Методы и алгоритмы быстрого автоматического распознавания безоблачных участков на борту космического аппарата

В докладе рассматривается возможность осуществления оперативного автоматического выявления безоблачных участков в области предполагаемой съёмки с помощью дополнительной камеры предварительного обзора на борту космического аппарата (КА). Рассмотрены различные методы и алгоритмы быстрого автоматического распознавания облаков над подстилающей поверхностью, применимые для автоматической автономной работы на борту КА. Также рассматриваются подходы к формированию возможного проектного облика прибора предварительного обзора и возможные схемы его работы.
Предложена группа методов выявления облачности на основе анализа кажущегося движения, основанная на псевдостереоэффекте, возникающем при совместном анализе перекрывающихся областей соседних снимков, которые могут быть получены последовательной съёмкой серии кадров или двумя линейными сенсорами. Также рассмотрена группа методов на основе классических алгоритмов классификации и машинного обучения.
Для выявления облачности часто применяются алгоритмы распознавания, основанные на использовании спектральных каналов приёмника, в которых искомые объекты имеют значимые особенности: например, уникальные полосы поглощения или пропускания. Предлагаемые группы методов ориентированы, в первую очередь, на использование высокодетальных снимков без специальной привязки к спектральным каналам (например, панхроматических или в псевдоцветах), что даёт некоторую универсальность в выборе источников. Основой этих методов являются классические и частично модифицированные под поставленную задачу методы анализа изображения.
Основываясь на том, что предложенный псевдостереовизионнный подход различает только облака, расположенные на значительной высоте (начиная от нижнего яруса облачности- от ~ 2 км), совместное применении его с алгоритмами классической классификации, которые фиксируют облачность вне зависимости от высоты, может быть использовано для повышения достоверности выявления облачности.
В докладе приводятся примеры работы некоторых алгоритмов на основе доступных космических снимков и модельных расчетов. Результаты работы могут быть использованы при создании различных систем ДЗЗ, для основных сенсоров которых наличие облачности в кадре является помехой.