Содержание к диссертации
Введение
1 Современное состояние диагностики загрязнения территорий нефтью и нефтепродуктами средствами и методами дистанционного зондирования 14
1.1 Состояние исследований в области дистанционного зондирования нефтезагрязнений территорий и акваторий : 14
1.1.1 Аппаратные средства дистанционного зондирования и их выбор в задаче идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 17
1.1.2 Методы обработки данных дистанционного зондирования в задаче идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 28
1.2 Анализ проблем диагностики нефтезагрязненных почвогрунтов по данным дистанционного зондирования и постановка задачи исследования..30
1.3 Формирование научного замысла исследования и постановка цели работы 32
2 Характеристика нефтезагрязненных почвогрунтов и фона для обоснования основных положений методики идентификации 36
2.1 Описание нефтезагрязненных почвогрунтов и фона 36
2.1.1 Потенциальные источники загрязнения окружающей среды нефтью и нефтепродуктами 36
2.1.2 Характеристика нефтеразливов на почвогрунтах 37
2.1.3 Характеристика фона 46
2.2 Обоснование основных положений методики идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 50
2.2.1 Выбор признаков идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 52
2.2.2 Выбор методов идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов...54
3 Разработка системы информативных спктрально- яркостных и пространственно-структурных признаков нефтезагрязненных почвогрунтов на основе экспериментальных исследований 59
3.1 Исследования спектрально-яркостных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов 60
3.1.1 Планирование и проведение наземного эксперимента 60
3.1.2 Обработка и анализ результатов эксперимента 66
3.1.3 Верификация результатов экспериментальных исследований по авиационным и тестовым наземным данным 83
3.2 Исследования пространственно-структурных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов 95
3.3 Обоснование линейного разрешения на местности данных аэросъемки, обеспечивающих обнаружение и распознавание нефтезагрязненных почвогрунтов по сформированным признакам 99
4 Развитие и разработка методов автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования для идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 108
4.1 Метод обнаружения нефтезагрязненных почвогрунтов на многоспектральных изображениях по пространственно-структурным признакам 109
4.2 Развитие существующих методов распознавания нефтезагрязненных почвогрунтов на гиперспектральных изображениях по спектрально-яркостным признакам 113
4.2.1 Распознавание нефтезагрязненных почвогрунтов с использованием контролируемой и неконтролируемой классификации 113
4.2.2. Методы обработки с использованием преобразований аэрокосмических данных 123
5 Разработка практических рекомендаций по выбору технических характеристик и условий функционирования аппаратуры наблюдения. формулировка методики идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 130
5.1 Расчет технических параметров оптико-электронной аппаратуры наблюдения при идентификации зон поражения территорий нефтепродуктами 131
5.1.1 Постановка задачи и общий подход к ее решению 131
5.1.2 Расчет возможных вариантов параметров аппаратуры 134
5.1.3 Обоснование выбора технических параметров аппаратуры 143
5.2 Практические рекомендации по выбору технических характеристик и условий функционирования аппаратуры наблюдения для обнаружения ираспознавания нефтезагрязненных почвогрунтов 149
5.2.1 Выбор технических характеристик гиперспектральной аппаратуры и наилучших условий ее функционирования 150
5.2.2 Выбор технических характеристик многоспектральной аппаратуры и наилучших условий ее функционирования 157
5.2.3 Рекомендации по выбору условий функционирования гиперспектральной аппаратуры «Фрегат» почвогрунтов 160
5.3 Методика автоматизированной идентификации нефтезагрязненных почвогрунтов 161
5.3.1 Описание подэтапа обнаружения нефтезагрязненных почвогрунтов по пространственно-структурным признакам 166
5.3.2 Описание подэтапа распознавания нефтезагрязненных почвогрунтов по спектрально-яркостным признакам 168
5.3.3 Описание подэтапа интерпретации и оценки нефтезагрязненных почвогрунтов 224
5.4 Анализ результатов работы и достижения цели диссертационного исследования 176
Заключение 182
Список литературы 185
- Состояние исследований в области дистанционного зондирования нефтезагрязнений территорий и акваторий
- Потенциальные источники загрязнения окружающей среды нефтью и нефтепродуктами
- Исследования спектрально-яркостных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов
- Метод обнаружения нефтезагрязненных почвогрунтов на многоспектральных изображениях по пространственно-структурным признакам
Введение к работе
Актуальность работы. Обеспечение экологической безопасности окружающей среды является одной из глобальных проблем современности. Негативные факторы, связанные с жизнедеятельностью человека, приводят к постоянному увеличению техногенной нагрузки на природу, последствия некоторых из них, например, аварийные разливы нефти и нефтепродуктов в процессе добычи, хранения и транспортировки, могут носить катастрофический характер. Ликвидация последствий разлива сопряжена со значительными трудозатратами и носит длительный характер.
Указанные обстоятельства определяют актуальность задачи оперативного поиска и локализации нефтезагрязнений на воде и суше. Работы по созданию систем обнаружения разливов нефти и нефтепродуктов относятся к приоритетным направлениям обеспечения экологической безопасности, что подтверждается включением их в Постановления Правительства РФ (от 15.04.2002 г. № 240; от 21.08.2000 г. № 613), Приказы МПР РФ (от 03.03.2003 г. №156) и МЧС России (от 07.07.1997 г. №382). Особое внимание в системе обращается на разработку средств ДЗ и оперативный аэрокосмический мониторинг аварийных и потенциально опасных объектов.
В настоящее время применение средств ДЗ в задаче контроля НЗПГ существенно ограничено по причине недостаточной научно-методической и экспериментальной проработки данной проблемы. Вопросы применения аэрокосмических средств для широкого круга задач экологического контроля территорий рассматривались Свейном Ф. [40], Ландгребе Д.А. [1], Гонсалесом Р. и Вудсом Р. [4], Криновым Е.Л. [71], Кравцововой В.И. [29], Виноградовым Б.В. [35] и Чапурским Л.И. [10], в частности при диагностике почв - Кондратьевым К.Я. и Федченко П.П. [7]. Однако отдельные исследования нефтезагрязнений на суше (Орлов Д.С. [28], Поляков А.И. [30], Макарчук А.Л. [21]) не являются завершенными. Это связано с тем, что работы были ограничены наземными условиями в части серо-бурых и солончаковых почв или базировались только на применении пассивных многоспектральных приборов, установленных на комических аппаратах, в оптическом диапазоне электромагнитного спектра по интенсивности яркости на изображении, что не обеспечивает требуемой результативности контроля в целом ряде ситуаций (например, при зондировании темных и увлажненных почв). К тому же появляются новые системы аэрокосмического мониторинга, которые позволяют более эффективно решать вопросы опознавания НЗПГ, поэтому методическая база должна все время совершенствоваться. Серьезным фактором, снижающим эффективность дистанционного контроля, является отсутствие для данного типа поверхностей системы устойчивых идентификационных признаков в связи с недостаточной изученностью спектрально-яркостных и пространственных свойств НЗПГ. Это также сдерживает обоснование требований к аппаратуре ДЗ на базе наиболее доступных ОЭ приборов пассивного типа и в первую очередь - гиперспектральных приборов.
Таким образом, имеется противоречие между практической потребностью в повышении возможностей средств ДЗ по выявлению НЗПГ и отсутствием методического аппарата, способного обеспечить данную потребность. На решение этой актуальной задачи направлена рассматриваемая диссертация.
Целью работы является повышение достоверности результатов идентификации НЗПГ с помощью современной ОЭА пассивного типа, входящей в состав авиационных систем информационного обеспечения экологической безопасности для оперативного принятия решений по профилактике нефтяных загрязнений почво-грунтов.
Идея работы - достижение положительного результата в идентификации НЗПГ должно обеспечиваться на основе совместного использования много- и гиперспектральных средств аэросъемки в оптическом диапазоне спектра и комплексного учета спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств исследуемых объектов на зарегистрированных изображениях.
Объект исследования - методы и средства дистанционного контроля экологического состояния окружающей среды.
Предмет исследования - закономерности изменения геофизических эффектов подзолистых и торфяно-болотных почво-грунтов при загрязнении неф тью и мазутом, а также методы и средства регистрации этих эффектов пассивной аэросъемочной ОЭА.
Для достижения цели на основе анализа современного состояния диагностики нефтезагрязнения территорий методами ДЗ поставлены задачи исследования:
• разработать методику идентификации НЗПГ по авиационным данным ОЭА пассивного типа;
• определить основные физико-химические свойства почвогрунтов, влияющих на механизм формирования ОЭ аэроизображений и обосновать приоритетные размеры нефтеразливов, создающие значительную нагрузку на окружающую среду и подлежащие оперативному выявлению;
• по результатам наземных экспериментов и авиационных измерений установить закономерности изменения геофизических характеристик почвогрунтов под влиянием нефтеразливов, которые могут быть использованы в основе системы идентификационных признаков;
• обосновать ЛРМ, необходимые для идентификации НЗПГ с заданными размерами и структурой;
• разработать автоматизированный метод обработки данных ОЭ пассивных средств аэросъемки для идентификации НЗПГ;
• разработать практические рекомендации по выбору параметров съемки и технических характеристик перспективной многоспектральной и гиперспектральной аппаратуры для решения задачи выявления НЗПГ.
Научная новизна работы: Установлены закономерности изменения спектрально-яркостных и пространственно-структурных свойств подзолистых и торфяно-болотных почвогрунтов под воздействием нефтезагрязнений. Выявлено прямо пропорциональное изменение структурных агрегатов и уменьшение разности коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) почв в видимом и ближнем инфракрасном интервалах спектра в среднем в 1,4 раза при достижении максимального уровня (6...8 г/кг) нефтезагрязнения. На основе полученных закономерностей систематизированы признаки идентификации НЗПГ. Основные защищаемые положения:
1. Для идентификации почвогрунтов, загрязненных нефтью и ее тяжелыми фракциями, следует применять специально разработанную систему информативных признаков в интервале оптического диапазона спектра 500...850 нм для гиперспектральных снимков и в спектральных каналах 440...505 и 620.. .1000 нм для многоспектральных изображений.
2. Результативная автоматизированная идентификации НЗПГ может быть достигнута использованием метода, опирающегося на два взаимодополняющих процесса:
- обработку МС данных, основанную на применении структурного признака НЗПГ, в качестве которого предложено использовать оценку среднего квадратического отклонения яркости индексного изображения объекта, полученного как разность массивов яркости сцены в красном (или ближнем инфракрасном) и голубом каналах, в частности при использовании цифровой фотокамеры - 450...500 нм и 600...700 нм;
- обработку многомерного массива (гиперкуба) ГС данных, заключающуюся в применении спектрально-яркостных признаков НЗПГ и классических способов контролируемой и неконтролируемой классификации, усовершенствованных введением в процесс дешифрирования индексного изображения и процедур исключения параметрических подобластей, нехарактерных для НЗПГ.
3. Для рационального выбора ТХ ОЭ много- и гиперспектральной аппаратуры необходимо использовать алгоритм, основанный на развитии известного метода параметрического синтеза фотографических систем с учетом условий наблюдения, размера, структуры и спектрально-яркостных свойств НЗПГ.
Методы исследований. При проведении теоретических исследований использовались методы теории физической оптики, распознавания образов, автоматизированной обработки изображений, корреляционного анализа, математического моделирования процессов и систем. Для численного исследования разработанных алгоритмов проводилось имитационное моделирование на ПЭВМ. При проведении экспериментальных исследований и при обработке результатов измерений применялись методы теории планирования эксперимента, методы инфракрасной спектрометрии, метрологического обеспечения измерений и статистической обработки данных.
Достоверность научных результатов подтверждается использованием достаточной экспериментальной выборкой материалов наземной и авиационной съемки, современных средств измерений и методов статистического анализа и современных комплексов обработки аэрокосмической информации, экспериментальной проверкой основных положений методики идентификации в ходе авиационного экологического контроля более 20-ти нефтезагрязненных территорий и сходимостью результатов контроля с данными наземной заверки.
Практическая значимость работы:
Методика идентификации НЗПГ, а также система признаков, метод обработки и алгоритм выбора ТХ аппаратуры доведены до практической реализации и могут быть использованы при обеспечении задач планового и оперативного экологического мониторинга.
При использовании разработанной методики на практике результативность идентификации НЗПГ по данным пассивных много- и гиперспектральных ОЭ средств аэросъемки достигла 0.86 при требуемом 0.75.
Рекомендации по обработке данных аэросъемки для идентификации НЗПГ, а также по выбору параметров бортовой аппаратуры и условий ее применения могут быть использованы при построении авиационных лабораторий экологического контроля в Экологических центрах и ведомствах.
Практическая значимость результатов подтверждена их реализацией в НИЦ (г. Санкт-Петербург) ФГУ «4 ЦНИИ Минобороны России», Экологическом центре МО РФ, АНО «СИП РИА СЗФ», что подтверждается актами.
Личный вклад автора заключается в постановке цели, формулировке задачи и разработке методики экспериментального исследования НЗПГ с использованием, много- и гиперспектральной ОЭ аппаратуры и средств наземного спектрометрирования; в проведении цикла наземных экспериментов и летных измерений в нефтезагрязненных районах; выполнении расчетно-экспериментальных работ по выявлению репрезентативных признаков НЗПГ; теоретических исследований по усовершенствованию методов обработки ОЭ данных аэросъемки и их апробации, в том числе с использованием программ, разработанных автором самостоятельно; обосновании и разработке рекомендаций по выбору ТХ аппаратуры обнаружения и распознавания НЗПГ.
Апробация работы. Результаты исследований докладывались на 14 международных и всероссийских научных конференциях, в том числе: VI Международный Балтийский форум (г. Санкт-Петербург, 22-23 марта 2005 г.); 6-ая Международная научно-практическая конференция «Пилотируемые полеты в космос» (г. Москва, Звездный городок, 10-11 ноября 2005 г.); 4-ая открытая Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов» (г. Москва, ИКИ РАН, 2006 г.); Международная конференция «Космическая съемка -на пике высоких технологий» (г. Москва, 2007 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, включая две статьи в журнале, рекомендованном ВАК, 10 докладов, 8 статей во всероссийских и межведомственных изданиях, 2 технических проекта.
Структура диссертации и краткая аннотация ее разделов. Диссертационная работа состоит из двух томов. Том 1 общим объемом 192 страницы состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка литературы из 83 источников, включает 24 таблицы и 50 рисунков. Том 2 содержит 15 приложений.
В первом разделе проведен анализ современного состояния диагностики нефтезагрязнения территорий методами ДЗ. Обосновано научное предположение, заключающееся в возможности идентификации НЗПГ по данным много- и гиперспектральных средств ДЗ в оптическом диапазоне спектра. Оценены факторы, влияющие на результативность достижения- поставленной цели работы, сформулированы задачи исследования и пути их решения.
Во втором разделе разработаны основные положения методики идентификации НЗПГ. Положения разработаны на основе анализа основных физико 13
химических свойств почв и грунтов, влияющих на результативность идентификации НЗПГ по данным ДЗ в оптическом диапазоне спектра, и по результатам обоснования приоритетных размеров разливов нефти и нефтепродуктов.
Третий раздел посвящен разработке системы спектрально-яркостных и структурных признаков идентификации НЗПГ по результатам проведенных автором наземных экспериментов и авиационных измерений. Локализованы ИОДС, в которых обеспечивается максимальное разделение НЗПГ и фона по выбранным признакам. Обосновано ЛРМ, необходимое для идентификации НЗПГ с заданными размерами и структурой.
В четвертом разделе на основе анализа и развития методов автоматизированной обработки аэрокосмических изображений разработан автоматизированный метод идентификации НЗПГ, основанный на последовательной обработке много- и гиперспектральных данных. Показаны результаты апробации метода по результатам авиационного эксперимента.
В пятом разделе предложен алгоритм обоснования технических характеристик много-и гиперспектральной ОЭ аппаратуры, а также практические рекомендации по их рациональному выбору при различных условиях съемки. На основе обобщения результатов, полученных в предыдущих разделах, выполнена корректировка и дополнение методики идентификации НЗПГ.
В заключение представлены развернутые формулировки наиболее важных научных результатов работы, вывод о решении научной задачи и достижении цели диссертационного исследования, сведения о реализации результатов, предложения по возможным путям совершенствования и повышения эффективности реализации методики идентификации.
Благодарности. Выражаю признательность моим начальникам и руководителям А.В.Панину, А.Л.Зуеву — за плодотворную научную консультацию и снисходительность, В.Ф.Мочалову, А.В.Маркову - за доброе отношение и поддержку работы при ее становлении и подготовке к защите, Л.И.Чапурскому, А.Ф.Мелькановичу, В.И.Горному, И.Ш.Латыпову и многим другим- за участие и помощь в работе на разных стадиях ее выполнения.
Состояние исследований в области дистанционного зондирования нефтезагрязнений территорий и акваторий
Нефть и нефтепродукты непосредственно или опосредованно оказывают неблагоприятные воздействия различной степени тяжести на растительный и животный мир, почвы, водоёмы и человеческий организм. В случае разливов нефтепродуктов на земле, они вызывают потерю плодородия почв, ухудшают качество растительной продукции, вызывают деградацию почвенного покрова, проникают в водные горизонты, реки и озёра.
Осуществление экологического контроля, мониторинга и инспекционных проверок в районах потенциального нефтезагрязнения только наземными средствами не целесообразно, так как это связано с большими материальными и временными затратами. Особенно это касается случаев контроля труднодоступных, значительных и протяженных территорий или экологической разведки сразу нескольких, находящихся на значительном расстоянии друг от друга объектов нефтедобычи, а также железных дорог и нефтепроводов. Тем более этот подход мало реален при комплексном изучении территории, так как требуются специалисты различного профиля. К тому же наземные методы не могут обеспечить оперативность и своевременность получения данных, что является не маловажным. В связи с этим, наряду с наземными методами сбора информации, все большее применение находят аэрокосмические методы ДЗ.
Преимуществами дистанционных методов исследования земной поверхности являются масштабность обзора, возможность получения глобальной и локальной информации о природных объектах.
Можно привести достаточно много примеров применения, данных ДЗ для решения природоресурсных и геоэкологических задач, которые прошли успешную многолетнюю апробацию и широко внедряются в систему экологического контроля [14,17,18,19,20]. Авиационные средства экологического мониторинга создаются и используются в США, Канаде, Эстонии и в других странах.
Для контроля нефтяных разливов на водной поверхности используют различные аппаратно-программные средства, установленные как на космических аппаратах, так и на самолетах экологической разведки. Наиболее успешное практическое применение для решения этой задачи имеют космические радиолокационные изображения [12, 19, 20]. Так, изображения РЛС с синтезированной апертурой со спутников ERS-1/2 и Envisat используются для изучения статистики проявления пленок ПАВ в морях [20]. Данные канадского радиолокационного спутника Radarsat регулярно использует крупнейшая бразильская нефтегазовая государственная компания Petrobras. Анализу загрязнений пленками ПАВ и нефтепродуктами водной поверхности радиолокационными и оптическими методами, в которых качестве разведывательного признака используется эффект гашения ветровых волн, посвящена работа С.А. Ермакова [20]. Методам численного моделирования радиолокационного сигнала от загрязненных поверхностей - М.И. Митягина и А.Н. Чурюмова [19]. В Федеральном институте гидрологии в Германии создан и эксплуатируется авиационный комплекс экологического мониторинга Dornier-220 (SLAR, пассивные инфракрасный и ультрафиолетовый, микроволновый радиометр MWR, лазерный флуори-метр), главной задачей которого является контроль и предупреждение нефтяных разливов и их оценка.
В нашей стране также имеется опыт создания самолетов-лабораторий, находящихся в распоряжении разных ведомств и организаций для проведения съемки подстилающей поверхности в различных диапазонах спектра. Известны работы, посвященные методам обработки и использования материалов дистанционных исследований в интересах решения задач ЭМ [15, 16].
Рассмотренные работы, в основном, посвящены мониторингу и выявлению нефтяных разливов на водной поверхности, средства обнаружения которых уже прошли многолетнюю апробацию. Методы дистанционного дешифрирования загрязненных ННП участков суши к настоящему времени проработаны недостаточно. Например, аппаратура выше указанных комплексов обеспечивает достоверное обнаружение только при наличии априорной информации о загрязнении, что свидетельствует о несовершенстве приборной и методической базы.
На данный момент достаточно много работ посвящено поиску месторождений нефти, но не выявлению локальных НЗПГ [18]. Например, в АНАКА НАН Азербайджана рассматриваются методы картографического экологического моделирования загрязнения Апшеронского полуострова в результате нефтепромысловой деятельности по материалам космической съемки и наземным данным. В работе затрагиваются вопросы рациональной планировки и застройки населенных пунктов, пляжей и рекреационной Апшеронской прибрежной зоны для исключения негативного воздействия на население и рассматриваются только нефтяные озера большой площади вокруг нефтепромыслов [19, 20].
Одним из успешных примеров применения авиационных средств экологического контроля для идентификации НЗПГ является использование аппара-туры разведки активного типа - флюоресцентного лидара FLS-A (Fluorescent Laser Spectrometer) LIDAR (Эстония) [15]. Эта аппаратура рассматривалась как составная часть авиационных комплексов экологического контроля, но по причине высокой стоимости она исключается из оптимального состава дистанционных средств наблюдения за ОС.
Ведешин Л.А. [16] для решения задачи обнаружения нефтяных пленок на почвах тоже предлагал рассматривать зондирование в ультрафиолетовой части спектра ЭМИ, но фактов обнаружения в работе не приводил.
Потенциальные источники загрязнения окружающей среды нефтью и нефтепродуктами
В исследуемой Ленинградской области к районам потенциального нефте-загрязнения относятся: нефтеналивные порты, нефтебазы и склады ГСМ, нефтепроводы и нефтепродуктопроводы с нефтеперекачивающими станциями и резервуарными парками, железнодорожные предприятия, подвижной состав, железнодорожные пути, мазутные хозяйства котельных и дизельные электростанции, полигоны складирования опасных веществ и заводы по переработке иловых осадков.
На территориях этих предприятий можно выделить следующие возможные источники НЗПГ: резервуары баз и складов горючего, технологические трубопроводы и колодцы, насосные станции и установки, приемно-сливные устройства, сливноналивные эстакады, складские помещения (тарные хранилища), пункты массовой выдачи горючего, заправочные станции, пункты технического обслуживания, пункты сбора отработанных нефтепродуктов.
Обзор литературных данных показал, что основными причинами разливов ННП на этих объектах являются: физический износ оборудования (возникновение трещин в емкостях хранения, повреждение линий трубопроводов, нарушение целостности резервуаров, неплотности швов стенок и днища резервуаров, неплотности запорной арматуры), разгерметизация трубопроводов и хранилищ ГСМ, образование свищей при коррозии металлических конструкций, отсутствие или несовершенство очистных сооружений.
Утечки также возникают [38]: при сливе и наливе нефтепродуктов в транспортные средства; при перекачке нефтепродуктов; при отпуске нефтепродуктов и т.д.
Угрозу для ОС представляют сточные воды и ливневые стоки, содержащие нефтепродукты. Они представляют собой стабильную систему, содержащую нефть и воду, и включают [38]: отстойные воды из резервуаров, образовавшиеся в результате отстаивания обводненных нефтепродуктов; ливневые стоки обвалованных территорий, различных площадок и железнодорожного полотна; загрязненный конденсат от пароподогревательных устройств для вязких нефтепродуктов; от технологической мойки тепловых и энергетических установок на нефтебазах.
Характеристиками разливов ННП, оказывающими основное влияние на результат идентификации по данным ДЗ} являются размеры и физико-химические свойства загрязненных поверхностей. Именно эти свойства обуславливают отражательные и- излучательные характеристики объектов мониторинга. Физико-химические свойства нефтезагрязненных участков зависят от свойств разлитого нефтепродукта, объёма и поверхности разлития, времени с момента разлива, процессов трансформации ННП в ОС. Размеры загрязнения зависят как от выше указанных параметров, так и от причин и источников загрязнения. Они обуславливают требования к пространственному разрешению изображений.
Таким образом, формальный аппарат описания участков НЗПГ можно представить следующим образом: F=f(Fcn.ap(a, K);Fcmp(b, К)), где Fcn.np - спектрально-яркостные признаки, учитывающие тип верхних горизонтов почв и физико-химические свойства поверхности разлива К\ FCmp - пространственные признаки - размеры нефтяных загрязнений в зависимости от источника и причин разлива ННП; структура нефтезагрязненной поверхности в зависимости от физико-химических свойств НЗПГ К; a, b — условия функционирования аппаратуры и ее характеристики, влияющие на значения признаков.
1. Пространственная характеристика нефтезагрязнения территории
Минимальный размер нефтеразлива на почвогрунтах, который необходи-мо идентифицировать по материалам аэросъемки, определялся на основе результатов экологического контроля загрязненных территорий на нескольких десятках объектов и модельных расчетов разливов ННП в зависимости от источников и причин загрязнения. При этом рассматривалась наиболее тяжелые ситуации, наносящие наибольший ущерб ОС и характеризующиеся разлитием нефти на поверхности почвогрунтов, а не на твердых техногенных поверхностях (например, бетон, асфальт) [63], и приповерхностными загрязнениями, которые могут быть следствием подземных загрязнений, например, грунтовых вод [38].
Исследования спектрально-яркостных свойств нефтезагрязненных почвогрунтов
При проведении измерений спектральных характеристик НЗПГ решались следующие задачи: - изучение спектрально-яркостных свойств НЗПГ в наземных условиях и выделение на их основе признаков распознавания; - обоснование выбора информативных длин волн для обнаружения и распознавания НЗПГ.
Объектами исследования являются следующие образцы: торфяной и оподзоленный грунт, чистые и загрязненные нефтью; песок.
Идентификация объекта должна производится по стационарному независящему от условий функционирования и параметров измерительной системы признаку. В качестве такого признака в методике было принято использовать спектральное альбедо А , КИЯ и КСЯ г\ поверхности. При их расчете проводится учет условий функционирования аппаратуры, параметры которой остаются стационарными.
В разрабатываемой методике КСЯ является основной спектрально-энергетической характеристикой объектов, величина которой является аргументом для таких признаков, как, например, спектральные и яркостные контрасты.
Функцию КСЯ объектов можно описать зависимостью4 /, fOl: r\=f(0, Фо, h0, Ех, а), где в - надирный угол наблюдения; ф0 — азимутальный угол между вертикалами сканирования и источника освещения (Солнца); h0 - угол высоты Солн-ца; Е\ — спектральная освещенность объекта, Вт м" нм" ; о: - параметр, характеризующий свойства и состояние объектов.
При эксперименте наблюдения проводились в надир. Это- объясняется тем, что надирные значения КСЯ объекта не зависят от азимутального угла ф0 и определяются только условиями освещения (высотой Солнца h0 и освещенностью Еу) и свойствами объекта а, поэтому представляют наибольший интерес для решения практических задач дистанционных исследований [10]. К тому же в случае идентификации НЗПГ, при надирных измерениях и ортотропности поверхности исследуемых объектов, к которым относятся почвы, альбедо равно КСЯ: Ах=гх.
Для выполнения измерений применялись: ЦЦФ NikonD2X, видеоспектрометр «Фрегат», эксплуатируемый НИЦ (г. Санкт-Петербург) 4 ЦНИИ МО РФ, полевой многоканальный фотометр (ПМКФ), разработанный Э.В. Кувал-диным в ФГУП ГОИ им. СИ. Вавилова, пирометр «Термопоинт-40» для измерения радиационной температуры, люксметр «ТКА-ПКМ, модель 43» для измерения освещенности и альбедо поверхности в спектральном диапазоне 0,40...0,76 мкм. Значения КСЯ определялись по данным видеоспектрометра «Фрегат». Видеоспектрометр "Фрегат" регистрирует данные в видимом диапазоне спектра 440...891 нм с шириной спектральных полос 7 нм (рисунок 3.1). Основные ТХ аппаратуры приведены в Приложении Г.
В качестве источника загрязнения использовалась нефть ГОСТ Р 51858-2002 ООО «Невский мазут». Фонами служили различные типы почв и грунта.
Для получения статистически обоснованных данных в каждом цикле измерений одновременно должны быть проведены: - измерения спектрально-яркостных характеристик образцов и фонов с помощью ПМКФ; - гиперспектральные измерения экспериментальной сцены; - измерения метеорологических и актинометрических условий проведения эксперимента (состояние неба, освещенность и т.п.).
Дополнительно в процессе эксперимента фоноцелевая обстановка регистрировалась на цифровой цветной фотоаппарат (ЦЦФ), фиксировались состояние и свойства исследуемых образцов, а также радиационная температура нефтезагрязненных почв и фонов. Требования к параметрам, характеризующим условия освещения в ходе эксперимента, и их значения приведены в Приложе нииЕ.
По результатам анализа экспериментальных данных должны быть получены: графики или таблицы КИЯ по данным ПМКФ; графики КСЯ по данным видеоспектрометра; теплофизические характеристики по данным термопоинта.
Метод обнаружения нефтезагрязненных почвогрунтов на многоспектральных изображениях по пространственно-структурным признакам
Целью раздела является разработка методики автоматизированного обнаружения на ОЭ аэроснимках локальных фрагментов, подозреваемых на разливы ННП на почве и грунте, по структурному признаку с использованием изложенного в разделе 3.2 метода оценки СКО яркости изображения в пределах сканирующего окна. Сканирующее окно может иметь размерность от 2 х 2 до т х т (в пикселях) и выбирается по формуле (3.12). Например, при диаметре D =1 м , кт = 0.0 и цене дискреты Х= 0,25 м т =4.
Исходным данными для расчета служит массив: L(hj) і =1- іь J = 1 — jb
Функция Ці, j) может иметь двоякое содержание. Это может быть, во-первых, распределение сигнала на изображении сцены в одном из спектральных каналов. В этом варианте функцию Ці, j) будем обозначать Ьф, j). Во-вторых, это может быть парная разность двух спектральных функций, а именно: L(iJ)= LUhj) -Ly»(i,j).
При описании методики ниже будет использоваться второй вариант, обоснованный в подразделе 3.3, где \ и \ — спектральные каналы, взятые из интервалов 450...505 нм и 620...1000 нм.
В процедуре селекции НЗПГ можно выделить 5 этапов, а именно: расчет характеристик и параметров, по которым производится селекция; назначение пороговых значений параметра селекции; расчет характеристического изображения сцены, т.е. сегментация снимка на две зоны, в одной из которых есть признаки искомых объектов (в данном случае - разливы нефтепродуктов), а в другой их нет. Зоны обозначаются символами, соответственно 1 и 0; селекция НЗПГ с использованием априорных данных об их ожидаемых размерах; индикация результатов селекции на исходном снимке. Рассмотрим этапы селекции подробнее. Расчет параметров и граничных значений, по которым производится обнаружение
Для определения граничных значений критерия обнаружения последовательно рассчитываются следующие показатели: L(i, j)=LyK(i, j)-L n(i; j) - массив разностей значений яркости в двух крайних спектральных каналах, где / = 1 ...4; j = 1 ...jk- индексы строки и столбца на изображении; І+Л-1 j+n-\ m(ii,jj) = ( Ш Л)/(п пУ) - новый массив статистически средних зна чений яркости в пределах сканирующих окон размерностью п п, где l—l...(ik-п+1) через п; p=l...(jk- п+1) через п; i+n-\J+n-\ V("JJ) = ((YJ 2(Дг 5У)-т("3У7 )))2)/(«-1)-(«-1)) 5- новый массив оценок !=/ J=p СКО яркости в пределах сканирующих окон размерностью п п, где 1=1...(ік- п+1) через п; р=1 ...(fk-n+1) через п; о-тах = mzxfofii, jj)J, атм = mmfofii, jj)J , где ii = l...iik,jj = l...J/ь « = ii/n, jh = jk/n - индексы нового массива оценок СКО и средней яркости в пределах окон сканирования.
То есть для всех положений сканирующего окна получаем значение ofiijj) и находим их минимальное и максимальное значения.
Назначение пороговых значений параметра селекции
В общем случае рассчитываем два пороговых значения СКО. Они задают интервал, в который должны попадать значения СКО в интересующих оператора фрагментах изображения. Наименьшее и наибольшее пороговые значения СКО рассчитываем по формулам (3.11).
Расчет характеристического изображения сцены
Преобразование исходного изображения L(ij) в характеристическое Lcn(iJ) производим по следующему логическому правилу: Если apmax a[L(UJj)] jpmin, то LCH(i,j) = 1, иначе LCH(i,j)=0. і =7... ih j = l...jb n = 7...iih jj = 7 ...77
Селекция нефтяных пятен по признаку их размера
Селекция по размеру построена на предположении, что интересующие оператора элементы - НЗПГ - имеют линейные размеры, значительно превышающие размеры других пятен, выделенных на этапе формирования характеристического изображения. Алгоритм селекции по размеру таков: характеристическое изображение LCH (hj), і =7.... j= 1...jk последовательно просматривается без пропусков сканирующим пятном с размерами stepiMx stepjM. Сканирование осуществляется дискретно с шагом stepiMH stepjMuo координатам i,j. В каждом положении окна подсчитывается количество единиц, накрытых сканирующим окном. По окончании просмотра всего изображения LCH(UJ) получаем функцию: Fm(H, jj), U=l Hh jj = l jjh iik = ik/stepiM, jjk =jk/stepjM, характеризующую заполнение окна stepiM x stepjM пикселями, в которых выполняется условие селекции Lcfi(i,j)=l.O. Далее производится принятие условного решения: если заполнение окна stepiM х stepjM единицами превышает заданный порог, то в этом окне находится искомое ННП. Поэтому в этом окне изображение остается без изменений. Если же заполнение окна ниже порогового, то изображение из окна удаляется: каждому пикселю присваивается значение 1.0. Индикация результатов селекции на исходном снимке Для наглядности, результаты селекции целесообразно нанести на исходное изображение сцены. Это сделано в двух вариантах: Нанесением на исходный снимок границ областей, внутри которых расположены обнаруженные НЗПГ. Заменой на снимке изображения, не отнесенного к НЗПГ, равномерным фоном. Формирование итогового массива Lse\(i, j).
