Патенты автора Гук 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.
