POLITECHNIKA KRAKOWSKA im. Tadeusza KościuszkiWydział Inżynierii Środowiska

Instytut Inżynierii i Gospodarki Wodnej

Natalia WIŚNIEWSKA

Szacowanie zasięgu powodzi z wykorzystaniemzdjęć satelitarnych

Praca inżynierska

Studia Stacjonarne I stopniaKierunek studiów: Gospodarka przestrzenna

Specjalność: –

Praca wykonana pod kierunkiem:dr inż. Robert Szczepanek

Recenzent:dr hab.inż. Wiesław Gądek, prof.PK

Ocena pracy: ........................Nr pracy: 2740

Kraków, 2017

Pracę tę dedykuję rodzicom

Spis treści

Spis treści i

1 Wstęp 1

2 Ogólna charakterystyka obszaru badań 32.1 Lokalizacja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2 Klimat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.3 Zagospodarowanie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

3 Dane i narzędzia 93.1 Teledetekcja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103.2 Misja Sentinel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.2.1 Zastosowanie danych Sentinel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.2.2 Charakterystyka wybranych satelitów . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.3 Misja Landsat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.3.1 Zastosowanie danych Landsat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.3.2 Charakterystyka wybranych satelitów . . . . . . . . . . . . . . . 13

4 Metoda szacowania zasięgu powodzi 154.1 Pozyskiwanie danych satelitarnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164.2 Szacowanie zasięgu powodzi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.2.1 Konwersja kanałów rastrowych dla obrazu przez powodzią . . . 184.2.2 Tworzenie obszarów treningowych OT na obrazie przed powodzią 204.2.3 Klasyfikacja obrazu przed powodzią . . . . . . . . . . . . . . . . 23

5 Analiza wyników 27

6 Podsumowanie 31

7 Wnioski 33

Bibliografia 35

i

Spis rysunków 39

ii

Rozdział 1

Wstęp

Zobrazowania satelitarne powierzchni Ziemi odgrywają obecnie coraz większą rolęprzy wykonywaniu analiz o różnych poziomach zaawansowania. Od momentu udostęp-nienia danych przez instytucje takie jak Europejska Agencja Kosmiczna - ESA, czyamerykańska Narodowa Agencja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej - NASA, stałysię one wartościowym źródłem informacji nie tylko dla potrzeb wojska.

Dostęp do danych satelitarnych, umożliwia wykorzystywanie zdjęć np. w plano-waniu przestrzennym. Dane tego rodzaju stanowią dobre źródło informacji o proce-sach jakie zachodzą w obrębie tkanki miejskiej. Dodatkowo mogą znaleźć zastosowaniew planowaniu przestrzennym również dla skali lokalnej lub regionalnej. Dla takich skali,dane satelitarne sprawdzą się przy tworzeniu map pokrycia terenu, a także mogą byćprzydatne do analiz detekcji zmian, które nastąpiły na danym terenie w określonymczasie.

Celem pracy jest oszacowanie zasięgu powodzi przy wykorzystaniu zdjęć satelitar-nych. Zakres pracy obejmuje pozyskanie danych satelitarnych, przedstawiających sytu-ację przed i po powodzi w rejonie zbiornika wodnego w Indonezji. Dane w postaci zdjęćzostały pobrane ze strony internetowej earthexplorer.usgs.gov, a następnie wyznaczonona obu z nich obszary pokryte wodą oraz zestawiono miejsca zalania.

1

Rozdział 2

Ogólna charakterystyka obszaru badań

Indonezja to kraj, w którym panujący klimat, a także sposób zagospodarowaniaterenów mają wpływ na pojawianie się powodzi. Pierwszy z wymienionych czynnikówjest niezależny od człowieka, natomiast drugi czynnik wiąże się z charakterystycznymdla tej części świata systemem zabudowy (rys. 1). Polega on na sytuowaniu budynkóww bliskim sąsiedztwie wód, albo posadowieniu ich na palach. Miejsca przeznaczone podzabudowę obejmują zatem często tereny podmokłe lub zalewowe. W wyniku występo-wania częstych i intensywnych opadów deszczu oraz ze względu na silne przekształceniaterenu, na obszarze całej Indonezji występują powodzie [1][2]. W niniejszej pracy wziętopod uwagę obszar zbiornika wodnego Waduk Jatiluhur (rys. 2). Jest to obiekt pełniącyfunkcję ochrony przeciwpowodziowej oraz dostarczający wodę do nawadniania około242,000 ha pól ryżowych. Oprócz tego jest przeznaczony również do pełnienia funkcjirekreacyjnych [12].

3

Rysunek 1: Przykład zabudowy w obrębie wody w Indonezji (źródło:[10])

Rysunek 2: Zbiornik wodny Waduk Jatiluhur w Indonezji (źródło:[7])

4

2.1 Lokalizacja

Wyspa Jawa położona jest w Azji Południowo-Wschodniej, stanowi jedną z Wiel-kich Wysp Sundajskich. Jednocześnie na jej terytorium znajduje się największe miastoDżakarta, będące stolicą kraju. Powierzchnia Jawy to 126,7 tysięcy km2, co sytuujeją tym samym na trzynastym miejscu wśród wysp świata i piątym w Indonezji. Jawadzieli się na cztery prowincje: Banten, Jawa Zachodnia (rys. 3), Jawa Wschodnia i JawaŚrodkowa [13].

Purwakarta (rys. 4) to średniej wielkości indonezyjskie miasto, zamieszkiwane przez227 tysięcy osób. Zlokalizowane jest w prowincji Jawa Zachodnia, około 80 km od stolicypaństwa [14].

Rysunek 3: Prowincja Jawa Zachodnia (źródło: opracowanie własne na podstawie da-nych http://srtm.csi.cgiar.org)

5

Rysunek 4: Purwakarta - zbiornik wodny Waduk Jatiluhur (źródło: opracowanie własnena podstawie danych http://srtm.csi.cgiar.org oraz https://www.google.pl/maps)

2.2 Klimat

Indonezja znajduje się w strefie klimatu równikowego o typie klimatu wybitnie wil-gotnym. W wyniku szybko nagrzewającego się od podłoża wilgotnego powietrza, pod-lega ono silnej konwekcji. Proces ten wpływa na intensywne ochładzanie adiabatycznei formowanie się wielopiętrowych chmur kłębiastych - deszczowych. W tej strefie klima-tycznej opady występują praktycznie przez cały rok. Ich wielkość szacuje się na około2000 mm, z tendencją do nasilania się po równonocy wiosennej i jesiennej. Dodatkowowpływ wilgotnego klimatu, patrząc od strony biosfery i pedosfery, sprzyja głębokie-mu wietrzeniu chemicznemu, a głównymi czynnikami rzeźbotwórczymi są: intensywnespłukiwanie, bardzo silna erozja wodna i szybka akumulacja osadów rzecznych orazgwałtowna denudacja stoków [20].

2.3 Zagospodarowanie

Obszar Indonezji w około 15% zajmują ziemie przeznaczone pod uprawy. Jest tokraj odgrywający ważną rolę w gospodarce światowej jako dostawca produktów rol-nych, co daje mu 60% dochodu narodowego [12]. Poza terenami rolniczymi, występują

6

również obszary uprzemysłowione, np. Dżakarta, gdzie rozwija się przemysł chemicz-ny, włókiennicy i maszynowy. Pod względem wpływu człowieka na środowisko, krajten można opisać jako rozwijający się, silnie antropopresyjny o obniżonych walorachśrodowiska. Pomimo tego, rozwija się tam również sektor turystyki.

7

Rozdział 3

Dane i narzędzia

Satelita, jest to urządzenie wysyłane w przestrzeń kosmiczną, w celu pozyskaniadanych satelitarnych, czyli zdjęć. Zdjęcie satelitarne jest to obraz powierzchni Ziemiwykonany z pokładu sztucznego satelity, poruszającego się w polu grawitacyjnym Zie-mi.

Pierwsze w historii zdjęcie satelitarne wykonano prawdopodobnie już w 1946 roku.Początkowo satelity znajdowały zastosowanie głównie w celach militarnych. Dopierowykonane w 1972 roku zdjęcie przedstawiające w pełni oświetloną Ziemię, wzbudzi-ło zainteresowanie obrazowaniem jej powierzchni [9]. W tym samym roku, 23 lipcaumieszczono na orbicie pierwszego satelitę serii Landsat. Uznaje się, że to wydarzeniebyło przełomem w ogólnoudostępnianiu zobrazowań, czego dowodem są realizowanedo dnia dzisiejszego misje satelitarne [22]. Na potrzeby niniejszej pracy wykorzystanozobrazowania z misji Landsat 8 (rys. 5). Zdjęcia zostały wykonane 23 lutego 2016 ro-ku oraz 30 czerwca tego samego roku. Pierwsze zdjęcie przedstawia obszar zbiornikawodnego przed powodzią, natomiast drugie ten sam obszar po powodzi.

Pokrycie powierzchni Ziemi ulega mniej lub bardziej dynamicznym przekształce-niom, a dane satelitarne stwarzają obecnie możliwości regularnej obserwacji zachodzą-cych zmian. Istnieje kilka sposobów na pozyskiwanie danych satelitarnych, w pracyzostaną omówione bardziej szczegółowo tylko wybrane.

9

Rysunek 5: Zdjęcia satelitarne Landsat 8 z dnia 23.02.2016r. po lewej stronie orazz dnia 30.06.2016r. po prawej stronie, współrzędne geograficzne miejsca 06o 32’26”S,107o 19’30”E (źródło: earthexplorer.usgs.gov)

3.1 Teledetekcja

Teledetekcja zajmuje się pozyskiwaniem danych o obiektach i zjawiskach w sposóbzdalny, czyli bez bezpośredniego kontaktu między sensorem, a obiektem lub zjawi-skiem. Mechanizmy obrazujące powierzchnię Ziemi umieszcza się na pokładzie sztucz-nego satelity, poruszającego się po orbicie [19]. Sensory to urządzenia odpowiedzialne zazbieranie informacji, na podstawie promieniowania elektromagnetycznego odbijanegoi emitowanego przez obiekty [17]. Dzielą się na pasywne i aktywne. Sensory pasywne re-jestrują promieniowanie pochodzące ze środowiska, czyli źródeł energii, natomiast sen-sory aktywne rejestrują promieniowanie wysyłane i odbite od obiektu. Promieniowaniewykorzystywane w teledetekcji obejmuje pasma widzialne, bliską i średnią podczerwieńoraz podczerwień termalną, a także mikrofale (rys. 6).

10

Rysunek 6: Zakresy spektralne promieniowania elektromagnetycznego wykorzystywanew teledetekcji (źródło:[6])

Niektóre długości fal ulegają absorpcji lub rozproszeniu w atmosferze, w związkuz czym nie znajdują zastosowania w teledetekcji. Stopień odbicia lub absorpcji zależyod długości fali promieniowania, szorstkości powierzchni, wilgotności gruntu i przeni-kalności elektrycznej. Techniczny rozwój satelitów i sensorów wpływa na coraz bardziejprecyzyjne obrazowanie powierzchni Ziemi, co tym samym umożliwia równoczesny roz-wój metod obróbki pozyskanych zdjęć.

3.2 Misja Sentinel

Sentinel, to projekt składający się z pięciu satelitów, stworzony w ramach progra-mu Copernicus, przez Europejską Agencję Kosmiczną. Misja ma charakter operacyjnyi jest kontynuacją GMES (ang. Global Monitoring for Environment and Security). Za-łożeniem misji jest umieszczenie na orbicie satelitów w paru etapach. Pierwszy z nichprzewiduje wprowadzenie w przestrzeń kosmiczną trzech satelitów oraz weryfikację ichpoprawnego działania. Kolejny etap zakłada wdrożenie fazy operacyjnej dla satelitów1, 2, 3, a także dostarczenie na orbitę pozostałych satelitów.

3.2.1 Zastosowanie danych Sentinel

Projekt Sentinel umożliwia monitorowanie zmian zachodzących na powierzchni Zie-mi w sposób ciągły. Dane satelitarne z misji Sentinel znajdują szczególne zastosowa-nie w analizach prowadzonych przez służby lądowe i morskie, a także w zarządzaniukryzysowym. Dostarczają również zobrazowań topografii powierzchni mórz i oceanówz wysoką dokładnością. Przyszły rozwój misji planowany na lata 2016 - 2021, zakładadostarczanie zobrazowań, umożliwiających zbieranie informacji o składzie atmosfery.

11

3.2.2 Charakterystyka wybranych satelitów

Sentinel-1 (rys. 7) dostarcza zobrazowania mikrofalowe, niezależnie od pory dniai panującego zachmurzenia, w każdych warunkach atmosferycznych. Satelita o wymia-rach 2,8 metra długości, 2,5 metra szerokości i 4,0 metry wysokości, został wyposażonyw radar z dwunastometrową anteną (SAR) oraz dwa panele słoneczne o długości 10metrów każdy. Masa satelity szacowana jest na 2300 kg, z czego 130 kg to ciężar paliwa.Porusza się po orbicie na wysokości około 700 km od powierzchni Ziemi, a jego czasrewizyty to 6 dni. Sentinel-1 charakteryzuje się czterema trybami operacyjnymi, po-zwalającymi uzyskać zobrazowania różnej rozdzielczości przestrzennej. Pierwszy tryb(Stripmap Mode) z pasa o szerokości 80 km, wykonuje zdjęcia o rozdzielczości 5 × 5metrów. Drugi tryb (Interferometric Wideswath Mode) z pasa o szerokości 250 km,uzyskuje rozdzielczość 5 × 20 metrów. Trzeci tryb ( Extra-wide Swath Mode) z pasaszerokości 400 km, dostarcza zdjęcia o rozdzielczości 25×100 m. Czwarty i ostatni tryb(Wave Mode) będzie zbierał dane z pojedynczych pikseli o wielkości 5× 20 m [21].

Rysunek 7: Wizualizacja Sentinel-1 w przestrzeni kosmicznej (źródło:[11])

12

Sentinel-2, satelita o wymiarach 3,4 metra długości, 1,8 metra szerokości i 2,3 metrywysokości, posiada instrument ”Multispectral imager”, przeznaczony do pozyskiwaniawielospektralnych obrazów w zakresie widzialnym oraz bliskiej i średniej podczerwieni.Masa satelity szacowana jest na 1140 kg, z czego 123 kg to ciężar paliwa. Poruszasię po orbicie na wysokości około 800 km od powierzchni Ziemi, a jego czas rewizytyto 5 dni. Sentinel-2 charakteryzuje się trybem operacyjnym, pozwalającym uzyskaćzobrazowania powierzchni w pasie 290 km z rozdzielczością przestrzenną kolejno 10, 20i 60 metrów [21].

3.3 Misja Landsat

Landsat, to nazwa programu prowadzonego przez Narodową Agencję Aeronautykii Przestrzeni Kosmicznej, mającego na celu zdalne pozyskiwanie zobrazowań Ziemi,za pomocą specjalnie skonstruowanych satelitów. W ramach programu wystrzelono naorbitę okołoziemską 8 sztucznych satelitów Ziemi.

3.3.1 Zastosowanie danych Landsat

Projekt Landsat umożliwia obrazowanie powierzchni Ziemi w sposób powtarzalnyi wielospektralny. Dane satelitarne z misji Landsat znajdują szczególne zastosowaniew rolnictwie i leśnictwie, dzięki możliwości wyznaczania indeksu NDVI, powiązanego zestanem roślin. Wykorzystywane są również w kartografii i geologii do detekcji wilgotno-ści gleby oraz rozpoznania geologicznego. Znajdują zastosowanie także w zarządzaniuregionalnym i bezpieczeństwie narodowym. Dodatkowo posiadają kanały wykorzysty-wane do wykrywania chmur i rejestracji ciepła powierzchni Ziemi.

3.3.2 Charakterystyka wybranych satelitów

Landsat 8 to ostatni z serii stworzonych satelitów. Przez twórców uważany jest zanajnowocześniejszy i najbardziej dopracowany. Posiada większą skalę czułości na świa-tło niż jego poprzednicy. Konstrukcyjnie wyróżnia się zastosowanym sensorem OLI(rys. 8). Dotychczas obrazowanie Ziemi polegało na szybkim przemieszczaniu się sen-sora ETM+ w poprzek ścieżki orbity, wpływając tym samym na szybkie zużycie częścimechanicznych. Landsat 8 posiada mniej ruchomych części, co zmniejsza prawdopo-dobieństwo wadliwości, a także jest dokładniejszy w gromadzeniu danych. Kolejnymiróżnicami są dodatkowe zakresy spektralne, pomocne przy ocenie stężenia aerozoliw atmosferze. Umożliwiają one bardziej precyzyjną analizę wód, a także poprawę wy-krywalności chmur [8].

13

Rysunek 8: Parametry satelitów Landsat 7 i 8 (Źródło: opracowanie na podstawie[19])

14

Rozdział 4

Metoda szacowania zasięgu powodzi

Wiele miejsc na Ziemi jest zagrożonych powodziami. Występują one z różnych przy-czyn, na różnej powierzchni, w różnym czasie i z różną intensywnością. Niemniej jednakwszędzie gdzie się pojawią, generują straty zarówno materialne, jak i środowiskowe.Zmiany w środowisku spowodowane powodziami bywają nieodwracalne, zwłaszcza gdyprowadzą do zniszczenia ekosystemów.

Skalę zmian można często dostrzec dopiero po analizie zdjęć przed i po wystąpieniuzjawiska. W tym miejscu należy zwrócić uwagę na możliwość stosowania zdjęć sateli-tarnych. Znane są przypadki, w których np. wykorzystanie zdjęć satelitarnych do mo-nitorowania ogromnych obszarów delt rzecznych pozwoliło ustalić dynamikę badanychcieków, a także miejsca występowania podtopień [18]. Znane są również metody sza-cowania zasięgu powodzi na podstawie zdjęć satelitarnych [3][4]. Przy analizach zwią-zanych z powodziami, wykorzystuje się dane optyczne i coraz częściej dane radarowe.Dużą zaletą zdjęć radarowych, jest możliwość wykonywania zobrazowań niezależnie odpory dnia i nocy, a także występującego zachmurzenia. Wpływa to na perspektywę roz-woju prowadzenia badań, których podstawę stanowią dane satelitarne. Kolejną zaletąkorzystania ze zdjęć satelitarnych przy prowadzeniu badań, jest zmniejszenie kosztówi czasu, potrzebnych do wykonania niezbędnych obserwacji naziemnych [3]. Korzystanieze zdjęć satelitarnych przy prowadzeniu badań posiada również wady. Jedną z istotnychwad są pojawiające się na zdjęciu chmury. Powinno się je wykluczyć z analizy [16], po-nieważ zachmurzenie może generować różne błędy, np. przypisanie ich do jakiejś klasypokrycia terenu.

15

4.1 Pozyskiwanie danych satelitarnych

Dane satelitarne można przeglądać online oraz pobierać bezpłatnie na własny uży-tek. Zobrazowania Sentinel są dostępne w serwisie scihub.copernicus.eu, natomiast zdję-cia z Landsata można oglądać i pozyskiwać przy użyciu przeglądarek, np. earthexplo-rer.usgs.gov. W obydwu przypadkach pobieranie danych wymaga zarejestrowania sięna stronie internetowej [17]. Korzystając z przeglądarki (rys. 9), użytkownik może od-naleźć dany obszar, definiując w tym celu kryteria wyszukiwania, np. wpisując nazwęposzukiwanej miejscowości, określając współrzędne geograficzne, albo wskazując ob-szar kolejnymi przybliżeniami mapy. Następnie wybiera się źródło danych, czyli serięLandsata i odpowiadający mu sensor, po czym przechodzi do wyszukania danych (rys.10). Po wybraniu miejsca według własnych kryteriów, np. procencie zachmurzenia, da-cie wykonania zdjęcia, można skorzystać z opcji podglądu wstępnie wybranego zdjęcia(rys. 11). Jeśli użytkownik nie ma zastrzeżeń, może rozpocząć pobieranie, przez klik-nięcie odpowiedniej ikony.

Rysunek 9: Definiowanie kryteriów wyszukiwania w przeglądarce earthexplo-rer.usgs.gov (źródło: earthexplorer.usgs.gov)

16

Rysunek 10: Definiowanie ustawień przed pobraniem zdjęcia w przeglądarce earthe-xplorer.usgs.gov (źródło: earthexplorer.usgs.gov)

Rysunek 11: Podgląd zdjęć w przeglądarce earthexplorer.usgs.gov (źródło: earthexplo-rer.usgs.gov)

4.2 Szacowanie zasięgu powodzi

Jako metodę na oszacowanie zasięgu powodzi, wybrano cyfrowe przetworzenie ob-razów satelitarnych z dwóch różnych okresów (23.02.2016 - przed powodzią i 30.06.2016- po powodzi). Narzędziem do wykonania pracy była wtyczka QGIS ”Semi-AutomaticClassification Plugin” [5]. Wspomniana wtyczka do programu umożliwia monitorowa-

17

nie powodzi poprzez klasyfikację obrazów satelitarnych, a także ocenę zmian pokryciaterenu.

Klasyfikacja polega na zidentyfikowaniu przez program komputerowy pikseli, nazasadzie podobieństwa odbicia spektralnego w różnych zakresach spektralnych. Odbiciedotyczy poszczególnych obszarów treningowych wyznaczonych przez użytkownika.

4.2.1 Konwersja kanałów rastrowych dla obrazu przez powodzią

Przekształcenie kanałów rastrowych polega na wstępnym przetworzeniu obrazu,w celu uzyskania jak najlepszej końcowej klasyfikacji. Wtyczka SCP, automatyczniekonwertuje obraz cyfrowy do jego atmosferycznego odbicia (Top Of Atmosphere reflec-tance). Zakres tego procesu obejmuje wykonanie korekcji atmosferycznej oraz zdefinio-wanie barw w jakich będzie wyświetlany obraz (rys. 12).

Przystępując do wstępnej obróbki obrazu, należy wskazać miejsce na dysku kom-putera, gdzie znajdują się pobrane wcześniej z earthexplorer.usgs.gov kanały Landsat8, wraz z plikiem MTL. W opcjach konwersji zaznacza się zastosowanie korekcji at-mosferycznej DOS 1 oraz pozostawia zaznaczoną opcję tworzenia zestawu kanałów.Poniżej wyświetlane są metadane, zawierające informacje na temat wykorzystywanychplików rastrowych TIF. Po wskazaniu i zaznaczeniu opisanych wyżej elementów możnauruchomić proces.

Rysunek 12: Wstępna obróbka obrazu przed powodzią (źródło: opracowanie własne)

18

Widoczne na ekranie komputera zdjęcie jest czarno białe, zatem ciężko jest od-różnić na nim elementy krajobrazu. W związku z tym należy stworzyć barwny obrazRGB. Barwy zbliżone do rzeczywistych uzyskuje się z konfiguracji kanałów 3-2-1. Innepołączenia tworzą tak zwane barwy fałszywe (rys. 13).

Rysunek 13: Obraz przed powodzią w barwach rzeczywistych, kompozycja kanałów 3-2-1 i obraz przed powodzią w barwach fałszywych, kompozycja kanałów 4-3-2 (źródło:opracowanie własne)

W programie kolory definiuje się poprzez zmianę stylu we właściwościach wirtual-nego rastra (rys. 14). Sposób wyświetlania określa się jako ”kolor wielokanałowy”,a następnie wybiera się elementy tworzące obraz wielospektralny, czyli kanały. W miej-sce kanału o kolorze czerwonym, zielonym i niebieskim, należy wybrać kanały w ko-lejności 4-3-2. W tej konfiguracji dobrze widać odbicie padającego światła w zakresiebliskiej podczerwieni. Są to tereny porośnięte roślinnością, piksele na zdjęciu w tychmiejscach przyjmą kolor czerwony.

19

Rysunek 14: Tworzenie obrazu barwnego RGB (źródło: opracowanie własne)

4.2.2 Tworzenie obszarów treningowych OT na obrazie przed po-wodzią

Obszary treningowe OT, to elementy definiowane przez użytkownika, obejmującelistę sygnatur zapisaną w tak zwanym pliku z danymi treningowymi. W głównyminterfejsie SCP, w zakładce ”Zestaw kanałów” (rys. 15), definiuje się obraz wejściowyna podstawie listy kanałów oraz długość fali.

20

Rysunek 15: Definiowanie zestawu kanałów do obrazu wejściowego przed powodzią(źródło: opracowanie własne)

Kolejnym krokiem jest stworzenie tak zwanego pliku treningowego (rys. 16), w któ-rym powstaną klasy pokrycia terenu. W panelu danych wskazuje się obraz wejściowy,a w zakładce dane treningowe tworzy się plik z danymi treningowymi. Klikając w ikon-kę o tej samej nazwie, ustala się miejsce zapisu pliku na dysku oraz nazwę tego pliku,np. trening przed.scp. Wektor zostanie dodany do panelu warstw programu QGIS podtą samą nazwą co plik.

21

Rysunek 16: Tworzenie pliku z danymi treningowymi dla obrazu przed powodzią (źró-dło: opracowanie własne)

W tym momencie można przejść do tworzenia obszaru treningowego OT. Procespolega na ręcznym narysowaniu poligonów. W tym celu należy kliknąć ikonkę ”stwórzpoligon OT”, a następnie narysować poligon dla danej klasy lub kilka poligonów dlatej samej klasy. Rysowanie rozpoczyna kliknięcie prawego przycisku myszy, a poligonzamyka się kliknięciem lewego przycisku myszy. Obrysowany poligon należy opisaćw Panelu klasyfikacji - ”Tworzenie OT”. Użytkownik określa numer porządkowy klasyC ID= 1 oraz opis klasy C Info= Woda. Tak samo opisuje się makroklasę MC. Następniezapisuje się ROI do pliku treningowego przez kliknięcie ikonki ”Save”. Dodatkowozostały policzone i zapisane w pliku treningowym widma sygnatur spektralnych. Klasa”Woda” jest widoczna po kilku sekundach na Liście sygnatur OT.

Kolejne klasy pokrycia terenu, np. Zabudowa, Roślinność, tworzy się automatycznie(rys. 17). Wystarczy wybrać ikonę ”Aktywuj wskaźnik OT”, zamieszczoną w paskunarzędzi, a następnie kliknąć w obszar mapy, gdzie występuje zabudowa. Zaznaczoneprzez program piksele, należy zapisać jako kolejną makroklasę MC ID, o nazwie ”Zabu-dowa”. Numer klasy C ID jest zmieniany automatycznie, użytkownik musi nadać mutylko nazwę w miejscu C Info. W analogiczny sposób dodaje się kolejne makroklasy,w zależności od potrzeb użytkownika.

22

Rysunek 17: Automatycznie zaznaczone piksele dla klasy Zabudowa na obrazie przedpowodzią (źródło: opracowanie własne)

4.2.3 Klasyfikacja obrazu przed powodzią

Klasyfikacja obrazu pod kątem wyznaczenia terenów pokrytych wodą, to przetwo-rzenie obrazu przy użyciu mapowania kąta spektralnego (Spectral Angle Mapping).W zależności od wartości progowej, piksele są klasyfikowane jako woda. Jeżeli kąt za-warty pomiędzy widmami ich sygnatur, a widmami sygnatur zebranych w poprzednimetapie jest mniejszy niż wartość progowa, należy znaleźć maksymalną wartość progową,która pozwala na identyfikację wszystkich obszarów wody na obrazie. W przypadku,kiedy wartość progowa jest zbyt wysoka, ”nie-wodne” piksele zostaną niewłaściwiesklasyfikowane.

W Panelu klasyfikacji (rys. 18), należy określić parametry potrzebne do przeliczeniaalgorytmu klasyfikacji. Będą to: wartość progowa= 20 oraz rozmiar podglądu w pik-selach S= 500. Drugą z wartości zmienia się w głównym pasku narzędzi koło ikony”Ustaw przezroczystość podglądu”. Algorytm Spectral Angle Mapping wykorzysta doklasyfikacji ID klas.

23

Rysunek 18: Wybór algorytmu klasyfikacji dla obrazu przed powodzią (źródło: opra-cowanie własne)

Przed ostatecznym zatwierdzeniem klasyfikacji, można skorzystać z podglądu ob-razu, klikając w ikonę ”Aktywuj wskaźnik podglądu klasyfikacji”, a następnie lewymprzyciskiem myszy w dowolny punkt obrazu (rys. 19).W Panelu warstw pojawi się nowa warstwa oraz grupa ”Class temp group”. Jest toraster tymczasowy, tworzony przy stosowaniu podglądu. Można go usunąć przed za-twierdzeniem wyniku klasyfikacji, albo zostawić. Zostanie on automatycznie usuniętyprzy zamykaniu programu.

Końcowa klasyfikacja obrazu powstaje po kliknięciu ikony ”uruchom” w Paneluklasyfikacji, zakładka Wynik klasyfikacji. Użytkownik zostanie poproszony o wskaza-nie miejsca na dysku komputera, gdzie program zapisze klasyfikację, np. pod nazwąKlasyfikacja przed.tif. W Panelu warstw utworzy się raster o tej samej nazwie.

24

Rysunek 19: Podgląd klasyfikacji dla obrazu przed powodzią (źródło: opracowanie wła-sne)

25

Rozdział 5

Analiza wyników

Na rysunku 20 zestawiono wyniki klasyfikacji dla obrazów przed i po powodzi. Obaobrazy A i B zostały podzielone na trzy klasy pokrycia terenu: wodę, zabudowę i ro-ślinność. Dla obrazu A algorytm przyporządkował wszystkie piksele do zadanych klas.Można zauważyć dominację pikseli obrazujących roślinność. Piksele obrazujące wodępojawiają się w obrębie zbiornika wodnego, a także w kilku miejscach poza jego obsza-rem. Po zachodniej stronie zbiornika algorytm wyznaczył w sporej części zabudowę tużprzy wodzie. W dolnej części obrazu, miejscami pojawiła się woda w środku zabudowy.Dla obrazu B algorytm nie przyporządkował wszystkich pikseli zadanym klasom. Nie-sklasyfikowane piksele zostały zaznaczone białym kolorem. Liczba pikseli obrazującychwodę, zwiększyła się w stosunku do zdjęcia A. Pojawiła się w większej ilości w środkuzabudowy, a także w miejscach gdzie wcześniej algorytm nie wskazał jej istnienia. Pozachodniej stronie zbiornika zmniejszyła się liczba pikseli obrazujących zabudowę.W tym samym miejscu algorytm wyznaczył wodę lub nie sklasyfikował pikseli.

27

Rysunek 20: Zestawienie klasyfikacji pokrycia terenu dla obrazu przed i po powodzi(źródło: opracowanie własne)

Kolejny obraz (rys. 21) przedstawia zestawienie ortofotomapy z klasyfikacją po po-wodzi dla wybranego fragmentu. Na wybranym kawałku obrazu A widać wybrzeże,miejsca występowania zabudowy oraz pokrycie terenu roślinnością. Analizując obraz B,można zauważyć błędy klasyfikacji w stosunku do stanu rzeczywistego. Przede wszyst-kim algorytm wskazał piksele obrazujące wodę w głębi lądu, na miejscu zabudowy.Dodatkowo wokół wody wyznaczył zabudowę, a na obszarze tafli zbiornika wodnegopojawiły się pojedyncze niesklasyfikowane piksele. Poza tym w miejscu widocznej naobrazie A chmury, algorytm stworzył na obrazie B obszar wody.

28

Rysunek 21: Ortofotomapa i sklasyfikowany obraz po powodzi dla wybranego fragmen-tu terenu (źródło: opracowanie własne)

Zestawienie widoczne na rysunku 22 przedstawia wybrany fragment klasyfikacjiprzed i po powodzi. Obrazy A i B obejmują ten sam szczegół, na którym widocznejest zwiększenie liczby pikseli obrazujących wodę w tym miejscu. Miejscowo na obrazieB zwiększyła się liczba pikseli obrazujących zabudowę w głębi lądu oraz zmniejszyłabezpośrednio przy brzegach zbiornika. Dodatkowo na tym samym obrazie algorytm niesklasyfikował wszystkich pikseli, co zostało zaznaczone białym kolorem.

29

Rysunek 22: Wybrany szczegół na sklasyfikowanych obrazach przed i po powodzi (źró-dło: opracowanie własne)

30

Rozdział 6

Podsumowanie

Na przestrzeni lat zobrazowania satelitarne stały się dość popularnym źródłeminformacji o powierzchni Ziemi. Ogólnodostępność zdjęć wpłynęła na rozwój metodbadawczych, stosowanych w wielu dziedzinach nauki. Informacje dostarczane przezzobrazowania satelitarne odgrywają szczególną rolę w przypadku terenów pokrytychwodą. W takich przypadkach łatwiej dostrzec zachodzące zmiany pokrycia terenu orazwykorzystać pozyskane dane do analiz tych zmian. Niemniej jednak należy pamiętaćo wpływie jakości danego zobrazowania na przydatność wykonywanej analizy.

Celem pracy było oszacowanie zasięgu powodzi. Praca polegała na opisie wybra-nej metody, dającej możliwość oszacowania zasięgu powodzi przy wykorzystaniu zdjęćsatelitarnych. Zakres pracy opierał się na pozyskaniu danych satelitarnych ze stro-ny internetowej earthexplorer.usg.gov. Jest to popularna przeglądarka umożliwiającabezpłatne oglądanie i pobieranie zdjęć satelitarnych. Na podstawie pobranych zdjęćwykonano i opisano czynności związane z cyfrową obróbką pozyskanych danych. Zdję-cia przedstawiały sytuację przed i po powodzi w rejonie zbiornika wodnego WadukJatiluhur w Indonezji. Teren ten został wybrany ze względu na częste i rozległe wy-stępowanie powodzi. W przypadku Polski nie udało się pozyskać odpowiednich zdjęćz okresu powodzi. Metodę szacowania zasięgu opisano wykonując klasyfikację dla ob-razu przed powodzią. Klasyfikację obrazu po powodzi wykonano w sposób analogicznyi zestawiono z wcześniejszą klasyfikacją w analizie wyników.

Analizie poddano dwa sklasyfikowane zdjęcia satelitarne, obejmujące obszar in-donezyjskiego zbiornika wodnego przed i po wystąpieniu powodzi. Dla obu obrazówwykonano jednakowy podział na klasy pokrycia terenu, do których zalicza się woda,zabudowa i roślinność. Analiza umożliwiła wyznaczenie obszarów pokrytych wodą. Nazestawionych ze sobą obrazach widać miejsca, w których zwiększyła się powierzchniapokrycia terenu wodą w obrębie zbiornika wodnego, a także miejsca występowaniawody poza zbiornikiem. Na obrazie po powodzi pojawiły się obszary pokryte wodąw miejscach, gdzie na obrazie przed powodzią występowała zabudowa.

W trakcie analizy zauważono błędy klasyfikacji na obrazie po powodzi. Część błę-dów wynika z nieprzypisania przez algorytm niektórych pikseli do żadnej z zadanych

31

klas pokrycia terenu, a część z prawdopodobnie złego przypisania pikseli do danej klasy.Analizując obraz po powodzi, można zauważyć pojawienie się sporego obszaru wodyw miejscu, gdzie na obrazie przed powodzią występowała zabudowa. Nie wiadomo czyjest to błędna klasyfikacja w wyniku nie usunięcia zachmurzenia w tej części zdjęcia,czy jest to obraz zabudowanego terenu podmokłego, co wiązałoby się z charakterystycz-nym sposobem zabudowy dla tej części świata. Dobra znajomość miejsca opracowaniaprawdopodobnie mogłaby wykluczyć część błędów, natomiast ciężko stwierdzić jedno-znacznie, czy wymienione błędy miały wpływ na prawidłowość klasyfikacji.

Zaprezentowana metoda może być stosowana do szacowania zasięgu powodzi. Po-mimo iż wystąpiły błędy klasyfikacji na lądzie, na obszarze zbiornika wodnego dobrzewidoczne są zmiany w ilości wody.W celu uzyskania lepszych efektów końcowych należałoby zmienić sposób przeprowa-dzenia analizy tak, aby obejmował on sklasyfikowanie tylko obszarów wodnych, nazasadzie wykorzystania poligonów podzielonych, np. na wody płytkie i głębokie w ob-rębie jednej klasy pokrycia terenu.

32

Rozdział 7

Wnioski

• Szacowanie zasięgu powodzi z wykorzystaniem zdjęć satelitarnych umożliwiło wy-znaczenie obszarów pokrytych wodą. W obrębie zbiornika wodnego dobrze widaćzmiany ilości wody na obrazie po powodzi, w stosunku do sytuacji przedstawianejna obrazie przed powodzią. W kilku miejscach na obrazie po powodzi w sąsiedz-twie zabudowy także pojawiła się woda.

• Występowanie wody przy zabudowie na zdjęciu po powodzi odzwierciedla po-wszechny dla tego rejonu świata sposób zagospodarowania terenu. Jest on zwią-zany z kulturą budowy jak najbliżej wody lub na wodzie.

• Miejscami wystąpiła błędna klasyfikacja pomiędzy pikselami obrazującymi wodęi zabudowę. Taka sytuacja może wskazywać na występowanie terenu podmokłegolub zabudowy na palach.

• Część pikseli nie została sklasyfikowana przez algorytm. Może mieć to związekz niewystarczającą szczegółowością w wyznaczaniu regionów pokrycia terenu. Naszczegółowość wyznaczania klas duży wpływ ma znajomość analizowanego te-renu. Bez takiej znajomości łatwiej popełnić błędy, ponieważ nie wszystkie ele-menty pokrycia terenu są widoczne na zdjęciu. Użytkownik znający teren możesprawniej zweryfikować błędy klasyfikacji, jeśli wie gdzie dokładnie znajdują siętereny podmokłe, albo występuje roślinność wodna. Taka szczegółowość pozwalana stworzenie większej ilości klas niż tylko woda i osiągnięcie tym samym bardziejmiarodajnego wyniku końcowego.

• Kolejną przyczyną na niesklasyfikowanie pikseli lub błędne sklasyfikowanie jestwystępujące na zobrazowaniu zachmurzenie. Dziedzina wiedzy niezbędna do usu-wania zachmurzenia ze zdjęć satelitarnych przekracza zakres niniejszej pracy.

33

Bibliografia

[1] Artur Bartkiewicz. Strona internetowa rp.pl, Powódź w Indonezji, do-stęp: 19.06.2016, http://www.rp.pl/Kleski-zywiolowe/160619151-Powodz-w-Indonezji-Dziesiatki-ofiar.html#ap-1.

[2] Artur Bartkiewicz. Strona internetowa rp.pl, Powódź błotna w Indonezji, dostęp:20.06.2016, http://www.rp.pl/Kleski-zywiolowe/160629969-Indonezja-Blisko-50-ofiar-smiertelnych-powodzi-i-lawin-blotnych-na-Jawie.html#ap-1.

[3] Nengcheng Chen, Lianjie Zhou, Zeqiang Chen. A sharable and efficient metada-ta model for heterogeneous earth observation data retrieval in multi-scale floodmapping. Remote Sensing, 7(8):9610–9631, 2015.

[4] Luca Congedo. Strona internetowa fromgistors.blogspot.com, Flood Monito-ring, dostęp: 01.10.2016, https://fromgistors.blogspot.com/2014/09/flood-monitoring-tutorial-using-semi.html.

[5] Luca Congedo. Strona internetowa fromgistors.blogspot.com, Land Cover Clas-sification, dostęp: 01.10.2016, https://fromgistors.blogspot.com/2014/06/land-cover-classification-using-SCP-3.html.

[6] Wojciech Drzewiecki. Strona internetowa agh.edu.pl, Teledetekcja wskrócie, dostęp: 10.12.2016, http://home.agh.edu.pl/~galia/students/NS/teledetekcja_w_skrocie.pdf.

[7] Strona internetowa duatiket.blogspot.com. Zbiornik wodny Waduk Jatiluhur,dostęp: 05.01.2017, http://duatiket.blogspot.com/2015/10/terowongan-menembus-tembok-bendungan.html.

[8] Strona internetowa gisiokolice.blogspot.com. Porównanie Landsata 7 i Landsata 8,dostęp: 28.07.2013, http://gisiokolice.blogspot.com/2013/07/porownanie-landsata-7-i-landsata-8.html.

35

[9] Strona internetowa kosmonautyka.pl. Pierwsze zdjęcia z kosmosu, do-stęp: 21.02.2015, http://www.kosmonautyka.pl/pierwsze-zdjecia-ziemi-z-kosmosu.

[10] Strona internetowa plus.google.com. Przykład zabudowy w obrębie wodyw Indonezji, dostep: 05.01.2017, https://plus.google.com/photos/photo/100832346982259061798/6344509863083670450.

[11] Strona internetowa sentinel.esa.int. Sentinel-1, dostęp: 31.12.2016, https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-1.

[12] Strona internetowa wikipedia.org. Informacje o Purwakarcie przetłumaczone, do-step: 29.12.2016, https://translate.google.pl/translate?hl=pl&sl=id&u=https://id.wikipedia.org/wiki/Waduk_Jatiluhur&prev=search.

[13] Strona internetowa wikipedia.org. Informacje o Jawie, dostep: 29.12.2016, https://pl.wikipedia.org/wiki/Jawa.

[14] Strona internetowa wikipedia.org. Informacje o Purwakarcie, dostep: 29.12.2016,https://pl.wikipedia.org/wiki/Purwakarta.

[15] Strona internetowa wikipedia.org. Informacje o gospodarce Indonezji, dostep:29.12.2016, https://pl.wikipedia.org/wiki/Gospodarka_Indonezji.

[16] Andrzej Z Kotarba. Comparison of differences between modis 250m and 1kmcloud masks. Atmospheric Research, 181:54–62, 2016.

[17] Sławomir Królewicz. Charakterystyka i dostępność wybranych średnio- i wy-sokorozdzielczych satelitarnych danych teledetekcyjnych. dostęp: 31.12.2016.Strona internetowa amu.edu.pl, Uniwersytet im. A. Mickiewicza Instytut Geo-grafii Fizycznej i Kształtowania Środowiska Przyrodniczego, Zakład Gle-boznawstwa i Teledetekcji Gleb,http://www.geoinfo.amu.edu.pl/geoinf/m/Charakterystyka%20zobrazowa%C5%84%20satelitarnych%202009.pdf.

[18] Claudia Kuenzer, Igor Klein, Tobias Ullmann, Efi Foufoula Georgiou, RolandBaumhauer, Stefan Dech. Remote sensing of river delta inundation: exploitingthe potential of coarse spatial resolution, temporally-dense modis time series. Re-mote Sensing, 7(7):8516–8542, 2015.

[19] Zdzisław Kurczyński. Fotogrametria. Wydawnictwo Naukowe PWN SA, 2014.

[20] Władysław Skrzypczak Leszek Baranieski. Geografia fizyczna. WydawnictwoEFEKT Władysław Skrzypczak, 2003.

[21] Piotr Orleański. Strona internetowa kosmos.gov.pl, Centrum Badań Kosmicz-nych PAN, dostęp: 02.01.2017, httphttp://www.kosmos.gov.pl/ekatalog/materialy/Program_Sentinels.pdf.

36

[22] Praca zbiorowa pod red. Józefa Saneckiego. Teledetekcja pozyskiwanie danych.Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2006.

37

Spis rysunków

1 Przykład zabudowy w obrębie wody w Indonezji . . . . . . . . . . . . . . . 42 Zbiornik wodny Waduk Jatiluhur w Indonezji . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Prowincja Jawa Zachodnia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Purwakarta - zbiornik wodny Waduk Jatiluhur . . . . . . . . . . . . . . . . 6

5 Zdjęcia satelitarne Landsat 8 z dnia 23.02.2016r. po lewej stronie oraz zdnia 30.06.2016r. po prawej stronie, współrzędne geograficzne miejsca 06o

32’26”S, 107o 19’30”E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Zakresy spektralne promieniowania elektromagnetycznego wykorzystywane

w teledetekcji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 Wizualizacja Sentinel-1 w przestrzeni kosmicznej . . . . . . . . . . . . . . . 128 Parametry satelitów Landsat 7 i 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

9 Definiowanie kryteriów wyszukiwania w przeglądarce earthexplorer.usgs.gov 1610 Definiowanie ustawień przed pobraniem zdjęcia w przeglądarce earthexplo-

rer.usgs.gov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1711 Podgląd zdjęć w przeglądarce earthexplorer.usgs.gov . . . . . . . . . . . . 1712 Wstępna obróbka obrazu przed powodzią . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1813 Obraz przed powodzią w barwach rzeczywistych, kompozycja kanałów

3-2-1 i obraz przed powodzią w barwach fałszywych, kompozycja kanałów4-3-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

14 Tworzenie obrazu barwnego RGB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2015 Definiowanie zestawu kanałów do obrazu wejściowego przed powodzią . . . 2116 Tworzenie pliku z danymi treningowymi dla obrazu przed powodzią . . . . 2217 Automatycznie zaznaczone piksele dla klasy Zabudowa na obrazie przed

powodzią . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2318 Wybór algorytmu klasyfikacji dla obrazu przed powodzią . . . . . . . . . . 2419 Podgląd klasyfikacji dla obrazu przed powodzią . . . . . . . . . . . . . . . 25

20 Zestawienie klasyfikacji pokrycia terenu dla obrazu przed i po powodzi . . 2821 Ortofotomapa i sklasyfikowany obraz po powodzi dla wybranego fragmentu

terenu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

39

22 Wybrany szczegół na sklasyfikowanych obrazach przed i po powodzi . . . . 30

40