Разработка методов использования космических изображений для оценки инженерно-геологических условий горных районов

• Автор: Аджян, Александр Арсенович
• Шифр специальности: 25.00.34
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1 Методы, технологии и программное обеспечение автоматизированного дешифрирования космических изображений
1.1 Теоретические основы использования космических изображений для характеристики инженерно-геологических условий территории
1.2 Методы и программное обеспечение автоматизированного дешифрирования космических изображений

1.2.1 Предварительная компьютерная обработка данных дистанционного зондирования

1.2.2 Алгоритмы классификации

1.2.2.1 Алгоритмы контролируемой классификации

1.2.2.2 Алгоритмы неконтролируемой классификации

1.3 Технология автоматизированного линеаментного анализа космических изображений

2 Разработка методов автоматизированного дешифрирования для оценки инженерно-геологических условий горных районов (на примере Центрального Памира)
2.1 Инженерно-геологические особенности региона
2.2 Разработка ландшафтно-индикационного метода определения динамики стока родников из Усойского завала по многозональным данным космической съемки
2.3 Разработка метода определения изменения береговой линии Сарезского озера в районе Усойского завала по данным космической съемки в ближней ИК зоне

3 Автоматизированный линеаментный анализ космических изображений Центрального Памира
3.1 Отработка метода многоуровневого линеаментного анализа на космических изображениях, полученных в разных зонах электромагнитного спектра
3.2 Сравнение результатов автоматизированного и визуального дешифрирования космических изображений
3.3 Инженерно-геологические выводы из результатов автоматизированного линеаментного анализа
4 Комплексный корреляционный анализ инженерно-геологических
факторов, выявленных при автоматизированном дешифрировании
и наземных исследованиях
4.1 Выбор и методика обработки инженерно-геологических факторов, выявленных при автоматизированном дешифрировании
и наземных исследованиях
4.2 Характеристика космических и картографических материалов, использованных при получении количественных значений инженерно-геологических факторов
4.3 Корреляционный анализ инженерно-геологических факторов
Заключение
Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ
Наблюдаемый научно-технический прогресс в космических исследованиях по изучению природных и природно-техногенных систем свидетельствует о расширении и углублении возможностей космических средств для изучения окружающей среды. Если на первых этапах развития космических исследований в основном проводились изучение и картографирование природных и антропогенных объектов, которые непосредственно отображаются на космических изображениях (растительность, грунты, рельеф, гидрография, инженерные сооружения и т. д.), то в настоящее время можно говорить о возможностях дистанционного изучения ряда объектов, которые обычно не обнаруживаются визуально, но могут быть выявлены автоматизированным способом на основе комплексной обработки разных диапазонов электромагнитного излучения (активного и пассивного) земной поверхности с использованием современных программных средств обработки.
Главными факторами, вызывающими и определяющими течение современных инженерно-геологических процессов в горных районах, являются подземные воды (главным образом грунтовые), вещественный состав, раздробленность (трещиноватость) горных пород, крутизна склонов и сейсмичность. Часто наиболее геодинамически активными участками являются места разгрузки подземных вод, обусловленные выходом на поверхность либо водоносных горизонтов (коллекторов), либо зон трещиноватости горных пород, являющихся естественными путями миграции подземных вод. Поэтому изучение трещиноватости массивов горных пород является одной из важнейших задач инженерногеологических изысканий, так как трещиноватость влияет на прочность массивов, пути миграции подземных вод и на пространственное распределение очагов землетрясений, которые обычно приурочены к сейсмогенерирующим и оперяющим разломам земной коры. Разломы и трещины в геологии нередко объединяются под общим названием «линеаменты», которое и будет далее использоваться в работе. В связи с необходимостью изучения линеаментов, одной

3. Разнообразные средства для улучшения изображения и методы классификации для выделения объектов и комплексного районирования территорий.
ERDAS Imagine предоставляет самый полный набор средств для улучшения изображения, повышения его читаемости и информативности, составления карт землепользования и выделения объектов с применением методов автоматической классификации, выявления изменений, происшедших с течением времени на какой-либо территории. ERDAS Imagine позволяет использовать алгоритмы классификации многозональных изображений для выделения площадных объектов при построении тематических карт, при этом могут использоваться классификации по определяемой пользователем системе эталонов и безэталонные классификации (автоматические, по типу кластерного анализа), а также их сочетания. ERDAS Imagine содержит разнообразные средства оценки качества системы эталонов (обучающих выборок) и получаемой тематической карты. Предусмотрены различные способы создания эталонов: ручное оконтуривание эталонных участков на снимке, автоматическое выделение на снимке областей с заданной степенью внутренней неоднородности, выделение на снимке эталонных участков, задаваемых площадными объектами на векторной карте в формате Arclnfo.
Имеющиеся в ERDAS Imagine программы классификации, позволяющие строить по данным дистанционного зондирования карты типов землепользования, ландшафтные и другие тематические карты, позволяет лицам, занимающимся управлением природными ресурсами, планированием развития, операциями с недвижимостью, быстро обновлять информацию в своих базах данных.
ERDAS Imagine открывает возможность точной привязки аэро- или космических снимков к местности, к реальным координатам, преобразования их в различные картографические проекции, использования при этом различных параметров земного эллипсоида. Одновременно в интерактивном режиме проводятся привязка снимка к местности по опорным точкам и редактирование картографических проекций.
Рассмотрим более подробно алгоритмы контролируемой классификации, реализованные в ERD AS Imagine [86].