Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Совместный анализ оптических и радиолокационных данных дистанционного зондирования Земли в задачах анализа и мониторинга территории

Копенков В.Н. (1)
(1) Самарский Университет, Самара, Россия
В настоящее время активно применяется комплексный подход к обработке данных дистанционного зондирования, при котором предполагается совместное использование результатов измерений, полученных при помощи различных инструментов и технологий, среди которых важную роль играют сенсоры, производящие съемку как в оптическом, так и радиолокационном диапазонах. Подобное объединение данных позволяет достичь выигрыша по сравнению с раздельной обработкой за счет расширения объема получаемой информации и возможностей получения данных (метеоусловия, различные спектральные диапазоны и т.д.). Однако, на сегодняшний день, практически не существует качественных и апробированных методов и алгоритмов совместного использования оптических и радиолокационных космических снимков, позволяющих выполнять обработку данных в автоматическом режиме. В работе представлена информационная технология совместной обработки оптических и радиолокационных космических снимков, основанная на обучении процедуры обработки на основе эталонных значений - данных с датчиков одного типа (в базовом приближении оптических), с последующим применением на данных как того же типа (оптических), так и данных другого типа (радарных). Таким образом, концепция согласования и совмещения разнородных данных ДЗЗ, представляет собой попытку обобщения и приведения к единому формату этих данных, для возможности автоматизации процессов анализа и обработки. Кроме того, получаемый результат обработки (например, классификации), объединяя разнородные представления данных различных сенсоров, должен повысить точность и качество результата по сравнению с традиционным пространственным представлением объекта, а использование радарных данных в случае отсутствия оптических (облачность, метеоусловия и т.д.) либо необходимости получения изображения конкретного района в сжатые сроки позволяет получить возможность рассматривать изменения, происходящие на местности по серии снимков, недоступных для оптических сенсоров.
Эксперименты по тестированию разработанных регрессионных моделей обработки на основе дерева решений для совместной обработки данных, полученных в оптическом и SAR-диапазонах, подтверждают эффективность технологии, что позволяет говорить о возможности применения представленного подхода к проблеме совместного анализа оптических и радиолокационных данных.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов: № 16-29-09494 офи_м, № 17-29-03190 офи, № 18-07-00748, а так же при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках выполнения работ по Государственному заданию ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН (соглашение №007-ГЗ/Ч3363/26).

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, космические снимки, радиолокационная съемка, комплексирование источников, дерево решений, анализ изменений.
Литература:
  1. ) Wan, X. Super-resolution image reconstruction / X. Wan, Y. Yang //Computer Application and System Modeling (ICCASM), 2010 International Conference on – 2010. – Т. 8. – Vol. 8 – P. 351- 355.
  2. ) Методы обработки радиолокационных данных. Д.Б. Никольский. Геоматика №2, 2016. [Электронный ресурс: http://geomatica.ru/clauses/48/].
  3. ) Копенков, В.Н. Дистанционное зондирование Земли и геоинформационные системы / В.Н. Копенков, В.В. Сергеев, В.А. Сойфер, А.В. Чернов // Вестник РФФИ. – 2017, № 3 (95). – C. 78-96. DOI: 10.22204/2410-4639-2017-095-03-78-96.
  4. ) Schmitt M. Fusion of SAR and optical remote sensing data — Challenges and recent trends / Michael Schmitt, Florence Tupin, Xiao Xiang Zhu // 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), – 2017, Electronic ISSN: 2153-7003, DOI: 10.1109/IGARSS.2017.8128239.
  5. ) В.Н. Копенков, Конструирование процедуры локальной обработки изображений, основанной на иерархической регрессии, предназначенной для решения задач обработки космических снимков // Сборник научных статей «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». – 2013. – Т. 10, №2, Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов, ISSN 2070-7401, – C. 284-295.
  6. ) Mandanici, E. Preliminary Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 Imagery for a Combined Use/ E. Mandanici, G. Bitelli //Remote Sensing. – 2016. – Т. 8. №. 12. – С. 1014.
  7. ) Копенков, В.Н. Метод остановки процесса построения иерархической регрессии при реализации вычислительных процедур локальной обработки изображений // Компьютерная оптика, – 2014. – Т. 38, № 2. – С. 351-355.

Презентация доклада

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

39