Лекция №4 ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АЭРОКОСИМЧЕСКИХ

advertisement
Лекция №4
ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АЭРОКОСИМЧЕСКИХ МЕТОДОВ
План
1. Электромагнитный спектр
2. Солнечное излучение и его отражение объектами земной поверхности
3. Оптические характеристики объектов
4. Спектрометрирование
При аэрокосмическом зондировании информация об объекте исследования извлекается из
результатов
регистрации
излучения,
представляющего
собой
электромагнитные
волны
-
ультрафиолетовые, световые, инфракрасные, радиоволны, которые имеют разную длину, но
распространяются прямолинейно с одинаковой скоростью - скоростью света - и при взаимодействии с
веществом подчиняются одинаковым физическим законам.
Электромагнитный спектр
Последовательность электромагнитных волн, классифицированная по их длинам (или частотам),
называется спектром электромагнитных волн (рис. 1). Большинство современных аэрокосмических
методов основано на использовании оптических и ультракоротких радиоволн с длиной от 0,3 мкм до 3
м.
Участок оптических волн (0,001 - 1000 мкм) включает ультрафиолетовый (0,001 - 0,4 мкм),
видимый (0,4-0,8 мкм) и инфракрасный (0,8 - 1000 мкм) диапазоны. Видимый диапазон, в котором
глаз способен выделять цветовые различия, делят на семь цветовых зон со следующими названиями
цветов и границами, нм: фиолетовый (380 - 450), синий (450 - 480), голубой (480 - 500), зеленый (500 560), желтый (560 - 590), оранжевый (590 - 620) и красный (620 - 750). Диапазон инфракрасного (ИК)
излучения разделяют на поддиапазоны, мкм: ближний (0,8-1,3), средний (1,3 - 3) и дальний (3 - 1000).
В ближнем и среднем поддиапазонах преобладает отраженное (солнечное) излучение, а в дальнем,
называемом тепловым, собственное излучение Земли. Волны длиной 0,1 - 1 мм часто называют
субмиллиметровыми.
Часть спектра, охватывающую ультракороткие радиоволны (1 - 10 000 мм), разбивают на
диапазоны миллиметровых, сантиметровых, дециметровых и метровых радиоволн. Сантиметровые и
дециметровые волны часто объединяют в диапазон радиоволн сверхвысоких частот (СВЧ), в котором
выделяют участки, обозначаемые латинскими буквами К, X, С, S, L, Р. Именно в этих участках
работает различная радиоэлектронная аппаратура спутников, но каждая на строго фиксированных
международными соглашениями длинах волн (или частот). Например, передачу видеоинформации со
спутников на наземные пункты приема наиболее часто производят по радиоканалам в так называемых
Х- и S-диапазонах на длинах волн соответственно 3 и 11 см, а /,-диапазон (длина волны 22 см) отведен
для глобальных систем спутникового позиционирования - отечественной ГЛОНАСС (Глобальная
навигационная спутниковая система) и американской GPS (Global Positioning System). Нередко
миллиметровые, сантиметровые и дециметровые радиоволны собственного излучения Земли относят
к одному диапазону, называемому микроволновым. Надо учитывать, что приведенная классификация
и названия отдельных участков электромагнитного спектра носят условный характер и неодинаковы у
различных авторов.
Рис. 1. Участок спектра электромагнитных волн, используемый в современных аэрокосмических
методах
Солнечное излучение и его отражение объектами земной поверхности
Основным естественным источником освещения земной поверхности является Солнце, которое
излучает различные электромагнитные волны - от ультрафиолетовых до радиоволн. Основная энергия
приходится на излучение с длинами волн 0,3 - 3 мкм, причем максимум энергии - на волны длиной
около 0,5 мкм.
Для количественных характеристик взаимодействия излучения с объектами используют как
абсолютные, так и относительные величины. Для абсолютных измерений применяют две системы световую, или фотометрическую (в люменах), - только в видимом диапазоне, и энергетическую, или
радиометрическую (в ваттах), - во всех диапазонах электромагнитного спектра. При относительных
измерениях оперируют коэффициентами отражения, поглощения, рассеивания и пропускания,
значения которых в сумме всегда составляют единицу (закон сохранения энергии). Для
аэрокосмического изучения объектов суши наибольший интерес представляет отраженное излучение,
определяющее их оптические характеристики.
Оптические
характеристики
объектов.
Первостепенной
оптической
отражательной
характеристикой объектов является их яркость. На нее влияет освещенность, которая складывается из
освещенности прямым солнечным светом, рассеянным светом небосвода и светом, отраженным от
соседних объектов1 (1 В соответствии с двумя системами измерений абсолютную энергетическую
яркость выражают в ваттах на стерадиан-квадратный метр (Вт/ср-1×м2), а фотометрическую - в
канделах на квадратный метр (кд/м-2). Для объектов земной поверхности наиболее важны
коэффициенты интегральной и спектральной яркости, яркостный контраст и индикатриса отражения.
Коэффициент интегральной (ахроматической) яркости r* характеризует относительную
величину отраженного потока излучения в заданном направлении по сравнению с освещающим
потоком; он определяется как отношение яркости объекта В* к яркости абсолютно белой матовой
поверхности (эталона) B0* :
B*
r  *
B0
*
В табл. 1 приведены значения некоторых коэффициентов интегральной яркости r*,
определенных в отвесном направлении, которые свидетельствуют об их значительном колебании у
различных объектов. Но и для одного и того же объекта коэффициент r* не строго постоянен, а может
меняться в определенных пределах. Если участок местности рассматривать как совокупность п
отдельных объектов площадью S i
в пределах которой r* постоянен, то среднее значение
коэффициента интегральной яркости rср* для участка в целом можно представить как
Таблица 1
Коэффициенты интегральной яркости некоторых объектов (видимый диапазон)
Объект
Объект
r*
r*
Снег свежевыпавший
1,00
Лес лиственный
0,07
Лед речной
0,30
Лес хвойный
0,05
Вода
0,03
Луг суходольный
0,07
Песок кварцевый
0,20
Дороги грунтовые на суглинке и песке
0,20
Почва серая лесная
0,15
Дороги грунтовые на черноземе
0,08
Почва чернозем
0,03
Шоссе
0,30
Среднее значение коэффициента интегральной яркости для всей территории нашей страны
принимают равным: зимой - 0,50, летом - 0,14, весной - 0,12.
Необходимо учитывать, что абсолютная величина яркости, определяемая отражательными
свойствами объекта, функционально зависит еще и от относительного положения Солнца, съемочной
системы и объекта, а также от наклона отражающей поверхности, т.е. от рельефа местности (рис. 2.2).
Поэтому склоны на местности с одинаковыми отражательными свойствами, но разными углами
наклона будут иметь разную яркость и изобразятся на снимке разным тоном. Таким образом, на
яркостное поле местности существенно влияют рельеф и условия освещения.
Яркостный контраст применяется для характеристики яркостньгх различий двух объектов
(или смежных деталей одного объекта) с яркостью B1* и B2* ( B1* < B2* ). Применяют несколько
взаимосвязанных выражений для контраста. Среди них наиболее употребительны относительный
контраст Ко:
и так называемый визуальный Кв:
*
*
Контраст между наиболее светлыми Bmax
и темными Bmin
объектами определяет интервал
яркостей местности U, под которым принято понимать отношение
Летом для лесных горных районов {/составляет 100, а для степных - 2. В целом же земная
поверхность малоконтрастна - около половины всех объектов имеют относительный контраст менее
1,5.
Для вычисления величин контраста и интервала яркостей при одинаковых условиях освещения
объектов можно вместо яркостей использовать коэффициенты яркости.
Индикатриса отражения. Совокупность коэффициентов яркости объекта по разным
направлениям изображают графически в виде полярной диаграммы - индикатрисы отражения.
Различают четыре основных вида индикатрис отражения. Свойством зеркального отражения
обладают спокойная водная поверхность, ледяной покров, накатанные грунтовые дороги (рис. 2.3, а).
Слабо шероховатые поверхности отражают свет равномерно (диффузно) во все стороны (рис. 2.3, б).
Такую индикатрису, называемую ортотропной, должен иметь рассеиватель, принимаемый в качестве
эталона. В природе к нему приближаются плоские песчаные поверхности.
Рис. 2.2. Геометрия освещения и наблюдения при определении яркости объектов земной
поверхности:
1 - регистрирующий прибор; 2 – угол визирования; 3 - высота Солнца; 4 - азимут визирования
Рис. 2.3. Индикатриса отражения гладкой (а), шероховатой (матовой) (б) и расчлененной (в)
поверхности
Объекты с расчлененной поверхностью имеют индикатрису отражения, вытянутую к источнику света,
т. е. противоположную индикатрисе зеркальной поверхности (рис. 2.3, в). Максимальная яркость
таких объектов (вспаханные почвы, заросли тростника) наблюдается со стороны падающих лучей.
Асимметрия индикатрис возрастает с увеличением расчлененности отражающей поверхности. Строго
говоря, любое отраженное излучение состоит из двух частей - зеркальной и диффузной. Поэтому для
многих природных объектов характерна смешанная индикатриса отражения с двумя максимумами:
один направлен в сторону зеркального отражения, другой - к источнику света (Солнцу). Индикатрисы
отражения оказывают влияние на особенности изображения одной и той же местности на снимках,
полученных при разных направлениях съемки (цв. вкл. I, 2).
Коэффициент спектральной яркости. На земной поверхности наиболее распространены
окрашенные (хроматические) объекты. Считается, что природная палитра местности включает около
60 000 цветовых оттенков. Яркость таких объектов в разных спектральных зонах неодинакова и
характеризуется коэффициентами спектральной яркости r* . Значения коэффициентов спектральной
яркости для различных длин волн представляют в форме графика - кривой спектральной яркости. В
аэрокосмическом зондировании различают кривые спектральной яркости объектов, которые
получают по результатам прямых спектрометрических измерений, и так называемые кривые
спектрального образа, определяемые обычно по некалиброванным многозональным снимкам. Хотя
нередко понятие «спектральный образ» трактуется более широко и объединяет то и другое.
На знании спектральной яркости объектов основаны различные способы и приемы получения и
обработки аэрокосмических снимков, в том числе и автоматическое распознавание объектов. Поэтому
изучение спектральной отражательной способности различных объектов и геосистем различных
таксономических рангов представляет собой одну из задач аэрокосмических методов.
Спектрометрирование. Основной путь изучения спектральной отражательной способности экспериментальный. Спектральные яркости или коэффициенты спектральной яркости и индикатрисы
отражения получают на основе абсолютных или относительных измерений, выполняемых с помощью
фотоэлектрических спектрометров.
Методика относительного спектрометрирования, которое наиболее распространено, базируется
на формуле
где B* и B0* - спектральные яркости объекта и эталона. Поэтому помимо измерения излучения
от исследуемого объекта необходимо также зарегистрировать излучение от эталона; при этом объект
и эталон должны находиться при одинаковых условиях освещения. В качестве эталона применяют
материалы с хорошо известными и стабильными во времени оптическими характеристиками
(гипсовые пластинки, молочные стекла).
Спектрометрические измерения, которые выполняют с точностью 5-10%, могут быть
лабораторными, полевыми, самолетными и космическими.
Лабораторные спектрометрические измерения небольших по размеру образцов выполняют
для выявления зависимости отражательной способности, например, почвы от содержания гумуса,
механического состава, влажности и т.д.
Полевое спектрометрирование проводится в целях определения спектральных коэффициентов
яркости и индикатрис отражения отдельных объектов и геосистем низших рангов (рис. 2). В полевых
условиях изучают суточную и сезонную динамику отражательной способности природных объектов,
влияние погодных условий (дождь, ветер и т.д.) и условий наблюдения (положение Солнца, угол
визирования).
Аэроспектрометрирование выполняется с самолета или вертолета для изучения более крупных
и менее однородных объектов - сельскохозяйственных полей (угодий), водоемов и т.д.
Принципиальная особенность космического спектрометрирования заключается в том, что
спектрометр, установленный на космическом аппарате, регистрирует суммарное излучение земной
поверхности и атмосферы. Поэтому одной из задач космического спектрометрирования является
изучение влияния атмосферы на оптические характеристики земных объектов.
При практическом использовании результатов спектрометрирования необходимо учитывать, что
отражательная способность, например отдельного древесного листа (лабораторные измерения),
отличается от отражательной способности дерева (наземные измерения), а она, в свою очередь, - от
отражательной способности участка леса (самолетные измерения) или лесного массива (космические
измерения).
Рис. 2. Определение спектральной отражательной способности в поле (а) с помощью
фотоэлектрического спектрометра (б)
Спектральная отражательная способность природных объектов.
Фундаментальные исследования по спектрометрированию выполнил Е.Л. Кринов1 (1 Кринов Е.
Л. Спектральная отражательная способность природных образований. - Л.; М.: Изд-во АН СССР,
1947.) еще в 40-х годах прошлого века. Положив начало работам по оптике ландшафтов, он
разработал первую спектрометрическую классификацию, которая со временем стала классической. По
спектральной яркости в видимом диапазоне, где получен наибольший объем экспериментальных
данных, все многообразие объектов земной поверхности отчетливо делится на несколько классов,
каждый из которых отличается по характеру спектральной отражательной способности (рис. 2.5).
I. Горные породы и почвы характеризуются увеличением коэффициентов спектральной яркости
по мере приближения к красной зоне спектра. Спектральная яркость горных пород зависит от
входящих в их состав минералов и элементов, а почв - от содержания соединений железа и гумуса.
Рис. 2.5. Схематизированные кривые спектральной яркости природных объектов:
1 - растительный покров; 2 - снежные поверхности; 3 - горные породы и почвы; 4 - водные
поверхности
II. Растительный покров отличается характерным максимумом отражательной способности в
зеленой (0,55 мкм), минимумом - в красной (0,66 мкм) и резким увеличением отражения в ближней
инфракрасной зоне. Низкая отражательная способность вегетирующих растений в красной зоне
связана с поглощением, а ее увеличение в зеленой зоне - с отражением этих лучей хлорофиллом.
Большие коэффициенты яркости в ближней инфракрасной зоне объясняются пропусканием этих
лучей хлорофиллом и отражением их от внутренних тканей листа.
III. Водные поверхности характеризуются самыми низкими значениями и монотонным
уменьшением отражательной способности от сине-фиолетовой к красной зоне спектра, поскольку
длинноволновое излучение сильнее поглощается водой.
IV. Снежный покров обладает наиболее высокими значениями коэффициентов спектральной
яркости с небольшим их понижением в ближней инфракрасной зоне спектра. Близки к этому классу
по характеру отражения облачные образования, которые имеют несколько узких полос поглощения в
длинноволновой части спектра.
Общим для всех объектов является понижение коэффициента спектральной яркости в зоне 2 - 3
мкм. Обращают на себя внимание два минимума у кривых при длинах волн 1,43 и 1,93 мкм,
обусловленные полосами поглощения воды. Особенно они заметны у кривой отражения зеленой
растительности, где они добавляются к уже отмеченному минимуму в зоне 0,66 мкм.
Спектральная отражательная способность, по которой разделены классы, различается и у
объектов внутри класса (рис. 2.6, 2.7).
Рис. 2.6. Кривые спектральной яркости
основных типов почв:
Рис. 2.7. Кривые спектральной яркости
деревьев разных пород:
1 - серозем; 2 - дерново-подзолистая; 3 темно-каштановая; 4 - темно-серая лесная; 5 чернозем
1 - береза; 2 - дуб; 3 - сосна; 4 - ель
Более того, коэффициенты спектральной яркости варьируют в определенных пределах и для
объектов одного вида. Так, на отражательную способность горных пород влияют запыленность,
различные поверхностные выцветы и корки, спектральное отражение которых по сравнению с
исходной породой может существенно отличаться. При повышении влажности почв их яркость
уменьшается (при полном насыщении водой - в два раза), но характер кривой спектральной
отражательной способности не меняется.
Спектральная яркость растений меняется с их возрастом: она выше у молодых растений и ниже
у находящихся в стадии полной зрелости. Отражательная способность растительности зависит от
фитопатологических изменений. При заболевании растения его листья начинают слабее поглощать
красные и отражать инфракрасные лучи. Из всех объектов суши растительный покров имеет наиболее
информативные спектральные характеристики, которые чутко реагируют на его изменчивость.
Отражательная способность водных объектов сильно зависит от содержания в воде
фитопланктона и ее загрязнения - наличия взвешенных частиц, нефтяной пленки и т.д.
Загрязнение снега и содержание в нем воды также приводят к изменениям отражательной
способности. При насыщении снега водой отражение ближнего и среднего инфракрасного излучения
резко падает.
Таким образом, спектральная отражательная способность зависит от свойств объектов, их
состояния, а также от сезона. Дистанционно опознавать объекты и оценивать их состояние возможно
не только по величине коэффициента спектральной яркости, но и по спектральной индикатрисе
отражения. Существует много объектов на земной поверхности, которые по разным направлениям
отражают излучение разного спектрального состава. Например, в составе отраженного излучения поля
цветущего подсолнуха в восточном направлении всегда преобладают оранжево-красные лучи, а в
западном - зеленые. Поэтому коэффициенты спектральной яркости природного объекта, измеренные
при визировании под разными углами к земной поверхности, могут служить его количественными
спектральными признаками.
Понятие о пространстве спектральных признаков. Помимо представления коэффициентов
r* в виде кривых спектральной яркости их применяют для характеристики объекта в так называемом
пространстве спектральных признаков, представляя графически соотношения спектральных
яркостей в наиболее информативных зонах. Для этого значения яркости (или коэффициентов
спектральной яркости) в выбранных зонах, например красной и ближней инфракрасной, откладывают
вдоль разных осей прямоугольной системы координат на плоскости, которая в этом случае
представляет двумерное пространство спектральных признаков (рис. 2.8). Положение полученной
точки, которое определяется двумя плоскими координатами или, как чаще говорят, вектором,
характеризует конкретный объект или его состояние. Поскольку, как уже отмечалось, спектральные
яркости одного и того же объекта обычно варьируют в некоторых пределах, то в пространстве
спектральных признаков такому объекту будет соответствовать не одна точка, а целая область (рис.
2.8, а). Если же при наблюдении изменяющегося объекта в течение определенного времени получена
серия значений спектральной яркости, то их набор позволяет построить кривую, форма которой в
пространстве спектральных признаков еще более надежно идентифицирует объект. При
дешифрировании снимков даже выделяют особый дешифровочный признак, который называется
временным образом объекта. Например, изменение спектральной яркости сельскохозяйственной
культуры в течение года иллюстрирует так называемая кривая ее развития, т.е. временной образ
культуры (рис. 2.8, б).
Рис. 2.8. Пространство спектральных признаков:
а - представление трех разных сельскохозяйственных культур в двумерном пространстве
спектральных признаков по данным многократных измерений; 6 - кривая развития зерновой культуры
в двумерном пространстве спектральных признаков: 1 - почва; 2 - всходы; 3 - колошение, выход в
трубку; 4 - молочная спелость; 5 - восковая спелость; rик* , rк* - коэффициенты спектральной яркости
соответственно в ближней инфракрасной и красной зонах спектра
Общее представление о пространстве признаков, которое может быть многомерным, является
принципиально важным и широко применяется при компьютерной обработке снимков.
Распространено также использование величин коэффициентов спектральной яркости для
получения информативных количественных спектральных показателей - так называемых индексов путем простых арифметических вычислений. При этом используется разность или отношение двух
коэффициентов, отношение их разности к сумме и т.д. Предложено достаточно много таких
показателей. Среди них - вегетационные индексы, например нормализованный разностный
вегетационный индекс NDVI, коррелирующий с запасами растительной биомассы:
где rик* и rк* - коэффициенты спектральной яркости соответственно в ближней инфракрасной и
красной зонах спектра.
Download