СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЦЕПОЧКИ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ МЕСТНОСТИ Российский патент 2020 года по МПК G06F17/00 

Изобретение относится к системам фотограмметрической обработки космических изображений местности (ФГО) и может быть использовано при формировании технологической цепочки ФГО в наземных центрах получения, обработки и распространения (НЦПОР) данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в зависимости от требований потребителя к результатам обработки данных ДЗЗ, свойств изображений местности, поступающих на обработку, и свойств ресурсов (аппаратных, программных, информационных), используемых в этих центрах. Предлагаемый способ позволяет без участия оператора при формировании цепочки ФГО учесть многообразие требований потребителей к результатам ФГО, определяемое спецификой решаемых ими задач, вариабельность измерительных и изобразительных свойств обрабатываемых изображений местности, а также свойств используемых информационных и иных ресурсов, что, в свою очередь, позволяет повысить эффективность функционирования НЦПОР в части сокращения времени на формирование рациональной технологической цепочки ФГО за счет автоматизации этого процесса, а также в части улучшения свойств результатов ФГО за счет учета свойств всех используемых данных.

Известен способ двухуровневого адаптивного управления (патент RU 2 486 564 C1 от 27.12.2012 г.), заключающийся в расширении функциональных возможностей способа и системы двухуровневого адаптивного управления за счет выполнения на пункте управления (ПУ) второго уровня таких функций управления, как сбор, обработка, анализ, адаптивный выбор порядка доопределения данных и оценки эффективности воздействия, доопределение данных об объектах воздействия, оценка возможностей своей группы технических средств (ТС) и принятие решения на осуществление воздействия, а на ПУ первого уровня - функций доопределения данных об объектах воздействия и оценки эффективности воздействия всех своих ТС на все объекты воздействия. При управлении на ПУ второго и первого уровней осуществляют формирование баз данных, анализ, адаптивный выбор порядка доопределения данных и оценки эффективности воздействия, доопределение данных, идентификацию и классификацию, определение приоритетов и формирование списка объектов воздействия в соответствии с их приоритетами, оценку эффективности воздействия, формирование случайным образом списка ТС по эффективности, распределение объектов воздействия между ТС, формирование целеуказаний, команд управления и передачу их техническим средствам.

Недостатком известного способа является применение адаптивного выбора порядка доопределения данных и оценки эффективности воздействия. В настоящее время отсутствуют строгие аналитические зависимости между свойствами исходных данных и свойствами результатов ФГО в силу неоднозначности и многофакторности влияния на них как свойств используемых данных, так и особенностей используемых методов обработки материалов ДЗЗ изображений. Данные зависимости приближенно можно получить экспертным путем, что не позволяет использовать принципы адаптивного управления.

Известен способ обработки информации (патент RU 2 525 746 С2 от 24.02.2011 г.), включающий прием собранной информации, собираемой посредством терминала для сбора информации, от терминала для сбора информации; и формирование или выбор исполнимого программного обеспечения, подлежащего исполнению терминалом для сбора информации во время сбора информации, которое исполняется после осуществления сбора собираемой информации, на основе собранной информации, принятой в ходе приема собранной информации, и предоставление исполнимого программного обеспечения на терминал для сбора информации.

Недостатком известного способа является отсутствие возможности уточнения (определения) свойств обрабатываемых данных в процессе их обработки и корректировки на их основе набора исполняемых функций программного обеспечения.

Известен способ подбора функций управления мобильными устройствами (патент RU 2 526 754 С2 от 28.09.2012 г.), включающий определение поддерживаемых каждым отдельным обслуживаемым устройством функции управления; задание правил, в которых для каждой конкретной задачи управления определена наиболее эффективная функция управления; получение запроса на выполнение определенной задачи управления; отправление на устройство команду на выполнение функции, установленной для решения указанной задачи, если данная функция поддерживается устройством.

Недостатком известного способа является задание для каждой задачи конкретной функции управления. При многообразии свойств исходных данных и требований к результатам обработки порождается большое количество функций управления, что приводит к трудностям в выборе наиболее эффективной функции управления в каждом конкретном случае.

Наиболее близким по своей сущности к заявляемому изобретению является способ автоматического построения приложений из спецификаций и из имеющихся в наличии компонентов, выбранных с помощью семантического анализа (патент RU 2 495 480 С2 от 18.11.2008 г.). Данный способ включает: выполнение семантического анализа спецификации, чтобы выделить элементарные требования из текста спецификации и связи между этими элементарными требованиями, при этом набор этих связей называется далее как «общая структура спецификации»; выделение для каждого элементарного требования пертинентных терминов, которые оно содержит, и создания для каждого элементарного требования «семантического описания», основанного на собственных выделенных пертинентных требований и которое представляет «семантику этого элементарного требования»; осуществление доступа к, по меньшей мере, одному хранилищу компонентов, в котором каждый компонент зарегистрирован и описан как «семантический компонент программного обеспечения» (это значит, что каждый компонент связан с «семантическим описанием», содержащим, по меньшей мере, один пертинентный термин, чтобы определить каждую публичную операцию, которую этот компонент программного обеспечения способен выполнить), чтобы определить (выбрать) для каждого выделенного элементарного требования путем сравнения семантик этого элементарного требования и семантических описаний компонентов, какой(ие) компонент(ы) может(гут) охватывать упомянутое выделенное элементарное требование; окончательное объединение этих определенных компонентов программного обеспечения в соответствии с общей структурой спецификации, чтобы построить приложение.

Недостатками прототипа является:

1) при анализе спецификаций не учитывается влияние свойств обрабатываемых данных на выбор операции;

2) наличие спецификации, описывающей приложение. В рассматриваемом случае спецификация технологической цепочки ФГО может быть создана после анализа свойств обрабатываемых данных, часть из которых может определяться уже после выбора отдельных операций обработки.

Целью изобретения является сокращение времени (автоматического) формирования рациональной технологической цепочки ФГО изображения местности из программно реализованных в НЦПОР операций, учитывающей свойства обрабатываемых данных и требования, предъявляемые к результатам ФГО, а также качественное улучшение потребительских свойств результатов обработки.

Термин «технологическая цепочка ФГО» означает в этом документе набор взаимосвязанных операций (функций, выполняемых программным обеспечением, управляющих или преобразующих преопределенный набор данных).

Заявляемые преимущества обеспечиваются введением новых операций: получение заявки на предоставление данных ДЗЗ; определение требований Y_{i mp} заявки к результатам ФГО и условиям выполнения ФГО; получение изображения местности для обслуживания заявки и определение его свойств X_i; определение набора допустимых базовых цепочек ФГО; формирование набора предпочтений выбора базовых цепочек; определение набора эффективных базовых цепочек ФГО; выбор единственной базовой технологической цепочки ФГО определение состава информационных ресурсов, требуемых для выполнения операций из а также допустимых значений свойств X_{i mp} обрабатываемых изображений местности и допустимых значений свойств D_{i mp} используемых информационных ресурсов; выбор из хранилища НЦПОР необходимых информационных ресурсов; принятие решения об использовании дополнительных технологических операций γ_i и η_i на основе проверки истинности условий принадлежности свойств X_i поступивших на обработку изображений местности и свойств D_i используемых информационных ресурсов допустимым значениям X_{i mp} и D_{i mp} соответственно; идентификация класса ситуации несоответствия свойств X_i космического изображения местности и свойств D_i имеющихся информационных ресурсов требуемым диапазонам свойств X_{i mp} и D_{i mp}, и выбор дополнительных операций γ_i и η_i из числа имеющихся.

Под базовой технологической цепочкой понимается совокупность операций, реализующих тот или иной метод фотограмметрической обработки изображений местности (строгий метод, метод рациональных полиномов и т.п.). Базовые цепочки являются «устоявшимися» для конкретных случаев обработки материалов ДЗЗ в НЦПОР. Под дополнительными технологическими операциями понимаются операции, обеспечивающие преобразование метрической и фотометрической информации, содержащейся в изображениях местности, коррекцию свойств различных данных, используемых при ФГО, а также реализующие возможность использования дополнительной информации в процессе ФГО (например, операции уточнения элементов ориентирования снимка).

Под информационными ресурсами НЦОПР понимаются опорные изображения местности, данные геодезических измерений, цифровые модели рельефа местности и другие данные, используемые в процессе ФГО изображений местности. Индексом «i» обозначены величины, относящиеся к обслуживанию i-й (произвольно взятой) заявке, поступившей в НЦПОР.

Сопоставительный анализ технического решения со способом, выбранным в качестве прототипа, показывает, что заявляемый способ отличается новыми операциями, такими как: получение изображения местности для обслуживания заявки и определение его свойств X_i; определение набора допустимых базовых цепочек ФГО; формирование набора предпочтений выбора базовых цепочек; определение набора эффективных базовых цепочек ФГО; выбор единственной базовой технологической цепочки ФГО определение состава необходимых информационных ресурсов и их свойств; принятие решения об использовании дополнительных технологических операций; идентификация класса ситуации несоответствия свойств X_i космического изображения местности и свойств D_i имеющихся информационных ресурсов требуемым диапазонам свойств X_{i mp} и D_{i mp}, и выбор дополнительных операций γ_i и η_i из числа имеющихся.

Таким образом, заявляемое техническое решение соответствует критерию изобретения «новизна».

Анализ известных технических решений в исследуемой области и в смежных областях позволяет сделать вывод о том, что введенные операции известны. Однако введение их в способ формирования технологической цепочки фотограмметрической обработки космических изображений местности в указанной последовательности придает этому способу новые свойства. Введенные операции осуществляются таким образом, что позволяют значительно сократить время формирования рациональной технологической цепочки ФГО, поскольку осуществляется не последовательный перебор всех программно реализованных операций, а предварительно выбирается базовая цепочка ФГО, «ориентированная» на достижение требований Y_{i mp} к результатам ФГО, в которую далее при необходимости вводятся дополнительные операции на основе принципа последовательного уменьшения неопределенности. «Рационализм» сформированной цепочки заключается в том, что кроме достижения требований Y_{i mp} к результатам ФГО, эта цепочка в максимальной степени соответствует предпочтениям, принятым в НЦПОР.

Таким образом, техническое решение соответствует критерию «изобретательский уровень», так как оно для специалиста явным образом не следует из уровня развития техники.

Техническое решение может быть использовано в геоинформационных системах, наземных комплексах приема, обработки и распространения данных ДЗЗ, обеспечивающих данными различного стандартного уровня обработки широкий круг потребителей, при организации процессов фотограмметрической обработки космических изображений местности.

Таким образом, изобретение соответствует критерию «промышленная применимость».

На фиг. 1 представлена схема формирования технологической цепочки ФГО.

В качестве необходимого условия формирования технологической цепочки фотограмметрической обработки космических изображений местности является соответствие требований заявки потребителя на получение данных ДЗЗ профилю НЦПОР в части видов обрабатываемых изображений местности, типов сформировавшей их съемочной аппаратуры, уровня стандартной обработки и пр.

Под заявкой потребителя понимается формализованный документ, содержащий требования к результатам ФГО.

Для учета многообразия требований потребителей к результатам ФГО с одной стороны и многообразия комбинаций измерительных и изобразительных свойств обрабатываемых изображений местности, особенностей съемочной системы, сформировавших эти изображения, свойств используемых информационных ресурсов с другой стороны требуется формирование индивидуальной цепочки ФГО для каждого изображения местности.

Суть предлагаемого способа заключается в следующем.

На основе анализа требований заявки выбирается базовая технологическая цепочка ФГО Для получения результатов Y_i ФГО, соответствующих требованиям Y_{i mp} заявки (т.е. Y_i⊂Y_{i mp}), необходимо, чтобы при использовании цепочки значения X_i и D_i принадлежали интервалам допустимых значений (X_i⊂X_{i mp}, D_i⊂D_{i mp}). Если это условие выполняется, то дополнительные операции γ_i и η_i не применяются. В противном случае целью использования операций γ_i и η_i является приведение свойств X_i и D_i к свойствам и таким, что их значения принадлежат допустимым интервалам X_{i mp} и D_{i mp} (т.е. и ).

Способ включает следующие операции:

1. Получение заявки на предоставление данных ДЗЗ.

2. Определение требований Y_{i mp} заявки к результатам ФГО и условиям выполнения ФГО.

3. Получение изображения местности для обслуживания заявки и определение его свойств X_i.

4. Определение набора допустимых базовых цепочек ФГО.

Вся совокупность базовых технологических цепочек ФГО Q^T представляет собой совокупность альтернатив, использование каждой из которых позволяет получить трансформированное изображение местности того или иного стандартного уровня обработки. Каждую базовую цепочку представим в виде набора свойств этой цепочки и свойств результатов ФГО, потенциально достигаемых с ее использованием. Они формируются с учетом экспертных оценок на основе знаний о предметной области. Пусть В свойств описывают результаты ФГО, которые потенциально могут быть достигнуты базовой цепочкой требования к свойствам X_i и D_i ограничения использования этой цепочки и т.п.

На основе принципов последовательного уменьшения неопределенности осуществляется усечение набора базовых технологических цепочек Q^T.

Целью первого усечения набора Q^T является выделение из его состава таких базовых технологических цепочек, потенциально позволяющих достичь требования заявки. Эти цепочки образуют набор допустимых базовых цепочек Формирование этого набора осуществляется на основе определения соответствия свойств результатов ФГО, которые потенциально могут быть получены с использованием цепочки из Q^T, требованиям Y_{i mp} заявки. Для этого используется правило

где y_{i mp b} - b-й элемент множества требований заявки, то есть Y_{i mp}={y_{i mp b}}, (где В_у - количество этих требований); y_{q b} - b-й элемент множества свойств результатов ФГО, которые потенциально могут быть достигнуты q-й цепочкой из Q^T. То есть, набор составят такие цепочки из Q^T, для которых

Если в набор входит больше одной цепочки, то переходим к п. 5.

5. Формирование набора предпочтений выбора базовых цепочек.

Целью следующего усечения набора Q^T является сужение набора допустимых базовых цепочек до набора эффективных базовых цепочек на основе учета предпочтений, используемых в обслуживающем заявку НЦПОР. В качестве предпочтений может выступать векторный критерий, например, учитывающий следующие оценки цепочек ФГО: выполнение ФГО без привлечения опорной информации, максимальная оперативность выполнения ФГО и др. Для каждого НЦПОР могут быть свои критерии предпочтения.

6. Определение набора эффективных базовых цепочек ФГО.

В данном контексте цепочка считается эффективной, если не существует более предпочтительной цепочки ФГО с точки зрения выбранного критерия. Тогда является набором цепочек ФГО, все элементы которого являются недоминируемыми по указанному векторному критерию. Далее приведем пример этого критерия.

Пусть каждая q-я цепочка ФГО из описывается набором свойств Z_q={z_{q b}}, где B_z - количество этих свойств. Введем набор Z_э={z_эb}, характеризующий свойства технологической цепочки ФГО, предпочтительной в НЦПОР, обслуживающем заявку, с точки зрения свойств используемых аппаратных, программных и информационных ресурсов, свойств обрабатываемых космических изображений местности и т.п. Набор Z_э формируется на основе экспертных оценок, и является эталоном свойств цепочки, относительно которого вычисляется мера предпочтения q-й цепочки. В качестве такой меры введем меру близости свойств цепочек в виде линейной свертки (но может использоваться и любая другая мера)

где ω_b - весовой коэффициент b-го свойства; ƒ_z(z_{э b}, z_{q b}) - функция сравнения свойств цепочек вида

где знаком обозначено, что величина z_{q b} соответствует (или не хуже) величине z_{э b}.

Правило формирования множества имеет вид

Тогда набор составят технологические цепочки, предпочтительные с позиции заданных значений ω_b и Z_э, у которых

7. Выбор единственной базовой технологической цепочки ФГО.

Поскольку элементы набора являются недоминируемыми, то в качестве базовой цепочки ФГО выбирается любая цепочка, принадлежащая этому набора.

8. Определение состава и требуемых диапазонов свойств данных.

В силу отсутствия строгих зависимостей результатов Y_i ФГО от свойств X_i и D_i, а также влияния разнообразных факторов на возможные результаты ФГО предлагается выделять из них несколько типовых факторов, значимых для выбранной базовой цепочки и составлять все возможные (требуемые) сочетания этих факторов. Эти сочетания предлагается сводить в морфологические таблицы.

На основе этих таблиц задаются и систематизируются все возможные (необходимые) сочетания диапазонов изменения свойств обрабатываемых изображений местности X_{i mp} и другой информации D_{i mp}, при которых выбранная базовая цепочка позволяет достичь требования Y_{i mp} заявки. Морфологическая таблица составляется для каждой цепочки из множества Q^T и задается в виде матрицы инцидентности. Данная матрица представляет собой прямоугольную матрицу размера R⋅E, где R - число морфологических классов - различных сочетаний свойств Y (или их диапазонов) результатов обработки; Е - сумма количества диапазонов изменения каждого свойства X_{i mp} и D_{i mp.}Величины R и Е определяются экспертным путем. Элемент матрицы инцидентности, стоящий на пересечении r-й строки и j-го столбца равен единице, если для получения r-го сочетания свойств Y необходимы данные с свойствами X_{i mp} или D_{i mp}, принадлежащими j-му диапазону, и нулю - в противном случае.

Состав необходимых для ФГО данных и требуемые диапазоны их свойств X_{i mp} и/или D_{i mp} определяются по матрице инцидентности следующим образом. По определенным при анализе требований заявки значениям Y_{i mp} выбирается соответствующий им морфологический класс. Далее из строки матрицы инцидентности, соответствующей этому классу, выбираются элементы, значения которых равны единице. Выбранные элементы определяют состав исходных данных и требуемый диапазон их свойств X_{i mp} или D_{i mp.}Таким образом, использование морфологических таблиц обеспечивает сужение допустимых интервалов свойств космических изображений местности и информационных ресурсов с помощью учета требуемых свойств Y_{i mp} результатов ФГО.

9. Выбор из хранилища НЦПОР необходимых информационных ресурсов.

10. Определение необходимости использования дополнительных технологических операций.

Осуществляется сравнение свойств X_i космического изображения местности, поступившего на ФГО, и свойств D_i имеющихся информационных ресурсов с требуемыми диапазонами свойств X_{i mp} и D_{i mp}, полученными по матрице инцидентности. Если истинны условия X_i⊂X_{i mp} и D_i⊂D_{i mp}, то дополнительные операции в технологическую цепочку не вводятся. В этом случае технологическая цепочка Q_i состоит только из базовой цепочки В противном случае принимается решение об использовании дополнительных технологических операций.

11. Идентификация класса ситуации несоответствия свойств X_i космического изображения местности и свойств D_i имеющихся информационных ресурсов требуемым диапазонам свойств X_{i mp} и D_{i mp}.

Идентификация класса ситуации осуществляется для выбора дополнительных технологических операций. Отметим, что ключевые свойства космического изображения местности (такие как: пространственное разрешение, наличие облачности, угол Солнца и др.) должны соответствовать требованиям заявки. В данном контексте под ключевыми свойствами изображений местности и информационных ресурсов будем понимать такие их свойства, коррекция которых невозможна либо не целесообразна по объективным причинам.

Для информационных ресурсов возможна коррекция лишь некоторых их свойств. Например, невозможно улучшить измерительные характеристики опорного изображения местности без его повторного трансформирования, что ухудшает его изобразительные свойства и требует дополнительных затрат времени. Для опорного изображения возможна коррекция его изобразительных свойств, например, динамического диапазона яркости, радиометрического разрешения, системы координат (проекции) и др.

Если ключевые свойства изображений местности и информационных ресурсов не соответствуют требуемыми диапазонами свойств X_{i mp} и D_{i mp}, то осуществляется их замена на другие, а при невозможности замены - выбирается другая базовая цепочка ФГО. Если это соответствие выполняется, то принимается решение о введении в технологическую цепочку дополнительных операций с целью корректировки прочих свойств X_i и D_i. Пусть эти свойства оцениваются по измеренным значениям показателей совокупность которых является L-мерной переменной М.

В рамках решения задачи коррекции свойств X_i и D_i требуется найти такие дополнительные операции γ_i и η_i из Q^D (где Q^D - все дополнительные технологические операции, реализованные в НЦПОР), чтобы Для систематизации и дальнейшей формализации этой задачи осуществляется группировка всех возможных ситуаций несоответствия свойств X_i и D_i требуемым диапазонам X_{i mp} и D_{i mp} в K классов ситуаций, каждый из которых характеризуется одним из видов указанных несоответствий. Каждый класс предполагает использование одной технологической операции из Q^D, позволяющей для данного класса нивелировать этот вид несоответствий, учесть вариабельность тех или иных свойств космических изображений местности, и применить выбранную базовую технологическую цепочку

Правила коррекции свойств X_i и D_i (и, соответственно, выбор операций γ_i и η_i из Q^D) задаются экспертным путем и в силу своей природы носят субъективный и нечеткий характер. Каждое из правил, по которому осуществляется идентификация класса ситуаций c_k, представляется в виде конъюнкции элементарных высказываний

Процедура идентификации класса ситуаций на основе измеренных параметров M_l (изображения местности и информационных ресурсов) включает следующие шаги:

- формирование оценок значений параметров M_l в виде нечетких чисел с некоторым размахом, соответствующим признаку M_l. После измерения значения каждого параметра M_l формируется набор прямое произведение которого образует нечеткий набор оценок;

- расчет степеней принадлежности ситуации ко всем классам ситуаций, определяемым стандартными высказываниями П^Dk. Сравнение нечеткого набора оценок параметров ситуации и нечеткого набора свойств для конкретного стандартного высказывания П^Dk. При этом каждое посредством меры возможности сравнивается с соответствующим нечетким интервалом, соответствующим конкретному стандартному высказыванию П^Dk. Минимальное из полученных значений мер возможности представляет собой степень принадлежности ситуации к классу, определяемому стандартным высказыванием П^Dk. Описанная последовательность расчетов выполняется для всех П^Dk. В результате для ситуации формируется набор V степеней ее принадлежности классам ситуаций, определяемых стандартными высказываниями П^Dk

- выбор из набора V элемента с максимальным значением. По выбранным значениям степеней принадлежности V^k (исходя из связанных с ними стандартных высказываний П^Dk) ситуация относится к классу c_k.

Каждый класс ситуаций c_k имеет шаблон их разрешения, определяющий тип и последовательность введения дополнительных операций в формируемую технологическую цепочку ФГО. Этот шаблон предполагает использование ограниченного набора конкретных дополнительных операций, которые могут быть использованы в рамках класса c_k. Для всех ситуаций класса c_k используется один шаблон. В зависимости от значений показателей М возможно исключение отдельных операций из шаблона. Значения параметров выполнения операций в шаблоне также определяются значениями показателей М.

В силу различной природы возникновения ситуаций выбор операций γ и η для каждого класса носит индивидуальный характер. В общем виде выбор дополнительных операций основан на том, что каждому классу c_k ставятся в соответствие операции γ и η из Q^D.

12. Формирование технологической цепочки ФГО.

Создание формализованного описания построенной цепочки, включающее последовательность и параметры выполнения операций выбранной базовой технологической цепочки, дополнительных технологических операций (при необходимости), свойств обрабатываемых изображений местности и используемых информационных ресурсов.

Таким образом, при использовании заявляемого способа достигается сокращение времени формирования рациональной технологической цепочки ФГО изображения местности из программно реализованных в НЦПОР операций, учитывающей свойства обрабатываемых данных и требования, предъявляемые к результатам ФГО. Кроме того, осуществляется качественное улучшение потребительских свойств результатов обработки за счет адаптивных процедур выбора дополнительных операций.

Изобретение относится к системам фотограмметрической обработки космических изображений местности (ФГО) и может быть использовано при формировании технологической цепочки ФГО в наземных центрах получения, обработки и распространения (НЦПОР) данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в зависимости от требований потребителя к результатам обработки данных ДЗЗ, свойств изображений местности, поступающих на обработку, и свойств ресурсов (аппаратных, программных, информационных), используемых в этих центрах. Технический результат - сокращение времени обработки космических изображений местности (ФГО), адаптированного к базовым технологическим цепочкам. 1 ил.

Способ формирования технологической цепочки фотограмметрической обработки (ФГО) космических изображений местности с учетом требований к результатам ФГО и свойств компонентов, реализующих операции обработки данных, отличающийся тем, что для полученной заявки на предоставление данных дистанционного зондирования Земли определяются требования Y_{i mp} к результатам ФГО космических изображений местности и условиям выполнения ФГО таким образом, чтобы при использовании цепочки ФГО значения X_i и D_i принадлежали интервалам допустимых значений, при этом X_i - свойства изображения местности, a D_i - информация об информационных ресурсах, при которых выбранная базовая цепочка позволяет достичь требования Y_{i mp} заявки, получают изображения местности для обслуживания заявки потребителя и определяют его свойства X_i, определяют набор допустимых базовых технологических цепочек ФГО на основе определения соответствия свойств результатов ФГО, которые потенциально могут быть получены с использованием цепочки из числа имеющихся в обслуживающем заявку наземном центре приема, обработки и распространения данных, и соответствующие требованиям Y_{i mр} заявки, формируют набор предпочтений выбора базовых цепочек из числа используемых в обслуживающем заявку наземном центре приема, обработки и распространения данных, определяют набор эффективных базовых цепочек ФГО где цепочка считается эффективной, если не существует более предпочтительной цепочки ФГО с точки зрения выбранного критерия, осуществляется выбор единственной базовой технологической цепочки ФГО где выбирают любую цепочку, принадлежащую набору определяют состав необходимых для выполнения ФГО данных и их свойств, где состав необходимых для ФГО данных и требуемые диапазоны их свойств X_{i mр} и/или D_{i mр} определяют по матрице инцидентности, выбирают необходимые информационные ресурсы из хранилища наземного центра приема, обработки и распространения информации, принимают решение об использовании дополнительных технологических операций на основе проверки истинности условий принадлежности свойств X_i поступивших на обработку изображений местности и свойств D_i используемых информационных ресурсов допустимым значениям X_{i mp} и D_{i mp}, выполняют идентификацию класса ситуации несоответствия свойств X_i космического изображения местности и свойств D_i имеющихся информационных ресурсов требуемым диапазонам X_{i mp} и D_{i mp} свойств, создают формализованное описание построенной цепочки, включающее последовательность и параметры выполнения операций выбранных базовой технологической цепочки и дополнительных операций для свойств обрабатываемого изображения местности и используемых информационных ресурсов.