МЕТОД ПОИСКА ИЗМЕНЕНИЙ СОСТОЯНИЯ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПО РАЗНОВРЕМЕННЫМ КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ 

Алтухов А.И., Коршунов Д.С.Метод поиска изменений состояния земной поверхности по разновременным космическим снимкам // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019.Т.19.№3.С.410–416. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-3-410-416

Предмет статьи. Исследуется подход к автоматизации процесса интерпретации космических снимков подстилающей поверхности, полученных бортовой оптико-электронной аппаратурой систем дистанционного зондирования Земли. Актуальность исследования определяется необходимостью внедрения методов машинного зрения с целью решения задачи поиска изменений состояния земной поверхности по разновременным данным космического мониторинга. Целью исследования является сокращение временных затрат, отводимых на обработку космических снимков больших территорий. Описание метода. В основу метода положена идея сравнения контраста разновременных космических снимков. Для реализации метода сформирован математический аппарат расчета значений контраста анализируемых изображений в нормированном интервале от 0 до 1. Результативность автоматизированной обработки космических снимков обеспечивается путем их предварительной сегментации и районирования. Параметры сегментации выбираются с учетом размеров объектов, подлежащих обнаружению. Работоспособность предложенного метода подтверждается высокой корреляцией результатов автоматизированной обработки с результатами визуального анализа тестовых космических снимков. Основные результаты. Представлены результаты расчета контраста тестовых изображений с использованием сформулированного математического аппарата. Доказана необходимость проведения сегментации изображений для решения задачи обнаружения изменений местности на примере обработки изображений, состоящих из разного количества фрагментов. Определен подход к сокращению избыточности данных об изменениях местности путем выполнения предварительной процедуры районирования, суть которой сводится к определению границ исследуемой местности с целью ограничения зон поиска изменений. Практическая значимость. Предложенный метод обработки данных дистанционного зондирования Земли обеспечивает выполнение интерпретации снимков подстилающей поверхности в автоматизированном режиме без участия оператора. Это позволяет ускорить интерпретацию снимков при наблюдении территорий большой площади

1. Веселов Ю.Г., Островский А.С., Сельвесюк Н.И., Красавин И.В. Оценка предельного разрешения цифровых оптико-электронных систем дистанционного зондирования земли с использованием теории линейных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3(140). С. 84–89.
2. Горбачёв А.А., Коротаев В.В., Ярышев С.Н. Твердотельные матричные фотопреобразователи и камеры на их основе. СПб: НИУ ИТМО, 2013. 98 с.
3. Korotaev V.V., Maraev A.A. Sources and Detectors of Optical Radiation. St. Petersburg, ITMO University, 2017. 104 p.
4. Григорьев А.Н., Коршунов Д.С., Беляев А.С. Прогнозирование качества космических снимков космических систем дистанционного зондирования // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2010. № 629. С. 143–147.
5. Бакланов А.И. Системы наблюдения и мониторинга. М.: Бином, 2014. 234 с.
6. Алтухов А.И., Коршунов Д.С., Шабаков Е.И. Метод повышения качества снимков космических объектов // Научно- технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 4. С. 35–40.
7. Алтухов А.И., Шабаков Е.И., Коршунов Д.С. Повышение качества изображений путем синтезирования космических снимков с разной экспозицией // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 1. С. 24–30. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-1-24-30
8. Васильев А.С., Краснящих А.В., Коротаев В.В., Лашманов О.Ю., Лысенко Д.Ю., Ненарокомов О.Н., Широков А.С., Ярышев С.Н. Разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения лесных пожаров методом совмещения изображений // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 12. С. 50–55.
9. Lashmanov O.U., Vasilev A.S., Vasileva A.V., Anisimov A.G., Korotaev V.V. High-precision absolute linear encoder based on a standard calibrated scale // Measurement. 2018. V. 123. P. 226–234. doi: 10.1016/j.measurement.2018.03.071
10. Коротаев В.В., Мельников Г.С., Михеев С.В., Самков В.М., Солдатов Ю.И. Основы тепловидения. СПб: НИУ ИТМО, 2012. 122 с.
11. Григорьев А.Н., Дудин Е.А., Коршунов Д.С., Октябрьский В.В. Концептуальная и аналитическая модели ведения оптико-электронной съемки с априорной экспонометрией на борту космического аппарата // Современные проблемы ДЗЗ из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 128–138.
12. Занин К.А. Выбор параметров оптико-электронной космической системы наблюдения по качеству изображения // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2007. № 11. C. 30–37.
13. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D и 3D изображений. СПб: БХВ-Петербург, 2011. 608 с.
14. Воробель Р.А. Цифровая обработка изображений на основе теории контрастности: Дис. докт. техн. наук. Львов, 1999. 369 с.
15. Васильев А.С., Коротаев В.В., Краснящих А.В., Лашманов О.Ю., Ненарокомов О.Н. Совмещение тепловизионного и телевизионного изображений при обследовании строительных конструкций зданий и сооружений // Изв. вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 4. С. 12–16.
16. Vasilev A.S., Korotaev V.V. Research of the fusion methods of the multispectral optoelectronic systems images // Proceedings of SPIE. 2015. V. 9530. Art. 953007. doi: 10.1117/12.2184554
 

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