Предложен многомасштабный метод построения трехмерных моделей объектов земной поверхности по отдельному ортотрансформированному спутниковому изображению, состоящий из двух этапов: интегрального и локального (пообъектного) анализа, каждый из которых включает в себя композицию традиционных и нейросетевых методов.
Интегральный анализ нацелен на локализацию объектов и релевантной им информации: тематических и пространственных классов отдельных пикселов, теней и т.д. Локальный анализ – на извлечение данных, необходимых для определения геометрии объекта и их интерпретации.
Нейросетевые модели построены на базе полносверточной топологии U-Net, расширенной и дополненной авторами для задач интерпретации аэрокосмических изображений.
Локальный анализ поддерживает построение моделей как типовых объектов, обладающих низкой вариативностью по заранее известным признакам, так и зданий, сооружений прямоугольной (обобщаемой до произвольной) пространственной конфигурации.
Предложен метод восстановления трехмерных моделей ригидных объектов хозяйственной инфраструктуры, в том числе в импактных зонах, по их растровым областям, полученным в результате машинного обучения по масштабирующим коэффициентам и направляющим (для горизонтальных элементов, вертикальных элементов и размеров теней от вертикальных элементов), выводимых по известным типизированным элементам (например, опоры контактной сети или железнодорожная колея) или метаданным (азимут и высота Солнца, азимут сканирования, угол наклона съёмки, пространственное разрешение).
На базе метода разработана программа по автоматическому вычислению трёхмерных моделей, работающая со снимками Ресурс-П, протестированная на снимках Москвы и Норильска. Программа «сшита» из множества алгоритмов: по семантической сегментации информативных классов (крыши, стены и тени зданий, железнодорожная колея и др.); по тайлингу масок сегментации и трёхмерных моделей; по вычислению масштабирующих коэффициентов и направляющих на базе типизированных элементов или метаданных; по вычислению формы и высоты объекта и др.
Получаемые с помощью предложенного метода трехмерные модели можно использовать в качестве данных для ГИС и систем поддержки принятия решений на их основе. Такие данные применимы для мониторинга протяженных инфраструктурных объектов и их периферии как основы для художественной или научной визуализации.
Перспективными направлениями развития метода является его интеграция с методами интерактивного обучения; расширение тематического охвата моделируемых объектов, развитие методов разрешения ситуаций неопределенности.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российской Федерации в лице Минобрнауки России в рамках соглашения № 075-15-2020-776.