위성 원격탐사 기반 열이상 추출 방법

석탄 화재 감지에 사용되는 미국 Landsat 시리즈 TM 및 ETM+ 데이터는 적당한 해상도, 풍부한 정보, 각 대역의 정보가 서로 보완할 수 있고 넓은 적용 범위 및 강력한 주기성의 장점을 가지고 있습니다. 대면적 지하 석탄 화재 내부 조사 및 동적 탐지를 위한 기본 이미지입니다. ASTER 데이터는 단파 적외선 및 열적외선에서 다중 대역 특성을 가지고 있으며 현재 석탄 화재 감지에 대한 작업은 상대적으로 적으며 특정 응용 가능성이 있습니다.

(1) ASTER 데이터를 기반으로 한 열 이상 추출 방법

1. ASTER 데이터의 특성 및 응용

첨단 우주발사 및 반사 복사계(The Advanced) ASTER(Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)는 일본 국제통상산업부(MITI)와 미국 항공우주국(NASA) 간의 협력의 결과입니다. 표 3.2.1에는 가시광선 및 근적외선 복사계(VNIR로 지칭되는 가시 및 근적외선), 단파 적외선 복사계(SWIR로 지칭되는 단파 적외선)의 세 가지 독립적인 광학 시스템이 주로 포함되는 ASTER의 성능 특성이 간략하게 나열되어 있습니다. ) 및 열적외선(TIR). VNIR 하위 시스템에는 궤도를 따라 입체 관찰을 위한 후방 관측 스펙트럼 세그먼트 3B와 다중 궤도 관찰을 위한 측면 관찰 스테레오 관찰 시스템이 있으므로 ASTER 시스템은 지구의 입체 측정 기능을 갖추고 있습니다. 다중 스펙트럼 고해상도 센서로서 빙하학, 화산학, 지질학, 수문학, 농업, 도시 변화, 자연 재해, 기후 변화 및 DEM과 같은 분야에서 주로 사용할 수 있습니다.

2. 데이터 소스 확보

석탄 화재 탐지 연구를 수행하기 위해 2004년 8월 7일 낮 동안의 대기 보정 및 방사율 분리를 통해 처리된 ASTER?2B 데이터는 다음과 같습니다. 2004년 8월 15일 밤의 ASTER?1B 데이터가 사용되었습니다. 동시에 2004년 7월의 QuickBird 데이터도 열이상정보와 종합해석을 위한 데이터 소스로 선정되었습니다.

표 3-2-1 ASTER의 기본 성능 매개변수

3. 데이터 전처리

ASTER 및 QuickBird 데이터는 방사성 및 기하학적으로 보정된 레벨 1B 데이터입니다. 지리적 좌표. 투영 모드는 UTM, Zone 48 North이고 데이텀은 WGS?84입니다. ASTER®2B 데이터는 대기 보정된 표면 방사율 데이터, 표면 온도 데이터 및 표면 방사율 데이터입니다. ASTER의 공간 해상도가 낮기 때문에 쌍선형 보간을 통해 픽셀을 확대하여 QuickBird 데이터와 동일한 공간 해상도를 갖도록 만듭니다. 그런 다음 픽셀의 지리적 좌표 정보를 직접 사용하여 다양한 유형의 데이터를 처리하고 분석합니다.

4. 석탄화재 지역의 ASTER 열적외선 밴드 이미지 특성

그림 3-2-1 (a)와 (b)는 낮 동안의 우다 탄전의 ASTER 열적외선 밴드 이미지이다. 그리고 밤. 그림 3의 2의 2(a)는 ASTER 열적외선 데이터의 대기 보정 후 표면 방사율 이미지이다. 그림 3의 2의 2(b)는 대기 보정 및 온도 방사율 계수 계산 후의 열적외선 대역 데이터이다. 온도 계수 이미지. 그림 3의 2의 2(c)는 열적외선 대역 데이터의 대기 보정 및 온도-방사율 분리 계산을 통해 얻은 표면 방사율 이미지이다. 주간 우다 석탄화재 지역 열적외선 밴드 영상의 고휘도 영역은 주로 야간 열밴드 영상의 석탄 함유 지층을 보여주며, 고휘도 흰색 톤 영역은 넓은 면적에 분포되어 있으며, 레이어가 분리되지 않았습니다. 우다 탄전 전체가 흰색이고, 고비사막과 사막 일부 지역의 열복사도 상대적으로 강하다.

그림 3-2-1 연구 영역의 여러 위상에 대한 열밴드 이미지

그림 3-2-2 연구 영역의 ASTER-2B 레벨 이미지 데이터

5. 야간 열밴드 이미지 방사율 보정

야간 열밴드 데이터의 방사율 보정은 플랑크 온도 역산 공식에 따라 수행됩니다.

지하 석탄층 자연 연소 원격 감지 및 지구물리학적 탐지 기술

여기서: λn은 ASTER 열 대역의 중심 파장이고, T는 온도이고, n은 ASTER 열 대역 번호(1~5)입니다. 플랑크 상수, c는 빛의 속도, L=(DNn-1)Rn, ε은 ASTER입니다. Δ1B 열 대역 데이터, Rn은 DN 값 및 스펙트럼 복사 계수 보정 매개변수입니다.

그림 3?2?3은 밤에 원본 1B 데이터의 방사율을 보정하기 위해 플랑크 온도 역산 공식을 사용하여 얻은 이미지입니다. 이미지 표시 효과에서 볼 수 있듯이 보정된 이미지 석탄 화재 정보는 레이어가 풍부하여 주요 화재 지역의 분포 범위와 방향이 강조되는 동시에 열 정보에 대한 고비 사막의 간섭을 억제합니다. 석탄 화재 지역의 열 정보 대비를 향상시키고 석탄의 열 이상을 식별하고 추출하는 데 유용합니다.

그림 3-2-3 방사율 보정 전후 야간 영상의 비교 효과

6. 지하 석탄 열이상 추출 방법

1) 스펙트럼 강화 열정보 방법

단일 대역 강화 방법. ASTER 열적외선에는 5개의 대역이 있으며 각 대역은 표면 온도에 따라 일정한 반응 차이를 갖습니다. 이상 추출의 관점에서 보면 이미지 밝기 값의 동적 범위, 신호 대 잡음비 및 표준 편차가 클수록 이미지의 열 레이어가 풍부해지고 선명도가 높아질수록 열 이상에 더 유리합니다. 추출 및 분류.

각 밴드의 영상 밝기 동적 범위, 신호 대 잡음비, 평균 및 표준 편차를 계산하고 비교하여 온도 변화 감지 능력이 강한 B5 열 밴드를 선택하여 열 정보 강화를 실시했습니다. 처리. 그림 3-2-4(a)는 원본 열적외선 B5 밴드 이미지이다. Grayscale 이미지 레벨이 약하고 열 특성의 강도 변화를 볼 수 없다. 그림 3의 2의 4(b)~(e)는 4가지 영상 향상 방법을 통한 B5 밴드 영상의 향상 효과를 비교한 것이다.

방법에 따라 강화 효과가 다르다는 것을 알 수 있습니다. 선형 강화 방법은 고가치의 열이상을 강조하지만, 배경과의 대비가 높지 않고, 석탄화재 지역의 계조도 약하다. 가우스 향상은 화재 영역의 열적 이상 현상을 분명히 향상시키고 화재 영역과 배경의 열 정보 변화를 반영하며 레이어링이 우수합니다. 그러나 이 방법은 이미지 스트립에 향상 효과가 있습니다. 히스토그램 균등화 기능이 향상되어 열 정보 레이어링이 불량하고 밴딩 효과가 뚜렷이 나타나 화재 영역이 전체적으로 흰색으로 나타납니다. 제곱근 향상은 가치가 높은 열 이상 분포의 이진 이미지를 강조하고 배경 정보를 억제합니다.

B. 다중 대역 강화 방법. 다양한 대역의 열화상은 온도에 따라 열 반응이 다릅니다. 즉, 흑체 온도가 증가하면 열 반응이 더 짧은 파장 쪽으로 이동합니다. 주성분 분석 방법은 영상의 통계적 특성을 기반으로 하며 주로 데이터 압축 및 영상 향상 처리에 사용됩니다. 주성분 분석 방법은 열 밴드 데이터를 변환하는 데 사용되며, 이는 다중 밴드 열 정보를 압축하고 열 정보 합성 및 향상을 달성할 수 있습니다. 그림 3-2-5는 석탄화재 지역 열밴드 영상의 주성분 변환 후 생성된 5개의 주성분 영상이다.

첫 번째 주성분 이미지는 지상 물체의 고가치 열복사를 강조하고, 가장 많은 양의 정보를 점유하며, 풍부한 이미지 수준, 많은 양의 정보, 눈에 띄는 열 이상 정보를 가지며 상대적으로 가까운 정보를 가지고 있습니다. 석탄 화재 지역과의 통신이 좋습니다.

두 번째 주성분 이미지는 지상 물체의 적당한 열복사에 상대적으로 민감하며 석탄 화재 지역의 배경 지상 물체와 좋은 일치를 보입니다.

세 번째 주성분 이미지는 고비사막의 열복사 정보를 반영하고 이미지의 띠 부분도 강조합니다.

그림 3-2-4 다양한 강화 방법의 적용 효과 비교

네 번째와 다섯 번째 주성분 이미지는 주로 노이즈로 지저분해 보이며 실질적인 의미는 없습니다.

2) 열정보 추출 및 분류 방법

①정량적 세분화 및 분류. 열 이상 추출 작업을 표준화하고 주관적 자의성을 줄이기 위해 먼저 열 밴드 이미지를 정규화하고 향상시킵니다. 열밴드 영상의 평균값(X)은 지역적 배경을 나타내며, 표준편차 σ를 척도로 사용하고, σ값의 수배를 임계값으로 사용하여 비정상 정량추출 수준을 판단한다. 동시에 (X+kσ)는 이상 현상을 분류하고 이상 강도 수준을 분류하는 데 사용됩니다.

k값이 1일 때 추출된 열이상은 1급 이상, k값이 2일 때 추출된 열이상은 2급 이상, k값이 3일 때 추출된 열이상은 3급 이상이다. -레벨 이상. 그림 3-2-6은 석탄화재지역의 열이상 분류도이다. 이러한 계층적 다이어그램은 영상의 고가치 이상과 다양한 임계값 조건에서의 이상 변동 범위를 직관적으로 반영할 수 있으며, 표준 사양의 특성을 가지고 있지만, 이상 경계는 평균과 표준편차를 기준으로 결정됩니다. 변화는 이미지의 실제 열 정보 수준을 반영하지 않습니다.

②색상 조회표 정량적 분할 방법. 색상 조회 테이블 방식은 특정 규칙에 따라 생성된 매핑을 조회 테이블에 저장하고, 색상 실린더의 중심축에 위치한 각 회색조를 색 공간의 한 점과 일치시켜 간단히 각 회색조를 할당하는 것입니다. 컬러 레벨 - 흑백 이미지를 컬러 이미지로 매핑합니다. 현재 원격 감지 이미지 처리 소프트웨어에는 다양한 색상 매핑 모드가 있습니다. 그림 3-2-7은 Color Lookup Table 방식을 이용하여 얻은 열정보 그레이딩 맵이다. 열정보 그레이딩 이미지는 서로 다른 색상의 톤을 통해 연속적으로 변화하므로 열화상의 계조 변화 정보가 미묘하게 반영될 수 있다. 색상 시각 효과 그림에서 열 정보 색상 경계가 자연스럽게 전환됩니다. 열 이상 현상의 공간 분포와 지하 석탄 화재 지역 간의 대응 관계를 기반으로 서로 다른 강도 수준의 열 이상에 대한 상호 분포 수준과 전체 정보를 정량적으로 제어할 수 있으며 이는 석탄 화재 정보를 식별하고 추출하는 데 유용합니다.

그림 3-2-5 다중밴드 열적외선 주성분 변환 이미지

그림 3-2-6 ASTER 열밴드 이미지를 이용하여 정량적으로 추출한 열이상 분포도

그림 3-2-7 Color Lookup Table 방법을 이용하여 정량적으로 추출한 열이상 분포도

3) 열이상 정보의 복합적 방법

그림 3?2?8 연구지역의 열정보 등급화 영상을 이용하여 IHS 변환을 수행하여 H 및 S 성분을 강화한 후 QuickBird 전색 밴드 영상을 이용하여 I 성분을 대체한 후 역변환을 수행하여 복합 열화상을 생성하였다. 석탄 화재 지역의 모습입니다. 그림에서는 원격으로 감지된 열 이상 현상이 고해상도 이미지에서 더욱 눈길을 끄는 핑크색으로 강조되어 있습니다. 핑크 색상의 깊이는 열 이상 현상의 강도를 반영합니다.

그림 3-2-8 QuickBird 정보와 결합된 Wuda Coalfield의 열 이상 이미지

7. 석탄 화재 감지에 적용

1) 비석탄 식별

QuickBird 영상의 높은 공간해상도 정보를 이용하여 비석탄 화재로 인한 열이상을 식별하고 우다 탄전에서 비석탄 열이상을 일으키는 주요 요인을 분석할 수 있습니다.

석탄 맥석더미를 태우는 모습. 탄전에는 많은 수의 석탄 맥석 더미가 쌓여 있으며, 수년간 축적된 석탄 맥석 더미는 자연적으로 발화되고 발화됩니다. 이미지 특징은 검은색 블록 이미지의 배경에 흰색 반점이 있습니다. 그림 3?2?9를 참조하세요. .

맥석밭이 불타고 있다. 탄전 내부와 외부, 주로 석탄 가장자리 지역에 맥석이 오랫동안 축적되어 넓은 면적의 맥석장을 형성하며, 아래에서 위로, 안에서 밖으로 연소되어 큰 연소장을 형성하는 경우가 많습니다. 이미지 특징은 흰색 호로 둘러싸인 회색-검정색 껍질 모양의 구조입니다(그림 3-2-10 및 3-2-14 참조).

그림 3-2-9 석탄 맥석 연소 이미지

그림 3-2-10 석탄 맥석 연소 이미지

그림 3-2- 11 맥석산 연소 영상

그림 3-2-12 수제 코크스장 연소 영상

그림 3-2-13 석회공장과 제철소의 열이상 영상

빨간색 부분이 열이상 지역

그림 3-2-14 연소석탄 맥석 더미와 코크스 공장의 열이상 이미지

빨간색 부분이 열이상 지역

맥석 산이 불타고 있습니다. 일년 내내 탄광 폐기물이 축적되어 다단계 폐암산이 형성되었으며, 이는 일년 내내 불타고 있는 상태입니다. 이미지 특징은 넓은 면적의 물방울 모양 및 타원형 구조이며 회색-검정색, 어두운 회색 및 청회색 이미지로 구성된 동심원이며 양쪽에 대칭 방사형 미세한 선이 있습니다(그림 3-2-11 참조).

지역 코크스 현장에서 불타고 있습니다. 토착 코크스 장은 직경 6~10미터의 원형 코크스로 더미가 일렬로 쌓여 있습니다. 이미지는 그림 3-2-12와 같이 회색-검정색, 어두운 회색, 회색-흰색 원형 모양의 패턴이 줄과 더미로 배열되어 있는 것이 특징입니다.

석회공장과 철제련소의 이미지 특징은 회백색의 직사각형 패턴이다(그림 3-2-13 참조).

2) 석탄화재 변화정보 분석

① 알려진 화재지역 데이터와 비교하여 석탄화재의 전개 및 변화현황에 대한 정보를 추출한다.

기존의 연소지역 분포도(2003)와 중첩함으로써 연소지역을 식별 및 윤곽화할 수 있으며(그림 3.2.15), 석탄화재의 전개 및 변화현황을 알 수 있으며(그림 3.2.16), 화재 감지 해당 지역의 역동적인 동향을 분석할 수 있습니다.

그림 3-2-15 알려진 화재 지역과 일치하는 열 이상

그림 3-2-16 화재 지역의 발전 및 변화 정보를 반영하는 열 이상

빨간색 영역은 열이상 지역, 노란색 선은 열이상 지역 경계, 파란색 선은 2003년 지상조사에서 화재지역 경계이다

② 용도 석탄 화재의 연소 발달 상태를 추출하기 위한 항공자기 조합. 거의 동시에(2004년 8월) 획득한 항공자기자료와 원격탐사 자료를 선정하여 처리 및 종합분석하였으며, 항공자기이상 자료를 결합함으로써 원격탐사 열이상 지역의 석탄화재 연소 발달상황을 유추할 수 있음을 확인하였다. .

그림 3?2?17에서 원격탐사 열이상 지역은 규모가 크며 항공자기이상 분포범위 및 확장방향과 일치한다. 공기자기이상이 발생한다는 것은 이 지역이 장기적이고 대규모의 연소지역임을 의미한다. 2004년 현장 조사 결과 해당 지역은 화재 강도와 범위가 상대적으로 큰 강렬한 연소 단계에 있는 것으로 확인되었습니다. 2005년 3월 현장 조사 결과 열 이상 지역은 멸종된 화재 지역이었던 것으로 밝혀졌습니다.

그림 3-2-18에서 열적 이상 영역은 공기자기 이상 분포와 일치도가 낮다. 2005년 3월 현장 조사에서 공기자기 이상이 없는 열 이상 지역의 18번과 19번 지점에서는 연소 발화점이 밝혀졌는데, 공기자기 이상 내에는 연소 발화점이 없었다. 2003년 지상화재 지역 자료를 비교 분석한 결과, 공기자기 이상 지역은 사화 지역에 해당하고, 열 이상 지역은 연소 규모와 강도가 작은 신규 화재 지역에 해당하는 것으로 추론됐다.

따라서 두 이미지의 촬영시간, 일치도, 범위 등을 분석하고, 지상조사를 보완함으로써 석탄화재 발생 및 전개에 관한 정보를 더욱 추출할 수 있다.

3) 석탄화재 감지 유효성 분석

알려진 데이터 비교가 없는 열 이상 지역에 대해서는 이미지의 지리적 좌표를 판독할 수 있으며, GPS 로케이터와 열적외선 온도 측정을 통해 이 장비는 열 이상 지역에 대한 현장 현장 검사를 수행합니다. 이번 석탄화재 감지의 열이상 감지 정확도를 평가하기 위해 명백한 간섭이상을 제거한 후 면적이 3픽셀보다 큰 15개 열이상 영역을 최종 해석했다. 이러한 열이상 경계점의 지리적 좌표를 바탕으로 이상지역의 현장 위치를 ​​찾아내고, 지상 이상지역에 있는 24개 석탄발화점을 최종 측량하였다. 균열의 분포, 연소된 암석의 종류, 연소점 분포 및 연소강도, 각 지점의 지형 및 지형학적 특성을 자세히 기록하였으며, 12개의 열이상 현상이 발견되었다(그림 3-2-19). 열적 이상에서는 연소가 발견되지 않았습니다(그림 3-2-20).

그림 3-2-17 열이상과 공기자기이상이 일치하는 영역

그림 3-2-18 열이상과 공기자기이상이 일치하는 영역

노란색 선은 원격탐사 열이상 지역, 짙은 녹색 선은 항공자기이상 등고선, 검은색 선은 2003년 지상조사에서 화재지역 경계, 분홍색 점은 불타는 화재점 현장 점검 결과 발견

그림 3-2-19 열 이상 현상 내에서 발화점 발견

(4픽셀)

그림 3-2-20 없음 열 이상 현상 내에서 연소점이 발견되었습니다.

(3픽셀)

빨간색 선은 원격 감지 열 이상 영역, 검은색 선은 지상 조사에서 화재 영역의 경계입니다. 분홍색 점은 2003년 현장점검에서 발견된 불타오르는 지점이다.

ASTER 데이터를 이용하여 3픽셀 이상 추출한 열이상지역은 80%의 일치율을 갖는 것으로 지상에서 검증되었다. 석탄 화재. 3픽셀 미만의 면적을 갖는 열이상 지역은 석탄화재와의 일치율이 낮고 석탄화재 감지에 거의 영향을 미치지 않는다.

(2) TM/ETM+ 데이터 기반 열이상 추출 방법

1. 데이터 수집

1997년과 2002년 두 기간의 미국을 선택하세요. 기본 정보원으로는 Landsat 열적외선 원격탐사 영상을 활용하고, 다중분광 원격탐사 영상과 해당 지역의 석탄화재 관련 기본 배경자료를 참고한다. 방법 연구에 사용된 데이터는 Table 3-2-2와 같다.

2. 열적 이상정보 추출 방법

2002년 9월 21일 밤의 ETM+6 대역 처리를 예로 들어보자.

표 3-2-2 열 이상 추출 데이터 목록

(1) ETM+6 원본 이미지의 히스토그램에는 두 개의 피크가 있습니다. 하나는 회색 값 98에 있고 다른 하나는 회색 값 106에 가깝습니다.

영상분석 결과 98의 피크값은 배경영역(정상영역)에서 지상복사에 의한 것으로 판단되며, 석탄화재 및 연소영역의 열이상을 반영하는 피크값은 106 부근에 나타나는 것으로 판단된다(그림 3? 2.21(a), (c)).

(2) 원본 이미지의 회색 값(104~160)을 0~255까지 선형적으로 늘립니다. 목적은 배경 물체의 복사를 억제하고 열적외선을 강조하는 역할을 하는 것입니다. 석탄 화재 지역의 방사선 정보(그림 3-2-21(b), (d)).

그림 3-2-21 2002년 9월 21일 밤 ETM+6 이미지의 분할 선형 스트레칭 전후 비교

(3) 단일 밴드 가색상 밀도 분할. Optimity Density Segmentation에서는 최적의 Two-Segment Segmentation을 사용하며, 영상의 고가치 부분에 있는 탄전의 열이상 영역을 하나의 세그먼트로 사용하고, 배경 영역을 가색용 세그먼트로 사용합니다. 밀도 분할. 열 이상 영역은 빨간색으로 설정되고 배경 영역은 흰색으로 설정됩니다.

3. 매핑

획득된 탄전 열 이상 영역을 벡터화하고 Landsat? ETM4 단일 밴드 이미지를 배경으로 사용하여 탄전 열을 묘사합니다. 해당 지역의 지상 분포 범위. 그림 3-2-22는 우다 탄전 화재지역의 열이상 현상의 공간적 분포 위치와 범위 변화를 보여준다.

그림 3-2-22 우다 탄전 화재지역의 시간별 열 이상 정보 추출

왼쪽 사진, 1997년 9월 오른쪽 사진, 2002년 9월 그림 중간 노란색은 ; 보통 열이상, 빨간색은 강한 열이상을 나타냄

(3) 석탄열이상 3차원 표시방법

석탄열이상에 대한 3차원 표시 연구를 수행하기 위해 * ** 수집된 석탄 화재 지역에는 18개의 1:5000 지형도가 있으며, 대부분의 석탄 필드를 포함하여 12개의 지형도를 벡터화하고 MapGIS6.5 소프트웨어에서 모자이크 보정을 수행한 후 ArcGIS9.0에서 DEM으로 변환했습니다. 높은 공간 해상도 QuickBird 이미지, DEM 및 추출된 지하 석탄 열 이상 정보를 등록 및 수정한 후 ArcGIS9.0 또는 기타 전문 원격 감지 소프트웨어를 사용하여 석탄 열 이상을 3차원으로 표시할 수 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

(1) 고정밀 DEM 생성,

(2) QuickBird 이미지 및 DEM 등록,

(3) 석탄 QuickBird 및 DEM을 사용한 이상 추출 맵 등록이 뜨겁습니다.

(4) 석탄 열 이상을 3차원으로 표시합니다.

다양한 관찰 각도에서 우다 탄전의 열 이상 현상을 3차원으로 표시한 것이 그림 3?2?23~3?2?25에 나와 있습니다. 이를 통해 석탄화재 열이상 3차원 표시방법을 적용함으로써 석탄화재 지역의 열이상에 대한 다각도, 전방위 3차원 관측이 가능하며, 국부 확대 및 비교가 가능함을 알 수 있다. 관측도 수행할 수 있습니다. 지형, 지형, 지질 구조와 완전히 결합할 수 있습니다. 탄층 노두와 탄전 광산 환경의 결합은 석탄 화재의 분포 위치, 변화 및 발전 방향을 연구하는 데 직접적인 지침 역할을 합니다. 최적의 소화 위치와 방향을 선택합니다.