Возможности и подходы работы с гиперспектральными данными в информационных системах дистанционного мониторинга Созвездие-Вега

В последнее время наметилась тенденция к расширению доступа к гиперспектральным данным (ГСД). В частности, был существенно расширен доступ к данным гиперспектрометров Hyperion (http://eo1.usgs.gov/sensors/hyperion) и HICO (http://hico.coas.oregonstate.edu), установленных на спутнике НАСА EO1 и американском сегменте Международной космической станции (МКС), соответственно. В 2013г. запущен российский космический аппарат «Ресурс-П» с первым отечественным гиперпектрометром ГСА Красногорского завода им. С.А. Зверева (http://planet.iitp.ru/spacecraft/resurs_p.htm), данные которого также доступны для научных исследований. Это обстоятельство в значительной мере определяет существенное расширение областей использования ГСД для дистанционных наблюдений, в частности, для контроля роста и оценки качества важнейших сельскохозяйственных культур, классификации и определения состояния растительного покрова различных природных экосистем, контроля состояния городской, индустриальной и транспортной инфраструктуры, экологического контроля атмосферы, поверхности суши и акваторий, слежения за тепловыми аномалиями антропогенного и природного происхождения.
Современные гиперспектрометры не могут обеспечить достаточно регулярного покрытия данными наблюдаемых территорий, именно поэтому в настоящее время их использование, в основном, ориентировано на проведение научно-исследовательских работ. Этим обстоятельством обусловлен особый интерес к возможностям совместного анализа ГСД с данными мультиспектральных дистанционных систем наблюдения, работающих в режиме мониторинга. Такие возможности обеспечивают сервисы информационных систем семейства Созвездие-Вега (http://sozvezdie-vega.ru/). Созвездие-Вега - это семейство информационных систем ИКИ РАН, ориентированных на создание на основе единой технологической платформы информационных сервисов, обеспечивающих возможность оперативной удаленной работы различных групп пользователей с данными спутниковых наблюдений для решения широкого круга научных и прикладных задач.
В последние годы в системах Созвездие-Вега активно ведутся работы по созданию средств и возможностей работы с данными гиперспектральных систем наблюдения Земли. В рамках этих работ были созданы универсальные аналитические инструменты, позволяющие работать с ГСД. В частности, созданы инструменты анализа спектров в различных точках и на различных объектах, классификации изображений различных территорий по данным большого числа спектральных каналов, оценки устойчивости выполненных классификаций к изменениям состава спектральных. Основной целевой задачей настоящей работы является расширение функциональности средств систем Созвездие-Вега за счет включения в их состав инструментов, ориентированных на исследование определенного вида (класса) природных объектов. Такой подход основан на последовательном использовании набора спектральных индексов, определяемых по ГСД, для восстановления характеристик различного рода природных объектов. На первом этапе такими целевыми объектами были выбраны участки растительности (лесной и сельскохозяйственной), открытые почвы, лесные пожары, участки тепловых аномалий. Для каждого из указанных объектов сервис Вега предлагает определенный набор ГСД индексов, позволяющий оценивать параметры контролируемого объекта с большей достоверностью, чем напрямую из неиндексированных данных.
Наряду с представлением указанных инструментов в докладе обсуждаются не только возможности эффективного использования web-инструментов созданных систем, в первую очередь Вега-Science (http://sci-vega.ru/), но и их информационный потенциал, задаваемый составом и объемом хранимых в архивах семейства Созвездие-Вега информационных продуктов.
В докладе также проведен краткий обзор выполненных в последние годы работ по использованию данных гиперспектральных наблюдений для решения различных рода задач, связанных с наблюдением участков растительности (лесной и сельскохозяйственной), открытых почв, лесных пожаров, зон тепловых аномалий.
Исследование выполнено при поддержке РФФИ в рамках научных проектов №13-07-00513, 13-07-12116 офи_м.