Патенты автора Карпик Александр Петрович (RU)

Изобретение относится к способам обработки многоспектральных цифровых аэрокосмических фотоснимков и может быть использовано при геодезическом геоинформационном мониторинге природных и техногенных объектов. Сущность: на контролируемом участке выполняют аэрокосмическую цифровую фотосъемку с помощью одной съемочной аэрокосмической системы с привязкой к планово-высотной системе координат (ПВО). Получают результаты аэрокосмической цифровой фотосъемки заданной территории в виде исходных многоспектральных цифровых аэрокосмических фотоснимков в заданный период времени. Полученные результаты передают в ПЭВМ и с помощью компьютерной программы выполняют их автоматизированное дешифрирование методом линейного спектрального преобразования с применением коэффициентов Tasseled Cap (ТС). Получают результаты автоматизированного дешифрирования в виде исходных многоспектральных цифровых изображений заданного участка местности. Осуществляют геодезический геоинформационный мониторинг объектов на контролируемом участке в заданный период времени. При этом в процессе автоматизированного дешифрирования дополнительно в этой же программе выполняют нормирование исходных многоспектральных цифровых изображений путем приведения к одной и той же яркости однотипных объектов. Получают результаты в виде нормированных многоспектральных цифровых изображений. Выбирают с использованием картографического материала и сохраняют отдельно тестовые участки одного размера, которые содержат однотипный набор объектов в пространстве измерений. Определяют параметры фильтрации для удаления в автоматическом режиме из матрицы каждого тестового участка нормированных многоспектральных цифровых изображений элементов, не относящихся к объектам в пространстве измерений, необходимых для дешифрирования. Выполняют расчет собственных базисных векторов для каждого тестового участка с применением метода повышения устойчивости ковариационной матрицы MCD (минимальный определитель ковариационной матрицы). При этом сначала рассчитывают исходную ковариационную матрицу по всем элементам матрицы нормированного многоспектрального цифрового изображения для каждого тестового участка. Затем выбирают процент точек, взятых в обработку, определяют количество точек, которые следует отбраковать. Далее в этой же программе по вычисленному для каждой точки расстоянию Махаланобиса отбраковывают точки с максимальным его расстоянием. Вычисляют ковариационную матрицу для каждого тестового участка по оставшимся после отбраковки точкам. После этого для каждой ковариационной матрицы вычисляют собственные вектора, на основе которых определяют коэффициенты преобразования TC, рассчитанные для участков с типовым набором объектов. Осуществляют преобразование ТС для нормированных многоспектральных цифровых изображений аэрокосмических снимков с помощью рассчитанных коэффициентов TC. Получают результаты преобразования в виде преобразованных нормированных многоспектральных цифровых изображений с наибольшим спектральным расстоянием между объектами различных типов. По преобразованным изображениям с применением картографических материалов выбирают эталоны для каждого объекта. Эталоны применяют в качестве обучающей выборки при автоматической классификации и векторизации преобразованных по рассчитанным коэффициентам TC нормированных многоспектральных цифровых изображений. Получают графическую тематическую цифровую карту с одновременным автоматическим вычислением площади заданного участка местности с привязкой к системе координат ПВО в заданный период времени. Вышеупомянутый мониторинг выполняют для природных и техногенных объектов посредством автоматизированного сравнения графических тематических цифровых карт, полученных в различные периоды времени на одну и ту же территорию по результатам автоматизированного дешифрирования методом линейного спектрального преобразования с применением коэффициентов TC. Технический результат: повышение информативности и точности получаемых результатов, повышение скорости обработки многоспектральных цифровых аэрокосмических фотоснимков. 1 ил.

По предлагаемому способу аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов производят аэрокосмическую цифровую фотосъемку заданной территории не менее двух раз с помощью одной и той же съемочной аэрокосмической системы с привязкой к заданной системе координат ПВО. Получают результаты фотосъемки определенной территории в виде исходных цифровых аэрокосмических фотоснимков. Далее выполняют разделение изображения исходных цифровых аэрокосмических фотоснимков на фрагменты в виде пирамиды изображений со смещением и без смещения фрагмента. Определяют разностные фрагменты. По разностным фрагментам определяют пороговое значение яркости, соответствующее границе изменения на фрагментах. Объединяют обрисованные фрагменты с изменениями и исходные фрагменты без изменений и осуществляют привязку по координатам ПВО на исходные цифровые аэрокосмические фотоснимки. Технический результат заключается в повышении точности определения границы изменений изображений при вейвлет-преобразовании фрагментов исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков. 1 ил.

Изобретение относится к способам геодезического мониторинга и может быть использовано для геодезического мониторинга паводковой ситуации. Сущность: на контролируемом участке создают планово-высотное обоснование (ПВО) по координатам X, Y, Z спутниковой привязки опознавательных знаков. Выполняют аэрофотосъемку заданной территории на базе беспилотного летательного аппарата с привязкой к системе координат ПВО. Результаты аэрофотосъемки передают в ПЭВМ. С помощью компьютерной программы выполняют обработку материалов аэрофотосъемки и получают облако точек в виде цифровой метрической трехмерной точечной модели заданной территории. Затем с помощью компьютерной программы создают цифровую модель поверхности в виде триангуляционной модели, создают матрицу высот и ортофотоплан для последующей актуализации адресного плана, выполняют дешифрирование ортофотоплана. Далее с помощью компьютерной программы создают или актуализируют цифровой адресный план заданной территории, создают интерфейсную подсистему подготовки и постоянного обновления геопространственных данных и передают в нее цифровую модель поверхности в виде триангуляционной модели, матрицу высот, ортофотоплан и адресный план заданной территории. В автоматизированном режиме выполняют классификацию триангуляционной модели поверхности заданной территории с целью выявления объектов застройки и инфраструктуры заданной территории путем выделения треугольников, принадлежащих этим объектам. С помощью компьютерной программы по результатам классификации присваивают треугольникам цифровой триангуляционной модели поверхности заданной территории, принадлежащим этим объектам, соответствующие атрибутивные данные. Далее в этой же интерфейсной подсистеме подготовки и постоянного обновления геопространственных данных моделируют цифровую опорную расчетную модель заданной территории, состоящую из вышеуказанной цифровой модели поверхности в виде триангуляционной модели заданной территории. Для этого в указанную цифровую модель интегрируют предельно допустимые значения пространственных координат наземных объектов, используя их проектные значения. В эту же интерфейсную подсистему подготовки и постоянного обновления геопространственных данных автоматически вводят информацию в режиме реального времени в виде атрибутивных гидрологических данных об уровне воды на контролируемом участке в системе координат ПВО. С помощью компьютерной программы выполняют построение двухмерных на базе ортофотоплана и трехмерных моделей зон затопления с использованием атрибутивных данных об уровне воды на контролируемом участке в системе координат ПВО. В этой же интерфейсной подсистеме подготовки и постоянного обновления геопространственных данных путем объединения вышеуказанной цифровой триангуляционной модели поверхности заданной территории и результатов аэрофотосъемки в виде цифровых аэрофотоснимков создают цифровую текстурированную трехмерную модель местности заданной территории с возможностью визуализации текущей или смоделированной паводковой обстановки на контролируемом участке. В этой же модели виртуально производят построение изолиний, соединяющих точки текстурированной модели в соответствии с гидрологическими данными об уровне воды на контролируемом участке в системе координат ПВО в режиме реального времени. В результате получают трехмерную и двухмерную модели зон затопления. Используют административную подсистему в виде сервера геопространственных данных с возможностью управления, обработки, анализа, интерпретации и хранения полученных геопространственных данных и передают в нее из интерфейсной подсистемы подготовки и постоянного обновления геопространственных данных вышеуказанную цифровую текстурированную трехмерную модель местности и трехмерные, и двухмерные модели зон затопления. Используют интерфейсную подсистему визуализации геопространственных данных путем предоставления сервиса пользователям на основе Интернет-технологий. При этом геопространственные данные используют в режиме реального времени и совместно с атрибутивными данными об объектах и рельефе заданной территории. Используют интерфейсную подсистему мониторинга оперативной обстановки, в которой создают систему расчета последствий при чрезвычайных ситуациях от затопления территорий с возможностью запроса, визуализации и формирования отчетов в виде сводных таблиц и ситуационных карт для планирования противопаводковых мероприятий либо ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на контролируемом участке путем вычисления в автоматическом режиме расхождения между фактическими значениями высот цифровой трехмерной модели зоны затопления и соответствующими значениями цифровой опорной расчетной модели заданной территории в системе координат ПВО. Технический результат: повышение эффективности мониторинга за счет расширения функциональных возможностей. 1 ил.
Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано для навигации подвижных объектов в режиме реального времени. Технический результат состоит в повышении точности и надежности определения местоположения подвижных объектов в режиме реального времени. Для этого в системе точной навигации подвижных объектов с использованием данных наземной инфраструктуры ГЛОНАСС, включающей спутники глобальных навигационных систем (ГЛОНАСС, GPS, GALILEO), диспетчерскую станцию, содержащую геоинформационную систему, базовую станцию, подвижные объекты, оснащенные телеметрическими терминалами, на которых установлено телекоммуникационное оборудование, обеспечивающее соединение базовой станции с подвижными объектами посредством широкополосного радиодоступа, блок обработки совместной информации, поступающей с базовой станции и подвижного объекта, в качестве базовой станции используется сгенерированная сетевым программным обеспечением на основе данных наземной инфраструктуры ГЛОНАСС виртуальная базовая станция, расположенная на расстоянии 4 км 300 метров от соответствующего подвижного объекта, в качестве телеметрического терминала в системе используется устройство точной навигации, созданное на базе одночастотного двухсистемного кодо-фазового чипа, принимающего сигналы глобальных навигационных спутниковых систем, подключенного к малогабаритному атомному стандарту частоты, введены региональные модели ионосферы и тропосферы, созданные в режиме реального времени, генерируемые сетевым программным обеспечением на основе данных наземной инфраструктуры ГЛОНАСС. 1 ил.
Мы будем признательны, если вы окажете нашему проекту финансовую поддержку!

 


Наверх