МАТЕРИАЛЫ ПРАКТИЧЕСКИХ И СЕМИНАРСКИХ РАБОТ
Материалы курса
"АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ЛАНДШАФТНОЙ ИНДИКАЦИИ"
III курс, весенний семестр
часть 3 "АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА"

Программа курса

Темы для самостоятельного изучения

Реферирование тематической статьи

Практические работы №1, №2, №3, №4, №5, №6

Наборы данных

Программное обеспечение

Литература и справочные материалы


Календарный план (весна 2016)
12.02 15.02 Цели, задачи и содержание курса Базовые принципы, понятия, ограничения
16.02 Существующие съемочные системы, ТТХ, каталоги снимков 11 Mb.
20.02 Предварительная подготовка снимков
15.10 Признаковое пространство объектов дешифрирования
22.10 Классификация изображений (признаки, алгоритм, интерпретация)
29.10 Дешифрирование (интерпретация) изображений
05.11 Интерполяция результатов полевых описаний
12.11 Дистанционная оценка ландшафтного разнообразия
19.11 Динамика и функционирование ландшафтного покрова
26.11 Доклады по статьям 2012-2014 гг.
03.12 Перспективные технологии ДЗ
10.12 Резерв
24.12 Резерв. Допуск к экзамену.

Полезные материалы
Принципы дистанционного зондирования
Средства дистанционного зондирования Земли

Особенности использования

Новости
    NASA Scientific Visualization Studio (поиск по ключевым словам);
    Landsat 8 OLI два года с момента запуска (11.02.2013);

Радиометрическая коррекция
   1. Конвертация данных TM, ETM+ в показатели излучения на сенсоре;
   2. Конвертация данных Landsat TM/ETM+ в значения температуры - Теория;

Признаковое пространство дистанционной съемки
   1. Вегетационные индексы и формулы их вычислений;
   2. ...

Задание "Реферирование тематической статьи"
Цель: Реферирование актуальной научной статьи по использованию аэрокомических методов
Содержание задания:
  1. Знакомство с электронным каталогом журналов ScienceDirect согласно инструкции:
    • освоение поиска журналов, статей по названию, авторам, ключевым словам;
    • знакомство с содержанием журналов Remote Sensing of Enviroment, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing за текущий или предшествующий год;
    • выбор статьи, соответствующей тематике курса;
    • согласование статьи с преподавателем по эл. почте.
  2. Подготовка доклада с презентацией продолжительностью 5-7 мин по содержанию статьи. В докладе должны быть отражены:
    • проблема;
    • использованные материалы и методы;
    • особенности территории исследования;
    • результаты в контексте решаемой проблемы.
  3. При невозможности чтения статей на английским языком данное задание выполняется по статьям из журналов Исследование Земли из космоса, Известия РАН, серия географическая. Электронные версии журналов доступны в системе http://elibrary.ru, бумажные - в читальном зале географического факультета.

Задание №1 "Каталоги снимков и синтезирование цветных изображений"
Цель: познакомиться с содержанием каталогов космических снимков, правилами их получения (характеристики снимков, критерии поиска, оформления заказа, особенностями скачивания), и способами их визуализации (синтезирования цветных изображений).
Содержание задания:
  1. В программе SAS.Планета найти самое информативное космическое изображение целевого региона и выкачать его в рабочую среду ГИС (QGIS, SAGA, ...);
  2. Подобрать спектрозональные космические снимки целевого региона с помощью сервисов:
    • http://earthexplorer.usgs.gov - EarthExplorer - официальный каталог снимков системы Landsat всех поколений и многих других материалов. Составить для целевого региона список безоблачных сцен Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+ и Landsat 8 OLI c 2000 года. Скачать три сцены: зима, начало и конец вегетационного периода. При отсутствии подходящих снимков просмотреть каталог сцен Aster, EO-1 ALI и EO-1 HYPERION. Выполнить поиск для целевой территории рассекреченных шпионских снимков CORONA 60-70х годов (Declassified data). В качестве альтернативы подбора снимков Landsat можно использовать LIBRA или http://glovis.usgs.gov - USGS Global Visualization Viewer (GloVis). В последнем при поиске целевой территории можно использовать векторные слои (Map Layers) административных границ, охраняемых территорий и/или пользовательские данные (Read shapefile...). Однако для работы GloVis браузер должен поддерживать JAVA (Chrome не поддерживает!);
    • http://geoportal.ntsomz.ru/ - Геопортал Роскосмоса, постепенно набирает функциональности, сравнимой с зарубежными аналогами. Зарегистрироваться и освоить работу с сервисами и продуктами: метеоинформация, пожары, снимки Канопус-В, Ресурс-ДК1 и др. Для справок использовать руководство пользователя;
    • http://glcf.umd.edu/index.shtml - The Global Land Cover Facility (GLCF). Познакомиться с содержанием распространяемых продуктов и способом их получения. При необходимости использовать инструкцию;
    • http://catalog.scanex.ru - полный каталог снимков различных систем, распространяемых российской фирмой СканЭкс. Более удобный сервис http://search.kosmosnimki.ru;
    • Геопортал МГУ [сеть интернет] или [внутренняя сеть географического факультета]. Проверить доступность для целевого региона снимков SPOT 5, Formosat-2, Ikonos. При их наличии оформить заказ для их получения. Использовать инструкции в разделе Геопортал факультетского или кафедрального сайтов.
  3. Скачать фрагмент (5x5°) цифровой модели рельефа SRTM v4 на сайте Consortium for Spatial Information (CGIAR-CSI). Визуализировать модель в программе Global Mapper (коммерческая) либо SAGA (бесплатная) для отчета по производственной практике, либо для иллюстрации курсовой работы. Если территория севернее 60°, то использовать модель ETopo2 (http://gis-lab.info/qa/etopo2.html, http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/etopo2.html). По желанию поверх рельефа можно наложить изображение одного из снимков, полученных в предыдущих пунктах задания.
  4. Синтезируйте цветные изображения снимков Landsat за три срока в программе MultiSpec. Каждый вариант синтезирования должен быть содержательно охарактеризован. Программа MultiSpec не терпит символов кириллицы в названии папок или файлов.;
  5. Оформить отчетную презентацию PowerPoint с указанием названия задания, списка безоблачных снимков, описания использованного снимка (название сканирующей системы и спутника, дата съемки, проекция, координаты углов, разрешение), вариантов синтезированных изображений, цифровой модели рельефа SRTM. Изображения сделать в двух масштабах - весь снимок целиком и его часть с разрешением монитора (1:1, или 100%). Для захвата экрана удобно использовать программу FastStone Capture. С ее помощью изображение выделенной области экрана передается в буфер обмена и вставляется из него на слайд PowerPoint.

- синтезирование цветных изображений

Задание №2 "Признаковое пространство многозональной съемки"

Цель: научиться различать признаковое и пиксельное пространства многозональной съемки, уметь проводить радиометрическую коррекцию, расчитывать спектральные индексы, выполнять снижение размерности признакового пространства преобразованием Kauth’s Tasseled Cap и методом главных компонент.

  • в задании используются две или более сцены LANDSAT, полученные при выполнении задания №2, либо один из учебных наборов;
  • допустимо вырезать из сцен целевую прямоугольную область.

Часть первая - радиометричекая коррекция Руководство к работе №2, часть 1

  1. импорт и совмещение разновременных сцен;
  2. синтезирование цветного изображения;
  3. конвертация данных TM, ETM+ в показатели излучения на сенсоре http://gis-lab.info/qa/dn2radiance.html;
  4. расчет величины приходящего от Солнца излучения;
  5. расчет альбедо и поглощенной радиации;
  6. расчет температуры излучающей поверхности http://gis-lab.info/qa/dn2temperature.html.

Часть вторая - формирование признакового пространства Руководство к работе №2, часть 2

  1. рассчитать спектральные индексы http://gis-lab.info/qa/vi.html;
  2. вычислить компоненты преобразования Tasseled Cap

Часть третья - снижение размерности Руководство к работе №2, часть 3

  1. обновить теорию при необходимости
  2. снизить размерность признакового пространства методом главных компонент в любой программе на выбор: SAGA и Multispec или R (скрипт)

Результаты всех этапов оформить в виде презентации.


Задание №3 "Классификация многозональных снимков"

Цель: освоить основные методы автоматического дешифрирования космических снимков средствами управляемой и неуправляемой классификаций.

  • в качестве классификационных признаков используются характеристики, обоснованные в задании №3;
  • целесообразно вырезать из сцен прямоугольную область до 1 млн. пикселей (1000х1000 строк х колонок)

Содержание задания:

Часть первая - неуправляемая классификация Руководство к работе №4, часть 1

  1. выполнить классификацию на 2-15 классов в FuzMe;
  2. по соотношению дробность/неопределенность обосновать оптимальное число классов;
  3. содержательно оформить классификационное изображение в SAGA (обоснованно подобрать цвета и названия)

Часть вторая - управляемая классификация Руководство к работе №4, часть 2

  1. Сформировать обучающую выборку в SAGA;
  2. Выполнить классификацию с обучением двумя методами: на основе минимальной дистанции и максимального правдоподобия;
  3. Визуализировать неопределенность классификации и оформить классификационное изображение;
  4. Сравнить результаты двух вариантов управляемой и неуправляемой классификаций (FuzMe)

учебный набор - набор учебных данных (фрагмент Центрально-Лесного заповедника 100х100 пикселей)

Задание №4 "Измерение и меры ландшафтного разнообразия"

ЦЕЛЬ: Познакомиться с понятием "ландшафтное разнообразие" и методами его оценки по КС.

СРЕДСТВО: программа FRAGSTAT, разработанная в лаборатории ландшафтной экологии Университета штата Массачусетс (г. Амхерст, США) под руководством Кевина МакГаригала (Kevin McGarigal)

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ:
  • Мозаика (landscape) – классификационное изображение, образованное мозаикой двух или более классов.
  • Класс (class) – тип ландшафтного покрова, полученный при классификации дистанционного изображения земной (леса, поля, водные объекты и т.п). Обычно разбит на большее или меньшее число изолированных фрагментов.
  • Фрагмент (patch) – группа пикселей одного класса, образующих однородный участок классификационного изображения.
  • Метрика ландшафтного разнообразия (landscape metrics) – количественная мера разнообразия территории, вычисляемая для: 1) мозаики, 2) классов, 3) фрагментов, 4) локальных окрестностей каждого пикселя.

Руководство к работе №5 - руководство к выполнению задания в FragStat 4.2

Руководство к работе №5 - руководство к выполнению задания в FragStat 3.3

Архив программы - архив FragStat 4.2 (23/01/2015)

Исходное изображение Число фрагментов (NP) Энтропия Шеннона (SHDI)

Разнообразие ландшафтного покрова участка Центрально-Лесного заповедника
в локальной окрестности 100 м

ЛИТЕРАТУРА:

  • География и мониторинг биоразнообразия. Колл. авторов. М.: Издательство Научного и учебно-методического центра, 2002. 432 с. 19Мб
  • http://www.umass.edu/landeco/pubs/pubs.html - публикации лаборатории ландшафтной экологии Университета штата Массачусетс (г. Амхерст, США) под руководством Кевина МакГаригала (Kevin McGarigal).
  • http://ec.europa.eu/agriculture/publi/landscape/index.htm - FROM LAND COVER TO LANDSCAPE DIVERSITY IN THE EUROPEAN UNION
  • в Wikipedia и в Википедии


Задание №5 "Интерполяция полевых наблюдений"

ЦЕЛЬ: построить карты абсолютной полноты древостоя Центрально-Лесного заповедника (по каждой древесной породе)

СРЕДСТВО: индикационная интерполяция полевых описаний абсолютной полноты древостоя на основе разновременных многозональных космических снимков

Исходные данные:

Полевые описания абсолютной полноты древостоя и инструкция по их подготовке к анализу в задании №4 дисциплины "Геоинформационные технологии пространственного анализа"

учебный набор - индикационные переменные (первые пять главных компонент от 17 сцен Landsat, 800x1099 пикселей)

Руководство к работе №5 - руководство к выполнению задания


 НАБОРЫ ДАННЫХ
здесь

 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
В качестве инструментов анализа аэрокосмической информации используются компьютерные программы, бесплатные для некоммерческого использования и обладающие необходимой функциональностью при относительной простоте использования.
System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) - одно из лучших некоммерческих средств анализа пространственно распределенных данных (ГИС-операции, геостатистика, морфометрический анализ ЦМР, тематический анализ аэрокосмической снимков и др.). Программа разрабатывается под руководством Джергена Бохнера (Juergen Böhner) и Олафа Конрада (Olaf Conrad) в Университете Гамбурга (отдел физической географии Института географии и Klimacampus, Германия). Распространяется по GNU Lesser General Public License (LGPL).
Программа анализа многозональных снимков MultiSpec разработана в университете Перду Девидом Ландгребом (David Landgrebe) и Ларри Биехлом (Larry Biehl). В отличии от коммерческих программ обработки дистанционной информации (Erdas Imagine, ENVI, ER Mapper) MultiSpec не требует установки, места на диске (размер программы 2Мб) и обладает при этом стандартными средствами визуализации, преобразований и классификации многозональных аэрокосмических снимков. На сайте разработчиков доступны подробная документация и обучающие примеры. Межуниверситетский аэрокосмический центр при Географическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова в 2001 г. проводил интернет-семинар, посвященный возможностям MultiSpec, материалы которого доступны.
Программа FuzMe универсальное средство неуправляемой нечеткой классификации с оценкой ее общей неопределенности, обоснованием оптимального числа классов и эффектной визуализацией процесса классификации в признаковом пространств. Программа FuzMe и ее описание - http://www.usyd.edu.au/su/agric/acpa/fkme/FkME.html
Официальная ссылка: Minasny, B., McBratney, A.B., 2002. FuzME version 3.5, Australian Centre for Precision Agriculture, The University of Sydney, Australia. (http://www.usyd.edu.au/su/agric/acpa).
Программа Gimp 2 - полнофункциональный графический редактор с русским интерфейсом и возможностями, не уступающими Adobe Photoshop.
Программа ImageJ - графический редактор c возможностями количественного анализа изображений.

FRAGSTAT - программа расчета мер разнообразия ландшафтного покрова по его растровым изображениям. Программа разработана (1995-2002) в лаборатории ландшафтной экологии Университета штата Массачусетс (г. Амхерст, США) под руководством Кевина МакГаригала (Kevin McGarigal). Распространяется свободно ("as is" ). Исчерпывающе обеспечена справочной документацией (тематические статьи, руководство пользователя, справочник по метрикам разнообразия). Выход новой версии программы ожидается в 2011 г.

Официальная ссылка на программу: McGarigal, K., SA Cushman, MC Neel, and E Ene. 2002. FRAGSTATS: Spatial Pattern Analysis Program for Categorical Maps. Computer software program produced by the authors at the University of Massachusetts, Amherst. Available at the following web site: http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html
Литература и справочные материалы
- как выкачать снимки Канопус с помощью SasGIS
Николаев В.А. Космическое ландшафтоведение: Учебное пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. – 81 с. (2,1 Мб)
Козлов Д.Н. ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ ЛАНДШАФТНОГО ПОКРОВА МЕТОДАМИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ЛАНДШАФТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ // ЛАНДШАФТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ: ОБЩИЕ ОСНОВАНИЯ. МЕТОДОЛОГИЯ, ТЕХНОЛОГИЯ: Труды Международной школы-конференции "Ландшафтное планирование", М., Географический факультет МГУ, 2006. - С. 117-137. (3,3 Мб)
    МАТЕРИАЛЫ ИНТЕРНЕТ:
  1. http://www.cstars.ucdavis.edu/classes/ers186-w03 - материалы курса "Дистанционное зондирования и окружающая среда (Environmental Remote Sensing)", разработанный в Центре пространственных технологий и дистанционного зондирования калифорнийского университета - Solomon Dobrowski и Jonathan Greenberg.
  2. http://www.geog.ucsb.edu/~jeff/115a/ - Basics of EMR/Atmospheric Affects Foundations of Remote Sensing, UNIVERSITY OF CALIFORNIA, SANTA BARBARA, Department of Geography.
  3. http://gis-lab.info/docs.html - документация по ГИС и ДЗЗ на сайте проекта GIS-LAB.
  4. http://www.scanex.ru/ru/data/comparsion.asp - сравниение характеристик космических снимков разных систем на сайте СканЭкс
  5. http://gis-lab.info/projects/ss/ss.html - то же на сайте GIS-Lab.
  6. http://www.geogr.msu.ru/acentre/seminars.htm - Интернет-семинары Межуниверситетского аэрокосмического центра при Географическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова.
  7. программа курса "Космическое ландшафтоведение" (В.А. Николаев), предшествиницы актуальной дисциплины

[12.02.15]

доцент Д.Н. Козлов