Обработка данных дистанционного зондирования (ДЗ) представляет собой
комплекс методов и алгоритмов, позволяющих преобразовать первичную
информацию, полученную с бортовых сенсоров, в физически и географически
осмысленные характеристики земной поверхности и атмосферы. На каждом
этапе обработки реализуются как стандартные процедуры коррекции и
калибровки, так и специализированные методы анализа, учитывающие
особенности конкретных объектов исследования.
Этапы обработки данных
1. Первичная обработка
- Калибровка радиометрических данных. Сигналы
сенсоров переводятся в физические единицы (яркостная температура,
коэффициент отражения, спектральная радианца). Это необходимо для
устранения влияния внутренних шумов датчиков и нестабильности их
работы.
- Геометрическая коррекция. Устраняются искажения,
связанные с движением платформы (спутника, самолета, беспилотника),
кривизной Земли, углом съёмки. Данные переводятся в единую координатную
систему.
- Коррекция атмосферы. Вносятся поправки на
поглощение и рассеяние излучения молекулами и аэрозолями. Используются
модели переноса излучения в атмосфере (MODTRAN, 6S и др.).
2. Вторичная обработка
- Фильтрация и устранение шумов. Применяются методы
сглаживания, вейвлет-преобразования, адаптивные фильтры для выделения
полезного сигнала.
- Композиции каналов. Объединение спектральных
диапазонов для построения цветосинтезированных изображений (истинный
цвет, ложный цвет, индексные карты).
- Мозаицирование. Сборка нескольких сцен в единую
карту с учетом геопривязки и яркостного баланса.
3. Тематическая обработка
- Классификация. Автоматическая или
полуавтоматическая идентификация объектов (леса, водоемы,
урбанизированные территории). Используются алгоритмы: метод
максимального правдоподобия, деревья решений, нейронные сети, алгоритмы
глубокого обучения.
- Выделение индексов. Рассчитываются вегетационные
(NDVI, EVI), водные (NDWI), снежные (NDSI) индексы, позволяющие
количественно оценивать характеристики земной поверхности.
- Обнаружение изменений. Сравнение многовременных
данных для анализа динамики природных и антропогенных процессов (вырубка
лесов, урбанизация, опустынивание).
Методы анализа изображений
Спектральные методы. Каждому типу поверхности
соответствует характерная спектральная подпись. Сравнение спектральных
кривых позволяет определять состав почв, типы растительности,
загрязнение воды.
Пространственные методы. Изучение текстуры, формы и
пространственных связей объектов с применением фильтров Собеля, Лапласа,
Габора. Эти методы важны при выделении линейных структур (дорог, рек,
разломов).
Временные методы. Анализ временных рядов снимков
позволяет выявлять сезонные циклы, аномалии, долговременные тенденции.
Особенно актуально для мониторинга климата и сельского хозяйства.
Многомасштабный анализ. Использование снимков с
различным пространственным разрешением — от глобальных (MODIS, AVHRR) до
высокодетальных (WorldView, Pleiades) — обеспечивает как широкую
охватность, так и точное картографирование объектов.
Геоинформационные
технологии в обработке
После предварительной обработки данные ДЗ интегрируются в
геоинформационные системы (ГИС). Это обеспечивает:
- наложение на топографические карты, цифровые модели рельефа;
- совместный анализ с наземными измерениями (метеостанции,
гидрологические посты);
- автоматизацию пространственного анализа и построение тематических
карт.
Автоматизация и
искусственный интеллект
Современные подходы к обработке ДЗ-данных основаны на применении
машинного обучения и нейросетевых архитектур.
- Глубокие свёрточные нейронные сети (CNN) позволяют
выполнять сегментацию изображений и точное выделение объектов.
- Методы обучения без учителя используются для поиска
скрытых закономерностей в больших массивах данных.
- Облачные платформы (Google Earth Engine, Copernicus
DIAS) позволяют обрабатывать петабайты информации в реальном времени без
необходимости локального хранения.
Ошибки и неопределенности
При обработке данных дистанционного зондирования необходимо
учитывать:
- шумы сенсоров и ограничения их спектральной чувствительности;
- влияние атмосферы и угла освещённости;
- ошибки геопривязки и несовпадение проекций;
- методические неопределенности при классификации.
Для повышения достоверности проводится валидация данных с
использованием наземных измерений и калибровочных полигонов.