Данные самолетного многоспектрального сканера и данные полевого спектрорадиометра записываются первоначально в виде аналоговой ленты, поэтому в подсистему ввода должна быть также включена система аналого-цифрового преобразования {см. разд. II.7).

Заключительные проектные решения для подсистемы ввода, показанной на рис. IV.6, касаются функций предварительной обработки. Их требуется три - для форматных преобразований данных со спутника Ландсат, с самолета и спектрорадиометра- в целях приведения форматов данных, имеющихся в системах сбора данных, к форматам, пригодным для соответствующих банков данных. Кроме этих функций в подсистеме ввода возможны также другие операции предварительной обработки. Эти операции, рассматриваемые в следующем разделе, включают геометрическую коррекцию и геометрическое совмещение данных Ландсат и самолетных данных, а также калибровку данных спектрорадиометра. Операции геометрической коррекции были включены в подсистему ввода таким образом, что геометрически трансформировались все промежуточные и окончательные выходные данные. Это позволяет аналитику данных улучшить взаимодействие с данными и дает пользователю системы выходной материал, который сразу же можно использовать. Операции предварительной обработки по совмещению дают аналитику данных многовременную информацию в процессе анализа данных. Наконец, калибровка данных спектрорадиометра помогает аналитику извлекать полезную информацию из данных.

Задачи

IV.9. Обратитесь к рис. IV.5 и определите компоненты системы, с которыми должны взаимодействовать люди. Рассмотрите влияние этого взаимодействия на проект подсистемы.

IV..10. Рассмотрите проект дистанционного исследования, в котором делается попытка сопоставления урожая сельскохозяйственных культур с данными многоспектрального сканера Ландсат, лабораторными данными отражательного спектрометра, данными полевого радиометра и метеорологическими данными. При проектировании подсистемы ввода Вы должны минимизировать число банков данных и форматов. Сколько данных предложите Бы для подсистемы ввода? Дайте обоснование ответа, описав природу каждого источника данных (спектральные, пространственные, точечные), и почему данные из разных источников могут (или не могут) быть собраны в один банк данных.

IV. 11. Для каждой системы сбора данных, перечисленных ниже в левой колонке, выберите устройство ввода из правой колонки, которое, по Вашему мнению, наилучшим образом соответствует характеристикам системы сбора данных.

Система сбора данных Устройство ввода

Многоспектральный сканер Ландсат Аналоговое лентопротяжное устрой-(цифровые данные) ство

Аэрофотокамера Устройство чтения с перфокарт

Радиометр Сканирующее устройство считывания

данных с пленки

Цифровой термометр Цифровое лентопротяжное устройство

14 211

IV.12. На рис. IV.7 представлен формат ленты хранения многоопектраль-ных изображений. В тексте говорится о том, что может быть использовано до 30 каналов. Предполагая, что подсистема ввода должна быть спроектирована только для данных четырех каналов Ландсат, обсудите, какие соображения могут привести Вас к использованию «чередования точек», а не «чередования каналов» при определении формата записей данных.

Цели изучения.

После изучения разд. IV.4 читатель должен уметь:

1. Определить, кто обслуживает подсистему анализа.

2. Рассмотреть, какое влияние на аналитика данных и пользователя оказывают такие свойства подсистемы анализа, как гибкость по сравнению с простотой, а также «простые» алгоритмы по сравнению с «мощными».

3. Выбрать из списка рассмотренных функций обработки те, которые могут быть включены в подсистему ввода и в подсистему вывода.

IV.4. Подсистема анализа

В литературе по дистанционному зондированию опубликовано множество алгоритмов обработки и анализа. Мы остановимся на важных алгоритмах и дадим ссылки на работы, в которых они подробно рассмотрены.

Приведем различные операции обработки в том порядке, в каком они могут быть использованы: 1) радиометрические преобразования, 2) геометрические преобразования, 3) представление данных, 4) сжатие данных, 5) улучшение изображений, 6) статистический анализ, 7) кластерный анализ, 8) выделение признаков, 9) классификация (контролируемая), 10) представление результатов. Ниже следует краткий комментарий по каждому из этих классов операций. В табл. IV.4 перечислены типы операций внутри каждого класса и даны ссылки на литературу.

Обратим внимание на тот факт, что в любой конкретной системе может быть более приемлемым включение этих операций в подсистемы, отличающиеся от подсистемы анализа. Например, при выборе проектировщика системы в подсистему ввода могут быть включены радиометрические и геометрические преобразования; алгоритмы представления данных и улучшения изображений - в интерактивную подсистему, а операции представления результатов наиболее разумно включить в подсистему вывода. Для целей нашего обсуждения мы воспользуемся тем, что в некоторых случаях все эти операции можно включить в подсистему анализа для их совместного рассмотрения.

Радиометрические преобразования используются для преобразования необработанных многоспектральных данных в радиометрически совместимое множество измерений. Часто эти преобразования используют для коррекции определенных типов искажений в системе сбора данных, таких как некомпенсиро-212

Таблица IV.4

Типичные операции по обработке данных дистанционного зондирования

Виды обработки

Цель обработки

Ссылка на литературу

1. Радиометрические пре- образования

Регулировка смещения и усиления

Удаление шумов системы

Радиометрическая калибровка

Корректировка угла сканирования/освещения

Корректировка изменений сцена/среда

*2. Геометрические преоб-

разования Совмещение

Масштабирование

Преобразование проекций

Исправление систематических искажений

3. Представление данных ~ Построение графиков (1-, 2- или 3-мерных) Квантование по уровню (полутоновый или цветной дисплей)

Фотографическое воспроизведение данных

4. Сжатие данных

Кодирование исходных данных

Поворот координатных осей

yj). Улучшение изображений

Фильтрация верхних частот

Фильтрация нижних частот

Исправление радиометрических искажений, вызванных датчиком и характеристиками среды

Поправка на «дрейф» электроники, различия детекторов Устранение шумов, внесенных системами обнаружения, записи и передачи Преобразование значений данных в физические единицы Устранение непостоянных эффектов, вызванных изменением соотношения между углом зрения и углом освещения

Поправка на изменения освещенности, топографии, атмосферных условий

Изменение геометрии изображения

Достижение совместимости нескольких множеств данных одной и той же сцены друг с другом или с другим банком данных

Получение масштаба, удовлетворяющего требованиям пользователя Получение карты в проекции, нужной пользователю

Устранение искажений, вызванных характеристиками датчика или платформы

Интерфейс данных с аналитиком Визуализация связей в пространстве измерений

Представление связей данных в виде изображения

Представление связей данных в виде изображения

Улучшение передачи хранения и действий с данными

Выделение характеристик данных, часто для визуального воспроизведения

Усиление контуров

Сглаживание локального «шума»

6, 7, 8 9, 10 И, 12 13

10, 14, 15, 16

17, 18, 19

17, 20, 21, 22, 23

17, 24, 25, 26, 27, 28.

29, 30. 31

32, 33, 34

36 10, 37