Цифровое моделирование рельефа для оценки потенциальных мест посадок миссии Экзо-Марс

В работе предлагается решение важной научно-практической задачи: оценки параметров поверхности на основе цифрового моделирования рельефа (ЦМР) для обеспечения фундаментальных научных исследований будущих космических миссий, таких как международный проект Экзо-Марс (Европейское Космическое Агенство и Роскосмос). При выполнении миссии Экзо-Марс предполагается использование посадочного модуля российского производства. Для обеспечения его безопасной посадки, а также выбора участков для планирования экспериментов в рамках научной программы проекта требуется знания о рельефе местности.
Для оценки рельефа поверхности Марса, с точки зрения безопасной посадки спускаемого аппарата и передвижения планетохода, необходимым является анализ и проведение измерений характеристик местности с помощью ЦМР высокого разрешения. Технология получения ЦМР предполагает выполнение следующих этапов: анализ и выбор подходящих стереоизображений местности; расчет предварительных координат и параметров снимков для последующей фотограмметричеcкой обработки; автоматизированная фотограмметрическая обработка (измерения координат связующих точек и их уравнивание), направленная на получение ЦМР высокого разрешения в программной среде PHOTOMOD.
Использование результатов цифровой фотограмметрической обработки (ЦМР и ортомозаики) в среде геоинформационных систем (ГИС) делает возможным проведение комплексного анализа местности, включая расчет уклонов, анализ кратерированности, морфометрические измерения объектов рельефа. Кроме того, ЦМР важна с точки зрения оценки параметров, связанных с обеспечением безопасности миссии Экзо-Марс. В работе приведены результаты автоматизированного цифрового моделирования рельефа потенциальных мест посадок космического аппарата и морфометрического анализа исследуемых регионов по данным камеры HIRISE, разрешение которой дает возможность оценки пригодности потенциальных мест посадок миссии Экзо-Марс.
Благодарности: Работа выполнена в ИСОИ РАН при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 15-35-50510).