Monitoring 2008

Тема Мониторинг Разработка методов и технологий спутникового мониторинга для научных исследований глобальных изменений и обеспечения безопасности

Гос. Регистрация ? 01.20.0.2.00164

Тема выполняется в следующих приоритетных направлениях

5.27, 5.28, 6.17,6.20, 6.21, 6.23, 6.24,6.26

Научные руководители: Д.т.н. Е.А. Лупян, К.т.н. С.А. Барталев, Ответственный исполнитель: К.ф.-м.н. А.А. Мазуров

Настоящая тема посвящена разработке научных основ, методов и автоматизированных технологий спутникового мониторинга для исследования глобальных изменений и обеспечения безопасности. В том числе:

Созданию научных основ, методик и алгоритмов для автоматизированного анализа долговременных рядов спутниковых наблюдений.

Созданию и ведению долговременных архивов данных спутниковых наблюдений.

В 2008 году в рамках темы работы выполнялись по следующим основным направлениям:

4.3.1. Развитие методик построения и базовых элементов автоматизированных систем сбора, хранения и распространения спутниковых данных. Создание базовых интерфейсов, обеспечивающих работу и анализ информации, получаемой из архивов спутниковых данных и результатов их обработки. Разработка базовых элементов технологии распределенной системы хранения и представления результатов обработки спутниковых данных.

По данному направлению в ИКИ РАН в 2008 году были проведены следующие основные работы:

ћ Разработана архитектура и базовые программные и технологические решения для построения систем хранения спутниковых данных и результатов их обработки для обеспечения работы динамических систем доступа к данным. Разработанная технология позволяет динамически 'на лету' формировать различные производные информационные продукты, используемые для решения как научных, так и прикладных задач.

ћ При поддержке проекта СКИФ-ГРИД были созданы динамические сервисы, обеспечивающие работу удаленных пользователей со спутниковыми данными и продуктами их обработки. Основной целью данного проекта являлось создание систем доступа к спутниковым данным с использованием кластерных технологий, и в частности, системы СКИФ-ГРИД. В рамках работ по проекту были выполнены следующие работы:

- Разработана архитектура построения сервисов, обеспечивающих работу с архивами спутниковых данных и результатами их обработки, с использованием возможностей СКИФ-ГРИД.

- Разработаны базовые программные элементы для реализации сервисов, обеспечивающих доступ к динамически формируемым информационным продуктам.

- Разработан действующий макет сервиса, обеспечивающего работу с архивами спутниковых данных и результатами их обработки с использованием возможностей СКИФ-ГРИД.

- Проведена опытная эксплуатация действующего макета сервиса, обеспечивающего работу с архивами спутниковых данных и результатами их обработки с использованием возможностей СКИФ-ГРИД.

- Разработаны предложения по развитию и использованию системы.

Перечисленные работы велись с использованием инфраструктурных возможностей систем сбора, обработки и распространения данных действующей информационной системы дистанционного мониторинга лесных пожаров (ИСДМ Рослесхоз) и системы работы с долговременными архивами данных ИКИ РАН. Это позволило создать следующие серверные элементы, используемые при реализации описываемой технологии.

Систему управления хранением (в первую очередь систему автоматического ведения фрагментированного архива);

Систему управления вычислениями (выдачу и контроль выполнения заданий по параллельной подготовке фрагментов продуктов)

Систему генерации конечных продуктов.

Блок представления данных пользователям.

На основе рассматриваемой технологии в настоящее время разработан целый ряд сервисов доступа к спутниковым данным, функционирующих в рамках действующих информационных систем, разрабатываемых в ИКИ РАН. Наиболее востребованными эти технологии оказались в системе мониторинга ИСДМ Рослесхоз и системе спутникового мониторинга сельскохозяйственных земель МСХ РФ. Пример одного из интерфейсов МСХ РФ, реализованного на основе динамического сервиса доступа к спутниковым данным, приведен на рисунке 1.

Рис. 1. Пример интерфейса для работы с динамически формируемыми продуктами обработки спутниковых данных МСХ РФ

ћ В рамках проектов Федеральной космической программы совместно со специалистами НЦ ОМЗ и ИРЭ РАН разработаны методики построения универсальных автоматизированных систем тематической обработки. Создан динамический каталог данных MODIS спутников Terra и Aqua, позволяющий оперативно отображать различные продукты, полученные по данным MODIS, к примеру, такие, как композиты NDVI, композиты облачности, структура снежного и ледового покрова. Интерфейс также позволяет строить суточные композиты на основе данных по отдельным сеансам. Пример интерфейса приведен на рисунке 2.

Рис. 2. Интерфейс доступа к данным прибора MODIS в НЦ ОМЗ

Создан динамический каталог данных Ресурс-ДК, позволяющий отображать данные спутника Ресурс-ДК в равнопрямоугольной проекции, производить выборку данных по различным критериям, к примеру осуществлять поиск данных по заданным пользователем полигонам. Интерфейс позволяет отображать спутниковые данных в различных режимах: режим лучшего качества (формат png) и режим лучшей скорости (формат jpg). Существует также возможность делать выборку необходимых пользователю данных, и в дальнейшем работать только с выбранными данными. Интерфейс охватывает область всего земного шара. Пример интерфейса приведен на рисунке 3.

Рис. 3. Интерфейс доступа к данным Ресурс-ДК

На основе динамического интерфейса Ресурс-ДК создана система интеграции данных из различных источников. В частности, в систему интегрированы данные по лесным пожарам и гарям из системы ИСДМ Рослесхоз. В интерфейсе есть возможность наложить на спутниковые данные контуры пожаров и гарей, а также контуры повреждений растительности.

ћ В рамках проектов Федеральной космической программы совместно со специалистами НИЦ 'Планета' разработаны архитектуры автоматизированных систем автоматической обработки и архивации данных, поступающих со спутников Электро и Метеор-М. В центре приема НИЦ 'Планета' поддерживаются и развиваются действующие прототипы системы.

ћ Совместно с центром 'Природа' разработана архитектура и создан действующий прототип автоматизированной информационной системы оперативного обеспечения предприятий и организаций Роскартографии метаданными об имеющихся в фонде ФГУП 'Госцентр Природа' материалах космической съемки, позволяющей оперативно получать информацию как о наличии, так и о качестве выполнения космических съемок с КА 'Ресурс-ДК' ? 1 территорий ответственности аэрогеодезических предприятий, а также о наличии архивных исторических материалов космических съемок на эти территории. Пример интерфейса для работы с каталогами системы приведен на рис 4.

Рис.4. Интерфейс работы с каталогом данных Ресурс ДК 1

4.3.2. Ведение и поддержка архивов спутниковых данных для научных исследований глобальных изменений и обеспечения экологической безопасности.

В рамках этих работ в 2008 году в ИКИ РАН были выполнены следующие основные работы:

ћ Для расширения возможностей ведения долговременных архивов данных проведена модернизация серверной группы, обеспечивающей работу со спутниковыми данными и результатами их обработки. В настоящее время серверная группа обеспечивает возможность предоставления в непосредственном доступе около 35 Тбт данных. Расширены возможности системы автоматической обработки данных. В группу автоматической обработки данных входят в настоящее время более 20 рабочих станций. Оборудована специальная серверная для ведения работ по теме 'Мониторинг'. Общий вид модернизированной серверной приведен на рис. 5.

Рис. 5 Общий вид модернизированной серверной, обеспечивающей выполнение работ по теме 'Мониторинг'

ћ продолжалось накопление архивов данных, поступающих со спутников серии NOAA по европейской территории России и Западной Сибири (http://smisdata.iki.rssi.ru/noaa-cgi/cat_reg.pl?db=noaa&lang=russian);

ћ осуществлялось ведение архивов данных прибора MODIS (спутники TERRA и AQUA) по различным регионам России (http://smis.iki.rssi.ru/dataserv/rus_ms/modis_tlm.htm).

ћ В рамках научно-исследовательских проектов Федерального агентства по рыболовству, направленных на развитие отраслевой системы мониторинга, совместно с ФГУП 'КЦСМ', Дальневосточным центром сбора и обработки спутниковых данных и НИЦ 'Планета' продолжалось накопление информации о состоянии облачности, температуры морской поверхности и ледовой обстановки в районах Баренцева, Белого, Балтийского, Черного, Каспийского, Японского Охотского и Берингова морей, полученной по данным приборов AVHRR и MODIS (http://x4n9.iki.rssi.ru/noaa-cgi/cat_all_prod.pl?db=center_noaa_products );

ћ В рамках научно-исследовательских проектов Федерального агентства по рыболовству, направленных на развитие отраслевой системы мониторинга, разработана технология и началось наполнение архивов данных радиолокационных спутниковых систем (ERS, ENVISAT) по промысловым районам Черного, Охотского и Балтийского морей (http://fms.infospace.ru/radar_products/html/select_product.shtml?target_url=http://fms.infospace.ru/FMS/map/ctrlform.m.html&target_window=fms_ctrlform_e5afb8aa95df73793a045500c725d063).

ћ продолжилось ведение многолетнего архива спутниковых данных, получаемых прибором SPOT-Vegetation на всю территорию бореального пояса Земли (включая Северную Евразию и Северную Америку), в виде стандартных продуктов данных S10, представляющих собой синтез наблюдений, выбранных за десятидневный период по критерию максимума NDVI;

ћ совместно с ФГУ 'Авиалесоохрана', ИСЗФ СО РАН, ЦЭПЛ РАН и различными центрами приема и обработки спутниковых данных накоплен архив информационных продуктов спутникового мониторинга лесных пожаров на территории России в 2008 году (архив будет доступен по адресу http://www.2008.aviales.ru)

ћ В рамках проектов по развитию системы дистанционного мониторинга лесных пожаров (ИСДМ Рослесхоз) развита технология и продолжено ведение архивов данных высокого разрешения, поступающих со спутников SPOT-2 и SPOT -4.

ћ продолжено ведение и развитие архивов метеоданных по территории России (http://meteo.infospace.ru/wcarch/html/index.sht).

ћ в рамках проектов по эксплуатации и развитию системы мониторинга лесных пожаров совместно ООО НТЦ 'Инфокомплекс' осуществлялось ведение архива данных системы грозопеленгации, покрывающей практически всю территорию России.

ћ для анализа состояния растительности на территории Северной Евразии продолжено накопление архивов продуктов обработки данных MODIS. В настоящее время в системе накоплено более 50 Тбт данных (доступ к каталогу архива можно получить по адресу http://193.232.9.113/).

ћ в рамках различных проектов осуществлялась поддержка систем сбора, обработки, архивации и представления данных в следующих центрах приема: ГУ НИЦ 'Планета' (г. Москва), ЗапСибРЦПОД (г Новосибирск), ДВРЦПОД (г, Хабаровск), ИЛ СО РАН (г. Красноярск), ГНТЦ 'Природа' (г. Москва), ФГУ 'Авиалесоохрана' (г. Пушкино, г. Иркутск), ФГУП КЦСМ (г. Петропавловск-Камчатский), ОАО 'Самара-Информспутник' (г. Самара);

4.3.3. Разработка автоматического метода и технологии динамического картографирования наземных экосистем по данным спутниковых наблюдений. Создание карты наземных экосистем Северной Евразии по данным среднего пространственного разрешения. Развитие методов оценки деструктивных воздействий на леса на основе комплексного использования временных серий данных спутниковых наблюдений среднего и высокого пространственного разрешения.

В 2008 году в рамках этого направления выполнены следующие основные работы:

Разработка автоматического метода и технологии динамического картографирования наземных экосистем по данным спутниковых наблюдений. Создание карты наземных экосистем Северной Евразии по данным среднего пространственного разрешения.

Разработана автоматизированная система обучаемого локально-адаптивного картографирования наземных экосистем по спутниковым данным (рис. 4). Система предназначена для классификации растительного покрова по спектральным, спектрально-временным и иным производным признакам на основе спутниковых данных и способна использовать существующие тематические карты и базы данных для обучения.

Учет зональных особенностей растительного покрова обеспечивается вычислением локализованных спектральных сигнатур на основе обучающей выборки. Сигнатуры, полученные для узлов регулярной сетки, с заданным шагом покрывающей территорию, являются входными данными для классификации методом максимального правдоподобия. С целью повышения универсальности реализована возможность классификации с переменным числом признаков. Это позволяет использовать признаки, доступные лишь на части обрабатываемой территории, динамически переключаться с одних признаков на другие в зависимости от наличия данных.

Рис. 4 Блок-схема автоматизированной системы обучаемого локально-адаптивного картографирования наземных экосистем по спутниковым данным

Используемая технология картографирования предполагает интерактивное участие экспертов в совершенствовании обучающей выборки. Предусмотрен экспорт результатов классификации в среду Google Earth с целью визуализации, сопоставления со спутниковыми данными высокого разрешения, поиска ошибок и их маркировки. Данные ручной маркировки ошибок классификации автоматически интерпретируются системой, включаются в обучающую выборку и используются для повторной классификации территории. Могут быть использованы и другие методы внесения изменений в обучающую выборку.

Система построена с применением распределенных вычислений. Использование произвольного количества централизованно управляемых компьютеров, в т. ч. многопроцессорных, обеспечивает сокращение затрат времени на классификацию территории.

В настоящее время завершается разработка карты наземных экосистем России по спутниковым данным MODIS 2005 года (рис. 5) с пространственным разрешением 250 метров. Кроме того, система была успешно опробована для решения задачи спутникового мониторинга сельскохозяйственных угодий.

Рис. 5. Прототип карты наземных экосистем России по спутниковым данным MODIS

Развитие методов оценки деструктивных воздействий на леса на основе комплексного использования временных серий данных спутниковых наблюдений среднего и высокого пространственного разрешения.

В том числе:

ћ Создан автоматизированный метод оценки степени повреждения лесов пожарами по данным спутниковым наблюдений и получены ежегодные оценки доли погибших от пожаров лесов на территории Северной Евразии.

В зависимости от типа леса, вида и интенсивности пожара, фенологических, погодных и других факторов, последствия воздействия огня на лесные экосистемы изменяются в широком диапазоне - от улучшения условий произрастания насаждений до их гибели. Степень повреждения и масштабы гибели насаждений являются ключевыми характеристиками, позволяющими оценивать экологические и экономические последствия пожаров, определять объемы эмиссий тепличных газов в атмосферу, прогнозировать динамику лесов и планировать лесохозяйственную деятельность. Вместе с тем традиционная система инвентаризации и мониторинга лесов не обеспечивает регулярное получение данных о степени повреждения лесного покрова пожарами в масштабах страны. Использование данных спутниковых наблюдений в сочетании с автоматизированными методами их обработки представляет в настоящее время единственную практическую возможность получения для больших территорий регулярно обновляемых и однородных данных о последствиях воздействия огня на лесной покров.

Разработанный в ИКИ РАН автоматический метод позволяет ежегодно оценивать степень повреждения и определять площади погибших от пожаров лесов Российской Федерации на основе данных спутникового прибора Terra-MODIS (пространственное разрешение 500 м). В основе метода лежит модифицированный, применительно к использованию временных серий спутниковых данных, алгоритм декомпозиции спектральных смесей, дающий возможность оценивать долю площади крон погибших деревьев в пологе насаждения. Созданная на основе метода автоматическая технология позволила, в частности, получить информацию о площади погибших от пожаров лесов на территории Российской Федерации за период 2003-2008 годов (рис. 6).

Рис. 6. Пройденная огнем площадь лесов и площадь погибших лесов за 2003-2008 годы (тыс. га)

Кроме того, по направлению развития методов использования спутниковых данных для решения задач мониторинга лесных пожаров и оценки последствий их воздействия на наземные экосистемы получены следующие результаты:

ћ Продолжено использование автоматизированной технологии картографирования пройденных огнем площадей на основе данных низкого пространственного разрешения SPOT-Vegetation на территории Северной Евразии и Северной Америки, что позволило сформировать к настоящему времени циркумбореальный банк данных за период 2000-2008 годов. Как составляющая банка данных о последствиях воздействия пожаров, эта информация позволяет судить о времени и длительности пожароопасного сезона для наземных экосистем бореального пояса планеты.

ћ Продолжено развитию технологии выявления пройденных огнем площадей на основе межгодового сравнения состояния растительности с использованием ежедневных данных Terra/Aqua-MODIS с разрешением 500 метров, позволившей уточнить оценки масштабов повреждений пожарами на территории Северной Евразии за период 2003-2008 годов.

Разработка технологии уточненной географической привязки спутниковых данных высокого пространственного разрешения SPOT-HRV/HRVIR

Проведена работа по созданию технологии, улучшающей привязку данных спутниковых наблюдений высокого пространственного разрешения с возможностью работы в оперативном режиме. В качестве входных спутниковых данных для разработанной системы используются ежедневные спутниковые изображения SPOT-HRV/HRVIR с разрешением 20 метров. При этом ошибка начальной привязки данных составляет значение до одного километра. В качестве опорных данных были использованы геореференцированные с высоким уровнем точности изображения Landsat-TM/ETM+ с разрешением 28.5 метров, основная масса которых получена за период 1989-2002 годов. В процедуру окончательной привязки допускаются изображения с низким процентом облачности, а выборка и построение опорного изображения осуществляется с использованием технологии MapServer. Этап совмещения исходного и опорного изображений выполнен с применением модуля AutoSync пакета Erdas Imagine. В настоящее время проводится обработка архива данных SPOT2/SPOT4 за предыдущие годы, а также работы по улучшению алгоритма для учета сезонных различий между опорными и привязываемыми изображениями. Пример, иллюстрирующий результаты улучшенной привязки изображений, приведен на рисунке 7.


Рис. 7. Сравнение изображений SPOT2 (вверху) и Landsat ETM+ (внизу) до (слева) и после (справа) процедуры улучшенной географической привязки