Реферат: Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений
R – яркость подстилающей поверхности на нижней границе атмосферы;
tg – коэффициент пропускания атмосферы;
k – коэффициент, зависящий от функции пропускания атмосферы и геометрических условий наблюдения.
Использование линейной модели (1) позволяет выразить следующим образом связь значений яркости для одного и того же участка на двух различающихся временем получения изображениях:
CN1 = aCN2 + b (2),
где: CN1 и CN2 – уровни яркости участка поверхности в различные моменты наблюдений; a и b - коэффициенты уравнения.
Использование выражения (2) позволяет предложить простой метод взаимной яркостной нормализации спутниковых изображений, предполагающий реализацию описанных ниже последовательных этапов.
На первом этапе производится выбор базового изображения, максимально возможно отвечающего следующей группе условий:
· наличие областей взаимного перекрытия базового изображения с максимально большим числом спутниковых изображений для региона наблюдения;
· наличие в зонах перекрытия изображений участков, соответствующих различным, характерным для региона наблюдения, типам лесов;
· соответствие даты наблюдения базового изображения наиболее благоприятной для картографирования лесов фазе фенологического развития растительности.
Следующий этап метода взаимной яркостной нормализации направлен на формирование сети опорных участков в зонах перекрытия спутниковых изображений для оценки значений коэффициентов уравнения (2). Опорные участки в зонах перекрытия соответствующих пар изображений выбираются визуально на покрытых лесом территориях исходя из следующих условий:
· количество опорных участков должно удовлетворять критериям статистической репрезентативности для линейного регрессионного анализа получаемых данных;
· выбранные опорные участки должны обеспечивать максимально широкий охват типов лесных насаждений, различающихся уровнем спектральной яркости;
· опорные участки должны быть свободны от влияния облачности;
· изображения опорных участков не должны содержать признаков качественных изменений лесов в период между датами получения спутниковых изображений.
При этом площадь каждого опорного участка на изображении должна превышать площадь пикселя в несколько раз, что позволяет при последующей оценке средних значений яркости внутри участков скомпенсировать влияние случайных факторов.
Измеренные пары значений средней спектральной яркости для опорных участков в зонах перекрытия изображений используются для оценки методом линейного регрессионного анализа значений коэффициентов уравнения (2) независимо для каждого канала. Получаемые при этом значения линейной корреляции R2 могут служить критерием достоверности оценок коэффициентов уравнения и, следовательно, потенциальной эффективности взаимной яркостной нормализации пары изображений.
Завершающим этапом процедуры нормализации является по канальное преобразование спутникового изображения с использованием коэффициентов линейного уравнения с целью компенсации яркостных различий на покрытых лесом территориях.
В соответствии с указанными выше критериями в зонах перекрытия изображений было выбрано по 30 опорных участков размером 3х3 пикселя. Полученные значения коэффициентов уравнения регрессии и корреляции для пары спутниковых изображений представленные в качестве примера в таблице 1. Как видно из приведенных данных, наиболее высокие значения R2 характерны для спектральных каналов TM4 и TM5, в то время как значение коэффициента корреляции для TM3 может свидетельствовать об относительно невысокой эффективности нормализации изображений в данном канале.
Таблица 1
Пример значений коэффициентов уравнения регрессии и корреляции при яркостной нормализации изображений (на примере сцен №2 и №5)
|
Канал |
Коэффициенты уравнения |
R2 | |
|
a |
b | ||
|
TM3 |
0.45 |
К-во Просмотров: 245
Бесплатно скачать Реферат: Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений
| |