Разработка методики тематической обработки аэрокосмической съемки на основе структурных моделей

На сегодняшний день в России существует острая необходимость в совершенствовании технологий сбора и обработки информации о лесных ресурсах. Разработано множество разнообразных методов мониторинга территории начиная от непосредственно полевых, до применения фото и лазерной съемки с воздушных судов, получения цифровых спутниковых изображений территории из космоса.

Авторами предлагается новая методика на основе структурных моделей процесса распознавания аэрокосмических изображений. В исследовании применяются как съемочные данные среднего разрешения, так и детальные снимки.

Ключевые слова:структурные модели, автоматизация дешифрирования, данные дистанционного зондирования, методы, алгоритмы.

В выборе состава дешифровочных признаков при тематической обработке спутниковых снимков лесных территорий важным фактором являются характеристики исходного съемочного материала. В частности, наибольшее значение имеют спектральное и пространственное разрешения снимков. Обзорность исходного снимка и создаваемой с его помощью тематической карты можно условно разделить на два уровня: детальный и обзорный, которые определяют, в том числе, состав используемых признаков дешифрирования. Несмотря на то, что анализируются разные съемочные данные, методы, с точки зрения структурного подхода, используются одинаковые.

В опубликованных ранее работах [1–6] представлены результаты создания структурных моделей распознавания обзорных спутниковых снимков с космического аппарата Landsat. На основе спектральных отражательных характеристик наземных объектов, были разработаны методы идентификации различных классификационных группа на примере лесных территорий.

Значительное внимание при выполнении научного исследования уделяется детальной съемке как наиболее перспективной и информативной с точки зрения получаемого объема данных об объектах местности. В частности, была разработана методика обновления информации о лесных ресурсах с использованием съемки с беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Методика включает набор методов обработки изображений, работы с картографическими и атрибутивными геоинформационными слоями, статистических методов расчета параметров лесных насаждений. Наибольший научный интерес представляет метод автоматизированного выделения крон деревьев.

Исходный материал со съемочной системы БПЛА был представлен цифровым снимком, на котором изображен лесной участок, пространственное разрешение снимка 5 сантиметров на пиксель. Результатом предложенной методики является набор контуров крон деревьев в лесном массиве, полученных автоматизировано. После получения изображения с выделенными контурами крон была проведена процедура векторизации с целью интегрирования и последующей обработки в геоинформационной системе.

После получения набора контуров, аналогично подходу к обработке обзорных снимков, были разработаны структурные модели идентификации параметров лесных насаждений в соответствии с различными характеристиками изображаемых на снимке объектов [7,8]. В частности, был выделен ряд характеристик на основе формы и цветовых характеристик отдельных крон.

На основе представленных разработок был выполнен проект актуализации таксационной информации об арендном участке лесного фонда на территории Архангельской области по заказу коммерческой организации. В результате были получены актуальные картографические и атрибутивные материалы, которые были переданы заказчику.

Исследование проводится при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Архангельской области в рамках научных проектов № 14–07–98801 «р_север_а», 14–07–31076 «мол_а».

Литература:

1.         Абрамова Л. В., Алешко Р. А., Батраков Н. М., Гурьев А. Т., Шошина К. В., Щеников В. С. Разработка методов и алгоритмов тематической обработки спутниковых снимков на основе структурного моделирования // Международный студенческий научный вестник. — 2014. — № 4; URL: www.eduherald.ru/121–11929 (дата обращения: 19.12.2014).

2.         Алешко Р. А., Абрамова Л. В., Шошина К. В. Автоматизация тематического дешифрирования спутниковых снимков на основе структурного моделирования // Информатика: проблемы, методология, технологии: материалы XIV науч.-метод конф., Воронеж, 6–8 февраля 2014 г.: в 4 т./ Воронежский государственный университет. — Воронеж: Издательский дом ВГУ, 2014. — Т. 2. — С. 112–115

3.         Алешко Р. А., Гурьев А. Т., Шошина К. В. Щеников В. С. Технологии мониторинга и управления лесными ресурсами с применением ДДЗ // «Дистанционное зондирование Земли — сегодня и завтра», 2-я международная конференция 7–8 июля 2014 г. / Сборник тезисов. — М.: Инженерно-технологический Центр СканЭкс, 2014 г. — С. 114–116

4.         Алешко Р. А., Гурьев А. Т., Шошина К. В. Щеников В. С. Технологии непрерывной обработки пространственных данных // Сборник трудов Всероссийской конференции с международным участием «Состояние арктических морей и территорий в условиях изменения климата», –Архангельск: Издательско-полиграфический центр САФУ, 2014 — С. 68–74

5.         Алешко Р. А., Гурьев А. Т. Структурное моделирование взаимосвязей дешифровочных признаков спутниковых снимков и таксационных параметров лесных насаждений // Труды СПИИРАН. Вып. 29 (2013). С. 180–189.

6.         Алешко Р. А., Гурьев А. Т. Методика тематического дешифрирования спутниковых снимков лесных территорий на основе структурных моделей // Известия Вузов. Приборостроение. 2013. Т.56. № 7. С. 76–77.

7.         Алешко Р. А., Шошина К. В. Разработка методов и алгоритмов тематической обработки детальных спутниковых снимков на основе структурного моделирования // Журнал «Молодой ученый» — 2015. — № 13 (93) — с. 1–4

8.         Алешко Р. А., Шошина К. В. Разработка методики автоматизированной идентификации крон деревьев по данным аэрофотосъемки // Журнал «Молодой ученый» — 2015. — № 13 (93) — с. 4–6.