Наращивание объемов запасов и значений подсчитанных прогнозных ресурсов рудных и нерудных полезных ископаемых требует усиления роли технологий дистанционного зондирования Земли и, соответственно, привлечения новых источников свободно распространяемых космических данных, а также и усиления эффективности применения существующих. Качество применяемых материалов космических съемок определяется степенью их предварительной подготовки. Данные продвинутого космического радиометра температурного излучения (ASTER) первого уровня обработки распространяются источником в виде архивов в формате HDF (иерархический формат данных). Использование первого уровня обработки (L1) в оригинальных исследованиях позволяет вполне реализовать потенциал этого источника данных, а также получать спутниковые продукты максимального качества.
Целью настоящей работы является рассмотрение решения задачи распаковки изображений Terra ASTER из формата HDF, преобразования цифровых значений спектральной яркости в показатели отражательной способности, регистрируемой в верхней части атмосферы, приближенное вычисление значений температуры земной поверхности для ночных изображений, а также сохранение изображений в формате с географической привязкой (GeoTiff). В качестве средств для выполнения вычислений используются библиотека GDAL и язык программирования Python, методической основой служат официальные материалы от издателей изображений [1].
Материалы и методы исследования
Перенос региональных работ на территории со сложным рельефом и сложным геологическим строением усиливает роль дистанционных исследований, включающих геофизические методы, а также анализ и интерпретацию космических изображений Земли. Последнее требует проведения не только исследования данных и получения информации, непосредственно связанной с содержанием изображения, но и его подготовкой, связанной с выводом из форматов распространения и хранения.
Состав поверхностных комплексов и глубинное строение земной коры может быть изучено посредством анализа изображений продвинутого космического радиометра тепловой эмиссии и отражения (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer, ASTER), установленного на космический аппарат Terra, запущенный NASA 18 декабря 1999 г. [2]. Изображения предоставляются в нескольких уровнях обработки, разрешения каналов различаются от 15 м для видимого и ближнего инфракрасного диапазонов (VNIR), 30 м для коротковолнового инфракрасного (SWIR) и 90 м для теплового инфракрасного (TIR) диапазонов, наборы данных включают материалы дневной и ночной съемок. Архив космических изображений Геологической службы содержит данные, полученные за почти 23 года работы этого космического аппарата, доступ к которым предоставляется без ограничений [3]. Данные первого уровня обработки представляют собой исходные материалы, дающие исследователю наибольший простор действий в дальнейших преобразованиях изображения и получении спутниковых продуктов, и представляют собой данные показателей излучения на сенсоре, корректированные относительно модели местности в виде 14 спектральных каналов, упакованных в иерархическом формате данных (Hierarchical Data Format, HDF) [2].
Формат HDF был разработан Национальным центром суперкомпьютерных вычислений (NCSA) для предоставления пользователям возможности хранить, передавать и обрабатывать научные данные в различных операционных системах [4]. В соответствии с информацией разработчиков, основные его особенности включают: стандартизованность и платформенную независимость, он может содержать научные данные и растровые изображения. Файл включает информацию о себе, является самоописательным, это значит, что каждому объекту, содержащемуся в файле, соответствует отдельный тег, а дополнительные модели данных могут быть добавлены как разработчиками, так и пользователями формата [4].
Открытие архивов HDF, извлечение данных съемок в виде цифровых матриц, а также получение метаданных, содержащих сведения о параметрах и условиях съемки, удобно производить в Python с помощью библиотеки абстракции географических данных (GDAL) [5]. Эта библиотека, распространяемая на основе свободной лицензии, позволяет работать с растровыми и векторными форматами пространственных данных [6]. Библиотека обладает API (Application Programming Interface) для работы с популярными языками программирования (C,C++,Python), позволяет создавать на ее основе утилиты и геоинформационные системы [7].
Материалы съемок ASTER поставляются в виде 14 спектральных каналов, в их числе полученные в видимом и ближнем инфракрасном (visible and near infrared, VNIR), коротковолновом инфракрасном (shortwave infrared, SWIR), и термальном инфракрасном (thermal infrared, TIR) диапазонах. Характеристики изображений спектральных каналов приведены в таблице.
Характеристики спектральных каналов ASTER [Working with ASTER L1T…, 2022]
Наименование |
Описание |
Разре-шение |
Размерность |
Тип данных |
Диапазон |
VNIR_Band1 |
Ближний канал видимого и инфракрасного излучения 1 (0,52 to 0,60 мкм) |
15 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
VNIR_Band2 |
Ближний канал видимого и инфракрасного излучения 2 (0,63 to 0,69 мкм) |
15 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
VNIR_Band3N |
Ближний канал видимого и инфракрасного излучения 3N (0,78 to 0,86 мкм) |
15 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band4 |
Коротковолновой инфракрасный канал 4 (1,600 to 1,700 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band5 |
Коротковолновой инфракрасный канал 5 (2,145 to 2,185 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band6 |
Коротковолновой инфракрасный канал 6 (2,185 to 2,225 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band7 |
Коротковолновой инфракрасный канал 7 (2,185 to 2,225 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band8 |
Коротковолновой инфракрасный канал 8 (2,295 to 2,365 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
SWIR_Band9 |
Коротковолновой инфракрасный канал 9 (2,360 to 2,430 мкм) |
30 м |
Вт/м²/ср/мкм |
8-разрядное целое без знака |
0 до 255 |
TIR_Band10 |
Термальный инфракрасный канал 9 (8,125 to 8,475 мкм) |
90 м |
Вт/м²/ср/мкм |
16-разрядное целое без знака |
0 до 65535 |
TIR_Band11 |
Термальный инфракрасный канал 11 (8,475 to 8,825 мкм) |
90 м |
Вт/м²/ср/мкм |
16-разрядное целое без знака |
0 до 65535 |
TIR_Band12 |
Термальный инфракрасный канал 12 (8,925 to 9,275 мкм) |
90 м |
Вт/м²/ср/мкм |
16-разрядное целое без знака |
0 до 65535 |
TIR_Band13 |
Термальный инфракрасный канал 13 (10,250 to 10,950 мкм) |
90 м |
Вт/м²/ср/мкм |
16-разрядное целое без знака |
0 до 65535 |
TIR_Band14 |
Термальный инфракрасный канал 14 (10,950 to 11,650 мкм) |
90 м |
Вт/м²/ср/мкм |
16-разрядное целое без знака |
0 до 65535 |
В соответствии с имеющимися рекомендациями, для синтеза спутниковых продуктов и изучения ландшафтно-географических комплексов отражающей поверхности, показатели прошедшего атмосферу излучения на сенсоре радиометра, записанные в виде цифровых значений и хранящиеся в формате HDF, должны быть преобразованы в отражательную способность, регистрируемую в верхней части атмосферы (TOA Reflectance) [1].
Для распаковки и подготовки данных ASTER L1T был подготовлен скрипт Python [8], алгоритм и этапы работы которого отражены на схеме (рис. 1).
Скрипт распаковки HDF файлов, представляющий собой программу с открытым исходным кодом на языке Python [8], помимо ключевой для него библиотеки gdal использует в работе библиотеки numpy (работа с матрицами и многомерными данными), pandas (открытие таблиц значений коэффициентов преобразования единиц и длин волн формата MS Excel), scikit-image для трансформации изображений, datetime и time для работы с форматами даты и времени съемки, re для анализа строковых переменных и os для удобной работы с файлами на диске.Скрипт не обладает визуальным интерфейсом, указание рабочего каталога, содержащего HDF файлы, осуществляется с помощью непосредственного редактирования файла программы с указанием значения переменной *foldname*.
Рис. 1. Структура алгоритма распаковки, преобразования и сохранения данных ASTER L1T в виде изображений с географической привязкой (GeoTiff)
По умолчанию других действий от пользователя не требуется, программа самостоятельно определяет параметры расчета на основе имен файлов (которые необходимо оставить по умолчанию, переименование не допускается) и метаданных. Запуск скрипта рекомендуется производить с помощью научных сред разработки Spyder или Jupyter, основанных на интерактивной консоли IPython.
Данные ASTER L1T хранятся в формате цифровых значений яркости изображений (digital numbers, DN). Для построения RGB изображений и спутниковых продуктов необходимо получить значения отражательной способности в верхней части атмосферы (Top Of the Atmosphere reflectance, TOA). Для ее получения необходимо предварительно вычислить показатель излучения на сенсоре [9]:
L = (DN – 1) ∙ ucc(1), (1)
где Lγ – излучение в верхней части атмосферы, DN – значение яркости изображения, ucc – коэффициенты преобразования единиц [9].
Вычисление отражательной способности в верхней части атмосферы выполняется с помощью следующей формулы [10]:
(2)
где d – расстояние от Земли до Солнца, ESUNγ – среднее солнечное экзоатмосферное излучение, полученное по данным [11], s – зенитный угол Солнца.
Значения ucc для расчетов заимствуются из справочных таблиц [9], угол s извлекается из метаданных HDF файла. Для получения значения d можно воспользоваться формулой
d = (1 – 0,01672 ∙ cos(0,9856 × (doy – 4))), (3)
где doy – порядковый номер дня в году, в программе он находится за счет парсинга имен файлов HDF.
Вычисление отражательной способности в верхней части атмосферы производится для дневных изображений («day», рис. 1). Ночные изображения («night», рис. 1) получаются в термальном инфракрасном диапазоне (TIRS, каналы 10–14), их обработка позволяет найти приближенные значения температуры земной поверхности. Для этой цели используется методика расчета, описанная [12]. Для вычисленных значений излучения в верхней части атмосферы Ly температура поверхности земли может быть найдена как
, (4)
где K1 и K2 – это коэффициенты, предопределенные эффективной длиной волны на сенсоре спутника [12].
Рис. 2. Текстовый (a) и графический (b) выводы, сопровождающие работу программы распаковки HDF файлов ASTER L1T
Так как каналы TIRS и SWIR обладают меньшим разрешением изображений (30 и 90 м соответственно), выполняется программное повышение разрешения до VNIR (15 м) для облегчения дальнейшего расчета пользователями спутниковых продуктов. Перед запуском программы необходимо указать расположение файлов, откорректировав значение переменной foldname в строке foldname=’ASTER_L1T_Night_Cloudless’, при этом можно использовать как абсолютное, так и относительное указание расположения. Папка, путь к которой указан в foldname, должна содержать как минимум один HDF-файл. После успешного запуска программы в консоли IPython можно увидеть вывод сообщений и эскизов изображений (рис. 2, a и b). В качестве демонстрации графического вывода использована пересчитанная сцена 14 канала ASTER L1T, полученная для Приморского края.
Создаваемые программой GeoTiff файлы имеют имя, задаваемое по шаблону: «ImageData_L1T.НОМЕР_КАНАЛА__ДИАПАЗОН_Swath_ДАТА_ВРЕМЯ_СУТОК_ПУТЬ_РЯД_ВИД_ИНФОРМАЦИИ.tiff». Здесь НОМЕР_КАНАЛА – это число, обозначающее номер, ДИАПАЗОН подразумевает диапазон значений (VNIR, SWIR, TIRS), ДАТА – дата съемки, ВРЕМЯ_СУТОК – соответственно дневное или ночное время, ПУТЬ и РЯД – указание расположения снимка, а ВИД_ИНФОРМАЦИИ – значение единиц измерения (для TIRS это градусы Цельсия).
Рис. 3. Геологическая карта острова Кунашир с указанием положения участка детальных исследований (составлено авторами по [14])
Рис. 4. Сопоставление фрагмента изображения температур поверхности (a), построенного на основе изображения ASTER L1T TIRS 14 (p200r585, дата съемки 8 июля 2015 г.) и изображения Landsat 8 OLI в естественных цветах (RGB 4–3–2, дата съемки 27 октября 2015 г.). Цифры в кружках – локальные температурные аномалии
Результаты исследования и их обсуждение
Тестирование приложения для распаковки данных ASTER L1T было выполнено для космического изображения вулкана Тятя, расположенного на севере острова Кунашир Большой Курильской гряды. Вулкан Тятя относится к числу активных вулканов острова и относится к типу Сомма-Везувий, на основании древнего его плейстоценового конуса была сформирована современная вулканическая постройка. К северо-западу от него находится вулкан Руруй. Тятя сложен базальтами, андезибазальтами и двупироксеновыми андезитами позднейших стадий извержений [13]. Геологическое строение территории и расположение участка исследований показано на схематической карте (рис. 3).
В подготовленной программе на языке Python нами была обработана сцена ASTER (p200r585), дата съемки 8 июля 2015 г. (рис. 4). Выделенные локальные участки повышенных температур рассматривались как аномальные и заверялись с сопоставлением снимка Landsat 8 OLI в псевдоестественных цветах (4–3–2), отражающего состояние местности на 27 октября 2015 г. с низким положением снеговой линии.
Визуальное сопоставление этих изображений позволило дать интерпретацию выделенным аномалиям. Объект, выделенный как участок таяния снега (рис. 4, b), номер 1 в кружке, на температурном изображении не отмечается, тогда как объекты 2 и 3 выделяются на обоих изображениях. Объект 2, очевидно, соответствует жерлу кальдеры центрального конуса вулкана Тятя, его температура поверхности на снимке 10 и более градусов, тогда как он окружен областью отрицательных температур снеговой шапки. Объекту 3 соответствует температурная аномалия на склоне вулкана Руруй, возможно, сформированная одним из его паразитических конусов.
Заключение
Подготовленная программа распаковки HDF файлов дистанционных изображений ASTER L1T была апробирована на наборах данных, полученных из официального репозитория [3]. В ходе тестирования программы на материалах съемок площади, включающей вулкан Тятя, проведены поиски и заверка локальных участков повышенных температур, которые затем сопоставлялись с участками таяния снежного покрова на осеннем снимке.
Анализ получаемых с помощью программы температурных изображений ASTER может быть использован для выявления активных зон вулканических построек, а также для мониторинга динамики вулкана.
Методические наработки и исполняемый код, полученные при написании программы, являются практико-ориентированными и могут лечь в основу студенческих научных работ, а также использоваться при написании курсовых и дипломных исследований.
Помимо поиска горячих полей и источников программа может применяться для поиска коренных выходов горных пород, а также ретроспективной оценки площадей лесных пожаров.
Библиографическая ссылка
Шевырёв С.Л., Борискина Н.Г., Шевырёва М.Ж., Горобейко Е.В. РАСПАКОВКА И ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДИСТАНЦИОННОЙ ОСНОВЫ ФОРМАТА HDF В PYTHON (НА ПРИМЕРЕ ДАННЫХ TERRA ASTER) // Успехи современного естествознания. – 2022. – № 10. – С. 93-99;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=37914 (дата обращения: 17.08.2024).