Методики и технологии дистанционного зондирования Земли в

1
Методики и технологии дистанционного зондирования Земли с целью оценки
параметров тектонических процессов
Квалификационная работа инженера.
(Без сохранения форматирования)
Автор Колобова Н.С. Руководитель проф. Писецкий В.Б.
Содержание
Введение………………………………………………………………
1. Технологии дистанционного зондирования Земли на базе спутника TERRA
1.1 Спутник Terra: назначение, общая характеристика……
1.2 Съемочные системы на борту Terra……………………
1.3 Изображения с ИСЗ Terra……………………
2. Методики выделения линеаментов в приложениях ArcView и ERDAS IMAGINE
2.1 Функциональные средства ArcGIS……………………
2.2 Модуль пространственного анализа ArcView Spatial Analyst…
2.3 Функциональные средства ERDAS IMAGINE………………
2.4 Модуль анализа текстуры и линеаментов – LESSA……………
3. Методика выделения линеаментов
3.1 Понятие линеаментов…………………………………………
3.2 Площадные геологические объекты………………………
3.3 Методика выделения линеаментов в ArcView……
3.4 Методика выделения линеаментов в WinLESSA……………
3.5 Результативная часть………………………………
Заключение………………………………………………
Литература………………………………………………………………
Введение
Космические снимки (КС) стали применять в геологии с 60-х годов. Доступные вначале только для специалистов,
они быстро получили широкое признание. На базе КС оформились самостоятельные виды региональных геологических
исследований, созданы карты нового типа: космогеологаческие, космотектонические, космогеодинамические; открыты
месторождения полезных ископаемых. Постоянно совершенствуются методы получения космической информации, способы
ее преобразования и компьютерной обработки.
Космические снимки получают с межпланетных автоматических станций, искусственных спутников Земли,
пилотируемых космических кораблей и долговременных орбитальных станций. От масштаба и пространственного разрешения
КС, зависят его обзорность и генерализация изображения. Различают КС глобального, континентального, регионального,
локального и детального уровней генерализации. Для изучения разномасштабных геологических структур применяются
космические снимки разных уровней генерализации. Качественно новую информацию получают при изменении масштаба снимков в
3 – 5 раз.
КС изучают специалисты различных областей землеведения, которые из интегральной картины, запечатленной на снимке,
извлекают необходимую информацию, то есть дешифрирование является тематическим и целевым. Что же дешифрируют геологи?
На всех КС независимо от геологического, геоморфологического строения региона, истории его развития и климата выделяются
линейные, кольцевые и площадные объекты.
В своей работе я исследую методики и технологии дистанционного зондирования Земли. С целью оценки параметров
тектонических процессов.
Существует два метода решения данной проблемы. Первый метод – выделения линеаментов в программе ArcView при
использовании модуля ArcGIS Spatial Analyst. Использовался снимок, полученный со спутника Terra 16 января 2004г (8ч
20мин). Все расчеты выполнены по Свердловской области.
А второй метод – это метод выделение структур в программе ERDAS IMAGINE с использованием специального
модуля анализа текстур и линеаментов – LESSA. Здесь я рассмотрела демонстрационную версию программы WinLESSA 01.
В этой версии использовался снимок получено системой MODIS 6 сентября 2004г (9ч 10мин). В ней все расчеты выполнены
по Африке, а именно Анголы, Замбии, Намибии и Ботсваны.
1
2
1. Технологии дистанционного зондирования Земли на базе спутника TERRA
1.1 Спутник Terra: назначение, общая характеристика
Серьезные изменения экологической обстановки на Земле (глобальное потепление, поднятие уровня моря, обезлесение,
разрушение озонового слоя, кислотные дожди, обеднение биоразнообразия) обусловили все возрастающий в последние годы
интерес к экологической обстановке на нашей планете. Исследуются взаимосвязи между процессами, происходящими на
Земле, разрабатываются модели, способные объяснить нынешние и предсказать будущие изменения.
Моделирование процессов требует регулярного получения и анализа объективных данных о разных компонентах
окружающей среды. Такие данные должны покрывать всю поверхность Земли, накапливаться в течение длительного
периода и охватывать широкий спектр излучения.
С учетом этих требований с начала 1980-х годов в Национальном Управлении по Аэронавтике и космонавтике (NASA)
США разрабатывалась программа EOS (Earth Observing System). Ее основные составляющие: 1) серии искусственных
спутников Земли, предназначенных для изучения глобальных изменений во всей их сложности; 2) передовая компьютерная
сеть для обработки, хранения и распространения данных (EOSDIS); 3) научные коллективы всему миру для анализа этих
данных.
В рамках программы EOS 18 декабря 1999 г. был запущен спутник EOS-AM1 (под названием Terra) и в ближайшее
время планируется запуск другого – EOS-PM1 (Aqua). Спутники имеют солнечно-синхронные полярные орбиты (высота –
705 км, период обращения – 99 мин, наклонение – 98,2°; EOS-AM пересекает экватор, двигаясь с севера на юг в 10.30 по
местному времени, а EOS-PM – с юга на север – в 13.30). Срок службы каждого спутника 5 лет, по его истечении
планируются дальнейшие запуски. Вся программа рассчитана на 15 лет.
1.2 Съемочная система на борту Terra
Аппаратура спутника TERRA - это пять съемочных систем, предназначенных для одновременного согласованного сбора
информации о радиационном балансе Земли, атмосферной циркуляции, взаимодействии суши и океанов,
биопродуктивности, свойствах поверхности суши:
ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer - усовершенствованный космический
радиометр теплового излучения и отражения) - это одна из пяти съемочных систем на борту спутника Terra, сочетающая
широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (БИК), среднем
инфракрасном (СрИК) и тепловом инфракрасном диапазоне. Ожидается, что данные ASTER внесут вклад в исследование
глобальных изменений, включая изучение динамики растительности и экосистем, мониторинг природных катастроф,
геологические, почвенные, климатологические, гидрологические исследования, изучение изменений земельного покрова.
Основные характеристики:
Абсолютная радиометрическая точность по спектральным зонам составляет 4% для видимого и ближнего
инфракрасного диапазона, и 1-3 К для теплового диапазона, в зависимости от температуры. Зоны видимого и БИК диапазона
предназначены для измерения характеристик снежного покрова, воды, растительности и степени окисления поверхности
объектов. Зоны СрИК диапазона оптимальны для распознавания минералов, в особенности гидратированных минералов в
глинистых почвах. Зоны теплового диапазона предназначены для регистрации температуры земной поверхности и
дешифрирования основных типов горных пород. Пространственный охват снимков составляет 60 х 60 км.
Уникальные черты ASTER:

Наклонная съемка (назад вдоль направления полета) в ближнем инфракрасном диапазоне, обеспечивающая
стереоснимки высокого разрешения;

Многозональная съемка высокого разрешения в тепловом инфракрасном диапазоне (8 - 12 мкм, глобальный
охват);

Самое высокое пространственные разрешение из всех систем Terra;

Возможность осуществления съемки по заказу.
ASTER – единственный инструмент высокого разрешения на борту Terra. Он служит как бы увеличительным стеклом
для других инструментов, что особенно важно для изучения динамики, взаимной калибровки съемочных систем, проверки
алгоритмов обработки данных, а также для изучения процессов на поверхности Земли. В отличие от других систем на борту
Terra, ASTER ведет наблюдения не постоянно, а в среднем 8 минут на каждой орбите. Пиковая скорость передачи данных
составляет 89.2 Мбит/с.
Возможно отклонение оси съемки поперек направления полета во всех спектральных зонах ASTER: до +/- 106 км для
теплового и среднего инфракрасного диапазона, и до +/- 314 км для видимого и ближнего инфракрасного диапазона. Это
позволяет обеспечить глобальный охват снимками как минимум раз в 16 дней во всех 14 каналах и раз в пять дней в трех
каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазона.
Наклонная съемка во второй ближней инфракрасной зоне
под углом 27.6° назад вдоль направления полета обеспечивает стереосъемку с базисным отношением 0.6. Это позволяет
создавать стереопары и детальные цифровые модели местности по снимкам ASTER.
MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer ) - гиперспектральная 36-канальная съемка в диапазоне от 0.45 до
14.36 мкм с разрешением 250-1000 м.
Основные характеристики:
2
3
MODIS состоит из двух сканирующих спектрометров, один из которых (MODIS-N) снимает в надир, а ось съемки
другого (MODIS-T) может быть отклонена. 36 спектральных зон MODIS охватывают диапазон с длинами волн от 0,4 до 14,4
мкм. Съемка в двух зонах (620-670 и 841-876 нм) ведется с разрешением 250 м, в пяти зонах видимого и ближнего
инфракрасного диапазона с разрешением 500 м, а в остальных (диапазон от 0,4 до 14,4 мкм) – 1000м.
Радиометрическое разрешение исходных снимков весьма высоко: 12 бит. Пиковая скорость передачи данных составляет
10,6 Мбит/с.
Траектория движения носителя и угол обзора системы 110° (ширина полосы обзора 2330 км) позволяют MODIS за
сутки получать изображение почти всей поверхности Земли, за исключением узких промежутков между полосами
сканирования в низких широтах.
Так как работа пользователя с гиперспектральными данными затруднена, при проектировании системы MODIS была
сделана ставка на специализированные виды продукции, представляющие результаты специальной обработки данных в
определенных зонах, предусматривающей получение вторичных изображений, обеспечивающих изучение избранных
объектов и явлений. Например, к таким тематическим продуктам относятся изображения LAI – индекса зеленой листовой
площади растительного покрова, FPAR – индекса фотосинтетически активной радиации, поглощаемой растительностью.
Всего на настоящий момент предлагается 44 вида производных изображений. Для их разработки были созданы четыре
тематических группы, специализирующихся на калибровке данных и их использовании для исследования суши, атмосферы,
и океана.
Рис. 1. Фрагмент синтезированного снимка MODIS в естественных цветах на территорию Аральского моря 3 декабря
2001 г.
MISR
(Multi-angle
Imaging
SpectroRadiometer –
многоугловой
сканирующий
спектрорадио
метр) - это
первая
съемочная
система
в
космосе,
позволяющая
определять
отражательны
е
характеристик
и объектах в
девяти разных
направлениях.
Основны
е
характеристик
и:
Большин
ство
съемочных
инструментов
устанавливае
мых
на
спутниках,
ведут
наблюдения
вертикально.
Для изучения
аэрозолей,
облачного
покрова, водных поверхностей, растительности, горных пород необходимо знать количество солнечного света,
рассеиваемого или отражаемого в естественных условиях по разным направлениям. MISR – не имеющий аналогов
инструмент нового поколения – предназначен специально для решения задач такого типа. Он включает 9 камер, ведущих
съемку по 9 разным направлениям: в надир, а также с отклонением под разными углами вперед и назад по направлению
полета. Камеры позволяют получать изображения всей планеты в четырех спектральных диапазонах (голубом, зеленом,
красном и ближнем инфракрасном) со средним и низким пространственным разрешением.
Абсолютная
радиометрическая точность равна 3% при максимальной яркости. Радиометрическое разрешение сырых данных составляет
12 бит (при дальнейшей обработке они преобразуются в 14-битовые). Полоса обзора MISR составляет 360 км. Полный охват
земной
поверхности
съемкой
возможен
за
9
дней.
Информационный
поток
достигает
10Мбит/с.
MISR может получать изображения в двух режимах пространственного разрешения. В детальном (Local) режиме отдельные
3
4
участки размером 300 х 360 км наблюдаются с максимальным разрешением 275 м всеми камерами. Однако пропускная
способность радиоканала позволяет передать информацию в среднем всего для шести таких участков в день. Остальные
данные передаются в обзорном (Global) режиме, при котором Земля наблюдается с более низким разрешением.
Изменение отражения света при разных углах наблюдения позволяет распознавать различные типы атмосферных аэрозолей,
форму облаков, покровы поверхности суши. Регулярное наблюдение этих объектов позволяет проследить месячные,
сезонные и долговременные тенденции их изменений. При привлечении стереоскопических методов анализа изображений
возможно наблюдение пространственных моделей местности и структур облачности. Использование наблюдений в разных
направлениях позволяет более точно оценивать общее количество солнечной радиации, отраженной различными участками
земной поверхности.
CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System - Система изучения облачности и излучения Земли) - это
съемочная система для изучения влияния облачного покрова на радиационный баланс Земли. CERES на борту Terra
дополняет аналогичный прибор на борту спутника TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), запущенного в 1997 г.
CERES продолжает долгосрочные измерения радиационного баланса Земли в 2 участках теплового диапазона. На борту
спутника имеются 2 одинаковых прибора, которые измеряют суммарный радиационный баланс Земли и (совместно с
данными MODIS по облачному покрову) обеспечивают оценку характеристик облачности, что позволяет оценить влияние
облачности на тепловое излучение Земли. Один прибор работает в режиме поперечного сканирования, а второй вращается,
выполняет сканирование по образующей конуса. Первый сканер обеспечивает продолжение измерений радиационного
баланса Земли, начатых в спутниковых экспериментах ERBE (Earth Radiation Budget Experiment) и TRMM (Tropical Rainfall
Measuring Mission), а второй сканер позволит исследовать распределение теплового потока в зависимости от азимута
сканирования, что позволит уточнить модели расчета теплового баланса Земли.
Основные характеристики
Информационный поток составляет 10 кбит/с. Чрезвычайно высока радиометрическая точность: 0.25%, что
определяется высокими требованиями к измерениям радиационного баланса Земли для климатического моделирования.
CERES позволит изучать долговременные и сезонные изменения радиационного баланса Земли, влияние природных
катастроф (вулканических извержений, наводнений, засух), региональных изменений почвенно-растительного покрова.
MOPITT (Measurements Of Pollution In The Troposphere – измерения загрязнения в тропосфере) - это съемочная система,
предназначенная для изучения загрязнения нижних слоев атмосферы. Данные, получаемые эти инструментом, позволяют
прослеживать источники поступления, распространение, перенос и осаждение оксида углерода (угарного газа) и метана в
тропосфере. Измерения ведутся в трех спектральных диапазонах (2.3, 2.4, 4.7 мкм). Пространственное разрешение MOPITT
составляет 22 км в надире, ширина полосы обзора 640 км.
Таблица1. Сводная таблица характеристик аппаратуры на борту спутника TERRA
Спектральные зоны
Ширина
Периодичность
Направление
Пространственное
полосы
КолДиапазон волн
съемки (дни)
съемки
разрешение (м)
обзора (км)
во
(мкм)
ASTER
60
16
надир,
27,5° назад по
направлению полета
14
3 зоны: 0,5-0,9
6 зон: 1,6-2,4
5 зон: 8,1-11,6
15
30
90
MODIS
2300
2
надир
36
2 зоны: 0,6-0,9
5 зон : 0,4-2,2
29 зон: 0,4-14,4
250
500
1000
4
0.4-0.9
250
275
500
1000
MISR
360
2-9
надир,
26.1°, 45.6°,
60.0° и 70.5°
вперед и назад по
направлению полета
CERES
вся видимая поверхность
земли по трассе полета
1
надир и наклонно по
образующей конуса
3
0.3 - 5.0
8 - 12
0.3 до > 100
20 000
MOPITT
640
1
надир
8
2 зоны: 2.3
2 зоны: 2.4
4 зоны: 4.7
22 000
1.3 Изображения с ИСЗ Terra
4
5
Рис. 2. Снимок со спутника TERRA 06 ноября 2003 г. 12 ч. 35 мин.
5
6
Рис. 3. Снимок со спутника TERRA 06 ноября 2003 г. 14 ч. 13 мин.
2. Методы выделения линеаментов в приложениях ArcView и ERDAS IMAGINE
2.1 Функциональные средства ArcGIS
ArcView – мощный, легкий в использовании инструмент для обеспечения доступа к географической информации,
предоставляющий широкие возможности для отображения, изучения, выполнения запросов и анализа пространственных
6
7
данных. ArcView разработан Институтом Исследований Систем Окружающей Среды (Environmental Systems Research
Institute, ESRI), изготовителем ARC/INFO - ведущего программного обеспечения для географических информационных
систем (ГИС).
ArcView - настольная ГИС быстро развивающийся, простой в обучении и работе продукт, предоставляющий
конечному пользователю средства выбора и просмотра наборов разнообразных геоданных, их редактирования,
создания макетов карт с легендами, графиками и диаграммами, оцифровки карт с помощью дигитайзера,
связывания объектов карты с атрибутивной информацией в режиме hot links, адресного геокодирования,
распечатки картографических материалов. Напрямую работает с базами данных ARC/INFO, ArcCAD и PC
ARC/INFO, базами dBASE III и dBASE IV, имеет доступ к SQL DBMS (Oracle, Ingres, Sybase, Informix), читает
файлы форматов DXF и DWG. Включает функции вызова удаленных процедур RPC, связи с другими
приложениями через стандартные протоколы DDE for Windows и Apple Events for Macintosh, динамической
линковки библиотек DLL, возможность подключения Visual Basic. Имеет одинаковые функции при работе с
Windows 95/NT, UNIX.
Архитектура ArcView обеспечивает исключительно гибкую среду для поэтапного подключения или изъятия
дополнительных средств анализа географической информации. При этом расширение функциональности может
проводиться за счет набора внутренних, внешних и определенных пользователем опций, наилучшим образом
отвечающих его текущим потребностям. Многие из функций ArcView включены в модули расширения,
загружаемые по мере необходимости. После загрузки эти функции работают под управлением добавленных
кнопок в рамках знакомого пользовательского интерфейса ArcView. В любой момент эти дополнительные
средства можно отключить, что позволит сберечь ресурсы памяти, а затем для выполнения новых задач
подключить другие расширения или приложения. Предлагаются два варианта поставки ArcView: стандартный
(Standard Edition) и расширенный (Professional Edition).
Модульная архитектура ARCVIEW GIS открыла пути для неограниченного наращивания функциональных
возможностей пакета.
2.2 Модуль пространственного анализа ArcView Spatial An alyst
Пространственный анализ является апофеозом работы с ГИС. Когда необходимые данные собраны, введены
в электронном виде, откорректированы и должным образом спроецированы, наступает время использовать их в
конкретных задачах для принятия решений. Инструмент, предлагаемый для этой цели ESRI, поможет вам решить
аналитические задачи быстро и эффективно. Один из дополнительных модулей системы ArcGIS - модуль ArcGIS
Spatial Analyst представляет собой мощное средство для пространственного анализа, добавляющее
специфическую функциональность к ArcView, ArcEditor и ArcInfo. ArcGIS Spatial Analyst объединяет возможности
ArcView Spatial Analyst и ARC GRID.
Интерфейс модуля ArcGIS Spatial Analyst добавляется в виде самостоятельной панели инструментов к интерфейсу
ArcMap. Его функции могут применяться к слоям, добавляемым к ArcMap, а также к растровым и векторным наборам
данных, которые выбираются при помощи браузера файлов, доступного в каждом из диалоговых окон модуля. Функции
Spatial Analyst работают также по выборке, сделанной в слоях по атрибутивным или пространственным критериям.
Функциональность ArcGIS Spatial Analyst
Картирование расстояний. Относящиеся к этому классу функции делятся на две группы - вычисляющие евклидовы
расстояния, и вычисляющие расстояния в терминах других факторов, например, в терминах стоимости перемещения. К
первой группе относятся функция Расстояния по прямой линии, измеряющая евклидовы расстояния от каждой ячейки до
ближайшего источника; функция Присвоения по прямой линии, присваивающая каждой ячейке значение ближайшего к ней
источника; функция Направления по прямой линии, вычисляющая направление до ближайшего источника. Вторая группа,
объединяющая функции взвешенных расстояний, включает собственно функцию Взвешенных расстояний, которая
взвешивает расстояние по прямой линии с использованием какого-либо фактора, например, уклона. Второй функцией этой
группы является функция Взвешенного присвоения, определяющая ближайший источник по суммарной стоимости пути;
третьей функцией - функция Взвешенных направлений, определяющая маршрут от каждой ячейки вдоль минимального
стоимостного пути к ближайшему источнику. Обычно растровые наборы данных, полученные в результате работы этих
функций, используются для вычисления минимального по стоимости (или кратчайшего) пути, например, для прокладки
новой дороги. Для этого применяется функция Кратчайшего пути.
Картирование плотности. Вычисление плотности полезно, когда необходимо показать концентрацию точечных или
линейных объектов. Например, имея данные по населению городов какого-либо региона, вы можете вычислить
распределение населения по этому региону.
Интерполяция растра. Интерполяция позволяет вычислить значения для всех ячеек растра по значениям
ограниченного числа точек опробования. Может использоваться для предсказания значений для любых географических
данных, измеряемых в определенных точках, - рельефа, уровня осадков, концентраций химических веществ, уровней шума и
т.д. Предлагаемыми в модуле Spatial Analyst методами интерполяции являются методы: Обратно взвешенных расстояний,
Кригинг и Сплайн, которые основаны на разных предположениях о наилучшей оценке. Вы можете выбрать метод, исходя из
того, какое явление оценивается, и как распределены точки опробования.
Анализ поверхности. Рассчитав растровую поверхность, вы можете столкнуться с тем, что некоторые закономерности
распределения не выявляются на этой поверхности, поэтому необходимо применить функции анализа. В Spatial Analyst
включены функция построения изолиний, показывающая местоположения с одинаковым значением; функция вычисления
уклона, используемая, например, при определении риска оползней; функция вычисления экспозиции склонов, полезная,
например, при определении участков оптимального земледелия; функция отмывки рельефа, используемая как для
реалистичного отображения поверхности рельефа, так и для анализа освещенности местности в различное время дня. Еще
одна функция из этой группы - Расчет видимости, - определяет, какие участки поверхности видны из заданных точек
наблюдения.
7
8
Функции статистики вычисляют такие характеристики как большинство, меньшинство, максимум, минимум, среднее,
медиана, диапазон, среднеквадратичное отклонение, сумма и многообразие. К данной группе относятся несколько функций.
Статистика по ячейкам предназначена для вычисления статистических характеристик между многими растровыми
слоями, например, для анализа диапазона летних температур за десятилетний период. Статистика соседства вычисляется на
основе значения обрабатываемой ячейки и значений ячеек в заданной окрестности соседства, и может быть использована,
например, при проверке стабильности экосистемы для определения разнообразия биологических видов в каждой из соседних
областей. С помощью функции Зональной статистики статистические характеристики вычисляются по значениям одного
набора данных для зон, определяемых другим набором, скажем, вы можете вычислить число аварий для каждой дороги в
городе или среднее количество осадков для каждой лесной зоны.
Переклассификация. Эта функция выполняет замену значений ячеек другими значениями, что может быть
использовано для группировки значений ячеек, например, для объединения всех видов леса в один класс; для
переклассификации значений по общей шкале, например, для анализа пригодности; и т.д.
Калькулятор растров. Это мощный инструмент для вычислений, поддерживающий многочисленные операторы и
функции, запросы выборки, а также синтаксис алгебры карт. Входными данными для калькулятора могут быть наборы грид
данных или растровые слои, шейп-файлы, таблицы, константы и числа. Математические операторы представлены
арифметическими, булевыми операторами и операторами отношений (включая также поразрядные и комбинаторные);
математические функции представлены арифметическими, тригонометрическими, логарифмическими и степенными
функциями, а алгебра карт позволяет производить операции типа вычисления уклона или статистических характеристик
ячеек для нескольких растровых слоев. Вы можете использовать калькулятор растров, например, для моделирования какоголибо процесса или для создания карты пригодности путем переклассификации входных данных по шкале пригодности от 1
до 10 и затем сложении полученных растров с соответствующими весовыми коэффициентами.
Конвертация. Если Вам для анализа требуется растровый тип данных, вы можете при помощи Spatial Analyst
конвертировать векторные данные в растр, причем это может быть покрытие, шейп-файл или данные САПР. Также
возможно обратное преобразование.
Тип лицензирования модуля должен соответствовать типу лицензирования базового программного обеспечения.
2.3 Функциональные средства ERDAS IMAGINE
Компания ERDAS, как подразделение компании Leica Geosystems, специализируется на разработке программного
обеспечения для обработки изображений дистанционного зондирования (ДДЗ) - космических и аэроснимков.
Основной продукт компании - система обработки изображений ERDAS IMAGINE, которая в настоящее время является
наиболее развитым коммерческим продуктом для обработки ДДЗ, доступным широкому кругу пользователей. ERDAS
IMAGINE построен по модульно-иерархическому принципу, так что можно приобрести только те функции, которые Вам
необходимы - покупка программного обеспечения может осуществляться помодульно.
На разных платформах число модулей может различаться (некоторые модули в настоящее время доступны не на всех
платформах). Самая последняя версия - ERDAS IMAGINE 8.7 представляет собой следующий уровень развития продукта.
ERDAS IMAGINE версии 8.7 содержит усовершенствованные инструменты обработки изображений в среде Вьюера
Просветного Стола (IMAGINE Geospatial Light Table™), новые инструменты импорта и экспорта изображений,
усовершенствованный инструмент монтажа изображений, а также новые возможности трёхмерной визуализации.
Рис. 4. Трёхмерная визуализация изображения в среде Вьюера Просветного Стола (IMAGINE Geospatial Light Table).
8
9
Ядром программного обеспечения ERDAS IMAGINE является один из трех вариантов базовых пакетов IMAGINE
Essentials, IMAGINE Advantage и IMAGINE Professional, каждый из которых включает в себя и расширяет функциональные
возможности предыдущего. Эта линия программного обеспечения ERDAS IMAGINE базируется на общей архитектуре и
имеет тот же интерфейс пользователя и функциональные возможности на различных UNIX платформах и PC.
Essentials - это набор средств работы с изображениями: импорт из различных форматов, визуализация, привязка к
географическим
координатам,
подготовка
картографических
документов.
Более продвинутый вариант, Advantage, включает мощные средства коррекции изображений, позволяющие сделать
снимки не менее точными, чем карты. Он позволяет также выполнять всевозможные преобразования изображений,
подчеркивающие те или иные объекты, которые необходимы для полноценного визуального дешифрирования изображений.
Вариант Professional - наиболее совершенный, он включает средства визуального программирования обработки
изображений
и
их
классификации.
В качестве специализированных инструментов компания ERDAS разрабатывает дополнительные модули, которые
можно приобрести отдельно от базового варианта и подключить к нему для получения новых функций. Такими модулями
являются IMAGINE Virtual GIS, Модуль OrthoMAX, IMAGINE OrthoBASE, IMAGINE Subpixel Classifier, IMAGINE Radar
Mapping
Suite,
IMAGINE
Developer's
Toolkit,
Stereo
Analyst
и
др.
IMAGINE Virtual GIS - это модуль трехмерной визуализации и анализа. Он позволяет создавать реалистичные
трехмерные сцены из снимков и моделей рельефа местности. Идея проста: обрабатывая в реальном времени цифровую
модель рельефа с наложенным на нее растровым изображением (снимком, картой), пользователь может "пролетать" над
синтезированным, но вполне реалистичным перспективным изображением местности, меняя интерактивно и направление
полета, и его скорость, и направление взгляда. Кроме этого, на рельеф можно наложить и векторные карты в формате
ARC/INFO. На трехмерном изображении с помощью специального курсора доступны как значения пикселей растра, так и
атрибуты векторных данных ARC/INFO. Поскольку направление взгляда может меняться вплоть до надирного, фактически
исчезает отличие между плановым (картографическим) и перспективным изображением, тем более, что и на перспективном
изображении можно проводить преобразования контраста и другую обработку. Также размывается различие между
собственно ГИС-ДЗ-приложениями и моделирующими системами виртуальной реальности, применяемыми в тренажерах и
т.п.
Модуль OrthoMAX - полнокровная
фотограмметрическая система, включающая фототриангуляцию по блоку, стереорежим дисплея, автоматизированное и
интерактивное построение цифровой модели рельефа в виде растра или триангуляционной нерегулярной сети,
редактирование ЦМР в стереорежиме, построение цифровых ортофото. В текущей версии OrthoMAX отсутствует
возможность
дешифрирования
векторов
в
стереорежиме.
Рис. 5. Интерфейс модуля OrthoMAX.
IMAGINE OrthoBASE - это основа фотограмметрических решений ERDAS. Этот модуль позволяет обрабатывать
сотни космических и аэрофотоснимков, получая на выходе фотоплан картографической точности. Вариант OrthoBASE Pro
также
позволяет
автоматически
получить
модель
рельефа
местности.
Stereo Analyst - это второй фотограмметрический продукт ERDAS, позволяющий работать с парами снимков в
стереорежиме. Он выполнять стереодешифрирование, подобно традиционным фотограмметрическим приборам.
IMAGINE Subpixel Classifier - это модуль, реализующий особый метод классификации изображений, который
направлен
на
решение
проблемы
смешения
множества
объектов
в
пределах
одного
пиксела.
IMAGINE Radar Mapping Suite реализует различные аспекты обработки радарных изображений.
IMAGINE Developer's Toolkit - это инструмент программиста, позволяющий дополнить ERDAS IMAGINE любыми
функциями, которые нужны заказчику.
Из специальных
модулей расширения следует упомянуть Subpixel Classifier, ATCOR2, Ebis, HRPT, MET. Последние четыре разработаны и
распространяются не ERDAS, а другими фирмами: HRPT, MET SMARTech (США) и ATCOR2, Ebis - Geosystems (Германия).
Subpixel Classifier - модуль, реализующий специальные методы классификации для многозональных снимков, позволяющие
решать
так
называемую
проблему
смешанных
пикселей.
Ebis - также специализированный модуль классификации, использующий текстурные признаки. HRPT и MET - модули,
9
10
рассчитанные на работу с данными AVHRR-HRPT со спутников NOAA и со снимками с метеорологических спутников
низкого разрешения и позволяющие полностью учитывать специфику этих данных.
TVOR2 - модуль
атмосферной радиометрической коррекции многозональных космических снимков. Сильно развитая работа с векторными
данными в формате ARC/INFO и также богатые функции растрового моделирования и растровой ГИС позволяют
рассматривать ERDAS Imagine не только как систему обработки ДДЗ, но и как ГИС для ряда применений.
Основной особенностью системы является ее ориентированность на работу, по возможности, в оперативной памяти.
При этом пользователь может выбирать, как поступать с данными, образующимися на промежуточных стадиях организовывать постоянные или временные файлы или использовать оперативную память. Уникальная возможность
Production - графического редактора алгоритмов обработки (Spatial Modeler), позволяет просто рисовать блок-схему
алгоритма, интерактивно определяя в ней все наборы данных и функции, дополняя комментариями, и затем запускать
сконструи-рованный алгоритм на выполнение одной кнопкой. Графическая модель алгоритма позволяет использовать
функции copy/paste. Из графического представления алгоритма можно сгенерировать скрипт на макроязыке SML (Spatial
Modeling Language), одном из двух встроенных макроязыков Imagine, предназначенном для описания процедур обработки
растра. Другой макроязык - EML (ERDAS Macro Languge), служит для организации пользовательского интерфейса (меню,
диалоговых окон) вплоть до полной перестройки стандартного. Алгоритмы обработки растра на языке SML могут вызыаться
из EML.
Области применения программных продуктов ERDAS
Технология ERDAS IMAGINE привлекательна для различных сфер деятельности. Различные модули и базовые
комплекты программного обеспечения в разных комбинациях позволяют построить систему, оптимально удовлетворяющую
конкретно поставленным задачам. Приведем несколько примеров.
Получение и первичная обработка данных дистанционного зондирования. Основные продукты IMAGINE, которые
необходимы при этих работах - Advantage или Professional, как базовые комплекты, для этих работ желательно иметь также
дополнительный модуль RADAR и средства программиста разработчика - Toolkit. Типичные пользователи на этом уровне
рынка - университеты (география, геология, прикладные науки и т.д.), научно-исследовательские организации по изучению
космического пространства, национальные центры получения данных дистанционного зондирования, наземные станции
приема, компании-поставщики дистанционных данных, а также организации, занимающиеся производством сенсоров и
съемочных аэро и космических камер.
Лесное хозяйство. Включает площадное картографирование по данным съемок, мониторинг лесов, создание и
обновление карт. Программы, которые при этом используются - Advantage или Professional (как базовые), модули Vector,
OrthoMAX, Virtual GIS. Типичные пользователи: государственные комитеты лесного хозяйства, лесохозяйственные,
производственные и лесоохранные организации.
Телекоммуникации. Площадное картографирование по данным съемок, моделирование сетей сотовой связи, создание
баз данных о характере прохождения и отражения радиоволн, построение цифровых моделей рельефа и визуализация
местоположения объектов связи. В состав программного обеспечения, необходимого для решения этих задач, входит один из
базовых комплектов ERDAS IMAGINE: Essentials, Advantage или Professional, с дополнительными модулями OrthoMAX или
OrthoBASE, VirtualGIS и Vector. Пользователями, в основном, являются телекоммуникационные компании, организации по
планированию телекоммуникаций, поставщики данных и услуг.
Разведка, добыча и эксплуатация месторождений нефти, газа, других полезных ископаемых. Основные задачи площадное картографирование съемок и геологическая интерпретация аэро и космических изображений. Решаются они с
помощью следующей комплектации продуктов IMAGINE: Advantage или Professional, как базовые комплекты, c
дополнительными модулями - OrthoMAX или OrthoBASE, RADAR и Virtual GIS. Основными пользователями являются
нефтяные и газовые компании, организации по разведке и добыче полезных ископаемых, по строительству и эксплуатации
трубопроводов.
Довольно широк рынок ERDAS в военной сфере. Это, конечно, в первую очередь картографирование с
использованием данных дистанционного зондирования, в том числе и оперативных. Имитация возможных ситуаций на поле
боя, построение цифровых моделей рельефа, визуализация полей сражений и пролет над территориями. Осуществление
командования и контроля, ситуационное картографирование, разведка и выбор целей, планирование боевых операций,
пространственный анализ.Различными организациями министерства обороны, разведки, военно-топографическими
ведомствами используется практически весь спектр программного обеспечения ERDAS IMAGINE, в том числе все базовые
комплекты: Essentials, Advantage и Professional с дополнительными модулями OrthoMAX, OrthoBASE, RADAR Mapping
Systems, Vector, Virtual GIS.
Экологический мониторинг и охрана природы. Тематическое картографирование с использованием разновременных
данных дистанционного зондирования, оценка современного состояния природных ресурсов, прогнозирование изменений.
Базовым комплектом ERDAS для решения этих задач является Professional, в состав которого входит мощный
инструментарий по использованию алгоритмов классификации. Желателен модуль Vector, VirtualGIS и OrthoBASE.
Пользователями являются государственные и международные природоохранные организации, научно-исследовательские
институты, учебные заведения.
Управление земельными ресурсами, земельный кадастр.Кадастровое картографирование по космическим и
авиационным снимкам, инвентаризация и оценка земель, создание баз данных. Базовыми комплектами являются ERDAS
Advantage или Professional с фотограмметрическими модулями расширения OrthoMAX или OrthoBASE, модулями Vector и
VirtualGIS. Пользователями являются федеральные, региональные, местные земельные управления, бюро инвентаризации
земель, градостроительные организации.
Чрезвычайные ситуации (ЧС) - используется практически весь спектр программного обеспечения ERDAS,
позволяющий не только отслеживать оперативную ситуацию в районах, подвергшихся стихийным бедствиям, но и
прогнозировать развитие ситуации, принимать решения, планировать создание защитных сооружений. Для решения задач
такого типа используются базовые комплекты Essentials или Advantage или Professional, модули расширения Vector,
VirtualGIS, OrthoBASE или OrthoMAX, RADAR Mapping System.В целом, любые организации, занимающиеся тематическим
10
11
и топографическим дешифрированием и картографированием с использованием данных любых космических и аэросъемок потенциальные пользователи программного обеспечения ERDAS IMAGINE. Это программное обеспечение может
применяться в любой прикладной области, обеспечивая полный цикл использования данных дистанционного зондирования,
начиная от предварительных коррекций и трансформирования снимков до создания по ним картографической продукции и
географических информационных систем.
2.4 Модуль анализа текстуры и линеаментов - LESSA
В ERDAS включен модуль LESSA (Lineament Extraction and Stripes Statistic Analysis), который используется в
геологическом и сейсмологическом районировании для изучения линеаментов. Разработанный модуль основан на опыте,
накопленном за 15 лет использования этой технологии. Модуль предназначен для того, чтобы обнаруживать объективные
закономерности в организации линейных элементов дистанционных данных. В первую очередь, это относится к анализу
линейных элементов рисунка на дистанционных снимках. Однако с гораздо большим основанием можно анализировать
рисунок хребтов и долин в цифровых моделях рельефа (ЦМР). Преимущество анализа ЦМР состоит в том, что в анализе
участвуют только элементы рельефа и исключены яркостные аномалии, обусловленные другими источниками. И, наконец,
LESSA позволяет анализировать бинарные схемы, полученные любым другим путем, например, схемы ручного
дешифрирования линеаментов, схемы гидросети и т.д.
Основу предлагаемого анализа составляют линейные элементы изображения (штрихи). LESSA автоматически выявляет
их и определяет направление (8 направлений). В полутоновом изображении штрихи - это границы однородных областей или
линии, которые должны быть достаточно длинные и прямые.
Рис. 6. Выявленные штрихи по 8 направлениям.
В цифровых моделях рельефа определяются и анализируются оси долин и хребтов, (возможно, также автоматически
строить и анализировать дренажную сеть). Существенная особенность работы с ЦМР состоит в том, что в анализе участвуют
только элементы рельефа и исключены яркостные аномалии, обусловленные другими источниками (растительность,
техногенные объекты).
Рис. 7. Цифровая модель рельефа и дренажная сеть.
Для анализа штрихов использовано два различных подхода - статистический анализ и построение протяженных
линеаментов. Наиболее разработанный и объективный способ анализа - статистический. В этом случае, оценивается
расположение штрихов каждого направления на изучаемой площади. Соотношение штрихов разного направления (их
плотность) в заданной окрестности (скользящем окне) отображается розой-диаграммой. Можно получить розы-диаграммы и
для областей произвольной формы, заданных пользователем. Фактически, розы-диаграммы отражают ориентационные
характеристики
рисунка
(текстуры).
По результатам измерений в скользящем окне строятся псевдоцветные изображения (“поля”), которые показывают
плотность штрихов различного направления и такие характеристики роз-диаграмм, как вытянутость, крестообразность,
отличие от окружающих и др. Эти изображения изучаются и интерпретируются интерактивно. Информативны, например,
линии резких перепадов, аномальные зоны, нарушение монотонных изменений. Эти же "поля" используются для
автоматизированных процедур дешифрирования в ГИС.
11
12
Рис. 8. Примеры роз – диаграмм.
Результаты статистического анализа штрихов представляются и в графическом виде. Так пользователь может получить
рисунок всех роз-диаграмм, поле векторов, которые указывают направление и степень вытянутости роз-диаграмм, поле
векторов максимального направления и др. Данные о преобладающих направлениях текстуры LESSA представляет и в виде
сети линий вытянутости (синие линии идут вдоль вытянутости, а красные - поперек). Несколько графических характеристик
можно наблюдать одновременно, накладывать их на исходное изображение или на рассчитанное псевдоцветное поле.
Рис. 9. Графические псевдоцветные поля.
Пользователю предоставлены различные инструменты, позволяющие получить удобные для анализа, "читаемые"
результаты. Например, встречаются ситуации, когда в исследуемом изображении какие-то направления существенно
преобладают, маскируя локальные особенности рисунка. В этом случае, пользователь может исключить из рассмотрения
глобальные особенности всей территории (“глобальная нормализация”).
Рис. 10. «Глобальная нормализация».
Несколько слов об анализе протяженных линеаментов. При этом подходе полученные на первом этапе штрихи
объединяются в прямые линии. В линии могут быть разрывы, но она должна быть прямой и достаточно длинной.
Пользователь просматривает полученные таким образом линии, задавая интересующее его направление и степень
заполненности линии штрихами (степень выраженности). Отобранные линии собираются в результирующую схему
линеаментов. Конечно, при отборе присутствует произвол пользователя, но сам выбор происходит среди линий объективно
обнаруженных по формальным критериям. Эти линии служат подсказкой для исследователя, показывают возможное
расположения линеаментов, а также то, из каких частей (штрихов) они складываются. Пользователь может задавать точность
расчета, оптимизируя соотношение время-аккуратность.
Рис. 11. Объединение штрихов в прямые линии.
Очень важно разумно задавать длину искомых линеаментов, не упускать из вида соотношение между размером
исходных штрихов и протяженностью линеамента. Иногда полезнее анализировать более короткие линеаменты не
пересекающие все изображение. Легко видеть что, уменьшая размер искомых линеаментов (в 3 и 6 раз) можно получить и
иные акценты для одного и того же изображения.
Версии модуля LESSA
Накоплен большой опыт адаптации LESSA к разным системам и включения в нее инструментов, необходимых
конкретному пользователю. За время использования технологии сменился обширный парк вычислительной техники. LESSA
функционировала на PDP 11/34 и на специальных устройствах анализа изображения: IIS, SVIT, ОКТЕТ, DataTranslation. В
настоящее время доступны следующие версии LESSA:
AZ_LESSA_3 - под DOS – она самая компактная (1М) и наиболее отработанная, базовая технология, работает с 1993
года. Существует три версии. Последняя AZ_LESSA3 разрабатывалась до 2001 года.
ER_LESSA - модуль Erdas Imagine. Работа в среде ERDAS позволяет использовать богатейшие интерактивные
возможности этой системы, поддерживать географическую привязку, включать результаты обработки в более общую
технологию анализа.
12
13
С 1999 разработано две версии модуля. По сравнению с AZ_LESSA3 версия ER_LESSA 2.0 позволяет дополнительно:
- отбраковывать штрихи по контрасту;
- задавать диапазон псевдораскраски цифровых полей;
- рассчитывать линеаменты с повышенной точностью;
- показывать линеаменты по порядку, а не по конкретному порогу.
WinLESSA 01 2002 – эта версия выполнена в привычном Windows интерфейсе. По сравнению с ER_LESSA 2.0 она
дополнительно позволяет:
- рассчитывать линеаменты заданной длины, а не только сквозные;
- показывать линеаменты в произвольном секторе, а не в фиксированных, как ранее;
- рассчитывать глобальную розу-диаграмму;
- рассчитывать розы-диаграммы по заданным областям;
- сохранять установки расчета
- фиксировать параметры получения всех сохраненных результатов.
WinLESSA 02 2004.Новые возможности по сравнению с WinLESSA 01 2002
- сохранять графические
результаты анализа не только в растровом, но и в
векторном формате (DXF);
- менять масштаб анализа (размер первичных штрихов);
- интерактивно разбивать изображение на блоки и получать розы-диаграммы в
этих блоках;
- удалять из рассмотрения дефектные участки изображения (облака, области вне снимка, помехи) - маску можно и рисовать и
создавать автоматизировано;
- строить изолинии "полей";
- получать "прозрачную картинку" областей экстремумов "полей" или областей заданного диапазона значений;
- рисовать схемы, дешифрируя полученные результаты непосредственно в
программе;
- анализировать конкретные значения полей с помощью курсора;
- осуществить арифметику "полей" (складывать их и вычитать);
- передавать рассчитанную схему линеаментов для анализа в секцию
роз-диаграмм;
- задавать цвет и ширину графических результатов как до, так и после их
создания;
- автоматически менять ширину линейных результатов при различном
масштабировании (чтобы хорошо видеть линейные результаты при сжатии);
- практически удалять краевой эффект при расчете роз-диаграмм и их
характеристик;
- менять палитру псевдораскраски "полей" (число шагов, способ расчета шагов)
- объединять векторные слои в один;
- рассчитывать больше характеристик роз-диаграмм и контролировать больше
параметров их расчета.
WinLESSA 2.1 2005. Последняя и самая полная версия, которая дополнена следующим рядом удобств:
- задавать географические координаты изображения и сохранять результаты в этих координатах.
- измерять на экране направление и расстояние,
- задавать размер роз по блокам,
- включать глобальную нормировку роз по блокам,
- строить глобальные розы-диаграммы по линеаментам,
- аккуратнее автоматически определять диапазон раскраски полей,
- контрастировать многоцветную палитру псевдораскраски,
- использовать еще и привычную двухцветную палитру.
Применение модуля
За многие годы LESSA использовалась при решении разнообразных прикладных задач геодинамики, сейсмологии,
прогноза полезных ископаемых (золото, аметисты, олово, кимберлиты), петрографии, экологии, инженерной геологии.
Работы велись в Архангельской и Воронежской областях, в Кузбассе и в Венгрии, на Кавказе и на шельфе моря Лаптевых
(лед). Обрабатывались не только аэро- и космоснимки, радиолокационные снимки, но и схемы - гидросети, изолиний
топокарт, ручного дешифрирования. Результаты сравнивались с ручным дешифрированием и геофизическими данными.
3. Методика выделения линеаментов
На всех космических снимках (КС) независимо от геологического, геоморфологического строения региона, истории его
развития и климата выделяются линейные, кольцевые и площадные объекты.
3.1 Понятие линеаментов
Линейные объекты на КС называют линеаментами (линеаментум — линия, черта). Этот термин ввел в геологическую
литературу в начале века американский исследователь В. Хоббс для обозначения прямолинейных форм на земной поверхности, необязательно связанных с тектоническими разрывами и смещениями по ним. Позднее линеамент стал синонимом глубинного разлома и
вновь обрел самостоятельное значение только с появлением космических снимков.
В настоящее время геологи под линеаментами понимают линейные неоднородности земной коры и литосферы разного ранга,
протяженности, глубины и возраста заложения, которые проявлены на земной поверхности прямо (разрывами) или опосредованно,
геологическими и ландшафтными аномалиями. Такие линейные аномалии могут быть обусловлены скрытыми разломами
фундамента, флексурными (коленообразными изгибами слоев) и трещинными зонами в перекрывающих осадочных отложениях
плитного чехла.
Разрывы
13
14
Типичными представителями линеаментов являются разрывные нарушения земной коры. Они образуются в различных
геодинамических условиях, характеризуются разным строением и выражением на КС.
Сбросы, формирующиеся в условиях растяжения земной коры и имеющие наклон поверхности разрыва в сторону
опущенных пород, отличаются на КС прямолинейностью, нередко хорошо выраженными уступами, разделяющими блоки с различным геологическим строением, типами рельефа и характером расчлененности.
Раздвиги, перемещение горных пород по которым при растяжении происходит перпендикулярно к поверхности отрыва, обычно
заполнены магматическими породами, образующими вертикальные вытянутые узкие тела (дайки) и целые дайковые рои, но могут
быть и зияющими.
Взбросы, у которых поверхность сместителя наклонена в сторону поднятых пород, имеют слабо дугообразную форму в плане,
выпуклостью направленную в сторону перекрываемых, более молодых пород. Образуются взбросы в обстановке латерального
сжатия.
Сдвиги отличаются тем, что смещение горных пород происходит в горизонтальном направлении по простиранию сместителя.
На КС сдвиги могут быть обнаружены по однонаправленным смещениям и искривлениям русел, склонов долин, конусов выноса,
водоразделов я других форм рельефа. Региональные сдвиги (рис. 1) дешифрируются по кулисному расположению мелких
разрывов, эшелонированным гирляндам складок, наличию впадин присдвигового растяжения, характерному рисунку "конский
хвост" на окончаниях.
Надвиги образуются при общем продольном сжатии параллельно с образованием складок (соскладчатые разрывы).
Горизонтальный, пологий или волнистый надвиг с амплитудой перемещения до десятков и даже сотен километров называется
тектоническим покровом, или шарьяжем. Они широко распространены в подвижных складчатых системах (Карпаты, Кавказ, Урал,
Камчатка). На КС шарьяжи отличаются сложным фестончатым рисунком перемещенных масс (аллохтона), которые в процессе
движения распадаются на отдельные пластины, а складчатое строение их сильно усложняется. Во фронтальной части покрова могут
присутствовать экзотические останцы (клиппы), отделенные эрозией от аллохтона, а также тектонические окна в аллохтоне, где
экзогенными процессами удалены породы его верхних частей.
Морфология, структурный рисунок разрывов на КС помогают определить кинематику и геодинамические условия их
формирования. Восстанавливая их по снимкам, необходимо учитывать, что движения по региональным разрывам древнего заложения могли изменяться в связи с меняющимися полями тектонических напряжений. По нарушению молодых форм рельефа и
четвертичных отложений дешифрируются активные разрывы.
Погребенные разломы, флексурные и трещинные зоны
Многие линеаменты являются погребенными разломами складчатого фундамента или флексурными и трещинными зонами
осадочного чехла. Проявление этих деформаций на космических снимках объясняется тем, что процессы, происходящие на разных
глубинных уровнях литосферы, воздействуют на вышележащие слои, передавая тепловой, флюидно-газовый потоки и механические деформации, предопределяя особенности геологического строения субстрата, рельефа и почвенно-растительного слоя (рис. 2).
14
15
В рельефе линеаменты выражаются закономерно ориентированными зонами, образованными прямолинейными границами
горных хребтов и кряжей, берегов морей, озер и крупных болот, спрямленными участками речных и ледниковых долин, цепочками
просадок различного генезиса и пр. Ширина таких зон составляет от первых до десятков километров. Поэтому на аэрофотоснимках и
при наземных наблюдениях линеаменты обнаруживаются с трудом. На КС они получают отражение благодаря обзорности и
генерализации изображения. Четкость их проявления и ширина линейной аномалии зависят от глубины заложения разлома
(мощности перекрывающих образований) и его активности. Чем ближе от земной поверхности расположен погребенный разлом и
выше его тектоническая активность (вертикальные и/или горизонтальные перемещения по разлому), тем он четче проявлен на КС.
Рис. 2. Принципиальная схема положения разломов в разрезе литосферы и их отражения на земной поверхности и
космических изображениях в виде линеаментов (по [7]): А, Б - скрытые (не достигшие земной поверхности) разломы, прерывающиеся в качестве таковых на больших (/) или меньших (//) глубинах, в разрезе земной коры (а) и в плане на космических
изображениях (б); В - открытые (достигающие земной поверхности) разломы с наклонным (/) и вертикальным (//) положением
плоскости (зоны) смещения, в разрезе (а) и в плане на космическом изображении (б); 1 - разломы; 2 - блоки земной коры,
разделяемые разломами; 3 - слои земной коры, не затронутые непосредственно разломами; 4 - возможные варианты
механических смещений по разломам; 5 -конус рассеяния механических деформаций; 6 -неравномерный восходящий поток
глубинных флюидов, газов, тепла; 7 - конус рассеяния потока флюидов, газов, тепла; 8 - условная кривая величины теплового
15
16
потока над зоной разлома; 9 -условная интенсивность аномалий на дневной поверхности, связанных с разломами и определяющих яркость и морфологию проявления линеаментов на космических изображениях.
В зависимости от соотношения со структурой земной поверхности линеаменты бывают граничные и секущие.
Граничные линеаменты проявлены на снимках с наибольшей выразительностью. Обычно они являются разломными границами
блоков земной коры разного порядка. Самые значительные из них — системы разрывов, разделяющие основные геоструктурные
области: складчатые пояса (например, в Евразии Средиземноморский, Урало-Монгольский, Тихоокеанский) и основные
платформенные области (Восточно-Европейская, Сибирская, Индийская древние платформы). Менее протяженные линеаменты
разделяют геоструктурные регионы (щиты платформ, плиты, складчатые системы). В пределах каждого региона устанавливается
устойчивая связь линеаментов с внутренним строением верхних горизонтов земной коры.
Секущие линеаменты пересекают территории с различным геологическим строением и историей развития. Обычно эти
полосовые аномалии, четкие в горно-складчатых областях, в пределах платформенных равнин имеют неявные, расплывчатые границы, отражая латеральные неоднородности литосферы. Установлено, что, чем выше уровень генерализации и ниже
пространственное разрешение КС, тем более глубинные структуры изображаются на них. Для одноранговых секущих линеаментов
характерны примерно одинаковая плотность по всей территории и регулярность (эквидистантность, шаг повторяемости). Секущие
линеаменты проявляются на поверхности в виде зон концентрации трещин и разрывов, в изменении морфологии горно-складчатых
систем, преломлении или смещении систем покровно-складчатых структур, замыкании или виргации зон прогибаний и поднятий, погружении складок (рис. 3). Секущие линеаменты, как правило, отражают позднекайнозойскую стадию развития земной коры .
Молодость линеаментов подтверждается их распространением на платформах со слабо деформированным мощным плитным
чехлом мезозойско-кайнозойских отложений. Несмотря на равнинный рельеф и нередко сильную антропогеновую нарушенность
ландшафта, линеаменты установлены на Русской плите, в Западной Сибири, равнинном Крыму и многих других платформенных
регионах.
По протяженности линеаменты разделяются на трансконтинентальные, трансрегиональные, региональные и локальные.
Выраженность их на КС различна. Они формируют либо узкие четкие линии, либо линейные зоны с внутренней структурой, либо
широкие (до первых сотен километров) пояса, состоящие из протяженных линеаментных зон. Поэтому уровень генерализации КС
имеет важное значение при изучении линеаментов разных рангов и соответственно глубины заложения.
16
17
Линеаменты образуют достаточно выдержанную сеть из нескольких доминирующих направлений (ортогонального —
широтно-меридионалъного и двух диагональных - 300-120° и 330-150°), хорошо согласующихся с планетарной трещиноватостью,
обусловленной ротационными напряжениями верхней оболочки Земли. Эти направления одинаково свойственны как горноскладчатым, так и смежным с ними платформенным областям. Устойчивость регматической сети линеаментов во времени
объясняется тем, что энергетически более выгодна реанимация уже существовавших разломов.
3.2 Площадные геологические объекты
Площадные объекты на космических снимках имеют сложные очертания и представлены складчатыми и блоковыми
тектоническими деформациями, структурно-вещественными комплексами горных пород, генетическими типами рыхлых
отложений.
На космических снимках прежде и лучше всего отражены основные формы современного рельефа, которые определены в
основных своих чертах позднекайнозойской (неотектонической) структурой, сформированной эндогенными процессами за
последние 35-40 млн. лет. Поэтому на снимках континентального уровня генерализации выделяются крупные латеральные
неоднородности земной коры и литосферы с различной интенсивностью и направленностью (поднятия/опускания) новейших
тектонических движений, границы которых совпадают с линеаментами. В орогенических областях такие площадные объекты
представлены антиклинальными и синклинальными мегаскладками основания и мезозойско-кайнозойскими складками чехла
(рис. 5), горстами, грабенами, впадинами разной морфологии, выраженными в рельефе. В платформенных областях, где
фундамент, за исключением щитов, перекрыт чехлом осадочных отложений, а амплитуды тектонических движений я
деформаций на порядок ниже, геологические структуры устанавливаются по косвенным, ландшафтно-индикационным
признакам. Основными индикаторами их являются рельеф (характер расчлененности), экзогенные процессы и растительность.
Денудационному рельефу, как правило, в структуре фундамента соответствуют выступы, горсты, а пониженным участкам с
аккумулятивным рельефом — впадины, грабены.
На космических снимках более крупного масштаба и пространственного разрешения дешифрируются геологические
тела, образованные стратифицированными толщами относительно выдержанного вещественного состава и однотипного
характера дислоцированности (вещественно-структурные комплексы). Детальность их расчленения зависит от геологоструктурных и ландшафтно-климатических особенностей района. Наиболее высокая она в геологически открытых районах с
литоморфным рельефом, где на современный денудационный срез выведены коренные породы разного возраста, и с
различными противоденудационными свойствами,
17
18
нашедшими отражение в рельефе: крепкие породы образуют гряды, а менее прочные — межгрядовые понижения (рис. 2
и 5). В геологически закрытых районах плит, где на поверхности на больших площадях распространены четвертичные
отложения, возможно выделение генетических типов четвертичных отложений (флювиальных, ледниковых, делювиальных).
Информативность космических снимков разная в регионах с различным геологическим и геоморфологическим строением.
КС нашли широкое применение при геологических исследованиях, прогнозировании и поисках месторождений полезных
ископаемых, изучении сейсмоопасных зон и активности экзогенных процессов (эрозионных, абразионных, карстовосуффозионных, склоновых обвально-оползневых), инженерно-геологических изысканиях, структурно-геоморфологических и
неотектонических исследованиях, изучении шельфа, мониторинге геологической среды, в геоэкологии. Применению
космической информации в геологии посвящено много работ, в том числе.
3.3 Методика выделения линеаментов в ArcView
Для решения поставленной задачи был выбран следующий алгоритм:
1.
Конвертирование в грид – тему исходный снимок;
2.
Анализ статистики соседства;
3.
Расчет функции аспекта;
4.
Расчет функции экспозиции.
Первоначально я загрузила снимок, полученный со спутника Terra 16 января 2004 года в формате TIF.
Рис.
6.
Снимок
со
спутника
TERRA.
Так
как
функции
анализа
поверхностей
модуля Spatial
Analyst
используют
грид-темы,
для
дальнейшего
исследования
появилась
необходимость в конвертации снимка в Grid-темы.
GRID формат является собственным форматом ESRI, который поддерживает так называемые гриды целочисленные и с плавающей запятой 32 -разрядные растровые данные.
Гриды особенно подходят для представления географических объектов и явлений, непрерывно
распределенных в пространстве, а также для задач пространственного моделирования и анализа потоков,
трендов и поверхностей.
Грид-тема представляет собой географический слой, где пространство разделено на квадратные ячейки.
Каждая ячейка хранит числовое значение данных, которое передает информацию о географическом слое,
который она представляет.
Каждая грид-тема имеет собственное изображение легенды в Таблице Содержания. Легенда грид -темы
определяет, какой цвет присваивается ячейкам в соответствии с их значен иями. Это влияет на отображение
грид-темы в Виде.
В зависимости от информации, которую она представляет, грид -тема может быть создана как из
целочисленных значений, так и из значений с плавающей точкой. Грид -тема, создаваемая из целочисленных
значений, может иметь связанную таблицу, которая объединяет содержащиеся в ней атрибуты. Ячейки,
имеющие одинаковые значения, будут иметь одинаковые атрибуты. Грид -темы, создаваемые из значений с
плавающей точкой, не имеют связанных таблиц. Как правило, для данных с пл авающей точкой не найдется двух
ячеек с одинаковыми значениями, поэтому нет необходимости объединения отдельных значений в связанной
таблице.
Грид-тема указывает на данные, которые она представляет; но сама данных не содержит.
18
19
Гриды представляют поверхности по регулярно распределённым точкам. Оценка значений поверхности
между этими точками проводится путём осреднения значений в окружающих точках с учётом степени их
близости к данной точке.
Итак, для конвертирования в грид-тему в меню Тема выбрали Конвертировать в грид и установлены
параметры вывода, размер ячейки и метод интерполяции. В нашей работе мы использовали Метод обратных
взвешенных расстояний (ОВР). Этот метод интерполяции предполагает, что каждая входная точка имеет
влияние, убывающее с расстоянием. Чем ближе точка к обрабатываемой ячейке, тем больше ее вес. При
определении выходного значения для каждой точки поверхности могут использоваться либо заданное число
точек, либо все точки в пределах заданного радиуса. При использовании этого метода предпо лагается, что
влияние переменной, по которой ведется расчет, уменьшается при увеличении расстояния от исходной точки.
Затем был проведен статистический анализ соседства по грид -темам в пределах прямоугольника размером 7
х 7 ячеек.
Для каждой ячейки в выходной грид-теме функции анализа соседства вычисляют статистические
характеристики, основываясь на значении обрабатываемой ячейки и значениях ячеек в пределах заданной
области соседства. В пределах области соседства вычисляются следующие статистические характ еристики:
большинство, максимум, среднее, медиана, минимум, меньшинство, диапазон, стандартное отклонение, сумма,
число уникальных значений. Область соседства может задаваться прямоугольником произвольного размера,
окружностью произвольного радиуса, кольцо м, клинообразным сегментом в любом направлении или кривой
произвольной формы.
Функции уклона и экспозиции носят название функций анализа поверхностей. Применение этих функций
позволяет получить дополнительную информацию путем создания новых данных и выделе ния характерных
участков (шаблонов) для существующих поверхностей.
Функция уклона определяет уклон или максимальную степень изменения значения от ячейки к соседним
ячейкам. Выходная грид-тема уклона может быть вычислена либо в процентах (например, 10% -уклон) либо в
градусах (например, 45-градусный уклон).
Функция экспозиции определяет направление максимального уклона от каждой ячейки к соседним.
Значения выходного Grid-а представляет экспозицию по сторонам света. «0» соответствует направлению на
север, 90 градусов – на восток и т.д.
3.4 Методика выделения линеаментов в WinLESSA
Программа WinLESSA предназначена для автоматизации анализа в геологических исследованиях данных различного
типа - изображений, схем, цифровых моделей рельефа (ЦМР). WinLESSA - это инструмент позволяющий получить
единообразное численное описание рисунка (текстуры) этих данных. Описывается распределение и ориентация мелких
линейных элементов рисунка.
Первый шаг анализа - обнаружение этих линейных элементов, которые мы будем называть штрихами. На полутоновом
изображении выявляются спрямленные участки границ областей разной яркости. В бинарном изображении выделяются оси
линий. В цифровой модели рельефа выявляются спрямленные участки хребтов и долин. Для каждой точки штриха
определяется его направление с точностью до 22,5 градусов, т.е. одно из следующих восьми направлений 0, 22.5, 45, 67.5, 90,
111.5, 135, 157.5 (угол измеряется от горизонтали справа - налево). Уверенно выявляются только штрихи, размер которых не
меньше 5-10 пикселей.
Второй шаг анализа - подсчет в скользящем окне суммарной длины штрихов каждого направления, плотности штрихов.
Эти и другие “ориентационные” характеристики текстуры отображаются растровыми изображениями (матрицами), а также
строятся поля векторов, розы-диаграммы (сокращенно, розы), и др. Можно получать объединенные розы для разных слоев
многозонального изображения или сравнивать разновременные данные.
Еще одна возможность анализа штрихов - формирование на их основе прямых протяженных линеаментов. Пользователь
получает возможность просматривать линеаменты, отбирать их по направлению и по степени выраженности, составлять из
них схему.
Результаты расчетов используются для прямого дешифрирования, для анализа в ГИС, а также для дальнейшей
обработки с помощью стандартных программ обработки изображений. Возможен и анализ с помощью WinLESSA
результатов, предварительно полученных в WinLESSA (например, поиск линеаментов в поле плотности).
При использовании WinLESSA для прямого дешифрирования необходимо иметь ввиду, что в этой программе не
ставится цель указать все явно различимые структуры. Задача WinLESSA - обратить внимание на слабо заметные структуры,
границы, особенности изображения.
Необходимо отметить, что методически чрезвычайно важен выбор шага дискретизации изображения (реальный размер
пикселя) и размера окна анализа. Этим выбором пользователь задает размер мелких структур, которые он хотел бы учесть, и
размер структур, которые он предполагает выявить.
Методические рекомендации использования модуля LESSA
Здесь рассмотрим основные, фундаментальные рекомендации грамотного использования LESSA. С приемами анализа
результатов LESSA - экстремальные области, сопряженные экстремумы, цепочки экстремумов, линии вытянутости,
градиентные зоны, протяженные линеаменты - можно познакомиться на примере анализа изображения юго-западной
Африки. А конкретные методики можно найти в описании приложений автоматизированного линеаментного анализ.
Информация, которую можно получить с помощью LESSA, и, в первую очередь, статистические характеристики (розыдиаграммы, поля) - это объективные данные о свойствах рисунка (о текстуре) исследуемой территории. На сколько этот
рисунок отражает объекты конкретного поиска - решать специалисту, но чтобы получить адекватные характеристики
рисунка необходимо правильно выбрать исходные данные.
19
20
В первую очередь, необходимо обратить внимание: не покрыт ли снимок облаками, техногенными объектами, шумами
и т.п. Отметим, однако, что в конкретных исследованиях изображений полностью покрытых сельхозугодиями областей
Украины и Венгрии при аккуратном анализе была получена искомая структурная информация.
Второй важнейший методический вопрос, который необходимо решить - это степень детализации снимка, масштаб
(размер пикселя). Важно помнить, что этот выбор совершенно отличается от традиционного выбора масштаба данных для
визуального анализа. С одной стороны, можно ориентироваться на размер базовых структур, то есть тех структур, которые
"создают" штрихи - основу всего анализа. Соответственно этому размеру должен быть выбран и масштаб изображения (шаг
сканирования, размер элемента изображения на местности). Необходимо учитывать, что, меняя масштаб, мы можем
получить не более (или менее) точное описание рисунка, которые могут существенно различаться. Очевидно также, что при
слишком грубом разрешении можно пропустить базовые структуры, а при слишком высоком разрешении будут выявляться
не искомые структуры, а их детали, возможно, с другой ориентацией.
Размер тех структур, которые можно обнаружить в результате статистического анализа определяется размером окна
расчета розы-диаграммы. При этом необходимо учитывать, что рабочий диапазон этой величины ограничен
статистическими соображениями. Оптимальный размер диаметра окна около 64 (пикселей). При существенно большем окне
розы-диаграммы становятся невыразительными, усредненными, их различия стираются. В меньшем окне мало штрихов и
форма розы оказывается грубой, а ее характеристики неустойчивыми.
Столь же внимательно необходимо выбирать разрешение и при поиске длинных линеаментов - при излишне большом
разрешении они перестают быть прямыми, и LESSA может их не выявить.
3.5. Результативная часть
Результат обработки снимка в программе WinLESSA
Результаты анализа изображения, полученные в LESSA, могут использоваться для того, чтобы подтвердить, уточнить
гипотезы о структуре территории выдвинутые из теоретических соображений или по другим данным, скорректировать,
экстраполировать их, но главное, они могут показать аномальные области, линии, которые могут служить подсказкой,
"зародышем" новой гипотезы - именно это и будет интересовать в первую очередь.
Рассмотрим основные способы анализа результатов LESSA. Здесь не будем рассматривать узкоспециальные приемы,
которые можно найти в конкретных исследованиях (такие, например, как изучение распределения по территории
рудоконтролирующего направления, анализ структуры линеаментной зоны и т.п.).
Приведем общие приемы того, как "читать" результаты, как искать аномалии, а их интерпретация специфична, зависит
от конкретной задачи. Наши примеры интерпретации ориентированы на поиск структур контролирующих проявления
кимберлитов.
Воспользуемся изображением юго-западной Африки, рис. 1, которое включает территории Анголы, Замбии, Намибии и
Ботсваны. Это изображение получено системой MODIS (6 сентября 2004г, 9ч10мин) и приведено в цилиндрическую
проекцию в SMIS. Часть изображения - море, облака, пустое место - не участвуют в расчете (замаскированы).
рис 1
рис 2
рис 3
Сначала рассмотрим, какие именно аномалии можно обнаружить, а затем перейдем к основному - к сочетанию разных
результатов LESSA и других данных. Начнем с аномалий в "полях" характеристик.
Во-первых, область изображения может выделяться явно аномальными значениями, например - в плотности штрихов
северо-северо-западного направления, рис 2., значения на участке к северу от центра явно аномальны, существенно
превышают значения во всех остальных местах.
Пример другой аномалии - это общее, среднее отличие значений в области от окружающих участков. Так северная часть
изображения существенно отличается от южной по общей плотности штрихов, рис 3. Весь диапазон значений 480-777, а все
значения выше 700 расположены только на севере, и все значения ниже 525 - на юге. Менее яркая аномальная эллиптическая
область расположена немного севернее центра и выражена понижением плотности штрихов северо-восточного направления,
рис 4, (при том что общая плотность штрихов в этой области высока).
Следующий тип аномалии - это аномальность формы. В первую очередь - это прямые границы, линии, которые не могут
быть обусловлены процессом расчета, так как все окна расчета - круглые. Поэтому длинные прямолинейные участки должны
привлечь внимание (хотя нужно проверить, не связано ли это с антропогенными изменениями территории). Наиболее яркая
аномалия такого типа в этом изображении - почти прямоугольный блок пониженной общей плотности штрихов на югозападе, рис. 3.
Должны обратить на себя внимание и длинные прямолинейные участки градиентных зон. Пример - горизонтальные
градиентные зоны в общей плотности в центре снимка на западе и востоке южной границы северной области повышенной
плотности, рис. 3.
20
21
Прямолинейность можно обнаружить в расположении экстремумов. В плотности штрихов северо-восточного
направления, рис 4, есть яркая линия максимумов в том же направлении (в центре, на восточном краю). Такая ситуация
может свидетельствовать о достаточно широкой зоне разлома.
Во многих случаях легче обнаружить прямолинейную зону не максимумов, а минимумов. Например, горизонтальная
зона минимумов плотности штрихов северо-северо-западного направления, рис. 2. В максимумах эта полоса выражена
существенно хуже, так как там присутствуют максимумы разных направлений, но эта же зона проявляется в максимумах
поля вытянутости.
Часто аномалии лучше отражаются в графических характеристиках, таких как линии вытянутости. Это могут быть
компактные области линий одного направления, а могут быть и линейные зоны "обрыва" линий. Последняя ситуация может
означать, что вдоль этой линии, кроме основного направления в рисунке появляется явно выраженное ортогональное
направление. Например, в северной части, в центре расположен яркий блок линий западно-северо-западного направления,
ограниченный на востоке яркой вертикальной "линией обрыва".
рис 4
рис 5
рис 6
Перейдем к аномалиям линеаментов. Основная характеристика линеаментов LESSA - их выраженность (т.е.
подтвержденность линеамента штрихами). Абсолютное значение этой величины не важно, и не важно у какого линеамента
она чуть больше или чуть меньше, но существенно, если эта величина много больше (относительно), чем у других
линеаментов данного направления в данном изображении. На рис. 6 показаны линеаменты западно-северо-западного
направления с выраженностью больше 55, среди которых наибольшая выраженность, 181, у линеамента 4, у следующего по
выраженности линеамента под номером 1 это значение 141 (минус 22%).
Другая важная характеристика выявляемых линеаментов - их группировка, образование пучков, зон. Так на рис 6 под
номером 1 мы видим яркий пример пучка. Зоны параллельных линеаментов ярко видны на рис. 7, где показаны самые
выраженные линеаменты всех 8 направлений и 9 наиболее выраженных линеаментов северо-восточного направления. Эти 9
линеаментов формируют явные параллельные зоны примерно на одинаковом расстоянии друг от друга.
Третья особенность линеаментов, на которую нужно обратить внимание, - образование узлов пересечения линеаментов.
Такой узел может свидетельствовать об аномальной плотности пород в этой области. На рис. 7 мы видим два явных узла - в
центре и на западе.
Мы рассмотрели основные аномальные образования, которые можно обнаружить в результатах LESSA. Но самое
существенное - это сопоставление независимых результатов, как полученных в LESSA так и, что особенно важно,
полученных из других источников.
Примеры сопоставления результатов полученных разными методами LESSA. Естественно, важно, чтобы эти результаты
были независимые, например, поля характеристик роз и линеаменты. Независимыми могут быть и поля характеристик,
например, линии вытянутости и общая плотность.
Линейная градиентная зона южной "прямоугольной" области минимума плотности штрихов (рис. 3) совпадает с парой
самых выраженных линеаментов северо-западного направления (рис. 9, желтые линии в юго-западном углу). И примерно
там же яркая область линий вытянутости северо-западного направления, рис. 5 .
Совпадение линеаментов с линейной зоной экстремумов - горизонтальная полоса минимумов в плотности штрихов
северо-северо-восточного направления, рис 2, точно очерчена парой линеаментов номер 5 на рис.6.
Блок, обнаруженный в линиях вытянутости на севере, рис. 5 (в плотности штрихов северо-восточного направления в
этом месте область минимума, рис. 4), точно ограничен первыми линеаментами меридионального и восточно-северовосточного направления, рис. 8.
Рассмотрим сочетание аномальной области, линеамента и прямых градиентных линий. Северная часть снимка, как мы
отмечали, отличается плотностью штрихов, по ее южной границе проходит самый выраженный горизонтальный линеамент,
два участка этой границы прямолинейные и совпадают с этим линеаментом, рис. 9. Возможно, здесь нет геологического
влияния, а явная прямолинейная яркостная граница, рис. 1, и линеамент вдоль нее обусловлены тем, что в этом месте
проходит государственная граница Намибии с северными государствами и по разные стороны границы разное
природопользование, а отличие плотности штрихов на север обусловлено климатическими различиями.
21
22
рис 7
рис 8
рис 9
Таким образом, мы рассмотрели аномалии, для которых пока нет геологической интерпретации. Теперь рассмотрим
аномалии, для которых такая интерпретация найдена. Подчеркнем, что в задачу LESSA не входит обнаружение всех
линеаментов, структур территории, и если какие-то структуры не выявлены в LESSA, то это не говорит об их
недостоверности - просто не получено подтверждения по этой методике, и это не свидетельствует о ненадежности LESSA просто в этом изображении и при этих параметрах анализа структура "не видна". В качестве внешних данных возьмем
работу, в которой приведена схема линеаментов полученных по геомагнитным данным.
Все три зоны линеаментов северо-восточного направления, показанных на рис. 6, соответствуют известным
геологическим структурам - лежат на континентальном продолжении трансформных разломов, Северная полоса совпадает с
линеаментной зоной Lukapa (в которой много карбонатитовых массивов и кимберлитовых трубок, часть которых
алмазоносная). Средняя полоса совпадает с линеаментной зоной Omaruru (контролирует проявления щелочного магматизма,
в том числе карбонатитовые интрузии). А южная полоса совпадает с Trans Southern African Lineament Zone.
Пара первых линеаментов северо-северо-западного направления в центре, рис. 7, точно совпадает с линеаментом
Khoisan (белая линия на рис. 9).
Узел линеаментов в центре, рис. 7, совпадает с интрузией отмеченной Corner севернее пересечения линеаментов
Khoisan и Kudu (наклонные белые линии на рис. 9)
В целом из 10 линеаментов, которые указал Corner на этой территории (по геомагнитным данным, связанные с
кимберлитами) 8 подтверждаются в линеаментах LESSA, один в полях и один никак не проявился.
И наконец, рассмотрим, как сочетание данных другой природы с данными LESSA не только позволяют их
подтвердить, но могут быть основанием, для того, чтобы рассматривать их экстраполяцию, продолжение линеаментов.
Самый яркий линеамент западно-северо-западного направления, 4ый на рис 6, подчеркнут в плотности штрихов северосеверо-западного направления, рис. 4, прямолинейными градиентами на западе и цепочкой минимумов в центре. На востоке
этот линеамент совпадает с цепочкой минимумов общей плотности штрихов, рис. 9. Этот ярко выраженный в LESSA
линеамент (будем называть его Санта Мария по мысу, который он пересекает), продолжает разлом установленный на
шельфе по альтиметрическим данным. Линеамент контролирует щелочные интрузии, карбонатитовые тела. Рядом с ним
несколько кимберлитовых тел.
Другой пример. Самый яркий из коротких линеаментов направления северо-севро-восток (желтая линия на рис.9) точно
продолжает линеамент Kudu (белая линия на рис. 9). Причем ярко проявляется именно эта северная часть линеамента, а на
юге, где он обнаружен по геомагнитным данным, в LESSA он выражен слабо (поэтому плохо выражен и сквозной
линеамент).
Особая ситуация с линеаментом Kalahari (вертикальная белая линия на рис.9). Он плохо подтверждается длинными
линеаментами LESSA, но хорошо виден в полях. В центре снимка он совпадает с вертикальной границей области
пониженной плотности (рис. 9), а на юге совпадает с вертикальной границей области повышенной плотности штрихов
северо-восточного направления (рис. 4). На его северном продолжении много линейных аномалий - яркая линия "обрыва"
(рис. 5), линия максимумов субмеридианальных штрихов (рис. 4), а также один из самых выраженных коротких
линеаментов.
Тестирование модуля
Статистический анализ штрихов выявляет объективные характеристики изображения (и опосредовано - изучаемой
территории). Необходимо знать, на сколько достоверно получаемые характеристики отражают рисунок и на сколько они
надежны.
Первый вопрос, который необходимо было решить - нет ли в предложенной методике систематических погрешностей,
существенного влияния используемых операций. Сравнивались розы-диаграммы, рассчитанные совершенно разными
методами - по плотность штрихов (LESSA), по плотности штрихов рассчитанных с высокой точностью направлений (1
градус), по пространственному спектру (Фурье анализ), по градиенту яркости.
Сходство оценивалось визуально по форме роз-диаграмм и по структуре псевдоцветных полей. Форма роз, полученных
разными методами, в основном, сохранялась, но несколько сглаживалась при переходе от "штриховых" роз к "градиентным"
и "спектральным". Структура полей (экстремумы, общий рисунок) практически не зависит от способа получения роз, хотя
конкретные значения отличаются существенно.
Таким образом, LESSA отражает реальные характеристики изображения.
Проводились и эксперименты по сравнению роз-диаграмм построенных с помощью LESSA и специалистами, вручную,
при условии, что специалисты искали линейные элементы того же размера, что и LESSA. В основных деталях полученные
розы-диаграммы совпадают, а различаются не существеннее, чем различаются розы-диаграммы разных специалистов.
22
23
Второй вопрос - на сколько существенно проявлена структура полей, не находится ли она “на уровне шумов”.
Статистический анализ характеристик роз-диаграмм методом Bootstrap показал, что они достаточно устойчивы. Случайные
изменения характеристик в несколько раз меньше их реального диапазона изменения по изображению.
1. Характеристики (вытянутости, крестообразности) достаточно устойчивы. Диапазон случайных изменений
составляет около 5% общего диапазона изменений характеристики на изображении.
2. В области малых значений (почти круглая роза-диаграмма) структура поля этих характеристик неустойчива.
Если роза-диаграмма округла (малая вытянутость), то значение направления вытянутости - неустойчивая величина, она
не имеет практического значения. В связи с этим, при расчете ряда характеристик удаляются из рассмотрения области с
круглыми розами-диаграммами.
Третий вопрос - как меняются полученные характеристики при повороте и сдвиге изображений. Для таких
погрешностей есть объективные предпосылки. Переход от непрерывного изображения к дискретному растру (квадратной
сетке) делает направления “неравноправными”. И это учитывается в алгоритме LESSA. Были получены следующие
результаты.
Поля характеристик и форма роз-диаграмм сохраняются при сдвиге изображения. Поля характеристик и общая картина
роз-диаграмм сохраняются при вращении изображения. Однако в сложных ситуациях (например, участок на границе
областей с разным рисунком) некоторые розы могут измениться после поворота. В первую очередь, эти изменения вызваны
не особенностями алгоритма, а тем, что меняется исходное изображение. Изменяются конкретные значения яркости пикселя
при повороте изображения относительно решетки дискретизации.
Заключение
В результате исследовательской работы рассматривались две методики дистанционного зондирования Земли.
Первая методика рассмотрена в программе ArcView при использовании модуля пространственных данных ArcView
Spatial Analyst. Она основана на анализе поверхностей. Использовался снимок Свердловская область полученный со
спутника Terra 16 января 2004 года.
Вторая методика рассмотрена в программе анализа текстур и линеаментов WinLESSA. Использовалась
изображением юго-западной Африки, которая включает территории Анголы, Замбии, Намибии и Ботсваны. Это
изображение получено системой MODIS (6 сентября 2004г, 9ч10мин) и приведено в цилиндрическую проекцию в SMIS.
Результаты анализа изображения могут использоваться для того, чтобы подтвердить, уточнить гипотезы о структуре
территории, выдвинутые из теоретических соображений или по другим данным, скорректировать, экстраполировать их, но
главное, они могут показать аномальные области, линии, которые могут служить подсказкой, новой гипотезы.
Литература
1.
Космическая информация в геологии. М.: Наука, 1983. 236с.
2.
Михайлов А. Е., Корчуганова Н. И., Баранов Ю. Б. Дистанционные методы в геологии. М.: Недра, 1993. 224 с.
3.
Рябухин А. Г., Макарова Н. В. Макаров В. И. Космические методы в геологии. М.: Изд-во МГУ, 1988. 146с.
4.
Короновский Н.В., Златопольский А.А., Иванченко Г.Н. Автоматизированное дешифрирование космических
снимков с целью структурного анализа. Исследование Земли из космоса. 1986. N 1, с. 111-118.
5.
www.lineament.ru
6.
www.sovzond.ru
7.
www.dataplus.ru
8.
www.scanex.ru
23