СПОСОБ ДИСТАНЦИОННОГО ПОЛУЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ОБ ОБЪЕКТАХ И СЦЕНАХ (ВАРИАНТЫ) Российский патент 1999 года по МПК G01C11/04 

Изобретение относится к области фотограмметрии, в частности к объектам исследований природных ресурсов Земли, и может быть использовано при дистанционном мониторинге и картографировании земной поверхности, экологическом контроле, геолого-съемочных и поисково-разведочных работах и т.д.

Известны дистанционные способы получения информации об объектах, включающие съемку в тепловом и видимом диапазонах (П. Кронберг. Дистанционное излучение Земли. Пер. с нем. М., Мир, 1988, 343 с.). При этом изображения в тепловом и видимом диапазонах получают не обязательно в одно и то же время и не обязательно с помощью аппаратуры съемки, имеющей общую оптическую систему. Часто используют изображения теплового сканера и аэрофотоснимки. Полученные тепловое и "видимое" изображения ("видимое" изображение - это изображение, зарегистрированное в отраженном солнечном свете) по отдельности обрабатывают с целью повышения визуального качества снимков. Дешифровщик-интерпретатор анализирует на каждом из снимков особенности объектов, физически проявляющиеся в форме уровней яркости, а также пространственные взаимоотношения и использует их при интерпретации. Недостатком данных способов являются то, что часть информации остается скрытой от глаз, дешифровщика-интерпретатора. Эта часть информации содержится в корреляции снимков, которые обусловлены тепловым и видимым излучением, возникающим вследствие одной причины - Солнца, но имеющим разную физическую природу. Кроме этого к недостаткам можно отнести большое время анализа снимков и соответственно низкую производительность, высокие требования к квалификации дешифровщика-интерпретатора.

Известно изобретение ("Способ совместного дешифрирования зональных инфракрасных аэроснимков и устройство для его осуществления". Ю.К. Ребрин, В. Н. Фроленко, В.Л. Моисеев, В.В. Куковский. Патент РФ 1830133). Указанное изобретение относится к совместному дешифрированию снимков, полученных самолетным тепловизором в ближайшем инфракрасном (отражательном) диапазоне (Δλ₁ = 0,8 - 1,4 мкм) и среднем инфракрасном (тепловом) диапазоне (Δλ₂ = 3,5 - 13 мкм). Дешифрирование выполняется путем оптического совмещения зональных изображений аэроснимков на проекционном экране прибора синтеза с формированием двухспектрального изображения, нахождения на нем объектов, последовательного измерения оптических плотностей зональных изображений этих объектов, определения по ним коэффициентов яркости и значений яркостных температур соответственно в отражательном и тепловом инфракрасных диапазонах, нахождения коэффициентов теплового излучения каждого объекта, которые как и яркостную температуру далее используют в качестве спектральных дешифровочных признаков. К числу недостатков данного способа идентификации объектов, основанного на сравнении измеренных и эталонных значений указанных спектральных дешифровочных признаков, относятся: используемые спектральные дешифровочные признаки подвержены влиянию случайных внешних факторов, что ограничивает точность их измерения (в частности, низка точность измерения коэффициента теплового излучения образцов при умеренных температурах, когда к собственному излучению образца прибавляется отраженное тепловое излучение окружающих нагретых предметов); не используется информация о корреляции данных в ближнем отражательном и среднем тепловом инфракрасных каналах, требуется большое время для анализа снимков, что приводит к низкой производительности.

В статье "Взаимная связь яркости объектов в инфракрасном и видимом диапазонах при естественном теплообмене" Н.И. Павлова, Ю.А.Шубы, В.А.Шеволдина ("Оптический журнал, 1998, N 3, с. 35 - 38) предложен взятый нами за прототип способ дистанционного извлечения информации об объектах с использованием данных о поэлементной корреляции их яркости в тепловом и видимом диапазонах. Корреляция между яркостями элементом объектом в тепловом и видимом диапазонах, наблюдаемая в условиях солнечного освещения, обуславливается проявлением конкретных физических закономерностей. Она является устойчивой статистической характеристикой, допускает количественные оценки по результатам съемки объектов, выполненной одновременно в тепловом и видимом диапазонах. Соответственно преобразование теплового и видимого изображений в единое изображение - карту в величинах корреляционной характеристики - обеспечивает устойчивое, наглядное представление результатов совместной обработки указанной пары изображений, а также возможность извлечения дополнительной информации, доступной при анализе отдельно взятых изображений. Аналитические соотношения связи между величиной корреляционной характеристики, с одной стороны, оптическими и геометрическими параметрами наблюдаемых объектов, с другой стороны, являются априорной информацией при анализе единого изображения-карты. В данном случае к числу оптических параметров относятся среднее по окрестности значение коэффициента отражения солнечной радиации и его дисперсия, а к геометрическим параметрам - дисперсия косинуса угла между нормалью к элементу поверхности и падающими солнечными лучами.

Данный способ, взятый нами в качестве прототипа, основывается на одновременной регистрации (съемке) изображений объектов в тепловом и видимом диапазонах, приведении теплового и видимого изображений к одному масштабу и совмещении их друг с другом, оценивании поэлементно величины корреляционной связи между этими изображениями, формировании единого изображения-карты в величинах оценок корреляционной связи, использовании в качестве априорных данных аналитических соотношений, выражающих зависимость коэффициента корреляции от оптических и геометрических характеристик наблюдаемых объектов.

Недостатками данного способа являются следующее: извлекается только часть информации, которая содержится в корреляции теплового и видимого изображений, точность извлекаемой информации невысока.

Недостатки обусловлены тем, что формируется только одно изображение-карта оценок коэффициента корреляции, используется ограниченная априорная информация вследствие учета совместного влияния на корреляционную связь только двух случайных факторов: распределения наклонов элементов поверхности объекта по отношению к солнечным лучам и распределения коэффициентов отражения солнечной радиации. Не учитывается влияние уровня падающей солнечной радиации.

Техническим результатом заявляемых вариантов способа дистанционного получения информации об объектах и сценах является получение дополнительной информации и повышение ее точности. Этот технический результат достигается следующим образом.

В варианте 1 способа дистанционного получения информации об объектах и сценах, включающем одновременную съемку объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах спектра при солнечном освещении, приведение полученных теплового и видимого изображений к одному масштабу и совмещение их друг с другом, поэлементное оценивание корреляционной связи между ними, формирование единого изображения в величинах оценок корреляционной связи, фиксируют интенсивность падающей солнечной радиации, выполняют поэлементное оценивание корреляционной связи между тепловым и видимым изображениями как в величинах коэффициента корреляции так и в величинах коэффициентов регрессии; формируют единые изображения-карты в величинах оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии - и обрабатывают их; судят о свойствах наблюдаемых объектов (сцен) с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений связи коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с оптическими, геометрическими, теплофизическими параметрами объектов (сцен).

В варианте 2 способа дистанционного получения информации об объектах и сценах, включающем одновременно съемку объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах спектра при солнечном освещении, приведение полученных теплового и видимого изображений к одному масштабу и совмещение их друг с другом, поэлементное оценивание корреляционной связи между ними, формирование единого изображения в величинах оценок корреляционной связи, с целью получения дополнительной информации и повышения точности одновременную съемку в тепловом и видимом диапазонах спектра повторяют многократно через определенные временные интервалы с учетом изменения уровня падающей солнечной радиации; выполняют для каждого выбранного момента времени поэлементное оценивание корреляционной связи между тепловым и видимым изображениями как в величинах коэффициента корреляции так и в величинах коэффициентов регрессии; для каждого выбранного момента времени формируют единые изображения-карты в величинах оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии - и обрабатывают их; судят о свойствах наблюдаемых объектов (сцен) с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений связи коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с оптическими, геометрическими, теплофизическими параметрами объектов (сцен), а также уровнем падающей солнечной радиации.

Способ по варианту 1 реализуют следующим образом.

1. Выполняют при солнечном освещении съемку объектов (сцен) одновременно в тепловом и видимом диапазонах спектра с фиксацией интенсивности падающей солнечной радиации.

2. Приводят полученные базовые тепловое и видимое изображения к одному масштабу и совмещают друг с другом.

3. Выполняют с помощью скользящего по базовым изображениям окна оценки средних по окну значений яркости теплового и видимого изображений, дисперсий и корреляционного момента; вычисляют поэлементно на основе полученных оценок коэффициент корреляции и коэффициенты регрессиии.

4. Строят на основе поэлементно рассчитанных значений коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии изображения-карты оценок названных корреляционных характеристики; выполняют при необходимости их пороговую обработку с выделением однородных областей (имеющих одинаковые значения корреляционных характеристик).

5. Получают сведения о наблюдаемых объектах (сценах) на основе анализа построенных изображений-карт и априорных данных в виде аналитических соотношений связи между значениями оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с одной стороны и значениями физических параметров объектов (сцен) с другой стороны.

Технический результат достигается благодаря построению содержащих дополнительную информацию изображений-карт оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии - и использованию при анализе изображений-карт в качестве априорных данных аналитических соотношений связи между значениями оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с одной стороны и значениями физических параметров объектов (сцен) с другой стороны.

Способ по варианту 2 реализуют следующим образом.

1. Выполняют при солнечном освещении съемку объектов (сцен) одновременно в тепловом и видимом диапазонах спектра, многократно повторяя ее через определенные временные интервалы с учетом изменения уровня падающей солнечной радиации.

2. Приводят полученные базовые тепловое и видимое изображения к одному масштабу и совмещают друг с другом.

3. Выполняют с помощью скользящего по базовым изображениям окна оценки средних по окну значений яркости теплового и видимого изображений, дисперсий и корреляционного момента; вычисляют поэлементно на основе полученных оценок коэффициент корреляции и коэффициенты регрессии.

4. Строят на основе поэлементно рассчитанных значений коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии изображения-карты оценок названных корреляционных характеристик; выполняют при необходимости их пороговую обработку с выделением однородных областей (имеющих одинаковые значения корреляционных характеристик).

5. Получают сведения о наблюдаемых объектах (сценах) на основе анализа последовательности построенных изображений-карт и априорных данных в виде аналитических соотношений связи между значениями оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с одной стороны и значениями физических параметров объектов (сцен) и интенсивности падающей солнечной радиации с другой стороны.

Технический результат достигается благодаря построению последовательности содержащих дополнительную информацию изображений-карт оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии - и использованию при анализе данной последовательности изображений-карт в качестве априорных данных аналитических соотношений связи между значениями оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с одной стороны и значениями физических параметров объектов (сцен) с другой стороны при учете изменения интенсивности падающей солнечной радиации.

Параметры реальных объектов (сцены) как правило меняются случайным образом при переходе от точки к точке в соответствии с изменениями состава, структуры и геометрии поверхности. Нами впервые показано, что на характер и силу корреляционной связи между яркостью элемента поверхности в тепловом диапазоне и его яркостью в видимом диапазоне наиболее значительное влияние оказывают следующие параметры: интегральный коэффициент отражения (ρ), косинус угла падения солнечных лучей (cosν), коэффициент передачи тепла (χ) теплопроводностью (для объектов, взаимодействующих с "подложкой": почвы, горные породы, водоемы, дорожные покрытия и т.д.) или путем конвективного теплообмена (для объектов, невзаимодействующих с "подложкой": растительность, мосты и т.д.). Указанные параметры могут рассматриваться как случайные переменные вида


χ(x,y) = χ(1+δ(x,y)),


где ξ, ϑ и δ - независимые безразмерные переменные с нулевыми средними значениями и дисперсиями, равными σ2ρ

, σ2ν и σ2χ соответственно; горизонтальная черта над переменными обозначает операцию пространственного усреднения по окрестности рассматриваемой точки поверхности.

На основе обобщения результатов статьи Н.И. Павлова, Ю.А. Шубы, В.А. Шеволдина "Взаимная связь яркости объектов в инфракрасном и видимом диапазонах при естественном теплообмене" на случай учета совместного влияния трех вместо двух случайных факторов, нами впервые получены следующие соотношения для оценок коэффициента корреляции c_iν, коэффициентов линейной регрессии r_iν и r_νi яркости в тепловом (Bi) и видимом (B_ν) диапазонах для произвольного элемента поверхности в зависимости от его оптических (ρ, σ2ρ

, η_ρ, η_ε), геометрических и теплофизических параметров



где
В формулах (2)-(5) использованы обозначения:
μ = σ2ρ/σ2ν, ν = σχ²/σ2ν, η_ρ и η_ε -
нормированные индикатрисы видимого и теплового излучения соответственно, E - энергетическая освещенность элемента поверхности при нормальном падении солнечных лучей, W_io = εσT4o, (T_о - постоянная среднесуточная температура окружающей среды в градусах Кельвина, ε - коэффициент излучения, σ - постоянная Стефана-Больцмана).

Коэффициент корреляции c_iν зависит от среднего значения интегрального коэффициента отражения поверхностью солнечной радиации и от отношения дисперсий μ = σ2ρ

/σ2ν, при ν =0 изменяется в пределах от -1 до +1. Большие значения параметра μ (и отрицательные значения коэффициента корреляции) соответствуют ситуации, когда наблюдаемая поверхность является ровной в смысле рельефа и "пестрой" в смысле изменчивости коэффициента отражения. Малые значения параметра μ (и положительные значения коэффициента корреляции) соответствуют обратной ситуации, а именно, когда наблюдаемая поверхность характеризуется изрезанным рельефом, но является однородной в смысле коэффициента отражения. Влияние в виде параметра ν пространственной изменчивости коэффициента теплообмена χ приводит к уменьшению абсолютных значений коэффициента корреляции, это влияние регулируется уровнем падающей солнечной радиации.

Коэффициенты регрессии с учетом их зависимости от отношения индикатрис η_ρ/η_ε в видимом и тепловом диапазонах спектра могут нести дополнительную информацию о характере наблюдаемой поверхности. Противоположное влияние на абсолютные значение коэффициентов регрессии r_iν и r_νi оказывает средняя величина коэффициента теплообмена Коэффициент регрессии r_iν отличается от r_νi более резко выраженной зависимостью от параметра μ, кроме того, он не зависит от интенсивности падающей солнечной радиации.

В целом, анализ полученных соотношений показывает, что все три корреляционные характеристики имеют отличия в поведении в зависимости от физических параметров наблюдаемой сцены и поэтому могут рассматриваться как новые информативные признаки. Поскольку указанные три корреляционные характеристики связаны между собой соотношением (c_iν)² = r_iν•r_νi для извлечения информации достаточно использовать любые две из них. Их выбор осуществляется в соответствии с качеством сформированных изображений-карт, а также с учетом интересующей информации.

Практическая применимость предложенного способа дистанционного получения информации об объектах и сценах была подтверждена при совместной обработке реальных изображений в видимом и тепловом диапазонах с построением карт оценок коэффициентов корреляции и линейной регрессии.

Пример конкретного применения предложенного способа в варианте 1 представлен на чертеже. Здесь представлен полученный с помощью воздушного сканера в видимом и тепловом диапазонах снимок площади Победы в Санкт-Петербурге размером 512 x 256 элементов разрешения (/1а/ - видимый диапазон. /1б/ - тепловой диапазон). При высоте съемки 2 км разрешение на местности составляло около 2 м. Время съемки - конец мая, после полудня. На фиг. 1в и 1г представлены сформированные на основе теплового и видимого снимков с помощью скользящего окна единые изображения-карты в значениях оценок коэффициента корреляции c_iν и линейной регрессии r_iν (снимок в коэффициентах r_νi имеет более низкий контраст). Полутоновые изображения на фиг. 1в и 1г построены следующим образом: в скользящем окне постоянного размера 3 x 3 оценивались значения коэффициента корреляции (линейной регрессии), положительным значениям коэффициентов корреляции от 1 до 0 приписывались уровни "серого" от 255 до 127 (при построении карты коэффициентов линейной регрессии уровень "серого" 255 приписывался также значениям коэффициентов, большим единицы), отрицательным значениям коэффициента корреляции от 0 до 1 приписывались уровни "серого" от 127 до 0 (при построении карты коэффициентов линейной регрессии уровень "серого" 0 приписывался также значениям коэффициентов, меньшим -1).

Отметим ряд особенностей сформированных изображений-карт. На сформированных изображениях присутствуют области серого тона (с уровнем "серого", близким к 127), у которых корреляция между тепловым и видимым изображениями весьма низка (покрытие асфальтом площадки и проезжие части автомагистралей, плоские, покрытые битумом, крыши зданий). Асфальт имеет коэффициент отражения ρ ~ 0.2, необходимое для обращения в нуль коэффициентов c_iν и r_νi значение параметра μ = σ2ρ

/σ2ν ~ 4 выглядит достаточно правдоподобным с учетом гладкости поверхности рассматриваемых объектов. Светлыми контурами подчеркнуты границы зданий и других объемных сооружений. Это области положительной корреляции (параметр μ здесь существенно меньше единицы). Присутствуют фрагменты разного размера, имеющие темный тон и отвечающие отрицательной корреляции. Карта коэффициентов линейной регрессии более контрастно передает контуры наблюдаемых объемных объектов, что находится в соответствии с полученными аналитическими выражениями (2)-(3). В целом, распределение значений коэффициентов корреляции и линейной регрессии на представленных изображениях (1в и 1г) и результаты теоретического анализа в виде соотношений связи между элементами изображения в видимом и тепловом диапазонах находятся в соответствии друг с другом. Дополнительная информация о теплофизических и геометрических свойствах фрагментов сцены, представленная на картах в виде пространственного распределения значений корреляционных характеристик на видимом и тепловом снимках не отражена или маскируется эффектами от теней.

Пример конкретного применения предложенного способа в варианте 2 отличается от представленного на чертеже набора изображений тем, что здесь присутствует последовательность таких наборов, полученных в различное время дня, и анализ выполняется с учетом соответствия изменений в уровне "серого" на изображениях-картах оценок коэффициента корреляции c_iν и коэффициента линейной регрессии r_νi - переменам в интенсивности падающей солнечной радиации.

Преимущества предлагаемого способа по сравнению с прототипом состоят в следующем:
1. Наряду с единым изображением-картой оценок коэффициентов корреляции получают единые изображения-карты оценок коэффициентов регрессии, что позволяет, с одной стороны, для анализа выбирать изображения-карты лучшего качества, с другой стороны, извлекать дополнительную информацию.

2. За счет учета большего числа случайных факторов (трех вместо двух) априорная информация о наблюдаемых объектах в виде аналитических соотношений связи между корреляционными хараткеристиками теплового и видимого изображений и физическими параметрами объектов формализуется более точно и с привлечением большего числа физических параметров.

3. За счет учета большего числа случайных факторов (трех вместо двух) априорная информация дополняется формализованной (аналитической) связью значений коэффициента корреляции c_iν (соотношение (2)) и коэффициента линейной регрессии r_νi (соотношение (4)) с уровнем падающей солнечной радиации, что повышает точность извлекаемой информации из указанных единых изображений-карт.

4. Вместо одной пары снимков объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах выполняется их многократная регистрация через определенные интервалы времени, что позволяет использовать дополнительную априорную информацию об объектах (сценах), заключающуюся в характерной для них зависимости коэффициента корреляции c_iν и коэффициента линейной регрессии r_νi от уровня падающей солнечной радиации.

Изобретение относится к области фотограмметрии и исследованию природных ресурсов Земли и может быть использовано при дистанционном мониторинге и картографировании земной поверхности, экологическом контроле, геолого-съемочных и поисково-разведочных работах. В варианте 1 способа дистанционного получения информации об объектах (сценах) выполняют съемку объектов (сцен) при солнечном освещении в тепловом инфрокрасном и видимом диапазонах спектра, полученные изображения приводят к одному масштабу и совмещают друг с другом, выполняют поэлементное оценивание корреляционной связи между ними, формируют единые изображения-карты в величинах оценок корреляционной связи и обрабатывают их, на основе сформированных карт судят о свойствах объектов (сценах) с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений между значениями корреляционных характеристик и физическими параметрами объектов (сцен). В варианте 2 способа с целью получения дополнительной информации и повышения точности одновременную съемку объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах повторяют многократно через определенные временные интервалы с учетом изменения интенсивности падающей солнечной радиация, для каждого выбранного момента времени формируют единые изображения-карты в величинах оценок корреляционной связи и обрабатывают их, по последовательности изображений-карт судят о свойствах наблюдаемых объектов (сцен) с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений между значениями корреляционных характеристик и физическими параметрами объектов (сцен) с учетом изменения интенсивности падающей солнечной радиации. Настоящий способ обеспечивает устойчивость, наглядность представления результатов совместной обработки данных в тепловом и видимом диапазонах, возможность извлечения дополнительной информации об объектах (сценах), недоступной при анализе отдельно взятых изображений. 2 с.п. ф-лы, 1 ил.

1. Способ дистанционного получения информации об объектах и сценах, включающий одновременную съемку объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах спектра при солнечном освещении, приведение полученных теплового и видимого изображений к одному масштабу и совмещение их друг с другом, поэлементное оценивание корреляционной связи между ними, формирование единого изображения в величинах оценок корреляционной связи, отличающийся тем, что фиксируют интенсивностью падающей солнечной радиации, выполняют поэлементное оценивание корреляционной связи между тепловым и видимым изображениями как в величинах коэффициента корреляции, так и в величинах коэффициентов регрессии, формируют единые изображения-карты в величинах оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии и обрабатывают их, судят о свойствах наблюдаемых объектов с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений связи коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с оптическими, геометрическими, теплофизическими параметрами объектов. 2. Способ дистанционного получения информации об объектах и сценах, включающий одновременную съемку объектов (сцен) в тепловом и видимом диапазонах спектра при солнечном освещении, приведение полученных теплового и видимого изображений к одному масштабу и совмещение их друг с другом, поэлементное оценивание корреляционной связи между ними, формирование единого изображения в величинах оценок корреляционной связи, отличающийся тем, что, с целью получения дополнительной информации и повышения точности, одновременную съемку в тепловом и видимом диапазонах спектра повторяют многократно через определенные временные интервалы с учетом изменения уровня падающей солнечной радиации, выполняют для каждого выбранного момента времени поэлементное оценивание корреляционной связи между тепловым и видимым изображениями как в величинах коэффициента корреляции, так и в величинах коэффициентов регрессии, для каждого выбранного момента времени формируют единые изображения-карты в величинах оценок коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии и обрабатывают их, судят о свойствах наблюдаемых объектов (сценах) с использованием априорных данных в виде аналитических соотношений связи коэффициента корреляции и коэффициентов регрессии с оптическими, геометрическими, теплофизическими параметрами объектов, а также с уровнем падающей солнечной радиации.