Abstract
In this paper, the authors discuss some issues of collecting and processing side-scan sonar (SSS) images collected during a survey of the lower reaches of the Enisei River. A technique is suggested for the construction of sonar image mosaics and interpreting data.
Keywords: side-scan sonar (SSS), remote sensing, geographical information system, sonogram, digital map, Enisei River
ВВЕДЕНИЕ
Создание более точных карт поверхности дна мирового океана, в том числе с использование гидролокатора бокового обзора (ГБО) [1], является актуальной на сегодняшний день. Не менее актуальной она является и для картографирования речных систем. В отличие от традиционных методов гидрографических исследований со сбором батиметрических данных галсовыми, либо попеченными промерами, ГБО позволяет визуализировать донную поверхность с достаточно высоким разрешением. При этом, удешевление и, как следствие, большая доступность различных гидроакустических приборов [2–4] существенно расширило возможности для проведения исследования внутренних водоемов, в частности отдаленных районов Крайнего Севера и Арктики.
Несмотря на то, что принципы работы ГБО достаточно описаны в научной и научно-технической литературе [5–7], необходимо обратить внимание на фундаментальную работу Филиппа Блонделя (Батский университет, Великобритания), которая сфокусирована именно на вопросах прикладного использования ГБО, как в полевых условиях, так и в лабораторных при обработки полученных данных [8]. Системы ГБО позволяют получать изображение водной среды, путем преобразования значений амплитуды собственного акустического сигнала, отраженного от объектов, в последовательные ряды пикселей, составляющие изображение дна водоема.
Таким образом, данная система, измеряя амплитуду сигнала, переводит значения в тон пикселей будущего изображения. Жесткие и плотные объекты, отражают больше сигнала гидролокатора, чем мягкие и рыхлые. Следовательно, по тону или цвету пикселя, можно строить предположения о залегающем объекте. Однако существуют и другие факторы, влияющие на тональность пикселей на конечном изображении: характеристики самого водного объекта (состав воды, ее плотность, температура); параметры проведения сканирования – диапазон сканирования (ширина полосы сканирования) и частота испускаемого звукового сигнала, маршрут съемки, скорость движения сканирующего устройства; и другие источники, возникновение и влияние которых не всегда возможно предвидеть и предотвратить, например, различные движения водных потоков на поверхности и под водой, погодные условия, которые также приводят к движению воды [4; 8]. Основываясь на знаниях причин и факторов, влияющих на процесс сканирования, а также параметров и настроек аппаратуры, можно изучать изображения, полученные гидролокатором, для исследования дна водных объектов.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В данной статье будет рассмотрен небольшой фрагмент изучения нижнего течения реки Енисей в районы устья реки Сальная Курья. В ходе полевых исследований проходы ГБО выполнялись на расстоянии около 30 метров от правого берега Енисей (Рис. 1).
Рисунок 1. Маршрут съемки ГБО
Для визуализации донных объектов и их анализа использовались данные ГБО «Starfish 990F» (компания «Tritech»), предназначенный для проведения работ на глубинах до 30 метров.
Рассмотрим на Рис. 2 встречающиеся объекты, а также характеристики водного пространства. На изображении можно выделить четкую береговую линию, поскольку судно со съемочным оборудованием производило движение вдоль береговой линии. В левой части изображения присутствует светлый объект, тень от которого «оторвана» на некоторое расстояние, следовательно, объект находится в толще воды, а не «лежит» на дне: можно предположить, что это – рыба. В правой части изображения видны затененные области – отсутствие или частичная потеря данных, которые могут возникать из-за неровностей донной поверхности, в результате чего, создается «тень» и акустический сигнал не отражается. Также на этом изображении, объекты, отбрасывающие тень, вероятнее всего являются крупными каменистыми образованиями. По мере увеличения значений глубины на изображении (слева, направо) данные становятся менее информативными, так как глубина не является постоянной на исследуемой территории. Это можно определить по размеру «черной области» в центре изображения, характеризующей толщу воды под гидролокатором – чем она меньше, тем мельче водоем. В этой области могут быть рыбы, плавающий мусор, различные взвеси. Таким образом, можно произвести грубую оценку уровня загрязнения воды крупными частицами. Изменения глубин на всем маршруте съемки значительны – наблюдаются как мелкие участки, глубина которых до 0,5 м, так и крупные углубления, с глубиной более 5 м. По большей части, материал дна однородный, предположительно мелкодисперсный камень. У самого уреза воды каменистая крошка увеличивается в размерах.
Рисунок 2. Фрагмент сонограммы.
Рисунок 3. Фрагмент сонограммы.
Если объекты легко распознаются по тени, это позволяет нам судить об их положении и размере. Информативной является форма и сила возвратного сигнала. Так, например, в левой части изображения зафиксирован объект, сила отражательной способности которого больше, чем окружающих его объектов, это свидетельствует о различии состава донных объектов. Однако визуально распознать подобный объект бывает проблематично: он едва различим в левой части изображения, по неестественно угловатой форме. Таким образом, на основании правильной прямоугольной формы и высоких значениях отражательной способности, можно предположить, что объект имеет антропогенное происхождение. Бревно легко опознается (в правой части изображения) по своей вытянутой форме.
В целом, охарактеризовать весь объем данных сканирования, можно следующим образом: неравномерное донное основание, имеющее множество перепадов по глубине. На дне заметны следы человеческой деятельности – вытянутые в длину борозды, вероятно, следы от якорей и якорных цепей. На протяжении всего съемочного пути, на дне водоема и в толще воды встречаются различные предметы, такие как одиночные бревна, скопление затопленной древесной растительности, булыжники, одиночные рыбы и их стаи, а также антропогенные объекты.
Однако сонограмма и ее описание – это не конечный продукт, при гидроакустическом исследовании водоема. Сонограмма может быть использована как основной источник при составлении карт водных объектов, или в качестве дополнительного источника информации, в случае исследования конкретного объекта находящегося в толще воды или залегающего на дне водоема. Различные тематические карты водоемов могут быть использованы, например, для маломерного судоходства, рыболовства, строительных работ, изучения подводных объектов исторического наследия, природоохранной деятельности.
Пример построения «мозаики» по гидроакустическим снимкам представлен в работах американских исследователей [2–3; 9], однако они ориентированы на использования рыболовных эхолотов, для которые существует коммерческое картографические ПО. «Starfish Scanline» функцией картографирования не обладает. В рамках камеральной обработки, нам удалось спроецировать сонограмму ГБО на космический снимок Landsat-8, для отображения окружающих объектов и визуального восприятия результата работы. Работа была выполнена в программном пакете, использующим ГИС-технологии.
Рисунок 4. Сонограммная мозаика наложения на космический снимок Landsat-8
Сонограмма гидролокатора представляет собой файл с расширением LogDoc. Это стандартный формат файлов для ГБО «StarFish», который визуализируется программным обеспечением производителя прибора «Starfish Scanline». Программное обеспечение предлагает несколько способов извлечения данных – непосредственно готовая сонограмма, и так называемые «сырые данные», представляющие собой таблицу, с занесенными в нее параметрами, полученные во время гидроакустической съемки. Мы воспользовались функцией извлечения готовой сонограммы. Таким образом, файл сонограммы был поделен на 43 фрагмента, представляющие собой детали большого пазла, одинакового размера по длине и ширине изображения. Для каждого элемента пазла, в таблицу были зафиксированы координаты 15 точек. Это необходимо для проведения процедуры географической привязки каждого элемента, а также этого количества точек достаточно для проведения трансформации отображения сонограмм полиномом второго порядка, что увеличить точность работы. Таким образом, географическая привязка задала данным естественное расположение в пространстве для каждой сонограммы, не в виде «прямой линии», а по траектории движения плавсредства со съемочным оборудованием, со всеми поворотами на маршруте, во время исследовательских работ (Рис. 4). По мере географической привязки, элементы один за другим присоединяются друг к другу, составляя единую мозаику.
Проблему при проведении географической привязке составляли так называемые «угловые фрагменты» (фрагменты, находящиеся на участках судна), им уделялось особое внимание. Поскольку не всегда представляется осуществлять съемку прямыми галсами, на снимках видны резкие изгибы, которые могут привести к сильному искажению сонограммы, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на четкости изображения и точности привязки. В нашей работе присутствует фрагмент крутого поворота (Рис. 5), можно увидеть насколько сильно изменилась форма фрагмента после пространственной привязки и трансформации изображения, также необходимо обратить внимание, что на внешнем угол сонограммы образовался «надрыв» – это отсутствие данных в этом месте, следствие крутого поворота.
Рисунок 5. Изменение угловой сонограммы, после географической привязки и трансформирования полиномом второго порядка.
Объединение различной информации, ее сравнение и сопоставление, позволяет вывести закономерности, которые ранее не были известны, а также посмотреть на некоторые данные «по-новому». Одним из примеров такого подхода к работе с информацией является ГИС. Системы такого рода позволяют, на основе географической информации, проводить автоматизированное картографирование.
По окончанию сбора сонограммного пазла, добавляем слой космического снимка с Landsat-8, загруженного нами с сайта американской Геологической службы [10]. Объединение снимка и данных гидролокатора позволяет точно определить положение объектов в толще воды и на дне водоема относительно береговой линии, и в целом для правильного визуального восприятия.
РЕЗУЛЬТАТЫ
В результате визуального анализа полученной мозаики, были обнаружены объекты, а также выделены явления, проявляющиеся на сонограммах. Условно, обнаруженные явления и объекты можно поделить на несколько групп. Непосредственно сами объекты, выделяющиеся на фоне относительно ровной поверхности речного дна, о которых можно предположить, что они являются обломками древесного характера, так как имеют характерную вытянутую прямоугольную форму, а их объемность определяется за счет падающей тени. Также было замечено, что данные объекты обладают высокими значениями отраженного звукового сигнала. Вторая группа обнаруженных особенностей – это участки с искажением и потерей отражающегося звукового сигнала, что приводит, в конечном счете, к потере данных. Считаем, что участки, подобного рода, необходимо определять за счет знаний координат и местоположений таких «темных пятен» на карте, для повторного исследования данной области. На участках, где траектория отклоняется от прямолинейного движения, происходит «растягивание» растрового изображения, что впоследствии влияет на работу по распознаванию объектов. Учитывая расположение этих участков, их так же можно будет избежать искажений или минимизировать радиус поворота.
Рисунок 6. Сонограммная мозаика, с точечным слоем обнаруженных объектов и явлений.
Все обнаруженные нами объекты были представлены на карте путем создания нового слоя, хранящего информацию о местонахождении, номер сонограммного снимка (фрагмент пазла), а также краткую описательную характеристику. Эти данные находятся в атрибутивной таблице слоя.
Такой способ представления информации позволил обнаружить некоторые характеристики объектов, которые были, не так очевидны в первоначальном виде данных ГБО. Так, например, на стыке двух сонограмм, был обнаружен объект вертикального залегания, обладающий высокой степенью отражения звука, и характерной вытянутой звуковой тенью, это может свидетельствовать о действительно крупном объекте. Также в окрестностях объекта обнаруженные и другие источники высокого отражения, и имеющие характерную прямоугольную форму и собственную тень (Рис. 6–7).
Рисунок 7. Фрагмент сонограммной мозаики, с обнаруженными вытянутыми горизонтально залегающими объектами.
ВЫВОДЫ
В данной работе были предложены подходы интерпретации и картирования участка реки Енисей вблизи его правого притока – Курейки, по результатам гидролокационной съемки для создания ГИС, с помощью программного пакета QGIS, Проведен анализ визуализированных данных гидролокационной съемки. Затем данные были разделены на 43 фрагмента, для более детальной работы с каждым фрагментом – географическая привязка по 15 точкам и трансформирование каждого из 43 фрагментов полиномом второго порядка. Удалось получить единую полосу элементов сонограмм с визуализацией донной обстановки относительно местности в программе QGIS с использованием космического снимка. Все объекты, выявленные в ходе анализа, были зафиксированы на полученной геоинформационной карте с присвоением номера, а также с уточнением их координат.
Создание перечня обнаруженных объектов при помощи ГБО является важным этапом в обработке полученных данных. Однако такой анализ данных на сегодняшний день не может проходить без человека, несмотря на существующие методы автоматизации этого процесса. Результаты дают возможность для рационального проведения повторных наблюдений, если потребуется, а также позволяют развить дальнейшее использования данных путем наложения на карту дополнительных слоев, например, батиметрической информации, для выявления закономерностей развития или общих характеристик исследуемой области.
Таким образом, развитие методов дешифрирования и обработки материалов, полученных ГБО, могут способствовать распространению подобной, относительно недорогой, доступной аппаратуры. Использование ГБО значительно увеличит продуктивность исследований водных объектов. Результаты таких исследований могут внести вклад в развитие судоходства, рыболовства, упростить поисковые и спасательные операции, а также разведывательные работы при строительстве.
СИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Порохов И.В., Сущенко А.А., Кан В.А. Об одной задаче определения донной поверхности по данным гидролокатора бокового обзора // Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики: труды Международной конференции, посвященной 90-летию со дня рождения академика Г. И. Марчука. 2015. С. 597–602.
2. Kaeser A., Litts T. An Illustrated Guide to Low-Cost Sonar Habitat Mapping v1.0. 2014.URL:https://www.fws.gov/panamacity/resources/An%20Illustrated%20Guide%20to%20Low-Cost%20Sonar%20Habitat%.... (дата обращения: 22.03.2020).
3. Hamill D., Buscombe D., Wheaton J.M. Alluvial substrate mapping by automated texture segmentation of recreational-grade side scan sonar imagery // PLoS ONE. 2018. 13(3): e0194373. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194373
4. Goncharov A.E. An assessment of the condition of the Igarskaia Protoka on the Yenisei in 2018: side-scan sonar imagery interpretations and bathymetry // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. 822. 012041 IOP Publishing doi:10.1088/1757-899X/822/1/012041
5. Урик Роберт Дж., Основы гидроакустики. Перевод с английского Н. М. Гусева, Ю. Ф. Тарасюка, Л. Ф. Штейнмана, В. С. Яхонтовой. Ленинград: «Судостроение», 1978. 448 с.
6. Robert J. Urick, Principles of underwater sound, New York. McGraw-Hill Book Company, 1975
7. Фирсов Ю. Г. Основы гидроакустики и использование гидрографических сонаров. Санкт-Петербург: Нестор-История, 2010. 348 с.
8. Blondel P. The Handbook of Sidescan Sonar. Chichester, UK: Praxis Publishing Ltd, 2009. 316 p.
9. Kaeser A.J., Litts T.L., Tracy T.W. Using low‐cost side‐scan sonar for benthic mapping throughout the Lower Flint River, Georgia, USA // River Res. Applic. 2013. 29. P 634–644. doi:10.1002/rra.2556
10. Google Earth: https://earth.google.com/ (дата обращения 15.10.2020)
REFERENCES
1. Porohov I.V., Sushchenko A.A., Kan V.A. Ob odnoj zadache opredeleniya donnoj poverhnosti po dannym gidrolokatora bokovogo obzora // Aktual'nye problemy vychislitel'noj i prikladnoj matematiki: trudy Mezhdunarodnoj konferencii, posvyashchennoj 90-letiyu so dnya rozhdeniya akademika G. I. Marchuka. 2015. S. 597–602. (In Russian)
2. Kaeser A., Litts T. An Illustrated Guide to Low-Cost Sonar Habitat Mapping v1.0. 2014.URL:https://www.fws.gov/panamacity/resources/An%20Illustrated%20Guide%20to%20Low-Cost%20Sonar%20Habitat%.... (accessed 22.03.2020)
3. Hamill D., Buscombe D., Wheaton J.M. Alluvial substrate mapping by automated texture segmentation of recreational-grade side scan sonar imagery // PLoS ONE. 2018. 13(3): e0194373. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194373 (accessed 15.04.2020)
4. Goncharov A.E. An assessment of the condition of the Igarskaia Protoka on the Yenisei in 2018: side-scan sonar imagery interpretations and bathymetry // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. 822. 012041 IOP Publishing doi:10.1088/1757-899X/822/1/012041
5. Urik Robert Dzh., Osnovy gidroakustiki/ Perevod s anglijskogo N. M. Guseva, YU. F. Tarasyuka, L. F. SHtejnmana, V. S. YAhontovoj, Leningrad. Sudostroenie, 1978. 448 p. (In Russian)
6. Robert J. Urick, Principles of underwater sound, New York. McGraw-Hill Book Company, 1975
7. Firsov Y. G., Osnovy gidroakustiki i ispol'zovanie gidrograficheskih sonarov. Sankt-Petersburg: Nestor-Istoriya, 2010. 348 p. (In Russian)
8. Blondel P. The Handbook of Sidescan Sonar. Chichester, UK: Praxis Publishing Ltd, 2009. 316 p.
9. Kaeser A.J., Litts T.L., Tracy T.W. Using low‐cost side‐scan sonar for benthic mapping throughout the Lower Flint River, Georgia, USA // River Res. Applic. 2013. 29. P 634–644. doi:10.1002/rra.2556
10. Google Earth: https://earth.google.com/ (accessed 15.10.2020)
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0)