Файл: российский университет дружбы народов инженерная академия.docx

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования

«РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ»

ИНЖЕНЕРНАЯ АКАДЕМИЯ

Департамент механики и процессов управления

КУРСОВАЯ РАБОТА

Направление/специальность:		21.05.04 Горное дело
		(шифр и название направления подготовки/специальности)
Профиль/специализация:	Маркшейдерское дело
	(наименование образовательной программы)

Тема:

Расчет индекса NDVI по данным дистанционного зондирования Земли и проведение на его основе геоанализа с целью определения границ, площади и изменения зеленых насаждений

Выполнил:				Мережкова Екатерина Дмитриевна
	(подпись)			(ФИО студента)
Группа:		ИГРсд-01-20
Студенческий билет №:		1032201578

Преподаватель:			старший преподаватель
			(ученая степень, ученое звание)
			Шемякина Елизавета Михайловна
	(подпись)		(ФИО руководителя ВКР)
Оценка:			/ /
	(подпись)

---

Москва, 2022 г.

Оглавление

Введение.

В общем случае дистанционное зондирование - это получение информации об объекте или явлении без установления физического контакта с объектом . Дистанционное зондирование Земли - это процесс обнаружения и мониторинга физических характеристик местности путем измерения ее отраженного и излучаемого излучения на расстоянии, как правило, со спутника, самолета или даже корабля . Спутники или летательные аппараты оснащены различным оборудованием для получения изображений, таким как специальные камеры, которые собирают изображения больших площадей Земли с помощью дистанционного зондирования (это включает поверхность, атмосферу и океаны). Такие изображения используются во многих областях, включая географию и большинство дисциплин науки о Земле по-разному . Некоторые конкретные виды использования изображений Земли, полученных с помощью дистанционного зондирования, включают:

• Крупные лесные пожары могут быть нанесены на карту из космоса, что позволяет рейнджерам видеть гораздо большую площадь, чем с земли.

• Отслеживание облаков, чтобы помочь предсказать погоду или наблюдать за извергающимися вулканами, а также следить за пыльными бурями.

• Отслеживание роста города и изменений в сельскохозяйственных угодьях или лесах в течение нескольких лет или десятилетий.

• Обнаружение и картирование изрезанной топографии океанского дна (например, огромных горных хребтов, глубоких каньонов и ―магнитных полос‖ на океанском дне).

• Дистанционное зондирование позволяет собирать данные об опасных или труднодоступных районах, таких как бассейн Амазонки, Арктические и Антарктические регионы и т.д. Он также заменяет дорогостоящий и медленный сбор данных на местах, гарантируя в процессе, что области или объекты не будут нарушены.

Дистанционное зондирование делится на пассивное и активное дистанционное зондирование.

• Пассивное дистанционное зондирование использует естественное отраженное или вторичное тепловое излучение объектов на поверхности земли. Примеры включают: пленочную фотографию, инфракрасное излучение, устройства с зарядовой связью и радиометры .

• Активное дистанционное зондирование использует стимулированное излучение объектов, инициируемое искусственным источником направленного действия.

---

РАДАР и лидар являются примерами активного дистанционного зондирования .

Данные дистанционного зондирования Земли, полученные с космических аппаратов, характеризуются высокой степенью зависимости от прозрачности атмосферы. В настоящее время на орбите находится более 150 спутников наблюдения Земли, оснащенных датчиками, измеряющими различные участки видимой, инфракрасной и микроволновой областей электромагнитного спектра.

Характеристики приборов зависят от цели, для которой каждый из них был разработан, варьируясь в нескольких аспектах: минимальный размер объектов, различимых на поверхности Земли (пространственное разрешение), размер области регистрируемого электромагнитного спектра (спектральное разрешение), количество цифровых уровней, используемых для выражения собранных данных (радиометрическое разрешение) и интервалы между получением изображений (временное разрешение). Кроме того, количество областей спектра, для которых собираются данные, время, необходимое для повторного посещения одной и той же области Земли, пространственная протяженность полученных изображений и то, следует ли орбита спутника за освещенным солнцем участком Земли (синхронно с Солнцем) или остается над фиксированной точкой на Земле (геостационарная), все зависит от спутников и датчиков, которые они несут. Развитие спутников за последние 50 лет также шло в ногу с ростом вычислительных возможностей. По мере увеличения емкости хранилища данных и скорости обработки увеличивается и способность спутников наблюдения Земли захватывать, обрабатывать и возвращать информацию.

Теоретическая часть.

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) - нормализованный относительный индекс растительности - простой количественный показатель количества фотосинтетически активной биомассы (обычно называемый вегетационным индексом). Один из самых распространенных и используемых индексов для решения задач, использующих количественные оценки растительного покрова.

Вычисляется по следующей формуле:



где,
NIR - отражение в ближней инфракрасной области спектра
RED - отражение в красной области спектра

---

Согласно этой формуле, плотность растительности (NDVI) в определенной точке изображения равна разнице интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне, деленной на сумму их интенсивностей.

Расчет NDVI базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,6-0,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с густой растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и большему в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять и анализировать растительные от прочих природных объектов. Использование же не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерения, позволяет уменьшить влияние таких явлений как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощение радиации атмосферой и пр.



Участки характеристической кривой отражения растительности (усредненной), используемые для расчета NDVI c помощью данных MODIS

NDVI может быть рассчитан на основе любых снимков высокого, среднего или низкого разрешения, имеющим спектральные каналы в красном (0,55-0,75 мкм) и инфракрасном диапазоне (0,75-1,0 мкм). Алгоритм расчета NDVI встроен практически во все распространенные пакеты программного обеспечения, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования (Arc View Image Analysis, ERDAS Imagine, ENVI, Ermapper, Scanex MODIS Processor, ScanView и др.).

Со времени разработки алгоритма для расчета NDVI (Rouse BJ, 1973) у него появилось довольно много модификаций предназначенных для уменьшения влияния различных помехообразующих факторов. Таких, к примеру, как поглощение аэрозолями атмосферы (atmospheric - resistant vegetation index - ARVI), отражение от почвенного слоя (soil adjusted vegetation index - SAVI) и др. Для расчета этих индексов используются формулы, учитывающие отношения между отражающей способностью различных природных объектов и растительностью в других диапазонах, помимо красного и инфракрасного, что делает их более сложными в применении. Существуют также индексы, основанные на NDVI, но корректирующие сразу несколько помехообразующих факторов, как, например EVI (Enhanced vegetation index).

---

Дискретная шкала NDVI

Для отображения индекса NDVI используется стандартизованная непрерывная градиентная или дискретная шкала, показывающая значения в диапазоне от -1..1 в % или в так называемой масштабированной шкале в диапазоне от 0 до 255 (используется для отображения в некоторых пакетах обработки ДЗЗ, соответствует количеству градаций серого), или в диапазоне 0..200 (-100..100), что более удобно, так как каждая единица соответствует 1% изменения показателя. Благодаря особенности отражения в NIR -RED областях спектра, природные объекты, не связанные с растительностью, имеют фиксированное значение NDVI, (что позволяет использовать этот параметр для их идентификации):

Тип объекта	Отражение в красной области спектра	Отражение в инфракрасной области спектра	Значение NDVI
Густая растительность	0.1	0.5	0.7
Разряженная растительность	0.1	0.3	0.5
Открытая почва	0.25	0.3	0.025
Облака	0.25	0.25	0
Снег и лед	0.375	0.35	-0.05
Вода	0.02	0.01	-0.25
Искусственные материалы (бетон, асфальт)	0.3	0.1	-0.5

Но, как правило, для задач связанных с картографированием растительности используют немасштабированную шкалу, начинающуюся с 0 (значения NDVI меньше 0 растительность принимать не может). Для перевода из шкалы -1..1 в 0..200 (масштабирование) используется следующая формула:

---