Изобретение относится к области обработки и отображения пространственной информации, компьютерным средствам преобразования аэрокосмических цифровых фотоснимков, визуального восприятия получаемого изображения и может быть использовано для аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов.
Известен способ автоматизированного выявления изменений на аэрокосмических цифровых фотоснимках, основанный на структурных признаках, с помощью вейвлет-преобразования [Гордиенко А.С. Разработка методики использования вейвлет-преобразования для обработки космических снимков высокого и среднего разрешения при мониторинге лесных массивов [Текст]: дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук: 25.00.34: защищена 28.06.2010: утв. 29.10.2009 / Гордиенко Антонина Сергеевна. - Новосибирск: СГГА, 20 10. - С. 123], взятый в качестве прототипа. Сущность данного способа заключается в том, что на контролируемом участке не менее двух раз выполняют аэрокосмическую цифровую фотосъемку заданной территории с помощью одной и той же съемочной аэрокосмической системы с привязкой к планово-высотной системе координат (ПВО), получают результаты аэрокосмической цифровой фотосъемки в виде исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков контролируемого участка местности в заданный период времени, передают их в ПЭВМ и с помощью компьютерной программы выполняют аэрокосмический геоинформационный мониторинг объектов на контролируемом участке в определенный период времени с помощью вейвлет-преобразования. Вейвлет-преобразование позволяется осуществить выделение изменений на цифровых аэрокосмических фотоснимках.
Недостатком этого способа является то, что спектральные характеристики изображаемой на цифровых фотоснимках территории и объектов сильно зависят от условий и времени съемки и то, что для выделения изменений различной площади на аэрокосмических цифровых фотоснимках часто оказывается недостаточно разделять данные фотоснимки на фрагменты одного заданного размера, для которых выполняется вейвлет-преобразование. Кроме того, существующий способ, созданный для аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов на основе вейвлет-преобразование, работает для снимков съемочной системы различных типов, но параметры вейвлет-преобразования для снимков съемочных систем различных типов часто требуется подбирать заново. Мониторинг объектов на контролируемом участке осуществляется путем выявления изменений изображений на аэрокосмических цифровых фотоснимках, произошедших на контролируемом участке в заданный период времени. Как следствие сказанного, снижается эффективность и достоверность аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов.
Задача, на решение которой направлено заявленное техническое решение, заключается в повышении эффективности аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов за счет повышения подробности, наглядности и достоверности оценки полученной информации и в повышении эффективности процесса обработки и отображения пространственной информации при выявлении изменений изображений на аэрокосмических цифровых фотоснимках за счет повышения точности определения границы изменений изображений при вейвлет-преобразовании фрагментов исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков.
Поставленная задача достигается тем, что по способу аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов выполняют ПВО на контролируемом участке, 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 аэрокосмической цифровой фотосъемки определенной территории в виде исходных цифровых аэрокосмических фотоснимков контролируемого участка местности в заданный период времени, передают их в ПЭВМ и с помощью компьютерной программы выполняют аэрокосмический геоинформационный мониторинг объектов на контролируемом участке в определенный период времени с помощью метода вейвлет-преобразования, согласно техническому решению в процессе аэрокосмического геоинформационного мониторинга с помощью компьютерной программы выполняют автоматическое разделение изображения исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков на фрагменты в виде пирамиды изображений по меньшей мере на 4, 16 и более фрагментов, со смещением на половину размера фрагмента и без смещения. При этом количество фрагментов, на которые делятся исходные аэрокосмические цифровые фотоснимки, определяют исходя из площади снимка и его разрешения. Затем автоматически выполняется вейвлет-преобразование каждого фрагмента и вычисляются коэффициенты корреляции между соответственными уровнями вейвлет-преобразования фрагментов разновременных снимков. Далее по значениям коэффициентов корреляции находят фрагменты с изменениями и уровень пирамиды изображений, которому они соответствуют. Затем выполняют автоматическое вычитание соответственных разновременных фрагментов с изменениями и получают разностные фрагменты изображений, выполняют автоматически вейвлет-преобразование разностных фрагментов изображений, по разностным фрагментам определяют пороговое значение яркости, соответствующее границе изменения на фрагментах. С помощью компьютерной программы выполняют автоматическую рисовку области изменения по пороговому значению яркости на каждом фрагменте изображений. Далее выполняют автоматическое объединение обрисованных фрагментов с изменениями и исходных фрагментов без изменений. В этой же компьютерной программе автоматически соединяют объединенные соответствующие фрагменты в единое изображение, на котором сплошным цветом выделяются все области с изменениями. Затем на едином изображении с выделенными изменениями выполняют автоматическую векторизацию областей с изменениями. Векторизованные границы изменений изображений автоматически накладывают по заданным координатам ПВО на исходные аэрокосмические цифровые фотоснимки, полученные в заданный период времени и привязанные к заданной системе координат ПВО. Получают результаты аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов в виде аэрокосмических цифровых фотоснимков, в которые интегрирован векторный слой, демонстрирующий границы изменений и результаты автоматического вычисления площади контролируемого участка местности, подвергнувшегося изменениям в заданный период времени, с привязкой к заданной системе координат ПВО.
Таким образом, указанная совокупность признаков позволяет повысить эффективность аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов за счет повышения подробности, наглядности и достоверности результатов автоматизированного выделения изменений на аэрокосмических цифровых фотоснимках с помощью многократного разделения данных снимков в виде пирамиды изображений на фрагменты и выполнении вейвлет-преобразования полученных фрагментов данных снимков, представляющих собой пирамиду изображений. Кроме того, указанная совокупность признаков позволяет повысить эффективность процесса обработки и отображения пространственной информации за счет повышения точности определения границы изменений изображений при вейвлет-преобразовании фрагментов исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков.
Сущность технического решения поясняется примером реализации способа аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов с применением метода автоматизированного выявления изменений на аэрокосмических цифровых фотоснимках и иллюстрируется таблицей табл. 1, в которой приведены результаты вейвлет-преобразования разновременных фрагментов, полученных для 5-го уровня пирамиды изображений, то есть при разделении исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков на 64 фрагмента.
Предлагаемый способ осуществляется следующим образом. На контролируемом участке создают ПВО. Выполняют 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 аэрокосмической фотосъемки заданной территории в виде исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков контролируемого участка местности с привязкой к заданной системе координат ПВО, которые передают в ПЭВМ. С помощью компьютерной программы выполняют автоматическое разделение изображения исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков на участки в виде пирамиды изображений по меньшей мере на 4, 16 и более фрагментов со смещением на половину размера фрагмента и без смещения. Количество фрагментов, на которые делятся исходные аэрокосмические цифровые фотоснимки, определяется площадью снимка и его разрешением. Затем автоматически выполняют вейвлет-преобразование каждого фрагмента. Вейвлет-преобразование каждого фрагмента размером N×M выполняется в соответствии с формулами
где j0 - произвольный начальный масштаб;
Wϕ(j0,m,n) - коэффициенты, определяющие приближение функции ƒ(x, y) в масштабе j0;
- коэффициенты, определяющие горизонтальные, вертикальные и диагональные детали для масштабов j≥j0;
- масштабирующая функция;
- вейвлет-функции.
Далее вычисляют коэффициенты корреляции между соответственными уровнями вейвлет-преобразования фрагментов разновременных снимков по формуле
По значениям коэффициентов корреляции находят фрагменты с изменениями и уровень пирамиды изображений, которому они соответствуют. Коэффициенты корреляции между соответственными уровнями вейвлет-преобразования фрагментов с изменениями будут ниже, чем для фрагментов без изменений. Затем выполняют автоматическое вычитание соответственных разновременных фрагментов с изменениями и получают разностные фрагменты изображений, выполняют автоматически вейвлет-преобразование разностных фрагментов изображений. По разностным фрагментам определяют пороговое значение яркости, соответствующее границе изменения на фрагментах. С помощью компьютерной программы выполняют автоматическую рисовку области изменения по пороговому значению яркости на каждом фрагменте изображений (см. табл. 1). Далее выполняют автоматическое объединение обрисованных фрагментов с изменениями и исходных фрагментов без изменений. В этой же компьютерной программе автоматически соединяют объединенные соответствующие фрагменты в единое изображение, на котором сплошным цветом выделяют все области с изменениями. Затем на едином изображении с выделенными изменениями выполняют автоматическую векторизацию областей с изменениями. Векторный слой границы изменений изображений автоматически накладывают по заданным координатам ПВО на исходные аэрокосмические цифровые фотоснимки, полученные в заданный период времени и привязанные к заданной системе координат ПВО. Получают результаты аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов в виде аэрокосмических цифровых фотоснимков, в которые интегрирован векторный слой, демонстрирующий границы изменений и результаты автоматического вычисления площади конролируемого участка местности, подвергнувшегося изменениям в заданный период времени, с привязкой к заданной системе координат ПВО. Выполняют тем самым аэрокосмический геоинформационный мониторинг природных и техногенных объектов.
Предлагаемый инновационный способ аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов с применением метода автоматизированного выявления изменений изображений на цифровых аэрокосмических фотоснимках с помощью вейвлет-преобразования, позволяет
- выполнять поиск изменений в заданный период времени по аэрокосмическим цифровым фотоснимкам;
- существенно расширить возможности существующего геоинформационного мониторинга, например организовать эффективную систему мониторинга природных и техногенных комплексов различных типов, при которой отслеживается развитие лесных массивов, сельскохозяйственных земель, водных объектов, промышленных сооружений, трубопроводов, дорог и т.д.;
- повысить информативность и точность геоинформационного мониторинга снимаемой территории, а также снизить объем полевых работ.
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
Способ геодезического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов с применением метода автоматизированного дешифрирования многоспектральных цифровых аэрокосмических фотоснимков | 2017 |
|
RU2652652C1 |
Способ получения, обработки, отображения и интерпретации геопространственных данных для кластеризации неоднородности техногенно измененных территорий | 2022 |
|
RU2806406C1 |
Программно-аппаратный комплекс, предназначенный для обработки аэрофотоснимков видимого и дальнего инфракрасного диапазонов с целью обнаружения, локализации и классификации строений вне населенных пунктов | 2020 |
|
RU2752246C1 |
Способ мониторинга состояния трассы магистрального трубопровода | 2018 |
|
RU2699940C1 |
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОХРАННОСТИ ЛЕСНЫХ НАСАЖДЕНИЙ | 2010 |
|
RU2437061C1 |
СПОСОБ ПОЛУЧЕНИЯ, ОБРАБОТКИ, ОТОБРАЖЕНИЯ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ОПЕРАТИВНОЙ ОБСТАНОВКИ ПАВОДКОВОЙ СИТУАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ | 2016 |
|
RU2633642C9 |
Способ геодезического мониторинга деформационного состояния земной поверхности на территории разрабатываемых открытым способом крупных рудных месторождений с применением технологии лазерного сканирования | 2018 |
|
RU2698411C1 |
Способ геодезического мониторинга деформационного состояния земной поверхности в сейсмоопасных районах с применением технологии лазерного сканирования | 2018 |
|
RU2680978C1 |
Способ получения, обработки, отображения и интерпретации геопространственных данных для геодезического мониторинга деформационного состояния инженерного объекта | 2017 |
|
RU2668730C1 |
Способ мониторинга технического состояния объектов транспорта газа на основе геоинформационной системы | 2021 |
|
RU2780304C1 |
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.
Способ аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов с применением метода вейвлет-преобразования для аэрокосмических цифровых фотоснимков, при котором выполняют планово-высотное обоснование (ПВО) на контролируемом участке, производят аэрокосмическую цифровую фотосъемку заданной территории не менее двух раз с помощью одной и той же съемочной аэрокосмической системы с привязкой к планово-высотной системе координат ПВО, получают результаты аэрокосмической цифровой фотосъемки определенной территории в виде разновременных исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков контролируемого участка местности в заданный период времени, передают их в ПЭВМ и с помощью компьютерной программы выполняют аэрокосмический геоинформационный мониторинг объектов на контролируемом участке в определенный период времени с помощью метода вейвлет-преобразования фрагментов разновременных исходных аэрокосмических цифровых фотоснимков, отличающийся тем, что в процессе аэрокосмического геоинформационного мониторинга деление изображения разновременных исходных цифровых аэрокосмических фотоснимков на фрагменты выполняют автоматически с помощью компьютерной программы в геометрической прогрессии по меньшей мере на 4, 16 и более фрагментов, со смещением на половину размера фрагмента и без смещения, при этом количество фрагментов, на которые делятся разновременные исходные цифровые аэрокосмические фотоснимки, определяют исходя из площади фотоснимка и его разрешения, затем автоматически выполняется вейвлет-преобразование каждого фрагмента и вычисляются коэффициенты корреляции между соответственными уровнями вейвлет-преобразования фрагментов разновременных цифровых фотоснимков, далее по значениям коэффициентов корреляции находят фрагменты с изменениями и уровень разделения методом геометрической прогрессии, которому они соответствуют, затем выполняют автоматическое вычитание соответственных разновременных фрагментов с изменениями и получают разностные фрагменты изображений, выполняют автоматически вейвлет-преобразование разностных фрагментов изображений, по разностным фрагментам определяют пороговое значение яркости, соответствующее границе изменения на фрагментах, с помощью компьютерной программы выполняют автоматическую рисовку области изменения по пороговому значению яркости на каждом фрагменте изображений, далее выполняют автоматическое объединение обрисованных фрагментов с изменениями и исходных фрагментов без изменений, в этой же компьютерной программе автоматически соединяют объединенные соответствующие фрагменты в единое изображение, на котором сплошным цветом выделяются все области с изменениями, затем на едином изображении с выделенными изменениями выполняют автоматическую векторизацию областей с изменениями, векторизованные границы изменений изображений автоматически накладывают по заданным координатам ПВО на исходные аэрокосмические цифровые фотоснимки, полученные в заданный период времени и привязанные к системе координат ПВО, получают результаты аэрокосмического геоинформационного мониторинга природных и техногенных объектов в виде цифровых аэрокосмических фотоснимков, в которые интегрирован векторный слой, демонстрирующий границы изменений и результаты автоматического вычисления площади контролируемого участка местности, подвергнувшегося изменениям в заданный период времени, с привязкой к заданной системе координат ПВО.
СПОСОБ АНАЛИЗА ВИДОВОГО СОСТАВА ЛУГОВОЙ ТРАВЫ ОТ ВЫСОТЫ ПРОБНОЙ ПЛОЩАДКИ НАД УРЕЗОМ МАЛОЙ РЕКИ | 2013 |
|
RU2547763C2 |
US 9443152 B2, 13.09.2016 | |||
US 20150377634, A1 31.12.2015 | |||
US 8897547 B2, 25.11.2014. |
Авторы
Даты
2018-04-17—Публикация
2017-03-10—Подача