СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОЧАГОВ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЙ Российский патент 2004 года по МПК G01V9/00 

Изобретение относится к космоведению, в частности к дистанционному мониторингу природных сред, и может быть применено в национальных системах геофизических наблюдений для прогнозирования землетрясений.

Очаг землетрясения аккумулирует огромную энергию тектонических напряжений. В потенциальном поле механических напряжений очага вследствие аномального изменения характеристик литосферы: анизотропии пород, электрического сопротивления земной коры, величины теллурических токов, электростатических потенциалов по поверхностям сколов, изменяются характеристики электромагнитного поля собственного, восходящего излучения подстилающей поверхности.

В настоящее время существует несколько космических систем, посредством которых осуществляют мониторинг природных сред в глобальном масштабе. В частности, система спутников NОАА, США обеспечивает оперативное получение изображений подстилающей поверхности путем регистрации собственного восходящего излучения в инфракрасном диапазоне по нескольким каналам приема одновременно в диапазоне от 1 до 10 мкм.

Известен “Способ обнаружения аномалий подстилающей поверхности”, патент РФ №2160912, кл. G 01 V 8/00, 9/00, 2000 г. – аналог. В способе-аналоге получают изображение подстилающей поверхности в виде цифровой матрицы функции яркости I(x, у) от пространственных координат, разбивают изображение на мозаику сравнительно однородных по яркости участков на основе априорных данных, вычисляют функции фрактальной размерности каждого участка, составляют матрицу эталонов из коэффициентов функций фрактальной размерности каждого участка, а аномалию фиксируют по выходу разницы между текущим и эталонным значениями фрактальной размерности за пороговый уровень для анализируемого участка.

Способу-аналогу присущи такие недостатки, как:

- погрешность метода, связанная с априорной неопределенностью разбиения изображения на мозаику участков, искажающей числовые значения фрактальных коэффициентов;

- не все независимые информационные признаки изображения используют при идентификации аномалии, что снижает достоверность способа.

Более достоверный результат может быть получен, если при анализе снимков использовать несколько независимых признаков изображения, проводя обработку фрагментов изображения внутри предварительно выделенного контура аномалии. В частности, известен “Способ контроля лесопожарной опасности”, патент РФ №2147253, кл. А 62 С 3/01, 2000 г. – аналог.

В способе-аналоге осуществляют регистрацию собственного излучения подстилающей поверхности, преобразуют зарегистрированную функцию электрического сигнала в цифровые матрицы отсчетов зависимости амплитуды от координат, калибруют тракт зондирования по измерениям эталонных участков, выделяют методами пространственного дифференцирования контура на двухмерных изображениях лесных массивов, а величину влажности лесных горючих материалов внутри контуров рассчитывают по регрессионной зависимости влажности от коэффициента вариации сигнала (отношения мощности процесса к мощности переменной составляющей).

Недостатками способа-аналога являются:

- невозможность непосредственного применения из-за различия измеряемых физических величин;

- недостаточный контраст фона и аномалии, приводящий к появлению недопустимо большого числа ложных линий, многоконтурности на обрабатываемом изображении, снижающих возможность визуальной идентификации контура истинной аномалии.

Ближайшим аналогом к заявляемому техническому решению является “Способ обнаружения очагов землетрясений”, патент РФ №2181495, кл. G 01 V, 9/00, 2002 г.

В способе ближайшего аналога осуществляют регистрацию собственного излучения подстилающей поверхности в двух взаимно-ортогональных по поляризации плоскостях, преобразуют зарегистрированные функции электрического сигнала в цифровые матрицы |m× n| отсчетов зависимости амплитуды сигнала А(х, у) от пространственных координат, формируют результирующую матрицу из попиксельных отношений амплитуд сигнала в двух взаимно-ортогональных по поляризации каналах приема, выделяют контуры на результирующем изображении, вычисляют функции фрактальной размерности изображения внутри выделенных контуров, фиксируют очаг землетрясения при совпадении фрактальной размерности текущего контура с эталонным либо при отклонении на величину не более пороговой.

Недостатками ближайшего аналога следует считать:

- отсутствие в эксплуатации и разработке радиометров, осуществляющих прием восходящего излучения по двум взаимно-ортогональным по поляризации каналам приема;

- невозможность непосредственной визуализации очага землетрясения на анализируемом изображении.

Задача, решаемая данным изобретением, состоит в контрастировании на результирующем изображении очага землетрясения относительно фона с последующей визуализацией поля механических напряжений очага путем высокочастотной фильтрации пространственного спектра фрагмента изображения внутри выделенного контура.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе визуализации очагов землетрясений на изображениях, включающем регистрацию по двум каналам собственного излучения подстилающей поверхности в виде зависимости амплитуды А(х, у) от пространственных координат, формирование синтезированной матрицы из изображений, получаемых в каналах приема, выделение контуров на синтезированном изображении, расчет фрактальной размерности изображений внутри выделенных контуров, составление базы эталонных характеристик, дополнительно восходящее излучение регистрируют в каналах λ ₁, λ ₂ разнесенных на края инфракрасного диапазона волн λ ∈ (1... 10) мкм, результирующую матрицу формируют из производных идентичных пикселей исходных изображений, вычисляют пространственный спектр Фурье фрагмента изображения внутри выделенного контура и находят среднее значение пространственной частоты F_ср, осуществляют перемножение пространственного спектра на передаточную функцию высокочастотного фильтра с граничной частотой среза, равной F_ср, обратным Фурье преобразованием восстанавливают отфильтрованное изображение и по значению фрактальной размерности, узору рисунка изолиний полученного поля напряжений, форме выделенного контура, визуального сравнения их с эталонными судят о принадлежности выявленной аномалии к очагу землетрясения.

Изобретение поясняется чертежами, где:

фиг.1 – графики функций собственного излучения подстилающей поверхности в диапазоне волн;

фиг.2 – выделенный контур аномалии на результирующем изображении;

фиг.3 – визуализированный пространственный спектр сигнала изображения с наложенной на него маской высокочастотного фильтра;

фиг.4 – визуализированное изображение очага в виде изолиний поля напряжений;

фиг.5 – функциональная схема устройства, реализующая способ.

Вновь введенные операции, образующие совокупность существенных признаков, обеспечивают достижение таких качественных свойств способа, как:

- достоверность и статистическая устойчивость результата за счет использования нескольких независимых информационных признаков изображения;

- адекватность информационных признаков физическим характеристикам отслеживаемого процесса.

Техническая сущность изобретения состоит в следующем.

Плотность потока мощности r (λ , T) (вт/м²·^{мкм) электромагнитного излучения нагретых тел по закону Планка задается двухпараметрической зависимостью от длины волны (λ ) и температуры (Т° К). График функции r (λ , Т) иллюстрируется фиг.1 (см., например, Физический энциклопедический словарь. Под редакцией А.М.Прохорова. М.: Сов. энциклопедия, 1983 г., Планка закон излучения, с. 544, а также Дроздов В.А., Сухарев В.И. Термография в строительстве. М.: Стройиздат, 1987 г., с. 13).}

По закону Вина, максимум теплового излучения нагретого тела приходится на длину волны: . Функция Вина на графике фиг.1 изображена штрихпунктирной линией.

Из представленного графика следует, что в области реальных значений температуры подстилающей поверхности порядка 300° К± 20° максимальная частная производная функции r (λ , Т° ) приходится на интервал значений λ ∈ (1... 10) мкм.

Если восходящее излучение подстилающей поверхности регистрировать в двух разнесенных на края диапазона каналах со средними значениями длин волн λ ₁, λ ₂, а затем формировать результирующую матрицу из попиксельных разностей , то такой метод измерений будет обладать наибольшей чувствительностью. Установлено (см., например, ближайший аналог), что в области очага землетрясения за счет изменения проводимости земной коры, величины теллурических токов, образования электростатических зарядов на поверхностях сколов наблюдается увеличение мощности восходящего излучения, что эквивалентно увеличению температуры подстилающей поверхности на несколько ° К. Причем, поскольку механические напряжения земной коры изменяются от участка к участку по пространству очага, при оговоренной процедуре формирования результирующей матрицы достигается контрастирование участков очага относительно фона и сигналов амплитуд пикселей участков относительно друг друга, находящихся в разной степени механического напряжения. Формирование результирующей матрицы, обнаружение на снимках фрагментов изображений с аномальным изменением амплитуд пикселей и оконтуривание обнаруженных аномалий методами пространственного дифференцирования реализуется следующей программой.

Алгоритм формирования результирующей матрицы, обнаружения аномальных амплитуд и оконтуривания проблемной области на изображении

const

n=... {количество точек по ширине полосы сканирования};

wmax=... ; wmin=... {абсолютные максимум и минимум производной интенсивности по длине волны};

Mkrit=... {относительное пороговое значение производной};

Lamb1=... ; Lamb2=... {длины волн};

mKd=... {количество столбцов кадра};

nP=... ; mP=... {размер клетки в пикселях};

var

u1, u2:array[1... n]of real {интенсивности излучений по ширине полосы сканирования для различных длин волн};

w:array[1..n]of real {значения производных интенсивности по длине волны};

М:array[1..n]of integer {нормированные производные};

procedure Prnt(j,k:integer; col:integer) {Процедура в столбце j в строке k рисует клетку цветом col};

begin

{Цикл по строкам изображения}

for j:=1 to mKd do

begin

{Из входного потока инициализируются массивы u1 и u2}

{Вычисление производных}

for i:=1 to n do w[i]:=(u1[i]-u2[i])/(Lamb1-Lamb2);

{Нормализация производных}

for 1:=1 to n do M[i]:=round(256*(w[i]-wmin)/(wmax-wmin));

{Рисуем столбец клеток}

for i:=1 to n do if M[i]<Mkrit then Prnt(j,i,white) else Prnt(j,i,M[i])

end;

end.

Другим независимым признаком изображения очага землетрясения является текстура. Она содержит информацию о степени изрезанности (шероховатости) сигнала А(х, у) по пространству очага, связанной с полем механических напряжений земной коры. Скрытая информация о поле механических напряжений может быть выявлена путем вычисления двухмерного спектра Фурье от фрагмента изображения внутри выделенного контура А(х, у) результирующей матрицы (см., например, “Анализ пространственных частот” в книге Р.Дуда, П.Харт “Распознавание образов и анализ сцен”, перевод с англ., Мир, М., 1976 г., стр. 319 321).

Двухмерный пространственный спектр L (F_х, F_у) от фрагмента изображения А_ф (х, у) рассчитывают прямым преобразованием Фурье:

Представленное аналитическое выражение является стандартной математической операцией, реализуемой алгоритмами быстрого Фурье-преобразования (БПФ), входящих в комплект специализированного программного обеспечения: “Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле” (см., например, “ER МAPPЕR Reference”, Earth Resource Mapping Pty Lid Western Australia, 6005, 1998 г., р.295).

На фиг.3 представлен визуализированный двухмерный пространственный спектр Фурье на комплексной плоскости после программной реализации операции двойного интегрирования с наложенной на него маской фильтра верхних частот с граничной частотой среза, равной средней частоте пространственного спектра F_ср.

Расчет средней пространственной частоты F_ср [1/м] осуществляют в следующей последовательности. Вначале вычисляют огибающую пространственного спектра L (F_x, F_у) в функции полярного радиуса L(ρ ) из условия . Расчет реализуется стандартной программой, входящей в комплект программного обеспечения ER МАРPЕР 5.0 (см. там же, с. 58, 286). Амплитуда I огибающей в каждой точке F_i определяет удельный вес соответствующей пространственной гармоники в общем спектре. Затем находят средневзвешенное значение пространственной частоты из условия

Чтобы визуализировать поле напряжений очага, необходимо подчеркнуть высокие частоты в пространственном спектре. Высокие пространственные частоты соответствуют резким краям на изображении, низкие пространственные частоты соответствуют отсутствию краев, т.е. областям пространства с приблизительно постоянным уровнем тона. Низкие пространственные частоты соответствуют фоновым участкам и участкам очага, где невелик градиент поля механических напряжений. Следовательно, осуществляя высокочастотную фильтрацию путем среза низких частот, достигают визуализации на изображении тех участков, где велик градиент изменения поля механических напряжений, т.е. наиболее напряженных участков очага (см., например, Дуда Р., Харт П. "Распознавание образов и анализ сцен", пер. с англ., Мир, М., 1976 г., с.329-331, §8.4. Пространственная фильтрация). Высокочастотная фильтрация заключается в перемножении исходного пространственного спектра L(F_x, F_y) на передаточную функцию высокочастотного фильтра К(F_х, F_y), в результате чего получают отфильтрованный спектр:

L₀(F_x, F_y)=L(F_x, F_y)· K(F_x, F_y).

Высокочастотная фильтрация реализуется программным расчетом на ПЭВМ с использованием стандартной процедуры (см. там же ER МАРРЕР 5.0, с. 299). После оптимальной фильтрации пространственного спектра фрагмента изображения осуществляют восстановление функции яркости изображения А₀(х, у) обратным Фурье-преобразованием:

А₀(х, у)=Ф^-1[L_o(F_x, F_y)].

Данная операция реализуется стандартной программной процедурой см. ER МАРРЕР 5.0, с. 299).

Визуализированное изображение после операции обратного Фурье-преобразования представлено распечаткой с ПЭВМ на фиг.4. Перепады поля напряжений по пространству очага после “подчеркивания” высоких частот наблюдаются визуально. По ориентации узора рисунка и густоте изолиний (расстоянию между подчеркнутыми краями) можно судить о степени напряженности земной коры над очагом. Другим независимым признаком очага являются значения фрактальных коэффициентов фрагментов изображений внутри выделенного контура. Идентификацию обнаруженной аномалии на изображении на принадлежность к очагу землетрясения осуществляют по совокупности признаков: координатам изображения, узору рисунка изолиний поля напряжений, размерам и форме контура, густоте изолиний и фрактальной размерности фрагмента изображения внутри выделенного контура.

Пример реализации способа.

Предлагаемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.5. Функциональная схема устройства фиг.5 содержит орбитальную группировку 1 космических аппаратов 2 типа “Вулкан” с установленными на каждом аппарате радиометрами 3 типа “Лептосат” сканирования полосы обзора земной поверхности 4. Включение радиометров 3 в режим измерений над запланированными районами наблюдений 4 осуществляется по циклическим либо разовым командам на основе суточной программы работы спецаппаратуры, закладываемой в бортовой комплекс управления 5 космических аппаратов 2 по радиолинии управления 5 из Центра управления группировки 7. Результаты измерений в виде цифрового потока данных записываются на бортовой магнитофон 8 типа “Нива” и в запланированных сеансах связи передаются по автономной телеметрической радиолинии 9 типа “БИТС-2” на наземные пункты приема информации 10, где записываются на видеомагнитофон 11 типа “Арктур”. Зарегистрированная в пункте приема информация передается в Центр мониторинга 12. В Центре мониторинга 12 осуществляют первичную обработку информации, состоящую в выделении из общего потока измерительных файлов на основе служебных признаков. Скомпонованные файлы измерительной информации помещают в базу данных, организованную на запоминающем устройстве 13, типа стриммеров FТ-120. Вторичную обработку радиометрической информации с целью расчета числовых характеристик изображений очагов и их визуализации осуществляют на комплексе средств обработки 14. В качестве станций обработки используют ПЭВМ типа SVN в составе: процессора-вычислителя 15, оперативного запоминающего устройства 16, винчестера 17, дисплея 18, принтера 19, клавиатуры 20. Результаты идентификации очагов землетрясений выводятся на сайт сети “Интернет” и через сервер 21 сети передаются на пункты службы оповещения регионов о предстоящих землетрясениях. Специализированное программное обеспечение ER МАРРЕР 5.0 предварительно записывают на винчестер 17.

Достоверность заявляемого способа проверялась путем обработки реального ИК-изображения подстилающей поверхности. После состоявшегося землетрясения (Дагестан, 1999 г.) из каталога Центра мониторинга МЧС запрашивался снимок этой территории за 3-5 суток до состоявшегося землетрясения. По операциям заявляемого способа осуществлялась аностериорная обработка изображения. После контрастирования результирующего изображения программным расчетом выделен контур очага фиг.2. Прямым Фурье-преобразованием вычислен пространственный спектр сигнала фрагмента изображения внутри контура очага. При пространственном разрешении анализируемого изображения 0,5 км/пиксел интервал частот пространственного спектра составил от 0,01 до 2 [1/км] при средневзвешенной частоте F_ср=0,10 [1/км]. По статистике наблюдений вспарывание очага наблюдается при F_ср=0,15-0,2. Густота изолиний визуализированного изображения очага землетрясения фиг.4 составляет 10-15 км.

Эффективность заявляемого способа характеризуется такими показателями, как достоверность, оперативность, глобальность.

Способ позволяет осуществлять обнаружение очагов на изображениях подстилающей поверхности в глобальном масштабе.

Изобретение может быть использовано для дистанционного мониторинга природных сред. Согласно заявленному способу восходящее излучение подстилающей поверхности регистрируют в двух разнесенных на края диапазона каналах со средними значениями длин волн λ₁, λ₂, а затем формируют результирующую матрицу из попиксельных разностей. Скрытую информацию о поле механических напряжений выявляют путем вычисления двухмерного спектра Фурье от фрагмента изображения внутри выделенного контура А(х, у) результирующей матрицы. Осуществляя высокочастотную фильтрацию путем среза низких частот достигают визуализации на изображении тех участков, где велик градиент изменения поля механических напряжений, т.е. наиболее напряженных участков очага. После оптимальной фильтрации пространственного спектра фрагмента изображения осуществляют восстановление функции яркости изображения А₀(х, у) обратным Фурье-преобразованием. Идентификацию обнаруженной аномалии на изображении на принадлежность к очагу землетрясения осуществляют в процессе визуального сравнения с эталонными полученных значений фрактальной размерности, узора рисунка изолиний полученного поля напряжений, формы выделенного контура. Технический результат: повышение контрастности результирующего изображение очага землетрясения относительно фона. 5 ил.

Способ идентификации очагов землетрясений на изображениях, включающий регистрацию по двум каналам восходящего излучения подстилающей поверхности в виде зависимости амплитуды сигнала А(х, у) от пространственных координат, формирование синтезированной матрицы из изображений, получаемых в каналах приема, выделение контуров на синтезированном изображении, расчет фрактальной размерности изображений внутри выделенных контуров, составление базы эталонных характеристик, отличающийся тем, что восходящее излучение регистрируют в каналах λ₁, λ₂, разнесенных на края инфракрасного диапазона волн λ∈(1...10) мкм, результирующую матрицу формируют из производных идентичных пикселей исходных изображений, вычисляют пространственный спектр Фурье фрагмента изображения внутри выделенного контура и находят среднее значение пространственной частоты F_cp, осуществляют перемножение пространственного спектра на передаточную функцию высокочастотного фильтра с граничной частотой среза, равной F_ср, обратным Фурье-преобразованием восстанавливают отфильтрованное изображение и по значению фрактальной размерности, узору рисунка изолиний полученного поля напряжений, форме выделенного контура, визуального сравнения их с эталонными судят о принадлежности выявленной аномалии к очагу землетрясения.