Обработка изображений облачных объектов в системах каталогизации данных ДЗЗ

В системах дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого пространственного разрешения, таких как «Ресурс-ДК», «Канопус-B», «Ресурс-П» и др. съёмка земной поверхности выполняется с помощью одного или нескольких съёмочных устройств в многозональном и панхроматических режимах. Первым шагом наземной обработки получаемых изображений является их каталогизация и размещение на геопортале приёмного центра. При этом для каждого изображения оцениваются показатели качества, одним из которых является оценка площади отсегментированных облачных объектов. В докладе рассматривается технология комплексной обработки панхроматических и спектрозональных изображений, позволяющая автоматизировать процесс распознавания не только облачных объектов, но и затенённых участков местности.

Первым этапом этой технологии является автоматическое распознавание облачных объектов на многозональных снимках с использованием колометрического алгоритма и алгоритма, основанного на оценке вегетационного индекса. Координаты отсегментированных облачных объектов заносятся в БД при каталогизации цветных изображений земной поверхности.

На втором этапе выделяется облачность на панхроматическом снимке. Для этого используется алгоритм k-средних с обучением. Обучающие изображения определяются на основе геокодированных контуров облачных объектов, распознанных на многозональных снимках. В случае, если нет материалов синхронной многозональной и панхроматической съёмки, обучающие изображения задаются интерактивно.

Для распознавания затенённых областей используется следующий алгоритм. Для каждого облачного объекта сформируем окно, представляющее собой описанный прямоугольник вокруг объекта. Исходя из географических координат и времени съёмки определим высотный и азимутальный углы Солнца и найдем направление вектора смещения тени относительно облака. Будем перемещать облачный объект вдоль полученного направления и определять величину яркостного различия облачного объекта и предполагаемого затенённого участка. Максимум этого функционала позволяет определить центр проекции облака на земной поверхности и автоматически отсегментировать затенённый участок.

В докладе приводятся описания алгоритмов, реализующих рассмотренную технологию, а также примеры работы алгоритмов на информации от КА «Ресурс-ДК» и «Канопус-B».