Рекомендую автора
Информация о работе
Подробнее о работе
Измерение и обработка данных дистанционного зондирования
- 14 страниц
- 2020 год
- 2 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение
На сегодняшний день в области обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) наблюдается всплеск активности: создаются новые программные комплексы, модернизируются методы обработки изображений высокого разрешения. Текущая ситуация характеризуется совершенствованием оборудования космических аппаратов (КА) и наземных станций управления, постоянным увеличением их количества, расширением функциональных возможностей и спектра выполняемых задач. В сферу применения КА входят мониторинг лесных, сельскохозяйственных и арктических зон, анализ природных катаклизмов, охрана окружающей среды, планирование и развитие городской инфраструктуры, государственная безопасность и др.
Содержание
Введение……………………………………………………………………….3
Методы интеллектуального анализа, поиска и распознавания целевых объектов на данных ДЗЗ большого объема………………………………….6
Методы предварительной обработки снимков ДЗЗ…………………………6
Методы специальной обработки снимков ДЗЗ………………………………10
Список литературы……………………………..………………………………13
В течение нескольких десятилетий развиваются и совершенствуются программные комплексы, ориентированные на обработку данных ДЗЗ. Среди них отметим систему, реализованную по модульному принципу, ENVI. В функции последней версии программного пакета ENVI (см. рис. 1) входят, в том числе, обработка и глубокий анализ мульти-и гиперспектральных снимков, коррекция геометрических, радиометрических и атмосферных искажений, создание высокоточных цифровых моделей рельефа и местности, поддержка пространственных растровых и векторных форматов, интерактивное улучшение изображений, интерактивное дешифрирование и классификация, спецификация области обработки, анализ снимков в радиодиапазоне и др.
Программный комплекс может выполнять функции предвари- тельной обработки входных данных, отображения, фильтрации, спектрального анализа, анализа рельефа, коррекции изображения, классификации, построения трехмерных моделей, построения топо- графических карт с координатной привязкой. Примером успешного применения данного продукта служит работа, в которой описывается высокопроизводительный алгоритм для предварительной обработки (подготовки) гиперспектральных данных с последующей их передачей на вход модулю атмосферной коррекции программного продукта Exelis ENVI. Применение мульти-потокового подхода позволило существен- но сократить время загрузки снимка, процедур радиометрической
калибровки и преобразований (BIL, BIP, BSQ), вплоть до 10 раз. Этого удалось добиться путем разбиения процесса обработки гипер- спектрального изображения по каналам либо попиксельно; в первом случае общее количество каналов разделено равномерно по количеству вычислительных ядер процессора(-ов); во втором случае разбиение идет по ширине и/или по высоте снимка, а также благодаря порциональной загрузке данных снимка в оперативную память. Достигнутое таким образом существенное снижение нагрузки на файловую систему приводит к сокращению времени выполнения данных операций.
В другом программном комплексе для работы с данными ДЗЗ ER Mapper имеются следующие функциональные возможности: привязка данных к системам координат и картографические проекции; широкий выбор входных форматов; графические слои отображения данных с возможностью индивидуальной обработки; виртуальные наборы данных; обработка изображений с помощью формул и фильтров; векторизация растровых данных; динамический доступ к данным геоинформационными системам и СУБД; трехмерная визуализация.
Список литературы
В. М. Хачумов, Ю. Г. Емельянова, В. М. Ватутин и др. «Анализ баз данных ДЗЗ для решения задач мониторинга Арктической зоны», Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции
«Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва, 1-3 июня 2016 г.). ↑417
ENVI— Environment for Visualizing Images. Harris Geospatial Solutions.
↑418
В. П. Потапов, С. Е. Попов. «Высокопроизводительные алгоритмы радиометрической калибровки и преобразования порядка следования данных отдельных каналов сенсора EO-1 Hyperion», Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2014, №4, с. 286–299. ↑418
ERDAS ER Mapper. Hexagon Geospatial. ↑419
ERDAS Imagine. ESTI MAP. ↑419
Е. С. Нежевенко, А. С. Феоктистов. «Преобразование Гильберта-Хуанга двумерных изображений и использование его для выделения текстурных признаков», Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли, Материалы международной научной конференции, Сибирский федеральный университет, Красноярск, 2014, с. 200–203. ↑420
И. А. Пестунов, С. А. Рылов. «Метод построения ансамбля сеточных иерархических алгоритмов кластеризации для сегментации спутниковых изображений», Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли, Материалы международной научной конференции, Сибирский федеральный университет, Красноярск, 2014, с. 215–223. ↑420
Е. А. Куликова, И. А. Пестунов, Ю. Н. Синявский. «Непараметри- ческий алгоритм кластеризации для обработки больших массивов данных», Труды 14-ой научной конференции «Математические методы распознавание образов», MAKS Press, М., 2009, с. 149–152. ↑421
С. Ю. Мирошниченко, В. С. Титов, А. А. Ященко. «Метод автомати- ческой локализации протяженных геопространственных объектов на космических снимках», Известия высших учебных заведений.
Приборостроение, 2013, №6, с. 17–22. ↑421
Т. И. Михеева. «Data Mining в геоинформационных технологиях»,
Вестник СамГТУ. Серия «Технические науки», 2006, №41, с. 96–99.
↑421
Т. И. Михеева, А. А. Федосеев. «Кластеризация гиперспектральных дан- ных мониторинга объектов транспортной инфраструктуры», Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 16:4(2) (2014), с. 404–408. ↑422
A. Garc´ıa-Flores, A. Paz-Gallardo, A. Plaza, J. Li. “A new tool for supervised classification of satellite images available on web servers: Google Maps as a case of study”, High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VI (Edinburgh, United Kingdom, 26-29 September, 2016), Proc. of SPIE, vol. 10007, 2016, 12 p. ↑422
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
