В настоящее время активно развиваются технологии получения снимков земной поверхности в высоком разрешении, включая цифровые модели рельефа (ЦМР). В связи с этим растет спрос на автоматизированную обработку ЦМР для интерпретации графической информации. Одним из современных направлений для анализа ЦМР является ее декомпозиция на отдельные составляющие. В работе проведено исследование существующих методов декомпозиции ЦМР. Декомпозиция позволяет представить ЦМР в виде глобальных и детализирующих структур. По сути, ЦМР разбивается на низкочастотные и высокочастотные составляющие. Такое разложение исходной ЦМР может использоваться для широкого набора практических задач в области геоинформатики, включая сегментацию, удаление шума, сжатие, сглаживание, поиск объектов интереса, классификацию объектов на ЦМР и другие.
В докладе рассмотрены следующие подходы к декомпозиции ЦМР: сингулярное разложение, фильтр Баттерворта, фильтр Лапласа, Гауссовский фильтр, разложение на низкие и высокие частоты на основе дискретного преобразования Фурье.
Кроме того, предлагается собственный подход для декомпозиции ЦМР на основе ее разложения по топологическим признакам. В качестве топологических признаков используются компоненты связности. В основе предлагаемого подхода лежит разбиение исходной ЦМР на матрицы специального типа, каждая из которых описывает определенную область ЦМР.
В докладе показаны преимущества и недостатки существующих подходов декомпозиции ЦМР, включая метод на основе разложения по топологическим признакам. Также продемонстрированы примеры использования рассмотренных методов для интерпретации пространственной информации на высокоточных снимках. Приведены перспективы использования предложенного подхода на основе топологической декомпозиции для анализа ЦМР.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РНФ в рамках научного проекта № 23-21-10064.