USD 63.8135

-0.38

EUR 70.7245

-0.38

BRENT 63.27

-0.14

AИ-92 42.39

0

AИ-95 46.09

-0.01

AИ-98 51.5

+0.01

ДТ 47.86

+0.02

8 мин
295

Комплекс обработки авиационных изображений земной поверхности для картографировпния углеводородных аномалий

В работе рассматривается программный комплекс наземной обработки многозональных изображений земной поверхности, используемый для получения прогнозных карт углеводородных аномалий. Изложены алгоритмы решения задач первичной обработки материалов съемки и их последующего тематического дешифрирования.

Биогеохимические процессы, обусловленные микро- и макропросачиванием углеводородов (УВ) приводят к изменению спектральной яркости почв, минералов и растительности в разных диапазонах электромагнитного спектра, что регистрируется как при космических, так и при аэросъемках и делает возможным территориальный анализ [1–7].

Недостатками существующих способов поиска УВ являются отсутствие комплексного анализа данных в видимом и тепловых диапазонах спектра, использование низкочувствительных космических снимков для выявления малоконтрастных аномалий, отсутствие операции яркостного выравнивания отдельных кадров и их «сшивки» в единый снимок, привязанный по координатам и полностью покрывающий исследуемую территорию лицензионного участка (ЛУ). Кроме того, для поиска, как правило, не используется опорная информация по смежной территории, на которой уже ведется добыча или доказано наличие залежей УВ, а применяется комбинированный анализ информации космических съемок и какого-либо из наземных геофизических или геохимических способов.

Предлагаемый вниманию комплекс обеспечивает повышение достоверности определения контуров аномалий углеводородов на ЛУ за счёт комплексного учёта спектральных признаков, наблюдаемых на сканерных самолётных снимках земной поверхности. Рассмотрим основные составляющие этого комплекса.

На первом этапе анализируется предварительная информация о геолого-географическом расположении исследуемой территории и смежных областях и осуществляется планирование аэросъемочных работ.

Получение исходных данных

Следующий шаг методики – регистрация цифровых изображений и геодезической информации – производится специализированным самолетным сканером. Сканер имеет линейную по углу развёртку с углом обзора 700. Съёмку обследуемой территории выполняют единовременно перекрывающимися маршрутами с высоты 6–7 км, с тем чтобы пространственное разрешение изображений находилось в пределах 7–10 м, при этом хотя бы один из маршрутов должен захватить опорную территорию, на которой доказано наличие залежей УВ.


Съёмочная система

Для съемки лицензионных участков используется одноэлементный многозональный сканер, формирующий изображение земной поверхности в шести спектральных диапазонах. Сканер устанавливается на самолет, который последовательно облетает анализируемый участок местности и формирует набор перекрывающихся маршрутов съемки. Для геодезической привязки получаемых изображений сканер сопряжен с приемником GPS и аппаратурой определения углового положения – «Компонавт». Информация от этих приборов заносится в служебную часть строки видеоданных.


Первичная обработка информации

Первичная обработка – это коррекция и улучшение спутниковых изображений.

Первичная обработка информации осуществляется программой «Агрос».

Программа позволяет открывать и обрабатывать изображения формата arg, bmp, esd, jpg, tiff, а также сохранять изображения формата bmp, esd, tiff. 


По сути, обработка данных ДЗЗ (image processing) – процесс выполнения операций над аэрокосмическими снимками, включающий их коррекцию, преобразование и улучшение, дешифрирование, визуализацию. Она включает в себя: геометрическую коррекцию, устранение импульсных помех, радиометрическое выравнивание, контрастирование, «сшивку» маршрутов и их координатную привязку. 

Файлы представляют из себя последовательность видеострок, полученных в результате разложения принимаемого изображения в режиме естественной телевизионной развертки. Каждая строка содержит 128 байт телеметрической информации и 6 каналов по 1024 байта видеоинформации. В начале файла несколько строк имеют только телеметрическую информацию. Поле <<Длина строки>> содержит число 128. Регистрация формируемых сканером изображений земной поверхности осуществляется с помощью бортовой ПЭВМ на жесткий диск [8]

Последующая обработка материалов съемки выполнена с помощью специализированного программного комплекса и включает два основных этапа – геометрическую и радиометрическую коррекцию и тематическое дешифрирование.



Геометрическая и радиометрическая коррекция

Первым этапом наземной обработки является радиометрическая коррекция маршрутов съемки с помощью программного модуля Universe_Horizontal_Correction.dll. В ходе этого этапа, во-первых, устраняются на изображении искажения, обусловленные изменением яркости вдоль строки. Поскольку съемка участка выполняется в течении определенного времени, то из-за изменения угла Солнца меняется и средняя яркость от маршрута к маршруту. Поэтому на следующем шаге выполняется приведение яркости всех изображений к одному эталону. Коэффициенты преобразования рассчитываются статистически, на основе анализа гистограммного изображения.

            Геометрическая коррекция выполняется с целью компенсации нелинейности развертки сканера и привязки получаемых изображений к местности, с последующим преобразованием в картографическую систему координат. Эта операция и «сшивка» маршрутов в одно непрерывное изображение осуществляется в модуле Mosaic.dll. Особенность данного вида обработки состоит в том, что по навигационным данным не обеспечивается высокоточное геокодирование изображений. Поэтому для компенсации остаточных изображений используется опорная информация. В качестве опоры могут выступать топографические карты в масштабе 1:100 000 или снимки из сервиса Google Map. Для этого измеряются точки на снимке и карте, строится сеть треугольников и осуществляется перетрансформация изображения по уравнениям:

формула 1.png

где (x,y) – картографические координаты результирующего изображения, а (m,n) -планерные координаты снимка, i – номер треугольника.

В результате геометрической коррекции формируется мозаичное изображение, показанное на рис. 1

РИС. 1. Мозаичный снимок лицензионного участка в отдельном спектральном диапазоне.png

Тематические дешифрирования

На данном этапе применяются специализированные алгоритмы с целью выявления аномалий влияния углеводородов. 

Пиксельные координаты мозаичного снимка (x, y) связаны с геодезическими координатами местности (B, L) уравнениями картографического проектирования, что позволяет устанавливать взаимно-однозначное соответствие между координатами объектов на лицензионном участке, карте и снимке. Под действием биогеохимических процессов изменяются спектральные, а следовательно – отражательные и яркостные характеристики объектов земной поверхности (почв, растительности), находящихся в пределах опорной области, по отношению к таким же объектам, которые расположены на не содержащих залежи углеводородов территориях. Поэтому для выявления на спектрозональных мозаичных снимках малых контрастов, обусловленных действием углеводородных аномалий, изображения подвергаются яркостной обработке на основе параметров, получаемых из анализа представленной на снимке опорной области. Для этого по известным геодезическим координатам на изображениях выделяется центр отображённого опорного участка, на котором уже ведется добыча или потенциально имеются залежи углеводородного сырья. С помощью программных инструментальных средств в интерактивном режиме на снимках значение 1.png выполняется оконтуривание отображённого на них опорного участка. По оконтуренной области для каждого спектрозонального изображения формируются гистограммы распределения яркостей пикселей. По гистограммам выполняется отсечка шумовых отсчётов, а затем вычисляются диапазоны изменения яркостей пикселей, значение 2.png. Затем все спектрозональные изображения нормализуются по яркости,
формула 2.png
где значение 3.png N - число принимаемых к рассмотрению спектральных диапазонов) – нормализованные по яркости изображения видимых и тепловых диапазонов спектра.
Каждое нормализованное изображение значение 4.png подвергается низкочастотной фильтрации с целью устранения шумов и выделения однородных по яркости областей:
формула 3.png
где значок 1.png оператор свёртки изображения с маской фильтра Гаусса  H. Пример отфильтрованного изображения значок 2.pngприведён на рис. 2. 
РИС. 2. Пример отфильтрованного изображения на этапе выделения однородных областей.png
Отфильтрованные изображения подвергаются пороговой бинаризации:
формула 4.png
где значок 3.png – бинарное изображение, значок 4.pngзначок 5.png - пороги бинаризации, рассчитанные по оконтуренным областям на основе отфильтрованных изображений значок 2.png. В результате бинаризации код яркости 1 будет присваиваться пикселям, имеющим такие же яркостные характеристики, как и пиксели опорной оконтуренной области. 
    На практике возможны случаи, когда отражательные характеристики объектов земной поверхности, подверженные биогеохимическим изменениям, могут совпадать с отражательными характеристиками объектов совсем другого типа. Это приведёт к появлению на бинаризированных изображениях значок 3.png ложных областей предполагаемых углеводородных аномалий. Подобные ситуации случайны и проявляются по-разному в разных спектральных диапазонах. Например, ложная температурная аномалия, выявленная на снимке в спектральном диапазоне 8,0–14 мкм, не проявится на снимке, полученном в видимом спектральном диапазоне 0,43–0,49 мкм. Поэтому для повышения надёжности выполняется комплексный учёт выявленных УВ аномалий во всех спектральных диапазонах. Для этого бинаризированные изображения шести спектральных зон алгебраически суммируются:
формула 5.png
где S (x, y) – полутоновое изображение лицензионного участка. На этом снимке участки с максимальным значением сигнала с наибольшей вероятностью соответствуют углеводородным аномалиям с определяемыми компьютерной программой геодезическими координатами (B, L). Эти участки по геодезическим координатам наносятся на топографическую карту для последующего сопоставления с другими имеющимися данными.
Процесс поиска на снимке S (x, y) наиболее достоверных с точки зрения наличия УВ участков доступен для контроля. Для этого изображение S (x, y) инвертируется по яркости и отображается на экране монитора. Пример инвертированного изображения приведён на рис. 3. 
РИС. 3. Пример изображения после пространственного суммирования аномалий и яркостной инверсии.png
Здесь наиболее тёмные участки снимка характеризуют области предполагаемых углеводородных аномалий (максимальное значение S), области белого цвета – не перспективные для дальнейшего поиска, отдельно выделенные серые области описывают ложно выделенные участки УВ аномалий. Области аномалий, привязанные к геодезическим координатам и представленные в специализированной геоинформационной системе, служат информацией для анализа существующей геофизической информации, планирования дальнейших геологоразведочных и буровых работ.

Подводя итоги отметим, что с использованием разработанного комплекса была проведена тематическая обработка данных для участков, аэросъемка которых осуществлялась в 2005–2013 гг. Большинство работ проводилось на лицензионных участках, расположенных в Западной Сибири (ХМАО, Тюменская область, Омская область). Сравнение результатов обработки данных, полученных, в частности, для лицензионных участков Щучий и Млечный с временным интервалом аэросъемочных работ 8 лет, показало высокую степень совпадения. Это свидетельствует как об устойчивости аномалий, приуроченных к залежам УВ во времени, так и об устойчивости алгоритма выявления этих аномалий к таким случайным факторам, как погодные условия текущего года, состояние биомассы, влажность и иные параметры почвенного покрова, солнечная освещенность и состояние атмосферы в процессе аэросъемки. К настоящему времени комплекс успешно применен для обработки данных аэросъемки с более чем 30 лицензионных участков.

Литература

[1] Горный В.И., Шилин Б.В., Ясинский Г.И. Тепловая аэрокосмическая съемка. М.: Недра, 1993. 220 с.

[2] Дистанционное зондирование: количественный подход – Ш.М. Дейвис, Д.А. Ландгребе и др.; под ред. Ф. Свейна и Ш. Дейвиса. Пер. с англ. М.: Недра, 1983. 415 с.

[3] Горный В.И., Шилин Б.В., Ясинский Г.И. Тепловая аэрокосмическая съемка. М.: Недра, 1993. 220 с.

[4] Тарасов В.В., Якушенко Ю.Г. Многоспектральные оптико-электронные системы. http://www.st.oss.ru/publications/4_2002/tarasov.htm.

[5] Шилин Б.В. Тепловая аэросъемка при изучении природных ресурсов. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 248 с.

           [6] Ллойд Дж. Системы тепловидения. М.: Мир, 1978.

[7] Тепловизионная сканирующая система высокого разрешения «ИКАР-002». http://aerogeophisica.com.

[8] Ковалев А.О. Использование многозональной аэрокосмической видеоинформации при поиске нефтеконденсатных месторождений / Тез. докл. 2-й открытой Всероссийской конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва, ИКИ, 2004. С. 167.

 

Полная версия доступна после покупки

Авторизироваться
Читайте также
Система Orphus