Спосіб аналізу інформативності даних космічної зйомки для ґрунтового картографування

Спосіб аналізу інформативності даних космічної зйомки для ґрунтового картографування, що містить географічну прив'язку космічного зображення, проведення його детального статистичного аналізу, визначення території, яка характеризується найбільш складним малюнком 3 Dl лінійне переміщення покажчика пристрою; Da - кутове переміщення покажчика пристрою; Dx - зміна вимірюваної величини х, яка визначена в її одиницях. Найбільш близьким за технічною суттю є спосіб визначення неоднорідності ґрунтового покриву [3], який містить використання даних космічної багатозональної зйомки у видимій та ближній інфрачервоній частині спектру, обробку одержаних результатів методом кластерного аналізу, наземні дослідження з використанням геоінформаційних систем та приладів глобального позиціонування, в результаті чого одержують карту яскравостей ґрунтових ареалів, яку прив'язано до системи географічних координат та зміст якої використовують для ґрунтової ідентифікації територій з подібною яскравістю для регіону, який відображено на використаному космічному зображенні. Позитивною рисою цього способу є додатковий обробіток даних польових ґрунтових досліджень методом кластерного аналізу та одержування нових даних, що дозволяють значно деталізувати контури ґрунтових виділів та кількісно ідентифікувати їх хоча б за окремими показниками ґрунтів. Недоліком цього способу є відсутність процедури попереднього аналізу інформативності зображення, яка дозволяє визначити його придатність для вивчення ґрунтів та їх картографування, а також кількісно оцінити інформативність різних областей оптичних яскравостей космічного зображення для ідентифікації ґрунтових властивостей. В основу корисної моделі поставлено задачу створення способу аналізу інформативності даних космічного зондування за рахунок встановлення зв'язку між яскравістю космічного зображення та основними показниками ґрунту, наприклад, за загальним вмістом гумусу в ґрунті, та одержання показника еластичності для кожного зі значень оптичної яскравості, який дозволяє виділити найбільш інформативні області або інтервали оптичних яскравостей для визначення придатності космічного зображення для цілей грунтового дешифрування, прогнозу урожайності сільськогосподарських культур, оцінці земель, точному розрахунку потреби ґрунтів в добривах, тощо. На основі цього способу можливо вносити корективи (поправки) як на попередньому етапі, так і на етапах проведення математичної обробки одержаних результатів для прийняття рішень щодо кількості класів при дискретизації зображення, тобто точніше визначати контури ґрунтових виділів. Поставлена задача вирішується за рахунок того, що у відомому способі який містить географічну прив'язку космічного зображення, проведення його детального статистичного аналізу, визначення території, яка характеризується найбільш складним малюнком 27237 4 космічного зображення відкритої ґрунтової поверхні, відбором зразків, у відповідності до корисної моделі, відбір зразків проводять з поверхневого шару ґрунту цієї території у кількості визначеній методом малих вибірок, проводять їх аналітичні дослідження за основними агрохімічними та фізико-хімічними показниками ґрунту та на основі дисперсійного та кореляційного аналізу встановлюють залежність параметрів ґрунтів від оптичної яскравості й створюють їх математичні моделі на підставі яких визначають показники еластичності за якими судять про інформативність космічного зображення. В результаті застосування способу визначається придатність даних космічного сканування та деталізується їх інформативність стосовно вирішення окремої інтерпретаційної задачі, а саме отримання чітких кількісних показників ґрунтових властивостей для створення оновлених детальних та крупномасштабних ґрунтово-картографічних матеріалів як надійної основи для вирішення багатьох прикладних завдань сільськогосподарського виробництва та землекористування: прогноз урожайності сільськогосподарських культур, оцінка земель, точний розрахунок потреби ґрунтів в добривах, розробка необхідних для конкретної території систем землеробства, тощо. Спосіб здійснюється таким чином. Географічна прив'язка багатоспектрального космічного знімку проводиться за відомою методикою з використанням геоінформаційних систем. Пошук територій, які мали відкриту ґрунтову поверхню (орну), здійснюється методом розрахунку в ГIC зонального відношення або вегетаційних індексів. Його результатом є карта полів, поверхня яких не була закрита рослинністю або сніговим покровом у момент зйомки. Надалі саме ці поля вважаються територіальним об'єктом для аналізу інформативності космічного зображення при вивченні та картографуванні ґрунтового покриву. Далі проводиться детальний візуальний аналіз космічного зображення визначених полів з метою пошуку поля-полігону, яке характеризується найбільш складним малюнком та значною контрастністю зображення. Сумісно з цим аналізуються допоміжні матеріали (картографічні, літературні джерела, установчі матеріали), що дозволяє отримати різноманітну інформацію про відзняту територію та скласти попередні висновки про основні фактори впливу на формування неоднорідності ґрунтового покриву та особливості формування його зображення (розміри та форми контурів, характер розподілу яскравості в них). Після вибору територіального об'єкту, проводиться загальна обробка зображення, яка передбачає використання комплексу комп'ютерних методів обробки цифрових сигналів зображення. Основна мета такої обробки відеоданих підвищення їх контрастності, різкості та підкреслення контурів для створення робочого варіанту покрашенного зображення. Далі проводиться польова зйомка та ґрунтове обстеження території полів - полігонів, при якому 5 відбираються ґрунтові зразки з поверхневого шару ґрунту в кількості, що забезпечує визначення основних агрохімічних та фізико-хімічних показників ґрунту (близько 0,5кг) та з частотою відбору, яка забезпечує достатній статистичний опис кожної з градацій (або інтервалу градацій) оптичної щільності зображення, наприклад методом малих вибірок. Вся система відбору зразків прив'язується в системі географічних координат за допомогою приладів глобального позиціонування (GPS). Після цього в камеральних умовах проводять аналітичні дослідження відібраних в полі зразків та створюють узагальнені файли статистичної та обліково-довідкової інформації, які об'єднують дані як за окремими ґрунтовими параметрами, так і за показниками оптичної щільності для всіх точок опробування обстеженої території у табличній формі (матричній) з вичерпною інформацією про прив'язки, що використовувались в ході польового обстеження. Далі проводиться статистичний аналіз всього масиву кількісної інформації, яка отримана на попередніх етапах досліджень. На підставі результатів дисперсійного та кореляційного аналізу робиться загальний висновок про достовірність та тісноту взаємозв'язку між показниками оптичної щільності (або яскравості) та параметрами ґрунтів. У випадку значної кореляції між ними знімок вважається в загалом придатним для використання при вивченні та картографуванні ґрунтового покриву. Оскільки табличне, графічне або аналітичне представлення взаємозв'язку між показниками не відображається на сутності процесів та явищ, які розглядаються в ході досліджень, то логічно здійснити перехід до формального представлення. Для цього створюють математичні моделі, які описують залежність показнику оптичної яскравості зображення від окремих ґрунтових параметрів. Аналіз та оцінка інформативності космічного зображення для цілей досліджень та картографування ґрунтового покриву складається в обробітку та аналізі отриманих математичних моделей. Для аналізу одержаних функцій та розрахунку кількісного показника інформативності зображення пропонуємо використання функції еластичності [4], яка дозволяє отримувати узагальнену характеристику інформаційної чутливості безперервно для всього інтервалу оптичних яскравостей, які характерні для відкритої ґрунтової поверхні. Якщо величина у залежить від х, то ця залежність описується функцією y=f(x). x(Dx ) призводить Змінювання незалежної змінної у зв'язку з функціональною залежністю до зміни величини y(Dy ) . Одним з показників реагування однієї змінної на змінювання іншої є похідна, яка характеризує швидкість змінювання функції в залежності від зміни аргументу х: Dy y x = lim Dx ® 0 Dx Для вимірювання чутливості зміни функції до зміни аргументу допустимо вивчати зв'язок не 27237 6 абсолютних значень змінних х та у ( Dx та Dy ), а їх відносні або процентні зміни, Виходячи з цього еластичністю функції y=f(x) є границя відношення відносних змін у и х. Функція еластичності E (y ) [4]. визначається символом x é Dy ù é Dx ù é Dy x ù Dy x E x (y ) = lim ê ú / ê ú = lim ê × , × ú = lim Dx ®0 ë y û ë x û Dx ®0 ë Dx y û Dx ®0 Dx y dy x x f ¢(x ) × = f ¢(x ) × = E x (y ) = y dx y y x В результаті розрахунку еластичності функції отримують безрозмірну величину, яка показує відносну зміну величини у (тобто залежної змінної) при змінюванні на 1% незалежної величини х. Еластичність - безрозмірна величина, значення якої не залежить від того, в яких одиницях вимірюються х та у. Результати розрахунку функції еластичності для отриманої на попередньому етапі математичної моделі зв'язку показників оптичної щільності ґрунтової поверхні з її основними агрохімічними та фізико-хімічними показниками можна представити графічно, що дозволяє проводити аналіз та судити про інформативність даних космічного зображення для ідентифікації ґрунтових параметрів та ґрунтового картографування. Приклад здійснення способу. Експериментальна перевірка запропонованим способом проведена на прикладі одного з синтезованих зображень даних архівної багатоспектральної зйомки космічного апарату SPOT, що проведено з роздільною здатністю до 20м для території Донецької області. Для географічної прив'язки знімка використана топографічна карта масштабу 1:10000, де визначалися координати опорних (орієнтуючих) точок. Прив'язка знімка вважалася закінченою при встановленні географічних координат мінімум в п'яти точках знімка (чотири в кутах і одна - в центрі). За допомогою скануючого пристрою при ЕОМ і відповідного програмного забезпечення, знімок трансформувався з малюнка в об'єкт ГІС, де проведено його остаточну прив'язку в необхідній для подальшої роботи картографічній проекції. У зв'язку з тим, що аналізу інформативності даних космічної зйомки для ґрунтового картографування відповідає різнобічний аналіз яскравостей зображення знімка на територіях позбавлених у момент зйомки рослинного покриву, розрахунковим методом в автоматичному режимі з використанням ГІС було визначено коефіцієнт складного зонального відношення Q для кожного елементу зображення (пікселя) за формулою [3]: Q = (rl1 - rl 2 ) / (rl1 + rl 2 ) , rl1 де - значення яскравості у ближньому інфрачервоному діапазоні спектру; rl 2 - значення яскравості у червоній частині спектру; 7 Q - вегетаційний індекс або складне зональне відношення. В результаті цієї процедури було визначено території полів, які характеризуються від'ємними значеннями Q, тобто не були закриті рослинністю під час космічної зйомки, їх території прив'язані в системі географічних координат. В якості основного територіального об'єкту обрано полеполігон, яке відрізнялось найбільш складним рисунком зображення на космічному знімку. Відповідно до агрогрунтового районування, територія полігону віднесено до ДніпровськоДонецької провінції, Донецького округу, що характеризується складним ґрунтовим покривом (в основному, чорноземами звичайними різного гранулометричного складу, потужності профілю та ступеня змитості), що визначається надзвичайною геоморфологічною неоднорідністю території. Згідно архівним даним ґрунтовий покрив полігона представлений чорноземом звичайним з відмінами за гранулометричним складом, потужністю профілю та ступенем змитості. Раніше проведене коригування ґрунтової карти полігону за даними дистанційного зондування значно деталізувало контури ареалів. Проведено основну обробку зображення з використанням комп'ютерних методів перетворення цифрових сигналів зображення для підвищення його контрастності, різкості і підкреслення контурів. Застосування одного з лінійних операторів перетворення підвищило його контрастність (Фіг.1). Зроблено детальний статистичний аналіз цифрової інформації зображення та розраховано його загальні статистичні показники. Визначено, що мінімальне і максимальне значення оптичної яскравості складали відповідно 61 і 155, що визначило розмах варіювання - 95, при цьому коефіцієнт варіації склав 0,22, а середнє квадратичне відхилення - 19,4. Польова зйомка та ґрунтове обстеження території полігону забезпечило експериментальну перевірку способу необхідним емпіричним матеріалом. Для цього проведено відбір ґрунтових зразків з поверхні в межах кожної з градацій (або інтервалу градацій) оптичної яскравості на зображенні за методом малих вибірок. Зразки з поверхневого шару ґрунту відібрані в кількості, що забезпечує визначення основних агрохімічних та фізико-хімічних показників ґрунту (близько 0,5кг). Вся система відбору зразків прив'язується в системі географічних координат за допомогою приладів (GPS). За результатами аналітичних досліджень з відібраними в полі зразками, створено масив кількісної інформації, який поєднує дані про географічні координати, ґрунтові параметри та показники оптичної щільності для всіх точок опробування. Вибірка поєднала даніпо чорноземах з вмістом гумусу від 0,8 до 4,48% і фізичної глини від 12,9 до 67,2%. З огляду на високий, кореляційний зв'язок між цими найважливішими ґрунтовими показниками (r2=0,86) та одноманітний характер їх зв'язку з показником оптичної яскравості, можливе використання 27237 8 одного з них в якості основного чинника оптичної яскравості відкритої ґрунтової поверхні. Відзначимо, що для території полігону коефіцієнт кореляції між оптичною яскравістю ґрунтової поверхні та вмістом фізичної глини та гумусу в ґрунті дорівнював відповідно -0,76 та -0,84. У зв'язку з цим, прийнято рішення про проведення аналізу інформативності даних космічної зйомки для ґрунтового картографування на основі функціональної залежності оптичної яскравості зображення від вмісту гумусу (Фіг.2). Пошук аналітичного виразу, який описує взаємозв'язок розгляданих величин здійснювали методом вибору апроксимуючої функції. Оскільки ще не можна вважати встановленою природу взаємозв'язку показника оптичної яскравості з вмістом гумусу в ґрунті, було розглянуто декілька рівнянь або функцій, які описують взаємозв'язок між цими величинами. Для кожного з цих рівнянь розраховано функцію еластичності та отримано її графічне представлення. Найбільш близьким для проведення аналізу інформативності обрано рівняння поліному другого ступеня (Фіг.3) Функція еластичності для цього аналітичного виразу відрізняється декількома аспектами (Фіг.4). По-перше, на цій функції дуже чітко визначається область прогинання графіку, для якої значення показнику еластичності за модулем було E x (y ) ³ 0,4 найбільшим та відповідало умові: . Саме цю область можна вважати найбільш інформативною для характеристики (або визначення) вмісту гумусу в ґрунті за показником оптичної яскравості, що відповідало вмісту гумусу в межах від 1,25 до 3%. Справа та зліва від згаданого прогону визначаються дві слабко інформативні області, для яких значення показнику еластичності за модулем знаходиться в 0,4 ³ Ex (y ) ³ 0,2 межах нерівності . По-друге, ця функція має нульове значення показнику еластичності. Так, неінформативною можна вважати область значень оптичної яскравості, яка відповідає значенням вмісту гумусу від 3,5 до 4,5% на підставі того, що показник еластичності був найменшим та знаходився в межах від 0 до 0,2, що слід розуміти як відсутність або дуже слабке змінювання оптичної яскравості зображення в залежності від зміни даного ґрунтового параметру. Результати проведеного аналізу інформативності необхідно враховувати та використовувати для корективи ступеня дискретизації зображення при проведенні кластерного аналізу, за результатами якого остаточно визначається контурність ґрунтових ареалів та їх кількісний опис. Крім того, результати аналізу дослідити фактор появи значних помилок, що можуть виникнути при обчислюванні вмісту гумусу в ґрунтах за даними проаналізованого зображення, зокрема за рахунок включення тих даних, які відповідають його неінформативній області. Джерела інформації: 1. Данюлис Е. П., Осипенко Г. С., Золотухин Ф. М. Опыт оценки информативности многозональных аэроснимков // Геодезия и 9 картография. - 1976. - №7. - С.36-41. 2. Томович Р., Вукобратович М. Общая теория чувствительности. / Под ред. Цыпкина Я. З. - М.: Советское радио, 1972 - 240с. 3. Україна, патент на корисну модель №19179 G01N 33/24, G01V 8/00, G03B 37/00 "Спосіб визначення неоднорідності грунтового покриву" 4. Заиков О. Н., Толетопетенко А. В., Чепейных Ю. И. Математические методы в экономике. - М.: Деон - Сервис, 2004. - 365с. 27237 10