Комплекс обработки гиперспектральных данных, получаемых с авиационных и космических носителей

В последнее десятилетие и в настоящее время в РФ для решения народно-хозяйственных задач разрабатывается аппаратура получения видовых данных на базе авиационных и космических носителей на основе оптико-электронных средств гиперспектральной съемки (ГСС). Высокая эффективность применения данных ГСС основана на возможности практически автоматического спектрального анализа и дешифрирования наблюдаемых поверхностей Земли в сочетании со сравнительно низкими требованиями по пространственному разрешению в интересах геологоразведки, экологических и сельскохозяйственных задач, прогнозирования и оценки развития чрезвычайных ситуаций. В последнее время рассматривается также возможность построения систем ГСС на базе беспилотных летательных аппаратов, особенно в части контроля функционирования трубопроводных систем и управления урожайностью в сельском хозяйстве.
Для получения данных ГСС характерны специфические особенности, связанные со значительной совокупностью внешних и внутренних (связанных с построением конкретной аппаратуры и условиями ее эксплуатации) влияющих факторов. В частности, для успешного использования результатов съемки необходима реализация достаточно точной внутренней и внешней радиометрической калибровки в сочетании с обеспечением режима сбора и формирования базы спектральных характеристик. Все эти особенности обеспечиваются использованием специального комплекса обработки данных ГСС.
Специфические особенности данных ГСС, определяемые наличием строчного сканирования и низким уровнем регистрируемых сигналов, предъявляют особые требования к предварительной обработке данных в диапазоне 0.35-1.0 мкм. Эта обработка заключается в использовании специализированных методов компенсации кадровых искажений, полосового и случайного шумов, восстановления размытия, а также сжатия данных не просто без потерь информации, но и без внесения артефактов. Необходимо также применение специальной геометрической коррекции и координатной привязки данных. Специально созданные для этой цели методические и программные средства позволяют проводить их высококачественную предварительную обработку, удовлетворяющую необходимым требованиям. В ходе такой обработки одновременно осуществляется контроль основных характеристик используемой аппаратуры непосредственно по материалам специальной тестовой съемки - уровня регистрируемых шумов, реализуемого пространственного и спектрального разрешения на отдельных линиях.
Второй важной частью комплекса является реализация внешней калибровки получаемых данных с использованием известных подходов, включающих сопутствующую наземную съемку тестовых эталонов и применение атмосферной модели высокого спектрального разрешения MODTRAN 5.2. Оценка точностей получаемой калибровки по коэффициентам спектральной яркости независимых от калибровки эталонов показывает высокое качество реализованных подходов, в основном соответствующее зарубежным данным, приведенным в известной литературе.
Для реализации тематической обработки - спектральной идентификации элементов сцен разработана пополняемая база спектральных характеристик высокого спектрального разрешения (3.5 нанометра), полученная, в том числе, на основе наземных измерений прибором FieldSpec. Разработанные оригинальные методы высокочувствительного анализа позволяют выявлять зоны спектральных контрастов малозаметных объектов до реализации собственно спектральной идентификации. Кроме того, разработанные методы имитационного анализа применительно к аппаратуре любого типа, заданного своими параметрами, с учетом условий наблюдения, позволяет предварительно формировать «рабочую» часть базы данных, отсеивая на основе объективного критерия малозначимые характеристики.
Собственно сама спектральная идентификация полученных распределений коэффициентов спектральной яркости сцены строится на основе предварительного отбора «схожих» нормированных характеристик на основе специального критерия, функционирующего на два-три порядка быстрей методов применения обычных метрик сравнения. По отобранным характеристикам, «подозрительным» на подходящие, проводится суженный поиск. При этом используются традиционные метрики - декартова, спектрального угла, махаланобиса, а также информационные - Кульбака, количества взаимной информации и другие, в зависимости от их эффективности применительно к решению конкретных тематических задач.