Гиперспектральные оптические системы и их применение

-- функцию выбора оптимального размера пикселя в надире в процессе создания мозаики;

-- модели рельефа по данным LiDAR, IfSAR и USGS;

-- алгоритм интерполяции по ближайшим соседним точкам для создания истинной яркости;

-- возможность хранения дополнительных данных (например, ЦМР).

Авиационный гиперспектральный сканер CASI_1500 применяется для аэросъемки различных объектов, в том числе населенных пунктов, водоемов, лесов, сельскохозяйственных земель и решения других важных прикладных задач, в области геологии, нефтегазовой промышленности, обороне, экологии и др.

За последние 2 года компания ITRES совместно со своим стратегическим партнёром и эксклюзивным дистрибьютором компанией Геолидар добились больших успехов в продвижении на рынках России и стран Содружества гиперспектральных и тепловизионных систем, которые используются в целом ряде геологических и природоохранных приложений, а также для диагностики нефте- и газопроводов, ЛЭП и других инженерных коммуникаций.

Компании Геолидар и ITRES обеспечивают установку аэросъёмочных средств на летательные аппараты заказчиков, их интеграцию с лазерно-локационными средствами, цифровыми аэрофотоаппаратами и системами прямого геопозиционирования.

Компания ITRES Research Limited производит серию передовых авиационных сенсоров изображения. В их число входит передовой гиперспектральный сенсор видимого и близкого инфракрасного излучения (Visible-Near-Infrared - VNIR) и коротковолного инфракрасного излучения (Short-Wave-InfraRed - SWIR). Одновременно был разработан дополнительный сенсор, покрывающий диапазон термального инфракрасного излучения (Thermal-InfraRed - TIR). Передовой сенсор VNIR, названный CASI-1500 имеет в своем составе широкоформатную ПЗС-матрицу обычного типа (1500 x 288 пикселей) и традиционную оптическую систему, что позволяет получить высокую чувствительность и фокусировку.

Гиперспектральный коротковолновой инфракрасный сенсор и широкополосные термальные инфракрасные камеры (Thermal-InfraRed - TIR) были разработаны для измерения спектрального излучения в диапазонах от 850 до 2500нм и от 8,000 до 12,000нм. Оба данных сенсора оснащены традиционной оптической системой и новыми возможностями считывания данных. Данные сенсоры были разработаны главным образом для применения в военных приборах обнаружения целей, но очевидно, что новые технологии принесут пользу и во многих «побочных» приложениях - исследовательских, мониторнинговых и экологических.

5. Применение гиперспектральных оптических систем

Лесное хозяйство: Лесохозяйственные и лесоустроительные работы всегда являлись одним из наиболее важных приложений гиперспектральных технологий, разрабатываемых компанией ITRES (Канада) и ее российским партнером-- компанией «ГеоЛИДАР».

Россия и Канада обладают половиной мировых запасов леса, являющихся, по общему признанию, не только национальным, но и общечеловеческим достоянием.

Интерес к изучению леса средствами авиационного мониторинга в обеих странах велик. Велики и успехи в этой области. Среди российских достижений можно отметить результаты, полученные под руководством профессора И.М. Данилина, связанные, в первую очередь, с использованием лазерно-локационных методов для целей инвентаризации и мониторинга лесов.

Весьма перспективными в этом смысле являются авиационные гиперспектральные технологии, реализуемые с помощью авиационных сканеров, производимых ITRES. По общему признанию, компания ITRES достигла значительных успехов в этой области, а разрабатываемые ею гиперспектральные сканеры CASI (Compact Airborne Spectral Imager), работающие в видимом и ближнем ИК-диапазонах, являются наиболее совершенными и востребованными.

Возвращаясь к вопросу использования аэросъемочных, вообще, и гиперспектральных технологий, в частности, для целей инвентаризации и мониторинга лесов, можно отметить следующее. Такие технологии разрабатываются во многих странах и по показателям точности и экономической эффективности превосходят другие известные в настоящее время дистанционные методы изучения и измерения параметров лесной растительности.

Структура, объемные показатели деревьев и древостоев, их фитомасса наиболее достоверно и точно определяются по лазерно_локационным данным («лазерным портретам»), интегрированным с ортотрансформированными аэроснимками высокого разрешения, а также с геопривязанными гиперспектральными изображениями видимого и ближнего инфракрасного диапазонов электромагнитного спектра. Основой такого анализа является цифровая модель местности и поле распределения лесного полога, которые генерируются из данных лазерной локации за счет фильтрации импульсов лазерного сканера, отраженных от земной поверхности и растительности.

При обработке и анализе гиперспектральных данных используются методы математической морфологии. Цифровая (лазерно_локационная) модель земной поверхности и лесной растительности, включающая в качестве компонента гиперспектральный слой, позволяет получать детальные координаты и морфометрические характеристики рельефа местности и лесных насаждений средствами трехмерной компьютерной графики и визуализации с использованием различных программных средств, таких как Air View Spatial, 3D Analyst и др.

Говоря о применении технологии CASI в области лесопользования, можно выделить следующие основные направления:

--подсчет численности хвойных пород для инвентаризации и восстановления;

-- учет плотности хвойных насаждений для планирования рубок;

-- оценка прогалов в хвойных лесах;

-- картирование пород хвой_ных лесов;

-- смыкание крон;

-- оценка состояния лесов, в том числе выявление болезней корней и ареалов распространения вредителей;

-- идентификация пород деревьев, картирование пород деревьев;

-- классификация земного покрова и др.

Использование гиперспектральных сканеров CASI позволяет получать изображения земной поверхности, представляющие не только яркость каждого пикселя, но и спектральную характеристику (сигнатуру). Одно это обстоятельство дает возможность достоверно классифицировать деревья по породам и проводить первичную оценку биологического состояния лесов. Такого рода классификация осуществляется с помощью специального программного обеспечения, которое анализирует фактический зафиксированный спектр и сравнивает его с эталоном. При этом весьма важно исключить влияние на спектр отраженного сигнала, вызванного такими факторами, как рельеф местности (различная ориентация поверхности), солнечная радиация, глубокие тени из-за облаков и др.

Чтобы частично исключить изображение спектра, вызванного неопределенностью интенсивности солнечной радиации, используется специальный датчик, устанавливаемый в верхней части фюзеляжа летательного аппарата и служащий для регистрации излучения в верхней полусфере. Дополнительно используется специальное программное обеспечение, результаты применения которого представлены на рис. 1.

Рис.1 Слева: исходная мозаика снимков CASI1500 с различной освещенностью между соседними проходами; справа: орторектифицированная мозаика снимков CASI1500 - различия в освещенности минимизированы.

В некоторых случаях методы авиационной гиперспектральной съемки позволяют выполнить полный анализ лесного покрова с выделением местоположения отдельных деревьев и кустарников. Результаты численного анализа, проведенного с использованием гиперспектральных изображений, полученных камерой CASI1500, приведены на рис. 2.

Рис.2 Статистика классификации земного покрова выбранного участка

Такой анализ позволяет получить статистически достоверные оценки площадей земной поверхности, покрытых растительностью того или иного вида, водных и открытых площадей.

Кроме идентификации пород деревьев и типов растительности гиперспектральные данные дают возможность оценить состояние «здоровья» леса, фазы вегетации и других биометрических параметров. Интеграция гиперспектральных и аэросъемочных данных является полезным и весьма перспективным направлением. Поскольку, во-первых, позволяет обеспечить ортотрансформирование и геопривязку гиперспектральных данных, что ценно само по себе, так как позволяет сразу же представлять результаты гиперспектральной съемки в виде картографических материалов в соответствующей проекции и в реальных геодезических координатах. Во-вторых, наличие лазерно-локационных данных и производных от них -- цифровой модели рельефа и цифровой модели местности -- дает возможность повысить достоверность результатов спектрального анализа, благодаря информации о взаимном расположении обследуемых объектов, ориентации отражающих поверхностей по отношению к источнику излучения и т. п. Пример интеграции гиперспектральных и лазерно-локационных аэросъемочных данных при выполнении мониторинга леса представлен на рис. 3.

В заключении отметим, что изменения, происходящие в настоящее время в российской лесной отрасли, сопровождаются значительным возрастанием интереса к авиационным методам сбора данных при выполнении работ по мониторингу и инвентаризации лесных угодий.

Рис.3 Пример интеграции гиперспектральных и лазерно-локационных аэросъемочных данных

Использование данных дистанционного зондирования различного пространственного разрешения позваляет значительно сократить временные затраты на эколого-экономическую оценку ущерба от лесных пожаров. Так же применение ДДЗ позволяет проводить оперативную оценку очагов возгарания и принимать своевременные решения по управлению деятельностью лесоохранных служб. Суть данного метода заключается в наложении контура гари, определенного по космическим снимкам с помошью визуального дешифрирования, либо автоматической классификации, на цифровую карту породного состава лесов и определения площади выгоревших выделов различных пород деревьев. Использование разновременных космических снимков позволяет выявлять новые объекты на лесной территории в задачах мониторинга целевого использования лесного фонда.

Отслеживание динамики и состояния рубок леса. Выявление участков незаконной вырубки леса.

Применение данных дистанционнго зондирования для контроля за рубкой леса позволяет получить оперативные данные о динамике и состоянии рубки, незаконно вырубленные участки путём простого нанесения границ лицензионных участков, точно оценить площадь незаконных вырубок, породный состав ( при использовании дополнительных материалов, таких как карты породного состава леса), приблизительно определить период рубки при использовании архивных данных, а так же проводить оценку восстановительных процессов на ранее вырубленных участках.

Создание и обновление топографических карт: В связи с тем, что некоторые топографические карты на территорию нашей страны создавались в шестидесятых годах, а обновлялись последний раз в 70-80х годах прошлого века, существует острая необходимость в их обновлении. Обновление топографических карт проводится на наиболее важные обжитые районы - через 6 - 8 лет, на прочие районы - через 10 - 15 лет. На сегодняшний момент данные дистанционного зондирования Земли позволяют производить обновление топографических карт в плоть до масштаба 1:2 000 при использовании высокоточной цифровой модели рельефа (0,15м) и 1:5 000 при использовании цифровой модели рельефа на основе карт масштаба 1: 25 00 с использованием QuickBird.

Использование данных спутниковой съёмки для мониторинга засоления почв:

Изучение почвенного покрова, по большей части скрытого растительностью, по космическим снимкам сложнее, чем другие компоненты ландшафта. Засоление относится к числу наиболее динамичных параметров почвы и требует, особенно в условиях орошения, частого проведения повторных солевых съёмок, что связано со значительными затратами. Отсюда необходимость обращения к дистанционным методам. (Карта засоления почв сельскохозяйственных угодий Южно-Казахстанской области составленная на основе данных SPOT-4 и полевых иследований)

Прогноз урожайности сельскохозяйственных культур:

Обширные территории, занимаемые сельскохозяйственными угодьями, довольно сложно контролировать из-за недостатка точных карт, неразвитой сети пунктов оперативного мониторинга, наземных станций, в том числе и метеорологических, отсутствие авиационной поддержки, ввиду дороговизны содержания и т.д. Кроме того, в силу различного рода природных процессов, происходит постоянное изменение границ посевных площадей, характеристик почв и условий вегетации на различных полях и от участка к участку. Все эти факторы препятствуют получению объективной, оперативной информации, необходимой для констатации текущей ситуации, ее оценки и прогнозирования. Спутниковая съёмка сельскохозяйственных территорий позволяет решить такие проблемы. Типичными задачами в этой области являются: инвентаризация сельскохозяйственных угодий, контроль состояния посевов, выделение участков эрозии, заболачивания, засоленности и опустынивания, определение состава почв, слежение за качеством и своевременностью проведения различных сельскохозяйственных мероприятий. При систематической повторяемости съёмок -- наблюдение за динамикой развития сельскохозяйственных культур и прогнозирование урожайности. Например, зная, как меняется спектральная яркость растительности в течение вегетационного периода можно по тону изображения полей судить об их агротехническом состоянии. После перезимовки состояние озимых культур оценивается по различию в цвете здоровых и погибших растений, состояние озимых и яровых до уборки урожая -- на основе учёта степени покрытости травостоем и его равномерности.

(Создание карты состояния с/х угодий на основе расчёта вегитационных индесков по данным Landsat7 ETM+)Дистанционное гиперспектральное зондирование земной поверхности для целей поисков месторождений полезных ископаемых.

Гиперспектральная съемка (в российской литературе иногда используется термин «видеоспектрометрирование») является результатом эволюционного развития многоспектральных систем, где благодаря новым технологиям количество каналов сбора информации увеличивается с 3-7 до 200-1000 при достижении высокого спектрального разрешения (от 0.1 до 10 нм). В результате формируется многомерное пространственно-спектральное изображение, в котором каждый элементарный участок изображения («пиксель») характеризуется собственным спектром.

Применение гиперспектральной съемки очень эффективно при решении хозяйственных и

военно-прикладных задач, так как позволяет получать информацию, которая отсутствует на традиционных панхроматических снимках. По оценкам экспертов, до 70% всех задач зондирования Земли могут быть решены благодаря применению результатов съемки с высоким спектральным разрешением, и только 30% - за счет видовой информации с высоким пространственным разрешением.

Одним из важнейших направлений применения гиперспектральной съемки в настоящее время является геологическое картирование и поиски месторождений полезных ископаемых.

Первый датчик класса HyMap был разработан в Австралии как 96 канальный инструмент,

работающих в диапазоне длины волны 0.55 - 2.5 нм. Последующие датчики HyMap конструировались с 128 полосами, покрывающими 0.44 - 2.5 нм спектральных области и с двумя тепловыми полосами: одна полоса в 3 - 5 нм атмосферных окнах и другом в 8 - 10 нм спектральном диапазоне.

Датчик HyMap - это оптикомеханическая сканирующая система установленная на трех осях гироустойчивой платформы. Она связана с подсистемами управления, контроля, получения и накопления данных и навигационной подсистемой. Ее внешний вид показан на Рис.4. Высокая эффективность, достигнутая для настоящего поколения датчиков HyMap, частично получена из оптимизации системы для определенного эксплуатационного пакета. Таблица 2 иллюстрирует некоторые основные эксплуатационные характеристики современных датчиков HyMap.

Таблица 2. Типовой пакет эксплуатационных параметров для датчика HyMap

Техника выполнения съемок: Обычно гиперспектральные съемки выполняются с использованием авиационной платформы типа самолета - Цесна- 404, при высоте от 2000 до 5000 м при скорости полетов от 110 до 180 и более км/час. Пространственная конфигурация элемента наблюдения («пикселя») 2,5 м вдоль маршрута и 2 метра вкрест маршрута. Производительность съемок составляет в среднем 1000-1500 км. кв. за один вылет (рабочий день).

Обработка и интерпретация данных

Направлена на выделение и картирование ореолов отдельных минералов по спектру их фотоотображения или ассоциаций минералов и осуществляется с использованием специального программного обеспечения, наземной полевой и лабораторной аппаратуры. Полученные характеристики спектра используются далее для вычленения этой компоненты из всех наблюденных данных и картирования по площади работ приповерхностных минералогических ореолов этого минерала.

Аналогичным образом осуществляется обработка по всем минералам, благоприятным для выделения методом в конкретной обстановке и представляющим практический интерес.

В конечном счете, на исследованную площадь составляются мономинеральные карты и карты минералогических ассоциаций, представляющих практический интерес для задач геокартирования и поисков месторождений полезных ископаемых.

Поиски коренных месторождений золота в Западной Австралии (Центральная Пилбора). Поисковые работы проводились в пределах территории перекрытой четвертичными рыхлыми отложениями преимущественно автохтонного происхождения (делювий, элювий и пр.). По составу это преимущественно пески. Растительность (Рис.6.) представлена редкими зарослями эвкалиптов и злака спинифекс (Spinifex).

Бассейн Маллина, где проводились работы, включает в себя наибольшее количество золотосодержащих формаций, зафиксированных в тектонической зоне Центральной Пилбары. С золоторудными месторождениями здесь связываются участки развития околорудной и жильной минерализации, представленной, главным образом, пирофиллитом, а также, «белой слюдой», турмалином, хлоритом. Отмеченные обстоятельства послужили основанием проведения в пределах наиболее перспективных частях района гиперспектрального дистанционного зондирования с целью выявления и картирования зон околорудной минерализации.

Результаты работ по одной из таких частей размером 5 х 18 км иллюстрируются рисунком 7.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Приведенные и другие данные, полученные в результате интерпретации материалов гиперспектральной съемки позволили существенно уточнить геологическую карту района и выделить в его пределах локальные участки (А и В на рисунке 7) с явными признаками коренных месторождений золота. Прогнозные ресурсы по рассмотренному участку были оценены в 5 млн. метрических тонн (по руде) при средних содержаниях 5-8 г/т.

Отмечается, что кроме перечисленных минералов технология HYMAP успешно идентифицирует другие минеральные новообразования, такие как хлорит, каолинит, кальцит и другие. Особо успешно выделяются и картируются области развития минералов, имеющих в своей структуре гидроксильные группы. Выделение, картирование, таких и других минералов, их парагенетических ассоциаций представляет новые реальные возможности экспрессного получения ценной геологической информации, недоступной для других геологических методов.

На рисунке 8 приведен пример минералогической интерпретации данных гиперспектральной съемки при поисках месторождений магнезита в Южной Австралии (Adelaide Geosyncline).

Размещено на http://www.allbest.ru/

На части рисунка «А», показана относительно полная минералогическая интерпретация данных, на части рисунка «Б» по той же площади - данные только по магнезиту.

С учетом элементов залегания выделенных магнезитовых тел, последний рисунок позволяет провести оценку прогнозных ресурсов магнезита высоких категорий.

Интересный пример известен из опыта поисков коренных месторождений алмазов в ЮАР. Имеются результаты гиперспектральной съемки, на которых от известных кимберлитовых тел отчетливо прослеживались минералогические ореолы породообразующих минералов кимберлитов или развитых по ним вторичных минералов.

Рисунок 9 иллюстрирует пример попытки выделения по данным гиперспектральной съемки валовых концентраций хлорита в верхней части разреза осадочного комплекса пород (слева) и выделения на его фоне хлорита (chlorite +Al(OH) - probably mica), не связанного с нормальной стратификацией толщ. Последний в данном случае может фиксировать зону наложенных околорудных изменений (хлоритизация). Работы, результаты, которых показаны на рисунке, проведены по Южной Австралии для демонстрации преимуществ минералогического картирования на основе гиперспектральной съемки.

Кроме дистанционного картирования отдельных минералов, данные гиперспектральных съемок позволяют выделять и картировать специфические минералогические ассоциации.

Приведенные данные позволяют констатировать, что в благоприятных ландшафтно-геологических обстановках использование гиперспектральной аэросъемки позволяет проводить целевое инструментальное фактографическое, практические непрерывное (в различных масштабах) высокопроизводительное минералогическое картирование территорий. При этом возможно выделение и картирование многих минеральных видов, которые визуально в полевых условиях обычно не диагностируются (например, глинистые минералы).

Перечисленные выше возможности новой технологии позволяют ожидать высокую геологическую и экономическую эффективность ее применения в благоприятных ландшафтно-геологических обстановках РФ к самому широкому кругу геологических задач, связанных с повышением инвестиционной привлекательности объектов. Ее использование в рамках геолого-минерагенического картирования, прогнозно-поисковых и поисково-оценочных работ поможет весьма существенно повысить их результативность при минимизации средств для самой рисковой части геолого-поискового процесса.

Соответственно целевым назначением гиперспектральных съемок при проведении геолого-минерагенического картирования и прогнозно-поисковых работ является выделение и оконтуривание первичных и вторичных минералогических ореолов, выступающих в качестве минералогических и петрографических предпосылок и признаков локализации скоплений различных видов полезных ископаемых.

Для определения территорий РФ, благоприятных по своим ландшафтно-геологическим обстановкам к применению гиперспектральной съемки, приведем краткий обзор региональной изменчивости природных факторов, определяющих эффективность метода.

Эти условия определяют процессы выветривания горных пород, вскрытия и разрушения месторождений у дневной поверхности, высвобождение устойчивых в условиях выветривания рудных минералов, окисление неустойчивых, появление вторичных поисковых признаков с образованием различных ореолов рассеяния, в т.ч. минералогических. Выделяются три составляющих ландшафта, влияющих на их информативность для поисковых методов: биоклиматическая, структурно-геоморфологическая, петрографо-минералогическая.

В конечном счете, совместный анализ неоструктурно-геоморфологических данных, биоклиматической и растительной (Рис. 10) зональности позволил построить схему районирования территории РФ по условиям применения гиперспектрального метода.

Совокупность приведенных данных позволяет провести районирование территории РФ по ландшафтно-геологическим условиям проведения гиперспектральной съемки.

Регионы весьма благоприятные, благоприятные и менее благоприятные для применения гиперспектральной съемки слагают более 50% территории РФ, что свидетельствует о весьма значительном фронте работ для использования рассматриваемой технологии.

Обновление карт инфраструктуры нефтегазовых месторождений на основе данных спутниковой съёмки высокого разрешения: В связи с интенсивным развитием нефтегазового сектора в Казахстане необходимо иметь точную информацию о современном состоянии, структуре и функционировании объектов на территории месторождений. В этом плане регулярная спутниковая съёмка высокого пространственно разрешения территорий месторождений является оптимальным решением.В процессе создания цифровых карт инфраструктуры месторождений подробная информация о каждом объекте заносится базу данных.

Мониторинг нефтяных разливов: Использование данных дистанционного зондирования с большим количеством спектральных каналов позволяет с высокой точностью определять участки нефтяного загрязнения, а так же классифицировать участки загрязнения по состоянию нефти (открытые участки нефтяных разливов, замазученная почва, и т.д.). Наилучший результат достигается при дополнительных полевых спектрометрических исследованиях, в ходе которых определяются «чистые классы» различных степеней нефтяного загрязнения. Таким образом можно с высокой точностью определить площади нефтяного загрязнения разного рода и оценить ущерб.

Выделение «чистого класса» различных степеней нефтяного загрязнения с использованием данных «Hyperion»

Мониторинг океана: В настоящее время одним из наиболее важных направлений изучения Мирового океана является исследование его прибрежных зон. Это обусловлено тем, что эти области подвергаются интенсивным антропогенным воздействиям, наиболее существенными из которых являются глубинные стоки в океан. Динамика различных процессов в прибрежной зоне океана, подвергшейся загрязнениям такого типа, исследована мало. Методы контактных измерений, хотя и обладают высокой точностью, весьма дороги и не позволяют получить полную картину распределения шлейфов загрязнений. Поэтому задача обнаружения областей загрязнений и оценки физико-химических характеристик загрязненных вод дистанционными методами является весьма актуальной. Для решения задач космического мониторинга океана достаточно широко применяются гиперспектральные методы и системы. Главное преимущество заключается в наличии большого числа спектральных каналов. Такие системы позволяют производить съемку практически непрерывного спектра в определенном диапазоне длин волн. Однако при этом обычно обеспечивается среднее и сравнительно невысокое пространственное разрешение (30 - 250 м).

Гиперспектральные приборы становятся все более важными для океанографических исследований, так как их использование в прибрежных зонах и в открытом океане быстро становится ключевым элементом для научных исследований, мониторинга океана и получения информации, необходимой для принятия решений. Данные, получаемые с помощью таких систем, предоставляют возможность океанографам осуществлять дистанционную регистрацию и классификацию мелкомасштабных особенностей водной среды (например, таких, как тип и характеристики дна, цветение фитопланктона), а также зависящих от глубины внутренних оптических свойств воды и регистрации проявлений различных антропогенных воздействий.

Использование данных спутниковой съёмки в геологии и геоморфологии: Применение методов дистанционного зондирования позволяет радикально (на порядки) уменьшить стоимость геологоразведочных работ, проводя комплексное исследование обширных территорий, зачастую недоступных по тем или иным причинам для традиционных методов геологоразведки. Среди основных направлений использования методов дистанционного зондирования в геологии можно выделить следующие:

1. структурный и мета-структурный анализ поверхности Земли;

2. анализ локальных и глобальных геоинформационных аномалий;

3. геологическое изучение площадей и составление геологических карт;

4. геоэкологический мониторинг экзогенных геологических процессов:а) гравитационных (склоновых);б) карстово-суффозионныхи их техногенных аналогов;в) эрозионно-абразионных;г) криогенных;

5. прогнозирование полезных ископаемых:

а) региональная стадия -- оценка прогнозных ресурсов полезных ископаемых нефтегазоносных и рудных провинций, рудоносных зон и областей;

б) детальная (поисковая) стадия -- зональный прогноз с выявлением нефтегазоносных и рудных зон, рудных районов и узлов;

в) локальная (разведочная) стадия прогноза -- разведка месторождений, оценка запасов;

6. контроль за использованием лицензионных участков;

7. анализ и картография рельефа;8. литология;

9. планетарная картография.

Использование для предотвращения чрезвычайных ситуаций и ликвидации их последствий:

К задачам, решаемым средствами дистанционного зондирования для предотвращения чрезвычайных ситуаций и ликвидации их последствий можно отнести:

1. мониторинг паводковой обстановки на реках, контроль половодий, наводнений, имеющих разное происхождение (дожди, таяние снега, последствия землетрясений, аварии на гидроэлектростанциях и т.д.), контроль ледовой обстановки при прохождении паводка на реках;

2. обнаружение выбросов загрязняющих веществ в водоемы и моря;

3. обнаружение и контроль распространения выбросов загрязняющих веществ в атмосферу городов и промышленных зон, задымленность городов и населенных пунктов врезультате лесных, степных и торфяных пожаров;

4. выявление сельскохозяйственных зон, подверженных засухе;

5. слежение за таянием горных ледников;

6. обнаружение и контроль схода селей, оползней;

7. контроль территорий, находящихся в зонах морских приливов и отливов и сгонно-нагонных явлений;

8. контроль территорий, подвергнувшихся землетрясениям;

9. обнаружение песчаных и пылевых бурь, контроль их последствий;

10. контроль опустынивания территорий (интенсивная деградация почв) из-за засоления почв, ветровой и плоскостной эрозии почвенного покрова, изменения климата;

11. контроль интенсивного заболачивания территорий.

Регулируемый сброс воды моренного озера для предотвращения селя

Использование ДДЗ в городском планировании:

· Карты использования земельных участков (мониторинг);

· Изменение территорий, занятых городами, населенными пунктами, промышленными зонами, их состояние;

· Экологический мониторинг, выявление зон экологических нарушений (загрязнение почвы, атмосферы, водоемов);

· Слежение за восстановлением нарушенных природных ландшафтов в результате их промышленного использования;

· Мониторинг отдельных объектов инфраструктуры (дороги, мосты, промышленные объекты);

· Проведение регулярной оценки и составление программы улучшения транспортной сети;

· Выявление объектов размещения отходов производства и потребления;

· Городское планирование, строительство, транспорт, жилищно-коммунальное хозяйство;

· Кадастровые работы;

· Планирование сферы услуг городской инфраструктуры;

· Визуальная презентация планов на деловых встречах и общественных мероприятиях.

· Мониторинг изменений в городской застройке на базе архивных снимков разных лет.

Размещено на Allbest.ru