Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

ТРЕТЬЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ ОТКРЫТАЯ ЕЖЕГОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)"

III.A.59

Автоматическая привязка спутниковых изображений AVHRR/NOAA
при сложных условиях наблюдения

Катаманов С.Н., Алексанин А.И.
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
Привязка полных (полученных в течение сеанса приёма - 4000 строк и более) спутниковых изображений базируется на процедуре автоматического расчёта реперных точек (GCPs). Она выполняется с помощью коррекции орбитальных параметров и/или углов ориентации платформы с радиометром. Известные в мировой практике реализации таких процедур демонстрируют низкую эффективность расчёта GCPs для изображений, полученных в сложных условиях наблюдения (зимний период в регионах с высокими широтами: полярная ночь, лёд, снег, низкий температурный контраст между сушей и морем). Автоматический расчет реперных точек основан на проверке гипотезы статистической разделимости участков суша/море на изображении. Это позволило отказаться от процедур фильтрации облачности и льда при расчете GCPs при сложных условиях наблюдения.
Алгоритм привязки, основанный на автоматическом расчете реперных точек, сортирует не привязанные изображения по классам. В зависимости от класса используется своя схема прогноза параметров привязки. Алгоритм прошел апробацию на более чем годичной серии изображений (около 3000) спутников NOAA -12, -15 и -17 при его эксплуатации в Региональном спутниковом центре мониторинга окружающей среды ДВО РАН, продемонстрировав надежность привязи с подпиксельной точностью.

Работа поддержана грантами РФФИ № 04-07-90350; 05-01-01110 и грантами ДВО РАН.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

28