Деректерді қашықтан зондтау арқылы өңдеу

Жұмыс түрі: Дипломдық жұмыс
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 42 бет
Таңдаулыға:

Қазақстан Республикасының білім және ғылым министрлігі
Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Ақан Әсен

Жерді қашықтан зондтау ғарыштық кескіндер арқылы Қостанай облысындағы өрт деңгейін анықтау

ДИПЛОМДЫҚ ЖҰМЫС

6B07146 - Ғарыштық техника және технологиялар мамандығы

Астана, 2023 ж
Қазақстан Республикасының Білім және ғылым министрлігі
Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті КеАҚ

Қорғауға жіберілді
Кафедра меңгерушісі

_______А.Е. Ашуров
___________ 2023 ж

ДИПЛОМДЫҚ ЖҰМЫС

Жерді қашықтан зондтау ғарыштық кескіндер арқылы Қостанай облысындағы өрт деңгейін анықтау
тақырыбы бойынша

6B07146 - Ғарыштық техника және технологиялар мамандығы бойынша

Орындаған:
_________________
Ақан Әсен

Ғылыми жетекшісі,
т.ғ.к., доцент

_________________

Х. Молдамурат

Астана, 2023 ж
Л. Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Физика - техникалық факультеті
6B07146 - Ғарыштық техника және технологиялар мамандығы
Ғарыштық техника және технологиялар кафедрасы

БЕКІТЕМІН:
Ғарыштық техника және технологиялар
кафедрасының меңгерушісі

___________ А.Е. Ашуров
___________ 2023 ж.

Студент Ақан Әсен
(4 - курс, ҒТжТ - 41 тобы, күндізгі оқу бөлімі
6B07146 - Ғарыштық техника және технологиялар мамандығы)
диплом жұмысын орындауға арналған

Т А П С Ы Р М А

1. Университет бойынша 20___ ж. _______________ № _______ бұйрығымен бекітілген дипломдық жұмыс тақырыбы:Манипуляциялық роботтардың басқарылатын қозғалысын жобалау
2. Аяқталған жұмысты тапсыру мерзімі 20 жыл.
3. Жұмыс істеу үшін бастапқы деректер (әдебиеттер, заң, зертханалық және өндірістік мәліметтер):
Asset Akhmadiya1, Khuralay Moldamurat2, Kazbek S. Baktybekov1 , Guldana Kassymbayeva3 and Garyshbek Yechshanov2 Application of Landsat-89 and Sentinel-2AB remote sensing data for detecting fire zone in Kostanay region, Kazakhstan, on September 3-4, 2022
Программный комплекс ENVI : учеб. Пособие [Электронный ресурс]. М. : Компания Совзонд, 2007.
Коберниченко В. Г., Тренихин В. А. Методы синтеза изображений на основе данных дистанционного зондирования Земли различного разрешения Успехи современной радиоэлектроники. 2007. № 4. С.
4. Дипломдық жұмыста қарастырылатын сұрақтар тізімі:
- Ғарыштық түсірілім деректерін өңдеудің негізгі кезеңдеріне шолу
- Landsat-89 және Sentinel-2AB қашықтықтан зондтау деректерін зерттеу
5. Графикалық материалдардың тізімі:
- Спутниктік суреттерді алдын ала өңдеу
6. Ұсынылатын негізгі әдебиет тізімі:
1. S. Bar, B. R. Parida, and A. C. Pandey, "Landsat-8 and Sentinel-2 based Forest fire burn area mapping using machine learning algorithms on GEE cloud platform over Uttarakhand, Western Himalaya," Remote Sensing Applications-Society and Environment, vol. 18, Apr 2020, Art no. 100324, doi: 10.1016j.rsase.2020.100324.
2. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы: Учеб.пособие для вузов. - М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1989. - 432 с.

7. Жұмыс бойынша кеңес беру

Бөлім атауы мен номері
Ғылыми жетекші, кеңесші
Тапсырма алу мерзімі
Тапсырма берді
(қолы)
Тапсырма алды
(қолы)
Кіріспе
Қазақстан республикасындағы соңғы 10 жылдықтағы өрт деңгейіне шолу жасау.
Қостанай облысындағы өрт бойынша мәліметтерге шолу жасау

Молдамурат Х
16.01.2023

2 Деректерді қашықтан зондтау арқылы өңдеу
2.1 Ғарыштық түсірілім деректерін өңдеудің негізгі кезеңдері
Молдамурат Х
29.01.2023

3 Ғарыштық кескіндерді сандық өңдеу әдістерін зерттеу
3.1 Landsat-89 және Sentinel-2AB қашықтықтан зондтау деректері

Молдамурат Х
17.02.2023

Қорытынды, қолданылған әдебиеттер тізі
Молдамурат Х
07.04.2023

8. Дипломдық жұмысты орындау кестесі

№
Жұмыс кезеңдері
Жұмыс кезеңдерін орындау мерзімі
Ескерту
1
Дипломдық жұмыс тақырыбын бекіту

2
Дипломдық жұмыс әзірлеуге мәліметтер жинау

3
Дипломдық жұмыстың теориялық бөлімін әзірлеу (1 бөлім)

Тәжірибеге кеткенге дейін
4
Дипломдық жұмыстың практикалық бөлімін әзірлеу (2 бөлім)

Тәжірибе кезінде
5
Дипломдық жұмыстың толық мәтінінің алғашқы нұсқасын аяқтау

Тәжірибе соңында
6
Дипломдық жұмысты алдын ала қорғауға ұсыну

Тәжірибе бойынша есеп беру кезінде
7
Дипломдық жұмысты пікірге (рецензияға) ұсыну

8
Дипломдық жұмыстың толық мәтінінің соңғы нұсқасын, ғылыми жетекшінің және рецензент пкірімен ұсыну

9
Дипломдық жұмысты қорғау

МАК кестесіне сай

Тапсырма берілген уақыты _______________2023ж

Диплом жұмысының жетекшісі: _________ Х. Молдамурат, т.ғ.к, доцент
(қолы) (аты - жөні, ғылыми атағы, қызметі)
Тапсырманы орындауға
қабылдап алған студент: ____________ Ақан Әсен
(қолы) (аты - жөні)

МАЗМҰНЫ

КІРІСПЕ 7
1 ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНДАҒЫ СОҢҒЫ 10 ЖЫЛДЫҚТАҒЫ ӨРТ ДЕҢГЕЙІНЕ ТАЛДАУ 10
1.1 Қазақстандағы өрт статистикасы 10
1.2 Қостанай облысындағы өрт 13
2 ДЕРЕКТЕРДІ ҚАШЫҚТАН ЗОНДТАУ АРҚЫЛЫ ӨҢДЕУ 16
2.1 Ғарыштық түсірілім деректерін өңдеудің негізгі кезеңдері 16
2.2 Мультиспектрлік мәліметтерді алдын ала өңдеу 16
2.3. Тақырыптық кескінді өңдеу 22
3 ҒАРЫШТЫҚ КЕСКІНДЕРДІ САНДЫҚ ӨҢДЕУ ӘДІСТЕРІН ЗЕРТТЕУ 30
3.1 Landsat-89 және Sentinel-2AB қашықтықтан зондтау деректері 30
3.1.1 Ғарыштық кескіндерін уақыт диаграммасы бойынша зерттеу 32
3.1.2 Қостанайдағы өрт денгейі бағдарламалық сандық өңдеу алгоритмі 33
3.2 Land Viewer спутниктік бағдарламасымен бақылау 39
3.3 Қостанайлағы өрт денгейінің шығын нәтижелері 45
ҚОРЫТЫНДЫ 46
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ 48
ҚОСЫМША А 50
ҚОСЫМША Ә 51

КІРІСПЕ
Жерді қашықтықтан зондтауды спутниктік суреттер арқылы өрт деңгейін анықтау үшін пайдалану үлкен аумақтардағы өрттерді жылдам анықтауға және бақылауға көмектесетін тиімді әдіс болып табылады.
MODIS, Landsat және Sentinel-2 сияқты көптеген спутниктер орман өрттерін бақылау үшін қолданылады. Спутниктік түсірілімдер жер бетіндегі температура, жалын және орман өрттеріне байланысты түтін туралы ақпаратты бере алады.
Өрттің қарқындылығын анықтау үшін спутниктік суреттерден алынған жылу суреттерін пайдалануға болады. Температура неғұрлым жоғары болса, өрт соғұрлым қарқынды болады. Сонымен қатар, жалынды суретті қосымша өңдеу арқылы анықтауға болады. Жалын көп көрінетін аймақтар өрттің қай жерде белсенді екенін көрсетеді.
Түтін спутниктік суреттерден де анықталуы мүмкін. Өртті қоршап тұрған аумақтарды суреттерде әртүрлі түстермен көрсетуге болады. Бұл түтіннің химиялық құрамына байланысты, оның ішінде жанып жатқан материалға байланысты өзгеруі мүмкін.
Өрттің қарқындылығын, өрттің қай жерде басталатынын және олардың таралуын көрсететін карталарды жасау үшін қашықтан зондтау деректерінің әртүрлі түрлерінің комбинациясы пайдаланылуы мүмкін. Бұл мәліметтерді орман орналастыру және орман өрттерімен күресу саласында шешімдер қабылдау үшін пайдалануға болады.
Осыған байланысты дипломдық жұмыстың мақсаты - Өрт деңгейін анықтау және ықтимал орман өрттерін болжау мақсатында спутниктік суреттерді бақылау және талдау жүйесін әзірлеу.
Қойылған мақсатқа қол жеткізу үшін осы мәселелерді шешуге тура келеді:
Өрт деңгейін анықтау үшін спутниктік суреттерді өңдеу әдістері мен алгоритмдерін оқып үйрену.
Уақыт өте келе кескіндердегі өзгерістерді талдау мүмкіндігі бар аумақтардың спутниктік суреттері бар мәліметтер базасын құру.
Ғарыштық суреттерді автоматты талдау және олардағы өрт деңгейін анықтау үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу.
Әдістің тиімділігін тексеру үшін аумақтардың әртүрлі типтерінде эксперименттер жүргізу.
Алынған нәтижелерді орман өрттерінің пайда болуын болжау және алдын алу үшін пайдалану мүмкіндіктерін бағалау.
Тақырыптың өзектілігі. Ғарыштық түсірілім - жер картасына қарағанда сол аумақтың барынша шынайы кескіні. Қазіргі уақытта ғарыштық түсірілімдер өте жоғары суранысқа ие, себебі бұл түсірілімдер улкен аумақты камтуында және барынша қолжетімділігінде. Ғарыштық түсірілімдер көптеген салаларда қолданысқа ие және әр түрлі мәселерді шешу үшін қолданылады. Ғарыштық суреттер белгілі бір аумақты ластану коэффициентіне талдауға көмектеседі. Ғарыштық суреттерді жердегі зерттеу әдістері мүмкін емес жағдайларда қолдануға болады. Экологиялық проблемалар қазіргі әлемде әрдайым өзекті болып қала береді, өйткені олар адамзаттың басты міндетін құрайды, және оны ешқандай кешіктірусіз жедел түрде шешу керек.
Тақырыптың теориялық маңыздылығы. Өрт - қоршаған ортаға да, адамға да зиянын тигізетін ауыр табиғи құбылыс. Қазіргі уақытта климаттың өзгеруіне және басқа да экологиялық мәселелерге байланысты өртті ерте анықтау және оны жоюдың маңыздылығы жоғары. Осыған байланысты жерді қашықтықтан зондтау саласындағы зерттеулер, әсіресе, спутниктік суреттерді пайдалану өрттердің таралу орнын анықтау үшін барған сайын танымал бола бастады. Бұл өрттерді тезірек анықтауға және бақылауға, дала өртінің стратегияларын әзірлеуге және апатты өрттерге жылдам әрекет етуге мүмкіндік береді. Дегенмен, көптеген мамандар өртті басқаруды жақсарту үшін әлі де көбірек және дәлірек деректерді қажет етеді.
Тақырыптың практикалық маңыздылығы Спутниктік суреттерден Жерді қашықтықтан зондтау арқылы өрт деңгейін анықтау орман және басқа да өрттермен күресу үшін жоғары практикалық маңызы бар.
Спутниктік суреттер өрттің орны, масштабы және қарқындылығы туралы ақпарат береді. Бұл ақпарат өртті сөндіру бойынша неғұрлым дәл және уақтылы шешімдер қабылдау үшін, мысалы, өрт сөндіру бригадалары мен ұшақтар үшін ең тиімді орындарды таңдау үшін, сондай-ақ өрттің таралу динамикасын болжау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Осы технологияның арқасында орман өрттерінің санын айтарлықтай азайтуға, сондай-ақ олардың ауқымын азайтуға мүмкіндік туды, бұл өрттерден болатын шығындар мен залалды айтарлықтай азайтты. Бұл әсіресе экология үшін маңызды, өйткені ормандар көптеген жануарлар үшін оттегінің және баспананың маңызды көзі болып табылады.
Осылайша, спутниктік суреттерден Жерді қашықтықтан зондтау арқылы өрт деңгейін анықтау орман өрттерімен күресу және қоршаған ортаны қорғау үшін үлкен практикалық маңызы бар.
Спутниктік суреттерден Жерді қашықтықтан зондтау арқылы өрт деңгейін анықтаудың да экономикалық маңызы бар. Өрт үйлердің, қоймалардың және басқа да мүліктің қирауын, сондай-ақ ауыл шаруашылығы дақылдары мен орман екпелерінің зақымдалуын қоса алғанда, елеулі мүліктік шығындарға әкелуі мүмкін.
Спутниктік суреттер арқылы өртті тезірек және дәл анықтау арқылы өрт нүктесінің орнын анықтауға және өртті тез сөндіруге кететін уақытты қысқартуға болады, бұл залалды азайтуға және өрт сөндіру шығындарын азайтуға мүмкіндік береді.
Жалпы, жерді спутниктік суреттер арқылы қашықтықтан зондтау арқылы өрт деңгейін анықтау өрт қаупін басқаруға, адамдар мен жануарлардың өмірін сақтауға, қоршаған орта мен экономиканы қорғауға көмектесетін маңызды және пайдалы технология болып табылады.
Дипломдық жұмыстың құрамы: кіріспеден, үш тараудан, қорытындыдан, қосымшалар мен қолданылған әдебиет тізімінен тұрады.
Бірінші тарауда Қазақстандағы өрт статистикасы түрлері, Қостанай облысы Әулиекөл ауданында орманның өрті туралы мәліметтер берілген.
Екінші тарауда ғарыштық түсірілім деректерін өңдеу жалпы мәлімет, аэроғарыштық кескіндерге, оның ішінде оларды түзету, түрлендіру және жетілдіру туралы қарастырылған.
Үшінші тарауда әртүрлі оптикалық диапазондарда сурет параметрлерін есептеу, өрт аймағының ауданы параметрлерін есептеулер қарастырылды.
Қорытындыда зерттеу қорытындыларын негіздейді және толық дипломдық жұмыс барысында жасалған тапсырмалар мен шешілген мәселер қорыта айтылады.
Пайдаланылған әдебиеттер тізімінде дипломдық жұмысты жазу кезінде пайдаланылған әдебиеттер, яғни мақалалар, энциклопедиялар, журналдар, тізімі беріледі.
Қосымшаларға көмекші материалдар кіреді. А қосымшасында FIRMS (NASA) қызметінің скриншоттары, Ә қосымшасында алынған ғылыми жұмыстар мен авторлық құқық көрсетілген.

1 ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНДАҒЫ СОҢҒЫ 10 ЖЫЛДЫҚТАҒЫ ӨРТ ДЕҢГЕЙІНЕ ТАЛДАУ

Қазақстандағы өрт статистикасы

2020 жылы Қазақстанда 7 937 өрт тіркелді, бұл 2019 жылмен салыстырғанда 14,5%-ға аз. Өрт салдарынан 70 адам қаза тауып, 192 адам жарақат алды.
2019 жылы Қазақстанда 9 295 өрт болды, бұл 2018 жылмен салыстырғанда 4,4%-ға көп. Өрт салдарынан 102 адам қаза тауып, 302 адам жарақат алды.
2018 жылы Қазақстанда 8 903 өрт оқиғасы орын алды, бұл 2017 жылмен салыстырғанда 3,3%-ға артық. Өрт салдарынан 93 адам қаза тауып, 253 адам жарақат алды.
2017 жылы Қазақстанда 8 617 өрт оқиғасы тіркелді, бұл 2016 жылмен салыстырғанда 1,6%-ға аз. Өрт салдарынан 105 адам қаза тауып, 234 адам жарақат алды.
2016 жылы Қазақстанда 8764 өрт оқиғасы тіркелді, бұл 2015 жылмен салыстырғанда 7,5%-ға артық. Өрт салдарынан 112 адам қаза тауып, 291 адам жарақат алды.
Әр жылдағы өрттердің жалпы саны мен зардап шеккендер саны көптеген факторларға байланысты өзгеруі мүмкін, мысалы, ауа-райы жағдайлары, халықтың өрт қауіпсіздігі ережелері мен төтенше жағдайлар тәртібі туралы хабардар болу деңгейі, өрт қауіпсіздігі жүйесінің болуы және жұмыс қабілеттілігі, т.б.
Соңғы 10 жылда Қазақстан Республикасында орын алған ең ірі өрттердің кейбірі:
2019 жылдың маусым айында Алматыдағы Asia Park сауда орталығының ғимаратында ірі өрт шығып, 10 адам қаза тауып, 50-ден астам адам жарақат алған болатын.
2018 жылдың тамыз айында Каспий теңізінде Ақтау қаласына жақын маңдағы мұнай бұрғылау қондырғысында өрт шығып, 5 жұмысшы қаза тапқан болатын.
2016 жылдың наурыз айында Ақмола облысындағы Қазақстандағы ең ірі жылыжайда өрт шығып, оның салдарынан 5 мың шаршы метрден астам жылыжай көшеттері жойылып, 50 миллион теңгеден астам залал келтірілген.
2015 жылдың тамыз айында Нұр-Сұлтанда 25 қабатты тұрғын үйде өрт шығып, 9 адам қаза тауып, 20-дан астам адам жарақат алған болатын.
2014 жылдың мамыр айында Атырау облысындағы мұнай өңдеу зауытында ірі өрт шығып, оның салдарынан 2 мыңға жуық адам эвакуацияланып, бірнеше жұмысшы қаза тауып, жарақат алған болатын.
Соңғы 10 жылда Қазақстан Республикасында бірнеше ірі орман өрттері орын алды. Кейбіреулері:
2021 жылдың наурыз айында Оңтүстік Қазақстан облысының Қаратау ауданында 2000 гектардан астам аумақты шарпыған орман өрті орын алды.
2020 жылдың тамыз айында Шығыс Қазақстан облысының Зайсан ауданында 150 гектарға жуық аумақты шарпыған орман өрті орын алды.
2019 жылдың шілде айында Шығыс Қазақстан облысының Өскемен ауданында 2,5 мың гектарға жуық аумақты шарпыған ірі орман өрті болды. 2018 жылдың тамыз айында Нұр-Сұлтанда 130 гектарға жуық аумақты шарпыған орман өрті орын алған болатын. 2018 жылдың наурыз айында Түркістан облысында 9 мың гектарға жуық аумақты шарпыған ірі орман өрті орын алды.
Орман өрттерінің басқа өрт түрлерінен, мысалы, ғимараттардағы немесе өнеркәсіптік объектілердегі өрттерден айырмашылығы, олардың табиғи ортада, ормандарда және басқа да орман алқаптарында пайда болуы. Дала өрттері кең аумақтарды қамтуы мүмкін және құрылыс өрттері сияқты басқа өрт түрлерінен айырмашылығы, өрттің таралуын бәсеңдететін қатты құрылымдар жоқ. Сонымен қатар, орманда көп кездесетін құрғақ жапырақтар, шөптер, ағаш діңдері мен бұтақтары түріндегі жанғыш материалдардың болуына байланысты орман өрті тез таралуы мүмкін. Орман өрті кезінде жоғары температура мен көп мөлшерде түтіннің шығуы адамдардың, жануарлар мен өсімдіктердің өмірі мен денсаулығына қауіп төндіруі мүмкін. Дала өрттерімен күресу басқа өрт түрлерінен де ерекшеленеді және өртті сөндіру үшін жерге су мен арнайы өртке қарсы химикаттарды түсіретін орман шаруашылығының арнайы машиналарын, тікұшақтарды және ұшақтарды пайдалануды қамтуы мүмкін.
2021 жылғы 10 мамырда Қазақстанның шығысындағы Риддерде ауқымды өрт болды. Өрт орманды алқаптан қалаға тез тарады. Өрттің қатты болғаны соншалық, Риддерде төтенше жағдай жарияланды. Өрт барысында сөндіруге 86 бірлік техника, екі тікұшақ және 528 адам қатысты. Өрт екі күннен кейін - 12 мамырда сағат 14:30-да сөндірілді. Бірақ содан кейін де ғимараттар бірнеше күн бойы жанып, түтіндеуін жалғастырды,осыған дейін де орманда қысқа өрт ошақтары пайда болды. Орман өртінің жалпы ауданы 276,4 гектарды, материалдық шығын ‒ 252миллион 472 мың 463 теңгені құрады.

Сурет 1 Риддер қаласының ТЖҚ
Өрт салдарынан 51 учаске зардап шекті, 31 тұрғын үй толығымен өртенді, 13 учаскеде тұрғын үйлер зардап шеккен жоқ, 37 шаруашылық ғимараттар, АВТО шеберхана, алты автомобиль, автомобиль тіркемесі, қарда жүретін көлік өрттен жойылды. Басқа мүліктер де өрттен зақымдалды: құрылыс материалдары, отын, қоршаулар, жеке заттар және т.б. адамдар ешнәрсемен - баспанасыз, құжаттарсыз және заттарсыз қалды.

Сурет 1.1 Ұшқышсыз ұшу аппаратының түсірілімі(БПЛА)

Қостанай облысындағы өрт
Есептеу техникасының қарқынды дамуына байланысты аумақтардың әртүрлі бағалау сипаттамаларын алуға және олар бойынша кеңістіктік талдау жүргізуге мүмкіндік беретін жалпыланған әдістер мен алгоритмдерді іздеу өзекті болып отыр. Заманауи геоақпараттық технологияларды жоғарыда аталған әдістерді әзірлеу үшін негіз ретінде пайдалануға болады. Аумақтың жекелеген қасиеттерінің дамуын сипаттау, талдау және болжау табиғат пен қоғамның объектілері мен құбылыстары туралы көптеген сапалы ақпаратты тартуды талап етеді. Ақпараттың барлық көлемін біріктіру проблемасын барлық материалдарды бір жүйеге біріктіруге мүмкіндік беретін геоақпараттық технологияларды қолдану арқылы шешуге болады.
Өрт оттегін өндіру үшін маңызды болып табылатын ормандардың экожүйесіне үлкен зиян келтіреді. Сонымен қатар, өрттер қаржылық және материалдық шығын келтіріп, тұрғын үйлердің жоғалуына және адам шығынына әкеледі. Өрттің пайда болуының алдын алу мүмкін болмаса, басты міндет ертерек ескерту және оның одан әрі таралуын болдырмау болып табылады. Жергілікті билік пен төтенше жағдайлар қызметтері дер кезінде әрекет етіп, өрттің шығыны мен аумағын бағалауы керек. Өрт аймағы мен оның координаталары туралы қажетті ақпарат кеш алынады, үлкен аумақты бақылауға адам ресурстары жеткіліксіз. Сондықтан, балама әдіс бір аумақты жиі түсірумен (күніне 3-4 рет) ғарыштық бақылау болуы мүмкін.

Сурет 1.2 Қостанай облысында өрт
Қазақстанда өрттер негізінен жазда және күзде болады, олар баспалдақтар мен ормандарға әсер етеді; олар да ауыл шаруашылығына айтарлықтай экономикалық зиян келтіреді. Қазақстан аумағы 2 миллион 700 мың шаршы шақырымнан астам аумақты алып жатыр. Бұл аумақтың шамамен 5%-ын ормандар немесе орманды аумақтар алып жатыр. Жасыл Ел 2022 мемлекеттік бағдарламасына сәйкес, қолданыстағы орман қорының үлесін ұлғайту және сақтау туралы айтылды. Жақында, 2022 жылдың қыркүйегінде Қостанай облысында өрт салдарынан 43 мың гектар орман зардап шекті, бұл Қазақстанда орын алған соңғы маңызды төтенше жағдай.
Фокустардың пайда болу хронологиясы:
1 қыркүйек - орман алқабында жылулық ауытқулардың болмауы.
2 қыркүйек - термиялық аномалиялар (нүктелер) тобы пайда болады. FIRMS сервисінен алынған төмен ажыратымдылықтағы суретке қарағанда, ошақтар Қарақалпақ ауылының маңында орналасқан.
3 қыркүйек - өрт орманның барлық аумағына таралады. Термиялық аномалиялар бүкіл периметр бойынша дерлік көрінеді.
4 қыркүйек - орманның көп бөлігі өртенді. Массивтің батыс және шығыс бөлігінде белсенді ошақтар байқалады.
Сондай-ақ бүкіл әлемдегі жылу нүктелерін бақылау үшін FIRMS (NASA) қызметінің скриншоттары болады. Бұл қызметті пайдалана отырып, өрт ошақтарындағы өзгерістер динамикасын бақылауға болады. (ҚОСЫМША А)

Сурет 1.3 FIRMS (NASA) қызметінің скриншоты
2022 жылдың 2 қыркүйегінде Қостанай облысы Әулиекөл ауданында орманның солтүстік жағындағы Аманқарағай ауылының маңында өрт шықты. Өрт 85 үй жанып үлгерген 10 қыркүйекте толығымен сөндірілді. БАҚ пен төтенше жағдайлар қызметінің хабарлауынша, бұл Қостанай облысындағы ең күшті өрттердің бірі болды. Өртті сөндіруге Қазақстанның барлық облыстарынан әскерилер мен өрт сөндірушілер қатысты. Google Earth деректері осы зерттеу аймағында қарағай, терек, қайың және басқа ағаштардан тұратын қалың орманды көрсетеді. Бұл орманды алқапты дала қоршап жатыр. Аманқарағай ауылы осы орман алқабының оңтүстік жағында орналасқан және оған іргелес орналасқан (1.4-сурет).

Сурет 1.4 Google Earth зерттеу аймағы, ақ тіктөртбұрыш контуры - бізге керек аймақ (ROI)

2 ДЕРЕКТЕРДІ ҚАШЫҚТАН ЗОНДТАУ АРҚЫЛЫ ӨҢДЕУ

2.1 Ғарыштық түсірілім деректерін өңдеудің негізгі кезеңдері
Қашықтан зондтау деректері (RSD) (қашықтан зондтау деректері, аэроғарыштық деректер) -син. аэроғарыштық зондтау деректері - жер бетіндегі, онда немесе оның ішкі бөлігінде орналасқан объектілер туралы, кез келген байланыссыз түсіру процесінде алынған деректер, т.б. қашықтағы әдістер. Қашықтықтан зондтау деректерін өңдеу (бейнелерді өңдеу) - аэроғарыштық кескіндерге, оның ішінде оларды түзету, түрлендіру және жетілдіру, интерпретациялау, визуализациялау операцияларын орындау процесі.
Ғарыштық түсірілім деректерін өңдеудің негізгі кезеңдері:
Алдын ала өңдеу;
Тақырыптық өңдеу.

2.2 Мультиспектрлік мәліметтерді алдын ала өңдеу

Алдын ала өңдеу - спутниктік суреттерді түзету және жақсарту.
Ескерту! Кескінді жақсартудың кейбір әдістері (сүзу, контрастты өзгерту) кескіннің спектрлік сипаттамаларын өзгертуді қамтитынын есте ұстаған жөн, сондықтан оларды қолданғаннан кейін пиксельдік спектрлік жарықтық мәндерін талдауға негізделген тақырыптық өңдеу әдістерін қолдануға болмайды (классификациялар, арифметикалық арна түрлендірулері және т.б.). Алдын ала емдеу түрлері:
Спутниктік суреттерді геометриялық түзету;
Суреттерді радиометриялық калибрлеу;
Атмосфераның әсерін радиометриялық түзету;
Жетіспейтін пиксельдерді қалпына келтіру;
Контраст;
Фильтрация.

2.2.1 Геометриялық түзету мыналарды қамтиды:

кескіндегі геометриялық бұрмалауларды жою (орторектификация),
географиялық байланыс.

Ағылшын тіліндегі геометриялық түзетудің синонимдері: геометриялық түзету, геометриялық түзету, кескінді тіркеу.
Геометриялық бұрмаланулардың себептері.
Геометриялық бұрмаланудың бірнеше себептері бар, бірақ бұл себептер бірге жұмыс істейді. Сонымен қатар, спутниктік суреттердің әртүрлі түрлері үшін бұл себептердің үйлесімі әртүрлі екенін атап өткен жөн.

Жер бетінің қисықтығы

Сурет 2.1.1 MatlabSimulink жалпы моделі

Жер бетінің қисаюынан туындайтын кескіндердің геометриялық бұрмалануы сканерленген аймақтың нүктелерінің бір жазықтықта жатпауының және бақылаудың надирде емес, бұрышпен жүргізілуінің нәтижесінде алынады. жер беті. Сондықтан сканерлеудің ортаңғы сызығынан алыстаған сайын (мұнда зерттеу ең төменгі деңгейде жүргізіледі) нысандардың пішіні мен өлшемінің бұрмалануы артады.
Заттардың пішінінің бұрмалануы. Жердегі түзу сызық кескінде қисық болады, шаршы тіктөртбұрыш болады және т.б. Сканердің көру өрісі кішкентай болса (MSS - Landsat, көру өрісі шамамен 5,8°) болса, бұрмалаудың бұл түрін елемеуге болады.
Масштабтың бұрмалануы. Оптикалық-механикалық сканермен түсірілген суреттер үшін (MODIS, AVHRR, ETM және MSS - Landsat, Aster (TIR)) - кескіннің орталық сызығынан алыстаған сайын масштаб кішірейеді. Яғни, егер суреттің екі пикселін алсақ: біреуі кескіннің орталық аймағынан, екіншісі бүйірден, онда бүйірлік аймақтың пикселі Жердің үлкен аумағын қамтиды, бірақ олардың өлшемі бірдей.
CCD кескіндері үшін (SPOT, IRS, Ikonos спутниктері, Aster (VNIR, SVIR) сенсоры) кескіннің орталық сызығынан алыстаған кезде масштаб өзгермейді.

2) Рельефтің біркелкі еместігі.

Сурет 2.1.2 FlightGear пакеттік қабылдағыш

Жер бедерінің біркелкі еместігі жер бетінің, жердің қисаюы сияқты бұрмалануларды тудырады, бірақ рельеф формалары шарға жақын жер пішініне қарағанда күрделірек болғандықтан, оларды жою міндеті қиынырақ. .
Спутниктік суреттер үлкен биіктіктен түсірілгендіктен, жер бедерінің әсері шамалы, сондықтан бұрмаланудың бұл түрі тек таулы аймақтар үшін ғана ескеріледі.
3) Жердің айналуы. Жерді ғарыштан сканерлеу фотосурет сияқты лезде емес болғандықтан, Жердің айналуы (1 мин ішінде Жер 0,25-ке айналады) бір көріністі сканерлеу процесінде түсіру жағдайларының өзгеруіне әкеледі.
4) Суретке түсіру кезінде ғарыш аппаратының қозғалысы. Суреттердің сапасы мен қасиеттеріне спутниктік орбитаның пішіні мен биіктігі әсер етеді. Мысалы, айналмалы орбита жер бетін түсіру үшін бірдей биіктікті қамтамасыз етеді, демек, сол жабдық үшін суреттердің бірдей қамтуы мен ажыратымдылығын қамтамасыз етеді.

2.2.2 Суреттерді радиометриялық калибрлеу;

Бастапқыда спутниктерден алынған кескіндер DN (Digital Number) жарықтығының өңделмеген мәндері деп аталатын түрінде жазылады. Бұл пішімдегі деректерді басқа сауалнамалардың деректерімен сәйкесінше салыстыруға болмайды.
Радиометриялық калибрлеудің мақсаты - бұл мәндерді физикалық бірліктерге түрлендіру.
Оптикалық диапазондағы көп аймақты кескіндерді калибрлеу формуласы:
B* = K * DN + C (1)
мұндағы B* -- спектрлік аймақ үшін энергия жарықтығы;
DN - өңделмеген жарықтық мәндері;
K - калибрлеу коэффициенті;
C - жазылған жарықтылықтың ең аз мәніне сәйкес келетін калибрлеу константасы.

2.2.3 Атмосфераның әсерін радиометриялық түзету;
Атмосфера арқылы өткенде электромагниттік толқындар жұтылады және шашырап кетеді, сіңіру мен шашыраудың себебі: озон, су буы, көмірқышқыл газы, оттегі, метан, шаң, түтін.
Бұлттылық оптикалық диапазонда түсіру кезінде де кедергі болуы мүмкін.

Сурет 2.1.3 Атмосфера кедергілері

Атмосфералық түзету әдістері:
- Судың фонында бұлттар мен тұмандар анық көрінеді, өйткені спектрдің қызыл және ИҚ бөліктерінде су беті оптикалық сипаттамалары бойынша абсолютті қара денеге жақын. Сондықтан атмосферадағы су буының және аэрозольдердің (түтіннің) құрамын теңіздер мен мұхиттардың бөліктерін қамтитын суреттерден бағалауға болады;
- атмосферадағы шашырау түрлерін, жыл мезгілдерін, метеорологиялық мәліметтерді ескере отырып, атмосфераның жай-күйінің модельдерін құрудың физикалық әдістері бар. Мұндай модельдерді нақтылау үшін спутниктік ұшу кезінде объектілердің шағылыстыру қабілетін жер үсті өлшеуі қолданылады.

2.2.4 Жетіспейтін пиксельдерді қалпына келтіру;

Жетіспейтін пикселдер түсіру немесе деректерді тасымалдау кезінде орын алуы мүмкін, сонымен қатар бүкіл жолдың жарықтық мәндері көрші жолдың мәндерімен ауыстырылуы мүмкін. Мұндай құбылыстар кескінді тақырыптық өңдеуге кедергі келтіруі мүмкін. Жетіспейтін пикселдерді белгілі бір қателікпен интерполяция арқылы қалпына келтіруге болады.

Сурет 2.1.4 Интерполяция

2.2.5 Контраст;

Кескін контрасты - жарықтықтың максималды және ең төменгі мәндерінің арасындағы айырмашылық.
Әлсіз контраст - ең көп таралған кескін ақауы.

Сурет 2.1.5 Контрастсыз және контрастты кескін

Сандық өңдеу арқылы контрастты арттырудың бірнеше әдістері бар. Кескіннің контрастын жақсарту операциясы кескіндерді көрнекі интерпретациялау үшін пайдаланылуы мүмкін (мысалы, нысандардың шекараларын ерекшелеу үшін).
- Контрасты күшейту әдістері:
Гистограмманың сызықтық созылуы. Жарықтықтың өзгеруінің барлық мүмкін диапазонын қамту үшін барлық жарықтық мәндеріне жаңа мәндер тағайындалады (0, 255).

Сурет 2.1.6 Түпнұсқа сурет - жарықтық мәндерінің диапазоны 126-дан 165-ке дейін, орташа = 140

Сурет 2.1.7 Сызықтық гистограмма созылғаннан кейінгі сурет - жарықтық мәндерінің диапазоны 0-ден 255-ке дейін, орташа =136,7

Гистограмманы қалыпқа келтіру. Бүкіл гистограмма жарықтықты өзгертудің барлық ықтимал аралығына емес, оның ең қарқынды бөліміне созылады.

Сурет 2.1.8 Гистограмманы қалыпқа келтіруден кейінгі сурет - жарықтық мәндерінің диапазоны 0-ден 255-ке дейін, орташа = 121,5. Оның үстіне гистограмманың ортаңғы, ең ақпаратты бөлігі созылған

Гистограмманы теңестіру (сызықтандыру, теңестіру). Туралау процесі пикселдердің жарықтық мәндерін өзгертеді, осылайша әрбір жарықтық деңгейінде пикселдер саны бірдей немесе ұқсас болады.

Сурет 2.1.9 Гистограмма теңестіруден кейінгі сурет
жарықтық мәндерінің диапазоны 0-ден 255-ке дейін, орташа =115,9

2.2.6 Фильтрация.

Сүзгілеу - белгілі бір объектілердің репродукциясын жақсартуға, қажетсіз перделерді басуға және басқа кездейсоқ кедергілерді (шуларды) жоюға мүмкіндік беретін түрлендіру.
Сүзгілеудің ең қарапайым әдістерінің бірі жылжымалы терезе түрлендіруі болып табылады.
Бұл түрлендіру арқылы кескіндегі барлық пикселдердің жарықтық мәндері қайта есептеледі. Қайта есептеу әрбір пиксел үшін осылай жүзеге асады: берілген пиксел терезеде кескін бойынша жылжыйтын орталық болса, оған жаңа мән беріледі, ол оны қоршаған пикселдердің мәндерінің функциясы болып табылады. терезеде.
Терезе өлшемі, мысалы, 3x3 немесе 5x5 пиксель болуы мүмкін. Терезе 1 пиксельге жылжыған сайын және бүкіл кескін жабылғанша жылжиды.
Терезенің барлық пикселдері үшін зерттеуші декодтау мақсаттарына негізделген салмақтарды орнатады.

2.3. Тақырыптық кескінді өңдеу

Ғарыштық суреттерді тақырыптық өңдеу - ғарыштық суреттердегі заттар мен құбылыстарды ашу немесе тану процесі.
Тақырыптық өңдеу әдістері:
- түсті түрлендірулер;
- индекстік кескіндер;
- негізгі компоненттерді талдау;
- спектрлік бөлу әдісі;
- классификациялар.

2.3.1 Түсті түрлендірулер
Компьютер мониторындағы түсті кескін үш негізгі түсті қосу арқылы алынады. Негізгі ретінде толқын ұзындығы 0,7 мкм (қызыл - R) монохроматикалық сәулеленуге сәйкес түстер алынады; 0,5461 мкм (жасыл - G); 0,4358 (көк - В). Бұл түсті ұсыну RGB түс үлгісі деп аталады.
Түсті кескін файлында әрбір пиксель үшін үш негізгі түстің қарқындылығын көрсететін үш сан жазылады, мәндер ауқымы 0-ден 255-ке дейін.

Сурет 2.2.1 Түсті бейнені қалыптастыру

Адамға көрінетін кез келген дерлік түс үш негізгі түстің қосындысы ретінде ұсынылуы мүмкін.
Егер жарықтық мәндері R=250, G=0, B=0 болса, пиксель қызыл түске боялады.
Егер жарықтық мәндері бір-біріне тең болса R=G=B, пиксель сұр түсті болады.
R, G, B жарықтық мәндері тең болмаса, R, G, B жарықтық мәндеріне байланысты пиксель белгілі бір түске боялады.
Суреттерді табиғи және жалған түстермен бояуға болады.
Егер кескіннің R, G, B арналары кескіннің R, G, B арналарына ауыстырылса, онда кескін табиғи түстермен беріледі. Егер кескіннің басқа арналары кескіннің R, G, B арналарына ауыстырылса, онда кескін жалған түстермен беріледі.
Табиғи түстердегі кескіндердегі заттардың мәнін анықтаған жөн, ал жалған түстердегі кескіндердегі объектілерді бөліп, контурлау ыңғайлырақ. Дұрыс таңдалған шкала операторға сұр реңкті кескінде жарықтығы азырақ ерекшеленетін нысандарды көрнекі түрде бөлектеуге мүмкіндік береді.

2.3.2 Индекстік кескіндер

Индекс кескінін алу үшін әр пикселдің жарықтық мәні кескіннің әртүрлі арналарынан осы пикселдің жарықтық мәндеріне арифметикалық амалдарды қолдану арқылы есептеледі.
Көп аймақты кескіндерден объектілерді зерттегенде, көбінесе абсолютті мәндер емес, әртүрлі спектрлік аймақтардағы объектінің жарықтық мәндері арасындағы сипаттамалық байланыстар маңызды. Мұндай бейнелерде қажетті объектілер бастапқы кескінмен салыстырғанда айқынырақ және қарама-қарсы түрде ерекшеленеді.

Кесте 1
Әртүрлі есептерді шешу үшін кескін индекстерін пайдалану:

Индекс атауы
Формула
Қолдану
Темір оксидінің индексі
Қызыл (K) арнадағы жарықтылық мәндерінің көк арнадағы (C) жарықтық мәндеріне қатынасы. КС
Темір оксидтерінің құрамын анықтау
Саздың минералды құрамының көрсеткіші
Орташа инфрақызыл арна (CИК) ішіндегі жарықтық мәндерінің қатынасы. CИК1CИК2 CИК1 - 1,55 пен 1,75 мкм аралығындағы диапазон, CИК2 - 2,08 мен 2,35 мкм аралығындағы диапазон.
Сазды минералдардың құрамын анықтау
Темір минералдарының индексі
Орташа инфрақызыл (СИК1 см жоғары) арнадағы жарықтық мәнінің жақын инфрақызыл арнадағы (БИК) жарықтық мәніне қатынасы. СИК1БИК
Құрамындағы темір минералдарын анықтау
Қызару индексі (RI)
Қызыл (K) және жасыл (З) диапазондарындағы қызыл түсті минералдардың шағылысу қабілетінің айырмашылығына негізделген. RI=K-ЗK+З
Топырақтағы темір оксидінің мөлшерін анықтау.
Нормалданған дифференциал
Өсімдік жапырақтарындағы хлорофилл электромагниттік сәулеленуді жақын инфрақызыл (БИК) диапазонында көрсетеді.
Өсімдік жамылғысының болуын және жағдайын көрсетеді.
өсімдіктердің индексі (NDVI)
спектрі және қызыл түспен жұтылады (K). Осы екі арнадағы жарықтық мәндерінің арақатынасы өсімдіктерді басқа табиғи объектілерден нақты бөлуге және талдауға мүмкіндік береді. NDVI=(БИК-К)(БИК+К)
NDVI мәндері -1 мен 1 аралығында
Қалыпты қардың дифференциалды индексі (NDSI)
NDSI - қызыл (K) және қысқа толқынды инфрақызыл (КИК) диапазондарындағы қардың шағылыстыру қабілетінің айырмашылығымен сипатталатын салыстырмалы шама. NDSI=(К-КИК)(К+КИК)
Қармен жабылған жерлерді ерекшелеу үшін қолданылады. Қар үшін NDSI 0,4.
Су индексі (WI)
WI=0.90мкм0.97мкм
Ол гиперспектрлік кескіндер бойынша өсімдіктердегі судың мөлшерін анықтау үшін қолданылады.

2.3.3 Негізгі компоненттерді талдау

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.