Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Десятая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2012 г.

X.A.98

Автоматизация процессов дешифрирования аэрокосмических снимков в ERDAS Imagine

Рыжиков Д.М.
ЦНИИ робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
В настоящее время спутниковые снимки обрабатываются, в основном, интерактивно при помощи оператора-дешифровщика, что может привести к ошибкам распознавания наземных объектов. Этим обуславливается актуальность автоматизации процессов распознавания объектов на снимках. Таким образом, требуется создать единую информационную систему, позволяющую получать результат дешифрирования при минимальном участии человека.
Одним из самых востребованных программных продуктов на рынке систем обработки данных ДЗЗ является программный комплекс Erdas Imagine. В его состав входит модуль тематической обработки Objective, позволяющий дешифрировать различные классы объектов. Однако программное обеспечение предоставляет лишь набор алгоритмов обработки – методы, подходящие для одного снимка могут быть неприменимы для другого.
Для систематизации применения алгоритмов обработки требуется классифицировать аэрокосмическую информацию. Для этого следует учитывать такие параметры приема информации как:
- тип аэрокосмической системы ДЗЗ;
- фенологический период;
- время суток;
- регион.
Указанные выше параметры влияют на освещенность снимка, а также формируют метод хранения данных.
Исходя из задачи дешифрирования, создается модель в Objective. Первым этапом создания модели является выбор обучающих примеров посредством обрисовки их контуров, а также примеров фона. На их основе вычисляются спектральные характеристики требуемого класса объектов. От точности задания сигнатур зависит достоверность результатов дешифрирования. На основе обучающих примеров создается новое растровое изображение, содержащее вероятности принадлежности каждого пикселя или группы пикселей к требуемому классу. Полученное изображение обрабатывается при помощи различных вероятностных и геометрических фильтров и преобразуется в векторное. Вероятностные фильтры, геометрические преобразования и критерии отбора применяются также к полученным векторным объектам. Таким образом, создается модель дешифрирования.
Модели обработки применимы ко всем снимкам, зарегистрированным при аналогичных условиях наблюдения, т.е. при наличии заранее созданных моделей, позволяющих решать требуемые задачи дешифрирования, труд оператора-дешифровщика сводится к загрузке обрабатываемого снимка в модель и нажатию клавиши выполнения.
Наличие большого количества готовых моделей обработки требует их классификации и упорядочивания. С этой целью создается база данных, учитывающая все особенности исходной информации и целей моделирования. Пользовательский интерфейс в удобной для оператора форме позволяет находить интересующие его модели, а также добавлять новые. Разработанная информационная система позволяет оперативно и достоверно дешифрировать информацию ДЗЗ с наименьшими трудовыми и временными затратами.
Литература
1. Кравцова В.И. Космические методы исследования почв: Учеб. пособия для студентов вузов / В. И. Кравцова. – М.: Аспект Пресс, 2005. – 190 с.
2. Лабутина И. А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: Учеб. пособия для студентов вузов / И. А. Лабутина. – М.: Аспект Пресс, 2004. – 184 с.
3. www.erdas.com

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

63