Технологии к которым мы не готовы: видеосъемка с орбиты

В конце прошлого года в сети впервые появились данные с нового спутника SkySat-1. Теперь мы получаем с орбиты не только фото, но и видео, причем в весьма хорошем качестве. При просмотре создается впечатление, что спутник зависает над территорией съемки. В действительности же происходит поворот снимающей камеры, синхронизированный с движением спутника. Максимальное время записи составляет 1,5 минуты. Помимо видеосъемки, SkySat-1 способен вести панхроматическую и мультиспектральную (красный, синий, зеленый, ближний инфракрасный цветовые диапазоны) с разрешением 0,9 и 2 метра на пиксель соответственно.

SkySat-1 — первый из 24 запланированных спутников. Вместе, эти спутники позволят просматривать любой заданный участок Земли в течении реального времени через каждые 8 часов. Обработка фото и видео производится непосредственно на борту спутников, что позволяет уменьшить проблему пропускной способности радиолиний.

Спутники разработаны в американской компании SkyBox Imagin, основанной в 2009 году четырьмя аспирантами Стэнфордского университета. В настоящее время в компании работает порядка 100 человек, которые планируют завершить работу по выводу всей орбитальной группировки к 2016 году. Предполагается, что основными клиентами станут частные лица. Если стратегия SkyBox Imagin будет успешной, на рынок выйдет первая компания, предоставляющая данные дистанционного зондирования Земли для конечных потребителей. Иными словами, мы имеем возможность уже через два года получать несколько раз в день видеозапись для произвольной территории. Но даже если сроки не удастся соблюсти, все равно на лицо существенный прогресс в космической съемке, который пока не очень понятно как использовать.

Конечно же речь идет не об оперативных задачах, для которых необходимость в получении своевременных данных (например, дорожные пробки или лесные пожары) понятна. Многие задачи, такие как составление карт растительности по снимкам Landsat, Modis и QuickBurd едва ли требуют сейчас столь качественных данных, которые предоставляет SkyBox Imagin. Фактически через пару лет картографы могут получить мощнейший инструмент без всякого понимания того, как его можно применять. Было бы весьма неплохо уже сейчас задуматься над тем, как мы сможем использовать полученные данные. Это позволит уже сейчас сформировать те направления исследований, которые будут востребованы в ближайшие годы.

Мне видится, что с появлением доступных видеоданных дистанционного зондирования Земли произойдет существенное развитие вопросов эрозии почв и горных пород — за развитием оврага можно будет наблюдать не только в виде сменяющихся слайдов, но и в виде кусочно-непрерывных видеозаписей, которые позволят оценивать силу и направление потоков воды. Из этих же данных можно делать более достоверные сведения о типе разрушаемых почв и горных пород.

Анализ динамики снеготаяния на различных участках позволит создавать более детальные карты микрорельефа, что в свою очередь даст нам новую информацию о взаимосвязи рельефа, почвы и растительного покрова.

Появится возможность детального изучения рекреационной нагрузки, влияния на почву и растительность автомобильных выбросов, животноводства, погодных изменений и других факторов.

В геоботанике неизбежно усиление фенологических методов. Более того, вполне вероятно, что фенологические методы станут основными в геоботанической картографии, а индикационная геоботаника существенно дополнится методами, основанными на физиологии растений.

Конечно же все это при условии, что наши самодержцы не утвердят очередной закон об уголовной ответственности за использование таких материалов. Как будет решен правовой вопрос сказать трудно, и, как обычно, вариант «все запретить» нельзя исключать.

Загадывать наперед в теперешнем мире дело неблагодарное, но иногда полезное. Трудно поручиться, что мои предположения сбудутся, однако уже сегодня имеет смысл подумать над тем, что, и какими средствами мы будем анализировать, если завтра к нам в руки попадет несказанное богатство в виде нового поколения данных дистанционного зондирования Земли.

Использованы материалы:

SkyBox Imagin

Хабрахабр

Совзонд

Наземный фотограмметрический WZPr-метод оценки полноты древостоя

«Лесник без спичек, что хуй без яичек»
Народная лесниковская поговорка

В статье про то, как использование фотоаппарата вместо полнотомера Биттерлиха позволяет оптимизировать решение задач, связанных с определением полноты древостоя. Все иллюстрации кроме хуевых честно спизжены, но над некоторыми я поработал. Если выснится, что я тем самым нарушил ваши права — прошу меня извинить и написать для проставления соответствующих гиперссылок (я честно, уже не помню откуда пиздил исходники картинок). Во время работы над статьей в продуктовом была скидка на «три топора», поэтому математические выкладки рекомендую еще раз перепроверить.

Выражаю данной статьей признательность Михаилу Васильевичу Нешатаеву и Антону Олеговичу Пестерову, которые проебали мою призму Анучина в районе Левашово, а так-же Ивану Васильевичу Никифорчину, который в 2009 году взял на проверку курсовую работу по таксации и до сих пор проверяет.

Матчасть в лице учебника таксации говорит, что полнота «представляет собой сумму площадей поперечных сечений всех деревьев на площади на высоте 130 см в пересчете на гектар леса». Естественно, тут и далее в статье пойдет речь про абсолютную полноту, которая выражается обычно в квадратных метрах на гектар. Проще говоря абсолютная полнота это площадь всех пеньков на гектаре, срубленных выше пупка, но ниже головы — одна из важнейших величин при определения запаса древесины, а следовательно всех вытекающих параметров. Для измерения абсолютной полноты существует давно разработанный и опробованный метод угловых проб, который чаще называют методом реласкопических площадок или методом Биттерлиха, по имени изобретателя. В старой литературе, иногда встречается название WZPr-метод, от немецкого die Winkelzahlprobe. Те, кто уже знаком с методом, могут пропустить нудятину с его описанием и сразу перейти к сути вопроса.

Метод очаровательно прост. Вам потребуется изготовить вот такой «прибор»:

Полнотомер

Фактически это любая ровная палка с закрепленной на ее конце пластинкой с прорезью. Можно использовать любые материалы, главное, что-бы отношение прорези к длине палки составляло ровно 1:50. Периодически встречаю у коллег разные китайские поделки, вроде вот такой:

Нормальный полнотомер

Здесь роль палки выполняет натянутая цепочка, длина которой в 50 раз больше ширины прорези. Но большая часть использует то, что есть в карманах: спички, зажигалки, куски картона или «ключи» от пивных банок (у кого что лежит в карманах). Главное не ошибится с размерами, после определенной тренировки, такие «инструменты» зачастую дают лучший результат чем адски дорогая лазерно-оптическая техника.
Вы берете прибор Биттерлиха (полнотомер) и прикладываете конец палки без прорези, либо свободный конец цепочки к глазу и визируете через него на деревья, поворачиваясь по кругу. Первым визируете самое ближнее к вам, что-бы не спутать его с остальными и не пойти на «второй круг». При визировании вы смотрите вдоль палки/цепочки сквозь прорезь и наблюдаете три ситуации:

1. При наведении на дерево, дерево «закрывает» прорезь
2. При наведении на дерево, оно точно вписывается в прорезь (невозможно точно определить «закрывает» дерево прорезь или нет)
3. При наведении на дерево, дерево очевидно не закрывает прорезь

Принцип полнотомера

Деревья из первой категории вы считаете за единицу, деревья из второй категории считаете за пол-единицы. Третью категорию не учитываете. Предположим у вас 10 деревьев вошло в первую категорию, 4 дерева попали во вторую и все остальные попали в третью категорию. Абсолютная полнота в этом случае составляет 10*1+4*0,5=12 кв. метров на 1 гектар. Естественно, одной площадкой не обойдешься — весь мануал доступен в книжке «Методы отвода и таксации лесосек» — рекомендую к прочтению.

Весь фокус метода можно понять из картинки ниже:

Хуевая картинка

если длина полнотомера составляет 100 см, то круг, описанный им будет иметь площадь π кв.м. Если в этом кругу будет расти дерево, которое точно вписывается в разрез пластины полнотомера, значит диаметр этого дерева 2 см, а площадь сечения 0,0001π кв.м., что соответствует абсолютной полноте 1 кв. м на 1 га.

Метод чертовски хорош, однако постоянно носить с собой базисную рейку полнотомера неудобно, от использования цепочки устает рука, и в целом процесс оценки полноты требует умения держать в уме и постоянно суммировать несколько колонок цифр, включая дробные (полнота ведь считается отдельно для каждой породы). При долгой работе, особенно в неприятных условиях (дождь, гнус, жара и др.) основная масса ошибок возникает от усталости и невнимательности исследователя. Несколько упростить работу можно если применять оптическую модификацию полнотомера — призму Анучина, но в настоящее время их либо не производят вообще, либо производят в очень малых количествах и приобрести такую призму проблематично.

Призма Анучина

Призму можно держать на любом расстоянии от глаз, однако необходимость подсчета сумм и связанные с этим проблемы призма не решает. Все также необходимо оценивать выходит ли преломленное изображение ствола за границы ствола поверх и понизу призмы, касается его краем, или изображение ствола искажается недостаточно.

Принцип призмы Анучина

Всевозможные электронные приблуды дороги и, как я уже писал, ощутимого улучшения производительности они не дают.
Размышляя над этой безысходностью я несколько дней путешествовал по виртуальным улицам гугл стрит пока мне не пришло в голову измерить полноту одного из скверов города, находясь в этот момент от него на расстоянии в полторы тысячи километров. Но для этого мне нужен был виртуальный полнотомер Биттерлиха, создать который, впрочем уже не составляло особых проблем.

Примечание. Здесь и далее подразумевается работа со снимками, полученными с помощью фотоаппарата без дисторсии. При использовании фотоаппаратов с дисторсией, необходимы дополнительные расчеты для учета оной. Они довольно громоздки, но если вы знаете, что такое «дисторсия», то вполне сможете их рассчитать самостоятельно.

Цифровые фотоаппараты которые мы используем замечательны во-первых тем, что снимают секторами, в отличии от сканеров, а во-вторых тем, что получаемое растровое изображение уже разбито на пиксели, сквозь которые мы можем глядеть как сквозь разрез полнотомера. Примитивно говоря, это устроено так:

Схема метода

Не правда ли, это похоже на полнотомер Биттерлиха, только как бы «повернутый» прицельным визиром к наблюдателю? Естественно, ни о каком соотношении 1:50 тут не может быть и речи, но тем не менее, это не мешает установив зависимость между линейными размерами пиксела, и углом, который он охватывает в натуре, оценивать значения абсолютных полнот.
Первое что необходимо сделать — это узнать ширину 1 пиксела. Ее можно посмотреть либо в свойствах снимка, либо с помощью фоторедактора, например в GIMP 2.8: меню изображение -> свойства-разрешение:

Гимп скриншот

Разрешение снимка обычно представлено либо одним, либо двумя числами. В первом случае чило означает количество пикселей в дюйме диагонали, во втором случае, количестово пикселей в дюйме ширины и высоты. Соответственно, для вычисления ширины в первом случае нам необходимо воспользоваться теоремой Пифагора (количество пикселей в дюйме ширины равно квадратному корню половины квадрата количества пикселей в дюйме диагонали). В нашем случае в 1 дюйме ширины содержится 180 пикселей изображения. Следовательно, ширина 1 пиксела 0,014 см. Это и будет минимальная ширина прорези в нашем виртуальном полнотомере Биттерлиха.
Теперь необходимо определиться с длиной виртуальной базисной рейки. Для этого необходимо установить какой угол по ширине охватывает объектив вашего фотоаппарата. Учтите, что он изменяется при зуммировании объектива, поэтому «приближения» при снимках использовать не нужно.
Ширину охвата фотоаппарата можно рассчитать исходя из технической документации на ваш объектив, в которой указан угол изображения объектива. Для широкоугольных объективов он превышает 75 градусов, для длиннофокусных составляет менее 30 градусов. Остальные объективы называют нормальными, как правило на недорогих моделях стоят именно они. Угол изображения объектива — это диагональный угол, поэтому для расчета ширины охвата требуется вновь воспользоваться теоремой Пифагора.
Если же документация утеряна много лет назад, как в моем случае, достаточно просто установить фотоаппарат на штатив, сфотографировав удаленную на известное расстояние линейку, после чего измерить получившийся угол. Мой фотоаппарат охватывает ширину в 45 градусов.
Ширина фотографии составляет 3072 пиксела, что видно из свойств растра. Значит на каждый пиксел охватывает ширину в 45/3072=0,0146484375 градуса. Выше мы рассчитали, что каждый пиксел имеет ширину 0,014 см. Все что нам остается, для того, что-бы рассчитать длину виртуальной базисной рейки — это решить задачку для седьмого класса: основание равнобедренного треугольника составляет 0,014 см, вершина имеет угол 0,0146484375 градуса. Всего-то необходимо найти высоту этого треугольника.
Решение 1. Высота делит равнобедренный треугольник на два равных прямоугольных треугольника с длиной противолежащего катета 0,014/2=0,007 см и острым углом в вешине 0,0146484375/2=0,00732421875 градуса. Искомая высота является прилежащим катетом в наших треугольниках и равна отношению катета к тангенсу острого угла: 0,007 / tg(0,00732421875) = 54,7594860417≈55 см.
Решение 2. Будем считать, что этот треугольник не равнобедренный, а прямоугольный. Да, это аморальное математическое допущение, но при таком соотношении сторон, возникающая ошибка незначительно мала. Тогда искомая высота, она же прилежащий катет составляет: 0,014/tg(0,0146484375)=54,7594851469≈55 см.
Размер нашей виртуальной базисной рейки составляет 5,5 м. Визирный прицел составляет 0,00014 м. Следовательно, если на фотографии мы видим, что единственное дерево имеет ширину 1 пиксел, мы можем утверждать, что на площади (π×5,5^2)/(360/45)=11,8791472214≈12 кв.м площадь сечения древостоя составляет π*0,00007^2=1,5393804 × 10^(-8) м, что в пересчете на гектар составит 0,000013 кв.м. Это, конечно, чрезвычайно мало, но ситуация, при которой у вас в кадре будет только один ствол дерева шириной в 1 пиксел может быть разве что в таком случае:

Саванна

Впрочем, возникающее желание подсчитать суммарную ширину стволов в пикселах и умножить их на выведенную величину неверно, поскольку не имеет никакого биологического смысла. Необходимо учитывать каждое дерево отдельно, так же как и в классическом методе Биттерлиха. Но если в классичеческом WZPr-методе мы использовали всегда одинаковый полнотомер, то в нашем виртуальном полнотомере размер визирного прицела уникален для каждого дерева. Измеряя ширину ствола на фотографии в пикселах, мы получаем ширину визирного прицела виртуального полонотомера в сантиметрах.

Таким образом, абсолютная полнота древостоя на 1 га вычисляется по формуле:
P = Σ(10000*(π*(0,5*B)^2)/(360/V*π*((0,5*B)/tg(0,5*0,W*B))^2)) где,
P — полнота, в кв.м
V — угол охвата снимка,
B — ширина дерева на фото, в см (ширина прорези виртуального полнотомера),
W — угол охвата одного пиксела, градусов
Применительно к нашему случаю:
P = Σ(10000*(π*(0,5*B)^2)/(360/45*π*((0,5*B)/tg(0,5*0,014*B))^2))
В материальном виде, использование этого метода можно представить так, будто мы располагаем не одним полнотомером, а бесконечным множеством полнотомеров с разными размерами визиров. Классический метод Биттерлиха совершенно игнорирует все деревья, не совпадающие с размером визира. В случае же фотограмметрического метода, учитываются все деревья. При этом, нет необходимости измерять абсолютно все деревья на снимке, но чем больше их будет измерено, тем точнее окажутся результаты.

Определение вида летучей рыбы на картине Босха «Видения святого Антония»

Когда складывается ощущение, что в интернете не осталось ничего кроме трэша, котиков и экспертов по украинскому кризису лучше всего помогает пьянство и просмотр старинных картин.

Вот интересный пример. Сегодня, ожидая когда принтер закончит свою работу, я просматривал картинки, которые выдал мне «Яндекс» по запросу «Иероним Босх». Да-да, я знаю, что это явно указывает на шизофрению, однако, в отличии от «няшных» фотографий это хотя-бы интересно. На втором десятке изображений мне попался фрагмент, на котором мужчина и женщина летят верхом на летучей рыбе:

Босх

Это фрагмент из правой створки триптиха «Искушение святого Антония», причем весьма любопытный. Что за рыба изображена на этом фрагменте?

Судя по наличию развитого брюшного плавника под платьем женщины, это рыба из группы четырехкрылых летучих рыб. На это же указывает способность рыбы к полету с «пассажирами», что говорит о большей развитости летательного аппарата. Спинной плавник развит значительно сильнее анального, однако даже число лучей сосчитать невозможно. Нельзя и полагаться на цвет, поскольку в данном случае непонятно, где окраска рыбы, где следы времени и реставраторов, а где искажение от фотоаппарата.

Босх писал свои картины на территории современных Нидерландов. Это не дает доказательств, однако позволяет предположить, что на картине изображен разнохвостый длиннокрыл — Cheilopogon heterurus — рыба из подсемейства Cypselurinae. Другое название этого вида — северная летучая рыба. Это единственный вид летучих рыб, который встречался в Северной Европе.

Но все портит хвост. У длиннокрыла нижняя лопасть хвостового плавника длиннее верхней (фото честно спизжено, откуда не помню):

Летучая рыба

В интернете, ответа на свой вопрос мне найти не удалось. По запросам вроде «рыба на картине Босха+искушение святого Антония» вылезает такой объем пространных рассуждений о роли рыбы в творчестве Босха, что возникает желание отключить роутер и навсегда разорвать договор с провайдером.

И все-таки, это разнохвостый длиннокрыл с куцым хвостом или иной вид? У молоди длиннокрыла на подбородке бахромчатый усик, но на картине совсем не понятно усик ли это или дефект полотна (скорее последнее). С одной стороны «северное» происхождение триптиха, с другой стороны куцый хвост. Да и сам святой Антоний, если Википедия не врет, был коптом, а потому сюжет развивается скорее в более южных регионах по сравнению с Нидерландами.

Пожалуй, надо заканчивать так пить.