Современные успехи в технологиях компьютерного распознавания образов сделали возможным независимое от человеческого восприятия определение объектов изображений, полученных с пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов и спутников. Однако реализация таких алгоритмов с учетом специфики научных и учебных (студенческих и аспирантских) проектов представляет собой нетривиальную задачу. Имеющееся программное обеспечение зачастую проприетарно, как, например, WinLessa [1]. Закрытость исходного кода существенно осложняет интерпретацию результатов. Приложения, написанные и исполняемые в среде Matlab, используют богатый набор ее библиотек и их документации, а исходный код доступен для ознакомления и изменения.
Программа LEFA содержит набор функций, позволяющих выявлять линейные элементы растровых изображений, как непривязанных, так и имеющих картографическую привязку (поддерживаются ЦМР SRTM, а также изображения Landsat 5-8); рассчитывать характеристики пространственного распределения линейных элементов, плотность и фрактальную размерность Минковского с экспортом результатов; объединять выделенные линейные элементы в линеаменты («разломы») на основе коллинеарности и пространственной близости; создавать розы-диаграммы направлений для линейных элементов; экспортировать распознанные линейные элементы в векторный формат ESRI Shape (shp).
Перечисленные выше возможности позволяют рассматривать программу LEFA как средство структурного анализа дистанционных изображений в среде Matlab полного цикла. Системные требования для работы программы включают компьютер с минимальной оперативной памятью 1 Гб, поддерживающий программное обеспечение Matlab с модулями Statistics toolbox, Mapping toolbox и Image Processing Toolbox.
Цель исследования: рассмотрение методики дешифрирования разрывных структур космического изображения Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) в программном обеспечении LEFA, работающем в среде Matlab c сопоставлением результатов экспресс-дешифрирования и графического вывода программы с положением действительных геологических объектов – разрывных структур Сихотэ-Алинского горно-складчатого пояса.
Материалы и методы исследования
Характер выявленных программой структурных элементов и их соответствие тектоническим структурам определяется видом использованных космических изображений, их пространственным разрешением и применяемыми методиками распознавания. В программе LEFA нами используется методика исследования, апробированная ранее [2] и включающая предварительную обработку изображения, алгоритмы детектирования контуров, выделения линейных элементов, учета количества линейных элементов, объединения коллинеарных линейных элементов в линеаменты; нахождения фрактальной размерности контуров изображения, экспорта картографических растров (geotiff) и линейных элементов (shp).
Организация пользовательского интерфейса. Использование возможностей графического интерфейса Matlab, реализованная в LEFA, избавляет от необходимости, хотя и не исключает работу пользователя непосредственно с исходным кодом программы. Для выполнения анализа в программе предусмотрены специализированные функциональные области (рис. 1).
Рис. 1. Оконный интерфейс программы LEFA. Функциональные области: 1 – файловых операций; 2 – окно просмотра изображения; 3 – предварительной обработки (фильтрации изображения); 4 – анализа линейных элементов по методу Хафа; 5 – объединения выделенных элементарных линейных элементов в «линеаменты»; 6 – области создания аналитических изображений: полигонального покрытия с значениями фрактальной размерности Минковского, растровой карты плотности линейных элементов и розы-диаграммы направлений линейных элементов; 7 – статистика распознанных элементов
В начале работы с программой изображение необходимо открыть в режиме «только для чтения», для чего воспользоваться областью файловых операций (1). Программа может работать как с растровыми изображениями в общеупотребительных форматах (png, bmp, tiff, jpg), так и с изображениями с геопривязкой (geotiff).
Затем изображение нужно предварительно обработать (область (3)). Предварительная обработка необходима не только для детектирования границ для дальнейшего распознавания объектов, но и для подстройки и визуальной оценки изображения, так как изображение может быть изначально излишне светлым или темным. Для этой цели в области предварительной обработки необходимо выбрать Adjust («Подстроить») и нажать кнопку Apply («Применить»). Действие этого и других фильтров предварительной обработки, выбираемых здесь из разворачивающегося списка, может быть отменено нажатием на кнопку Revert («К исходному состоянию»). Детектирование линейных элементов чувствительно к разрешению изображения в зависимости от длины выделяемых линий. Для выделения более крупных объектов и ускорения работы программы имеет смысл уменьшить размер изображения кратно коэффициенту ресемплирования (поле «Resample»). Например, для уменьшения разрешения изображения в 10 раз надо выбрать коэффициент 0,1.
Последовательность применяемых фильтров предварительной обработки определяется аналитиком самостоятельно, исходя из целей исследования и природы детектируемых линейных элементов. Как правило, элементарные линейные элементы как тектонической, так и нетектонической природы (небольшие разломы, региональная трещиноватость и т.д.) дешифрируются в изображении как области контрастного фототона, тальвеги овражно-балочной сети, русла рек на стадии врезания, спрямленные участки долин и т.д.
Программа LEFA располагает несколькими алгоритмами детектирования границ, однако для исследования эрозионной сети наиболее применим метод Canny [3]. Трещины различного происхождения выражаются как линейные объекты границы. Для их поиска к предварительно обработанному бинарному изображению c детектированными границами применяется преобразование Хафа [4], параметры которого задаются в функциональной области (4) (рис. 1). К числу таких параметров относятся: минимальная длина детектируемых линий (в пикселях), максимальный допуск разрыва в пикселях для конкретной линии, дискретизация значений координат Хафа (ρ и θ), количество пиков Хафа («houghpeaks»). Альтернативным способом детектирования линейных элементов в программе является разбивка и спрямление элементов (кластеров) границ изображения.
Основанием для объединения линейных элементов в линеаменты (предположительно, крупные тектонические единицы), является их коллинеарность, т.е. совместное нахождение на некоторой прямой. Алгоритм «коллинеарность» применяется к линейным элементам длиной более нескольких пикселей и контролируется следующими параметрами: максимальная разница k/b (отношение углового коэффициента уравнения сравниваемых линий к свободному члену), максимальное расстояние между центральными точками сравниваемых линий, минимальное количество линий, необходимое для объединения в линеаменты, порядок полинома линии, получаемой в результате. Эти параметры задаются в функциональной области объединения линий (5) программы (рис. 1).
Изображение, прошедшее предварительную обработку, а также выделенные линии могут быть сохранены с помощью кнопок «Save Geotiff» (сохранить изображение с геопривязкой) и «Save SHP» (сохранить векторные данные в формате ESRI Shape).
Помимо распознавания элементарных линейных элементов и линеаментов в программе возможно построение аналитических изображений с геопривязкой. Программа рассчитывает фрактальную размерность Минковского для изображения границ и выводит массив векторных квадратов в SHP-формат. Для применения этого метода при оценке минерально-сырьевого потенциала территории ранее получено свидетельство интеллектуальной собственности [5]. Оценка площадного распределения линейных элементов определяется картой плотности (км/км2), для построения которой необходимо дешифрировать линейные элементы и указать длину стороны окна осреднения в километрах с учетом пространственного разрешения изображения, заданного или определенного автоматически в функциональной области анализа линейных элементов по методу Хафа (4).
Сравнение программы с имеющимися аналогами. В настоящее время для широкого круга пользователей доступно специализированное программное обеспечение российских или зарубежных разработчиков, среди которого выделяются наиболее длительно развиваемые авторами и доступные проекты LESSA [1] и FracPaq [6]. Сравнительные характеристики этих программ и LEFA приведены в таблице.
Сопоставление характеристик LEFA и ближайших аналогов
|
Название |
LEFA |
FracPaq |
LESSA |
|
Бесплатная |
Да |
Да |
Нет |
|
Платформа |
Matlab |
Matlab |
Windows |
|
Открытый код |
Да |
Да |
Нет |
|
Выделение полилиний |
Да |
Нет |
Нет |
|
Расчёт плотности линий |
Да |
Да |
Да |
|
Экспорт в формате ESRI Shape |
Да |
Нет |
Да |
|
Дополнительные функции |
Расчет фрактальной размерности |
Вейвлет анализ |
Нет |
Привлекательностью программ, работающих в среде Matlab, обуславливается возможностью анализа исходного кода, их кроссплатформенность и бесплатность (однако необходимо приобретение Matlab). Это преимущество также обеспечивает применение программ, написанных на Matlab в учебном процессе, а также их портирование в другие языки программирования и операционные системы.
Для изучения дистанционной основы важнейшим свойством является экспорт данных в форматах, поддерживающих геопривязку – Shape и Geotiff. Не обладающая такой функцией, программа Fraqpac ограничивает своё применение изучением фотографий обнажений горных пород.
Результаты исследования и их обсуждение
Для юго-востока России изучение разрывной тектоники имеет сейсмологическое, минерагеническое и инженерно-геологическое значения. Под первым подразумевается ответственность структур глубокого заложения за новейшую и современную сейсмичность; второе включает связь разрывных структур и флюидопроводящих зон коры и мантии; третье означает связь разрывных структур с коровыми напряжениями, не обязательно выражающимися в сейсмичности, но наводящимися на сооружения повышенной ответственности: фундаменты, подземные горные выработки и магистральные трубопроводы. Количественный учёт линейных элементов изображения и трещиноватости может служить основой для экспресс-анализа территории и выявления скрытой и маловыраженной зональностей.
В качестве территории исследований используется часть Сихотэ-Алинского супертеррейна (САТ) в пределах юга Приморского края (рис. 2). В составе этой структуры, значительную часть которой занимают террейны Сихотэ-Алинского горно-складчатого пояса, выделяются разрывные нарушения различного масштаба и глубины заложения. Установлены: главные разрывы (первого порядка) северо-восточного простирания, соответствующие левосторонним сдвиго-надвигам; системы субпараллельных левых сдвигов второго порядка; ортогональные сдвиго-раздвиговые структуры; нормальные раздвиговые зоны северо-западного простирания. Системы разрывов первого порядка и северо-восточного простирания соответствуют главным разломам, известным в регионе: Алчанскому, Уссурийскому, Шкотовскому, Центральному Сихотэ-Алинскому, Фурмановскому, Арсеньевскому, Колумбинскому, Прибрежному и другим [7]. Основными магмо- и флюидопроводящими для Сихотэ-Алинского пояса являются структуры второго порядка: нормальные зоны раздвига и ортогональные сдвиго-раздвиговые зоны. Пластины террейнов надвинуты в северо-западном направлении, прорваны интрузиями и перекрыты вулканогенно-осадочными образованиями. Территория располагает потенциалом коренных золотосеребряных месторождений, постмагматического, скарнового и вулканогенно-гидротермального генезиса. Рудные объекты Восточно-Сихотэ-Алинского вулкано-плутонического пояса отличаются небольшими размерами, и необходимость их обнаружения требует значительных усилий для поисковых работ, а значит, и учёта всех прогнозных предпосылок.
Рис. 2. Схема геологического строения участка Сихотэ-Алинского супертеррейна
Рис. 3. a) Исходные данные SRTM для экспресс-дешифрирования территории САТ в пределах Приморского края (ресемплирование 0.1); б) Результат автоматизированной обработки данных SRTM в программе LEFA
Тестовый набор данных содержит цифровую модель рельефа SRTM для юга Приморского края (рис. 3, а), который был автоматически дешифрирован с помощью LEFA с дальнейшей компоновкой вывода программы в QGIS (рис. 3, б).
Сопоставление левой и правой частей изображения показывает, что главные разломы САТ, включая границы разновозрастных комплексов, в основном распознаны. Рисунок дешифрированных линеаментов носит несколько спрямленный характер, однако может быть использован для экспресс-анализа территории. Интенсивность развития коровой трещиноватости может быть оценена с помощью анализа плотности линейных элементов (км/км2).
Заключение
В рамках настоящего исследования проведен анализ методики автоматизированной обработки дистанционных изображений в программном обеспечении LEFA. Рассмотрены основы методического аппарата, включающего предварительную обработку, поиск границ на изображении, дешифрирование элементарных линейных элементов поиском спрямленных границ и их объединение в линейные элементы предположительно тектонической природы – «линеаменты». Для дистанционных данных юга Приморского края показана эффективность предлагаемого программного обеспечения для тектонического экспресс-анализа территории.