ЧЕТВЕРТАЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ ОТКРЫТАЯ ЕЖЕГОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
IV.A.41
Методы и алгоритмы обработки снимков высокого разрешения IKONOS
Ибрагимова С.Р.
Институт Космических Исследований Природных Ресурсов АНАКА НАН Азербайджана
Последние десятилетия являются периодом интенсивного развития спутниковых систем с космическими снимками высокого разрешения. Нашли свое широкое применение данные в основном со спутников IKONOS c метровым разрешением. Поэтому актуально исследование задач автоматизированного выделения тематической информации из общего объема данных. Такие задачи обычно решаются, в нижеследующих направлениях:
- производиться детальный анализ целевых объектов на изображениях с целью адекватного представления их свойств, отображаемых данными;
- разрабатываются методы оптимальных численных оценок присущих им свойств, позволяющих описывать объекты;
- по численным оценкам заданных свойств создаются системы автоматического распознавания данных целевых объектов.
С этой целью предлагаем информационную систему, автоматизирующие информационные потоки, связанные с развитием и эксплуатацией систем транспортной инфраструктуры.
Разработанное программное обеспечение, дает возможность автоматизировать процесс обработки космических снимков высокого разрешения с точным определением наиболее опасных участков в исследуемой территории.
Разработана и предложена модель развития ситуации динамического характера на основе ГИС технологии, что позволяет ликвидировать процессы природного характера, которая может продолжаться значительное время. При этом неоднократно изменяется исходные данные, которые были использованы при начальном моделировании ситуации и поэтому требует периодически корректировать данные, поступающие на вход моделирующего комплекса.
Разработан алгоритм решения задачи распознавания объектов по данным космической съемки высокого разрешения в статистической постановке и синтеза информационных систем в условиях априорной неопределенности.
Исследован подход повышения эффективности алгоритмов распознавания дискретного характера, позволяющее снизить влияние шумящих признаков, а также повысить качество распознавания алгоритма в случае, когда в обучающей информации содержится много объектов лежащих на границе между классами.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных
27