МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ КОСМИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

Предмет исследования. Рассматриваются результаты исследования особенностей применения космических оптико-электронных и радиолокационных средств при дистанционном зондировании Земли. Предметом исследования является текущее планирование съемки объектов на подстилающей поверхности с целью повышения эффективности системы зондирования за счет рационального использования ее ресурсов. Метод. Введены новые понятия группового объекта, стохастической полосы захвата и стохастической протяженности маршрута. Приведено общее описание моделей одиночного, группового объектов и их параметров, сформулирован критерий существования группового объекта на основе двух одиночных объектов. Разработан метод формирования групповых объектов при текущем планировании съемки, представлено его описание. Метод содержит ряд этапов обработки данных об объектах с вычислением их новых параметров, стохастических характеристик космического средства и проверки пространственных размеров объектов по значениям стохастической полосы захвата и стохастической протяженности маршрута. Приведено строгое математическое описание методического аппарата формирования модели группового объекта на основе данных об одиночных объектах и возможностях бортового специального комплекса в сложных условиях регистрации пространственных данных. Основные результаты. Разработанный метод в виде макета программного средства реализован на основе современной геоинформационной системы с развитым инструментарием обработки и анализа пространственных данных в векторном формате. Проведены экспериментальные исследования метода формирования групповых объектов на различной реальной объектовой обстановке с использованием параметров современных отечественных систем дистанционного зондирования Земли детального наблюдения Канопус-В и Ресурс-П. Практическая значимость. Предложенные модели и метод ориентированы на практическую реализацию с использованием векторных моделей пространственных данных и современных геоинформационных технологий. Практическая ценность состоит в сокращении количества расходуемых ресурсов космического средства и наземного комплекса системы при ведении наблюдения малоразмерных и точечных объектов.

1. Grigor'ev A.N., Shilin B.V. Analysis of seasonal variations of the spectral characteristics of landscape components, using the data of the Hyperion space video spectrometer. // Journal of Optical Technology (A Translation of Opticheskii Zhurnal). 2013. V. 80. N 6. P. 360–362. doi: 10.1364/JOT.80.000360

2. Чичкова Е.Ф. Результаты космической съемки восточной части Финского залива в 2013 году // Сборник материалов XV Международного экологического форума «День Балтийского моря». СПб., 2014. С. 54–55.

3. Grigor'ev A.N., Kritsuk S.G., Tronin A.A., Shilin B.V., Mezenko A.N. Mapping the vegetation of St. Petersburg from the materials of space-based digital multispectral imaging // Journal of Optical Technology (A Translation of Opticheskii Zhurnal). 2004. V. 71. N 3. P. 158–164.

4. Григорьев А.Н. Методика формирования спектральных характеристик объектов на основе мультивременных данных космической гиперспектральной съемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 175–184.

5. Урличич Ю.М., Селин В.А., Емельянов К.С. О приоритетах практической реализации развития космической системы дистанционного развития Земли // Аэрокосмический курьер. 2011. № 6 (78). С. 12–19.

6. Пикуль А.И., Хегай Д.К., Шпак А.В. Алгоритм оценивания рациональности построения низкоорбитальной системы искусственных спутников мониторинга наземных объектов // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 3 (73). С. 66–70.

7. Maurer E., Mrowka F., Braun A., Geyer M.P., Lenzen C., Wasser Y., Wickler M. TerraSAR-X mission planning system: automated command generation for spacecraft operations // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2010. V. 48. N 2. P. 642–648. doi: 10.1109/TGRS.2009.2033469

8. Krieger G., Moreira A., Fiedler H., Hajnsek I., Werner M., Younis M., Zink M. TanDEM-X: a satellite formation for high-resolution SAR interferometry // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 45. N 11. P. 3317–3341. doi: 10.1109/TGRS.2007.900693

9. Горбулин В.И., Зозуля Л.П., Каргу Д.Л., Котяшов Е.В., Чернявский В.А. Оперативный расчёт интервалов наблюдения заданной длительности космических аппаратов на круговых и эллиптических орбитах // Вопросы электромеханики. 2012. Т. 131. С. 19–22.

10. Lippittab C.D., Stow D.A., Clarke K.C. On the nature of models for time-sensitive remote sensing // International Journal of Remote Sensing. 2014. V. 35. N 18. P. 6815–6841. doi: 10.1080/01431161.2014.965287

11. Anglberger H., Tailhades S., Suess H. An image acquisition planning tool for optimizing information content in image data of spaceborne SAR systems // Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering. 2011. V. 8179. Art. 81790A. doi:10.1117/12.898141

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License