойчивый и быстрый рост рынка ДДЗ позволяет говорить о том, что скоро объем продаж космических снимков превысит объемы аэрофотосъемочных работ.
Сейчас на рынке коммерческих космических снимков самого высокого пространственного разрешения доминируют американские компании Space Imaging (система Ikonos-2, разрешение до 0,82 м в надире) и Digital Globe (система QuickBird-2, разрешение до 0,61 м в надире). Среди них лидирует Digital Globe, выигравшая контракт NextView правительства США. Проект Digital Globe — QuickBird-2 будет продолжен системой следующего поколения WorldView с еще более передовыми техническими характеристиками: пространственное разрешение составит 47 см, спектральный диапазон расширится за счет добавления новых каналов (423 – 453, 590 – 640, 700 – 730, 900 – 1050 нм).
Особое внимание привлекает компания Orbimage со своим недавно запущенным спутником OrbView-3, технические характеристики которого сопоставимы с Ikonos-2 и QuickBird-2. Теперь эту компанию также можно причислить к лидерам рынка космических снимков сверхвысокого пространственного разрешения. Кроме того, компания Orbimage тесно взаимодействует с компанией Space Imaging по проекту NextView и уже получила заказы на сумму более $300 млн. на поставку снимков со спутника Orbview-3 от коммерческих структур.
Анализ возможностей сенсоров и камеры для проведения космической диагностики объектов техносферы
При диагностике объектов техносферы на территории России, Испании и стран Ближнего Востока мы стали сочетать проведение наземной комплексной диагностики с космической диагностикой. Космическая диагностика проводилась на основе информации, полученной с космических систем Ikonos-2, QuickBird-2, Ресурс-Ф1М, Комета, Международная Космическая Станция (МКС), Landsat-7.
Применяемые на этих системах сенсоры и камеры по пространственному разрешению можно условно разбить на две группы. К первой относятся следующие сенсоры и камеры: OSA на Ikonos-2, BHRC-60 на QuickBird-2, KFA-1000 на Ресурс-Ф1М, КВР-1000 на Комета, Kodak Professional DCS760 на МКС (программа «Ураган»). Сенсор ETM+, установленный на космическом аппарате Landsat-7, можно отнести ко второй группе.
Если исходить только из пространственного разрешения, сенсоры OSA и BHRC-60 имеют очень хорошие характеристики, которые могут быть использованы для решения многих задач космической диагностики техносферы. Разрешение до 0,81 м у OSA и до 0,61 м у BHRC-60 позволяет по прямым признакам однозначно выявлять многие объекты техносферы: трубопроводы, трассы коммуникаций, колодцы, люки, камеры на трассе трубопроводов, крановые узлы и т.д. Однако спектральные характеристики этих сенсоров, не говоря уже о KFA-1000, КВР-1000, Kodak DCS760 далеки от идеала с точки зрения их применения в космической диагностике техносферы. Эти сенсоры имеют достаточно узкий спектральный диапазон (максимально 0,45-0,9 мкм). Ограничение диапазона 0,9 мкм в правой части спектра крайне негативно сказывается на выявляемости объектов техносферы. Особенно это касается подземных объектов, для выявления которых в этих условиях необходима большая разница температур объекта и окружающей среды и желательно наличие «чистой» природной среды окружения без разных промышленных «помех». В сравнении с ними сенсор ETM+ более привлекателен по своим спектральным характеристикам. Наличие дополнительных красных каналов, особенно термического, позволяет значительно повысить выявляемость объектов техносферы. Однако, в связи с очень низким пространственным разрешением, работа с ETM+ имеет смысл только в больших, глобальных проектах, таких, например, как общая оценка состояния магистральных трубопроводов.
Возможности космической диагностики техносферы с использованием сенсоров высокого и сверхвысокого пространственного разрешения
1. Выявление трассы трубопроводов
Выявление трассы прохождения различных трубопроводов является одним из начальных этапов проведения космической диагностики, необходимых как для уточнения уже известной информации, так и для получения новой.
Работы по космической диагностике с использованием снимков, полученных с систем Ikonos-2 и QuickBird-2, показали, что для выявления трассы наиболее информативны красный канал №3 и ближний инфракрасный канал №4. В этих каналах однозначно выявляются многие открытые участки трубопроводов, а в случае отсутствия промышленных помех (например, в поле) можно обнаружить след подземных трубопроводов.
На верхнем фрагменте рисунка 1 в красном канале №3 Ikonos-2 отчетливо виден след подземного участка трассы трубопроводов около г. Мотрил. На нижних фрагментах этого рисунка показано, что в ближнем инфракрасном канале №4 Ikonos-2 и QuickBird-2 по прямым признакам явно выявляются открытые участки трубопроводов в портах Хихон и Ла Коруна.
Рис. 1. Выявление трассы трубопровода по данным сенсоров OSA и BHRC — 60.
Обобщенная информация о выявлении трасс трубопроводов на исследованных территориях с использованием сенсоров и камер высокого и сверхвысокого пространственного разрешения представлена в таблице 1.
2. Выявление объектов техносферы, их характерных элементов и ближайшего окружения
В ходе проведения космической диагностики кроме самого исследуемого объекта техносферы необходимо в максимальной степени выявить все детали этого объекта, а также элементы ближайшего окружения. Только в этом случае возможна полноценная оценка технического состояния исследуемого объекта.
Все объекты можно условно разделить на две группы. К первой относятся объекты искусственного происхождения: трубопроводы разного назначения и диаметров, резервуары разной формы и назначения, дымовые трубы, мосты и т.д., а также их ближайшее промышленное окружение. Ко второй группе следует отнести объекты природного происхождения, находящиеся в непосредственной близости от исследуемых техногенных объектов – это реки, почвы, грунты, растительный покров.
Исследования, проводившиеся на основе информации с сенсоров OSA и BHRC-60, показали, что, как и в случае выявления трассы трубопроводов, при выявлении промышленных объектов решающее значение имеет диапазон ~ 0,6?0,9 мкм. Хорошую выявляемость промышленных объектов в правой части спектрального диапазона обеспечивает и сенсор KFA-1000. При диагностике 9-ти ниточных магистральных газопроводов на участке подводного перехода через реку Сылва использовались данные сенсора KFA-1000, полученные с космической системы Ресурс-Ф1М. На спектрозональной пленке в диапазоне 0,57-0,81 мкм обнаруживаются места входа газопроводов в воду, блоки крановых узлов и прохождение трассы газопроводов на участках между берегами реки Сылва и крановыми узлами (рис. 2).
Рис. 2. Промышленные элементы на подводном переходе газопроводов через реку на снимке KFA-1000.
3. Анализ влажности грунтов вокруг диагностируемого объекта
Современные методы космической диагностики позволяют, несмотря на ограниченный спектральный диапазон применяемых сенсоров, проводить общую оценку влажности открытых грунтов в области около объекта.
В качестве примера рассмотрим работу, которая была проведена на территории, расположенной около г. Мотрил, где были использованы данные QuickBird-2. Оценивалась влажность грунтов на территории неасфальтированных земель.
Сравнительный анализ информативности спектральных каналов космического снимка показал, что лучше всего сырые участки почвы и границы между обводненной и необводненной территорией отображаются в зеленом канале (0,52-0,61 мкм).
В процессе обработки в среде ERDAS IMAGINE изображение было классифицировано с целью выделения участков, покрытых растительным покровом, сухих и влажных участков свободной от растительности поверхности.
Была получена тематическая картина, отражающая разделение космоснимка на следующие типы поверхности: открытая водная поверхность; густой растительный покров; сухая песчаная поверхность; влажная песчаная поверхность; сухая почва; влажная почва.
Затем, в целях оптимизации результатов анализа и более четкого разделения искомых классов, маскирующее изображение было обработано скользящим окном размером 5х5 пикселей медианным фильтром. В результате была построена карта обводненности территории (рис. 3).
Рис. 3. Анализ влажности грунтов вокруг трассы трубопровода.
Также по космическому изображению были выявлены линейные участки открытых и подземных водотоков (мелких рек, дренажных канав и т.п.). Наличие таких водотоков обычно свидетельствует об обводненности территорий.
В результате были выявлены области, представляющие опасность из-за повышенной влажности, и области с подозрением на обводненность, покрытые густой растительностью, которая является индикатором наличия воды.
По результатам оценки влажности грунтов на трассе были выделены места пересечения с обводненными участками территории (они отмечены цифрами на рис. 3).
4. Оценка динамики подтопления территории
При наличии снимков исследуемой территории за разные периоды времени можно оценить изменение увлажненности почвы. А полученные результаты позволяют провести оценку динамики подтопления территории и анализ тенденций подтопления либо осушения почвы, составить прогноз дальнейшего изменения влажности почвы.
Оценка изменения влажности почвы проведена по территории нефтеперерабатывающего завода на Ближнем Востоке. В ее основу положены принципы, изложенные в п.3. Использовалась классификация с обучением в ERDAS IMAGINE панхроматического изображения Ikonos-2.
Финальная картина состояния увлажненности почв территории НПЗ в 1990 и 2000 г.г. показана на рис. 4. Более темные участки обозначают сильное увлажнение и подтопление грунтов.
Рис. 4. Динамика подтопления нефтеперерабатывающего завода.
5. Анализ рельефа территории расположения диагностируемого объекта
Оценка рельефа территории позволяет лучше визуально определить взаимное расположение объектов, оценить их взаимосвязь и проанализировать влияние перепадов высот на объект диагностики.
Для более наглядного выявления пространственных взаимосвязей в данных желательно построить цифровую модель рельефа (ЦМР). Основой ЦМР могут быть: топооснова, набор связанных высотных отметок, космический снимок, стереопара. Поверхность модели можно построить по разным алгоритмам, в частности, это может быть Метод обратно взвешенных расстояний, Метод естественной окрестности, Модель триангуляционных нерегулярных сетей и др. Далее на модель может быть наложен космический снимок. Из космического снимка можно выделить либо спроектировать все необходимые объекты, для чего нужно просто импортировать модель объекта на ЦМР. Точность привязки, сохранение типоразмеров и качество визуализации получившегося проекта зависят только от затрат времени и средств, а также от сложности поставленной задачи. Имеющиеся технологии позволяют получать для космической диагностики качественные 3D модели с заданной точностью.
При реализации современного 3D проекта такого уровня необходимо совместно использовать технологии обработки данных дистанционного зондирования, ГИС-технологии, технологии трехмерного проектирования и визуализации. Основа подобного проекта представлена на рис. 5. Здесь мы видим фрагмент ЦМР территории, прилегающей к испанскому заводу Petronor, с наложенным космическим снимком QuickBird.
Рис. 5. ЗD-основа для анализа инфраструктуры диагностируемых объектов.
6. Оценка и диагностика формы, геометрии, размеров объектов техносферы
Пространственное разрешение современных сенсоров сверхвысокого разрешения позволяет не только выявлять объекты техносферы, но и проводить общую визуальную оценку их внешнего состояния. Анализируя информацию сенсоров OSA, BHRC-60 и КВР-1000 в ряде случаев можно обнаружить нарушения внешнего покрытия трубопроводов; изменение и нарушения формы или целостности окружающих трубопровод стен, сооружений; изменение геометрии и формы сферических и цилиндрических резервуаров; отклонение от вертикальной оси дымовых труб и резервуаров и т.д.
Предварительная, оценочная работа подобного рода проведена по порту Пальма де Майорка, Испания, на синтезированном (КВР-1000 и Kodak DCS760) космическом снимке (рис. 6). Выделенные на снимке точки представляют собой возможные нарушения внешнего состояния трубопровода и ближайшего окружения.
Рис. 6. Космическая диагностика формы и внешнего состояния трубопровода и окружения.
В настоящее время ведутся работы на территории нефтеперерабатывающего завода GIBRALTAR испанской нефтяной компании CEPSA и транспортной компании CLH по оценке и диагностике формы, геометрии, размеров, технического состояния цилиндрических и сферических резервуаров в процессе эксплуатации.
7. Выявление потенциально опасных участков диагностируемого объекта
Определение потенциально опасных участков объекта включает систематизацию и объединение всех данных, полученных в ходе космической диагностики. Такими потенциально опасными областями могут являться, например, обводненные участки территории. В этих местах возможна высокая коррозионная активность грунтов, что может привести к образованию и дальнейшему развитию дефектов в трубопроводе. Кроме того, это могут быть: участки прохождения трассы трубопроводов под автомобильными дорогами, под железнодорожными путями, под стоянками техники (автомобилей, железнодорожных составов), участки изгибов трассы трубопроводов. Анализ рельефа также является источником информации об опасных областях.
Пример диагностирования потенциально опасных участков, требующих повышенного внимания, приведен на рис. 7. Исследования проводились на территории порта Ла Коруна на основе данных QuickBird-2.
Рис. 7. Области, которые могут оказать отрицательное влияние на нормальную работу трубопроводов.
Достоверность результатов космической диагностики потенциально опасных областей трубопроводов проверялась путем сравнения с данными наземной диагностики. В районе г. Мотрил дефекты были выявлены на 4 из 5 участков, определенных по космической диагностике, на 13 из 21 в порту Ла Коруна и на 3 из 3 в Хихоне.
Заключение
Подводя некоторые итоги проделанной работы, следует отметить, что на сегодняшний день космическая диагностика объектов техносферы позволяет решать многие задачи, хотя некоторые проблемы так и остаются нерешенными. К таким проблемам следует отнести ограниченность спектральных диапазонов применяемых сенсоров, что в первую очередь сказывается на ограничении возможностей дешифрирования объектов техносферы (в частности подземных трубопроводов).
Частичным решением этой проблемы является поиск новых видов сенсоров для задач космической диагностики. Следует организовать полевые съемки спектров отражения, пропускания и излучения объектов техносферы с помощью полевых спектрорадиометров с широким спектральным диапазоном и высоким спектральным разрешением. В ходе таких исследований необходимо проведение локальных съемок отдельных объектов техносферы и непрерывных съемок поверхности с получением библиотек эталонных и смешанных спектров.
В статье были использованы материалы ГИС-ассоциации, компании СОВЗОНД и компании ДАТА+.
