Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Алгоритмы и технология высокоточной координатной привязки снимков от геостационарных космических систем по электронным картам

Диссертация: Алгоритмы и технология высокоточной координатной привязки снимков от геостационарных космических систем по электронным картам
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались, и обсуждались на 3-х международных и 8-и всероссийских конференциях: 13-й и 15-й международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань-2005, 2008) — 5-й международной научно-технической конференции «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Системный анализ информационных технологий координатной привязки изображений земной поверхности
    • 1. 1. Анализ технологий координатной привязки космических снимков по данным систем навигации и ориентации
    • 1. 2. Информационная технология координатной привязки снимков земной поверхности по звездному небу
    • 1. 3. Информационная технология координатной привязки снимков земной поверхности по опорным точкам местности
    • 1. 4. Основные направления исследований по созданию технологии координатной привязки снимков по электронным картам
  • Основные результаты
  • 2. Базовые алгоритмы информационной технологии координатной привязки снимков от геостационарных спутников по электронным картам
    • 2. 1. Организация технологии координатной привязки изображений от геостационарных спутников по электронным картам
    • 2. 2. Алгоритм предварительной координатной привязки изображений от геостационарных спутников по контурным точкам диска Земли
    • 2. 3. Алгоритм формирования опорных фрагментов (бинарных масок)
    • 2. 4. Алгоритм совмещения объектов береговых линий с бинарными масками
  • Основные результаты
  • 3. Алгоритмы повышения точности и надежности координатной привязки снимков от геостационарных спутников по электронным картам
    • 3. 1. Алгоритм компенсации систематических ошибок, обусловленных несовпадением береговых линий на снимке и карте
    • 3. 2. Алгоритмы идентификации облачности в зонах поиска опорных фрагментов
    • 3. 3. Алгоритм отбраковки искаженных участков береговых линий
    • 3. 4. Алгоритм определения и учета степени информационной ценности опорных фрагментов
    • 3. 5. Повышение точности и надежности определения контурных точек диска Земли
  • Основные результаты
  • 4. Экспериментальные исследования и практическая реализация технологии высокоточной координатной привязки снимков
    • 4. 1. Экспериментальные исследования технологии координатной привязки по электронным картам
    • 4. 2. Экспериментальные исследования технологии координатной привязки по контурным точкам диска Земли
    • 4. 3. Техническая реализация комплексной технологии координатной привязки снимков от геостационарных спутников
  • Основные результаты

Алгоритмы и технология высокоточной координатной привязки снимков от геостационарных космических систем по электронным картам (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. В практике дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в последние годы стали внедряться геостационарные космические системы: MeteoSat (США), GOES (Европа), FY (Китай). В настоящее время готовится к запуску российский геостационарный спутник «Электро-JI», который планируется включить в международную космическую систему наблюдения всей земной поверхности.

Геостационарные спутники выводятся на орбиту, находящуюся в плоскости экватора, на высоту порядка 35 000 км. При этих условиях спутник «зависает» на заданной долготе и обеспечивает периодическую съемку одной и той же поверхности всего земного диска на фоне окружающего космоса. Одной из важнейших характеристик космических изображений является точность координатной привязки объектов наблюдаемой сцены, т. е. точность определения их геодезических координат (широты и долготы). Основными причинам неудовлетворительной, координатной, привязки объектов снимков являются погрешности измерения пространственного положения и углов ориентации спутника в процессе съемки земной поверхности, что приводит, главным образом, к смещению, повороту и изменению масштаба изображения диска Земли.

Традиционно используемые технологии уточнения координатной привязки по звездному небу и наземным ориентирам не обеспечивают необходимой точности, оперативности и надежности решения рассматриваемой задачи. В последние годы появились векторные электронные карты местности самого различного масштаба и делаются активные попытки их использования для координатной привязки данных ДЗЗ, полученных от полярно-орбитальных космических аппаратов, которые осуществляют съемку Земли, вращаясь вокруг нее. Но полностью автоматических технологий решения этой задачи еще не создано. Основная трудность состоит в постоянном изменении географического района съемки, условий наблюдения, в выборе устойчивых во времени наземных ориентиров.

Задача координатной привязки изображений от геостационарных спутников значительно упрощается: они осуществляют съемку одного и того же района в виде диска Земли, контрастно отображающимся на фоне космосана снимках четко отображаются береговые линии морей, крупных озер и островов, которые устойчивы во времени и представлены в соответствующих электронных картах. Все это создает предпосылки для создания полностью автоматической технологии высокоточной привязки снимков по электронным картам. Решение этой задачи составляет основное содержание настоящей диссертационной работы.

Степень разработанности темы. В настоящее время имеется значительный теоретический задел в области координатной привязки изображений, в создание которого внесли вклад отечественные и зарубежные ученые Арманд Н. А., Асмус В. В., Бочкарев A.M., Зиман Я. Л., Красиков В. А., Урли-чич Ю.М., Фурман Я.A., Mather P.M., Mostafavi Н., Smith F.W., Ruskone R., Dowman I J, Steger C., Mayer H., Radig В., Muller J., Cheng P., Ramachandran R. и др.

Одним из подходов к решению поставленной задачи, который многие годы исследовался — это координатная привязка по звездному небу [1−13]. В работе [12] впервые сделана попытка применения такой технологии к данным от геостационарных спутников серии GOES. В данном. случае требуется установка на космический аппарат датчика звездного неба с высоким угловым разрешением, чувствительностью и широкой полосой обзора [2, 9], что технически трудно реализуемо. При этом пространственное положение спутника по звездному небу определить не представляется возможным, могут быть только уточнены углы ориентации спутника.

В ряде работ [14−30] для решения задач координатной привязки космических снимков предлагается использовать устойчивые наземные ориентиры в виде эталонных опорных пиктограмм. Такой подход требует создания высокоинформативной базы опорных фрагментов, предварительной обработки снимков с целью приведения их к форме представления пиктограмм [14, 16, 30], что не! позволяет организовать оперативную технологию координатной привязки. Наличие даже незначительных содержательных различий между снимком и пиктограммами приводит к резкому снижению надежности решения задачи.

В последние годы предпринимаются активные попытки координатной привязки космических снимков от полярно-орбитальных систем ДЗЗ' по электронным картам'[31−63]. В данном случае карта и снимок приводятся-к единой' форме представления, после чего* осуществляетсяидентификация одноименных объектов. Однако, из-за действияфазличных мешающих факторов, сопровождающих процесс съемки, и содержательных различий между картой и снимком, полностью автоматических надежных технологий, координатной привязки построить. не удалось.

Что касается* координатной привязки снимков от геостационарных спутников по электронным картам, то публикации по этому вопросу практически отсутствуют. Лишь в отдельных работах [38- 60] упоминается об-эффективности и возможности практического решения-этой задачи. То есть возникает острая необходимость. в разработке алгоритмов и< реализации, такой технологии, чему и посвящена настоящая диссертация;

Цель диссертации состоит в разработке алгоритмов и полностью* автоматической технологии высокоточной координатной привязки* снимков от геостационарных космических системнаблюдения* Землипо электронным картам.

Для достижения' поставленной цели решаются следующие основные задачи:

• - сравнительный анализ различных технологий координатной привязки изображений Земли по точности-, надежности и уровню автоматизацииобоснование целесообразности создания технологии координатной привязки снимков от геостационарных систем по электронным картам;

• разработка комплексной технологии координатной привязки снимков от геостационарных спутников, основанная на использовании данных навигационных измерений, контурных точек диска-Землищэлектронных карт;

• разработкаалгоритмов" координатнойпривязки' изображений от геостационарных спутниковно контурным точкам диска Земли и электронным картам;

• разработка алгоритмов повышения.- эксплуатационных характеристик, технологии координатной привязки снимков от геостационарных спутников (точности, надежности и скорости);

• ¦ практическая? реализация? системы координатнойпривязки изображений от геостационарныхспутников:.

Научная повюпа диссертационной работы: в целомопределяется? тем-, что впервые в практике ДЗЗ разработана комплексная— технологиявысокоточной! автоматической координатной’привязки снимков-от геостационарных спутников по контурным точкам диска Земли и электронным картам.

Конкретно, на защиту выносятся’следующиешовые научные результаты: ••¦> технология — высокоточною оперативной координатнойпривязкиизображений8 от геостационарных спутников, основанная* на выделении! контура диска Земли и уникальныхфрагментов-, береговых линийи их автоматическом совмещении с одноименными'.объектами электронной карты;

• алгоритм поиска, одноименных сюжетов на космическом снимке и электронной карте, основанный на представлении уникальных фрагментов карты в виде бинарных масок-:

• алгоритм оценки степени уникальности опорных фрагментов-карты, основанный на: анализе автокорреляционной функции по различным-направлениям, что позволило значительно, повысить" точность, и надежность координатной привязки-:. алгоритмы учета. степени несовпаденияфрагментов береговых-линий? на снимке и: карте, позволяющие повысить точность их совмещения;

• алгоритмы анализа наличия облачности в зонах поиска опорных фрагментов на основе геометрического описания береговых линий, позволяющие восстановить или исключить области, закрытые облаками, и тем самым повысить надежность. процесса координатной привязки.

Практическая ценность работы. Нз, базе разработанных математических моделей и алгоритмов создано программное обеспечение высокоточной координатной привязки космических изображений от геостационарных спутников по электронным картам, обеспечивающее полную автоматизацию и высокую надежность координатной привязки спутниковой видеоинформации. Данное программное обеспечение используется для, координатной привязки снимков от российского геостационарного спутника «Электро-JI» .

Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанском государственном радиотехническом университете в рамках НИР' 7-06 °F, ОКР 10−07, ОКР 23−06 (космические проекты «Электро-JI» и «Тепло»): Результаты работы ввиде алгоритмов и технологий координатной привязки, данных ДЗЗ внедреньгв Российском НИИ’космического приборостроения и НПО им. С. А. Лавочкина.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались, и обсуждались на 3-х международных и 8-и всероссийских конференциях: 13-й и 15-й международных научно-технических конференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань-2005, 2008) — 5-й международной научно-технической конференции «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань-2007) — 11-й, 12-й и' 13-й всероссийских научно-технических конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань-2006, 2007 — 2 доклада, 2008 — 2' доклада) — 18-й всероссийской научно* технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород — 2006) — 1-й и 2-й всероссийских научно-технических • конференциях «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (Москва.

2007, 2009) — 6-й всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва-2008) — всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула-2007).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 работ: 8. статей (в том числе 4 статьи по списку ВАК), и 11 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях.

Личный вклад соискателя в опубликованных материалах состоит в следующем:

— в работах [64−66] соискателем разработана технология совмещения одноименных объектов карты и космических изображений на1 основе выделения изображений водных объектов! на снимках и картах;

— в работе [67], соискателем предложен алгоритм идентификации ¦ одноименных объектов на космическом снимке и электронной карте;

— в работах [68−73] соискателем предложена технологиякоординатной привязки снимков от геостационарных спутников по электронным картам;

— в работе [74] соискателем рассматриваются вопросы практической реализации’технологии" координатной привязки по электронным картам;

— в работах [75−80] соискателем предлагаются и исследуются алгоритмы повышения точности инадежности совмещения электронных карт с изображениями от геостационарных спутников;

— в работах [81, 82] соискателемразработана комплексная технолопш координатной привязки снимковот геостационарных спутников по электронным картам и контурным точкам диска Земли;

— работы [65, 66, 69, 72, 74, 76, 77], выполнены без соавторов.

Структура> и объем1 работы. Диссертация* состоит из введения, 4-х.

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1. Выполнен анализ информационных технологий координатной привязки изображений земной поверхности: по данным систем ориентации и навигациипо звездному небупо опорным точкам местности (пиктограммам и электронным картам). Показано, что они не учитывают специфические особенности геостационарных систем наблюдения Земли и не обеспечивают необходимой точности и надежности координатной привязки, полной автоматизации процесса и решения задачи в реальном масштабе времени.

2. Исследованы особенности изображений от геостационарных и низкоорбитальных систем наблюдения Земли, с учетом чего разработана комплексная технология координатной привязки космических изображений от геостационарных спутников на основе использования данных систем навигации и ориентации, контурных точек диска Земли и электронных карт. Разработаны и исследованы базовые алгоритмы этой технологии, а именно: 1.

• Алгоритм предварительной координатной привязки изображений от геостационарных спутников по контурным точкам диска Земли, позволяющий определить смещение центра изображениях точностью порядка 0.5 пикселя, тем самым сузить зону поиска для привязки по картам.

• Алгоритм формирования по ЭК опорных фрагментов в виде бинарных масок, представляющих собой две области, линия соприкасания которых соответствует опорному участку карты, а содержание областей учитывает расположение водной и земной поверхностей снимка.

• Алгоритм автоматического совмещения объектов береговых линий с бинарными масками, обеспечивающий высокоточную координатную привязку снимков (СКО привязки не превышает 0.5 пикселя).

3. Разработаны и исследованы алгоритмы повышения точности и надежности координатной привязки снимков от геостационарных спутников по электронным картам, а именно:

Алгоритм компенсации систематических ошибок, обусловленных несовпадением береговых, линий на снимке и карте. Алгоритм основан, на внесении в> опорные фрагменты снимка вполне определенных искажений, их. последующей оценке по серии изображений с помощью корреляционного' v анализа. Экспериментально1 установлено, что СКО оценки систематических ошибок не превышает 0.2 пикселя.

• Алгоритмы нейтрализации мешающего действия облаков в зонах поиска опорных фрагментов" на основе геометрического описаниябереговых линий. Этиалгоритмы позволяют восстановить^ или: отбраковать области, частично или, полностью закрытые облаками, до> 30% сократить число ложных совмещений и тем самым повысить надежностьпроцесса координатной привязки.

• Алгоритм оценкистепени уникальности опорных, фрагментов карты, основанныйна анализе автокорреляционной функции, по различным направлениям. Это позволилошспользовать для координатнойшривязки|фрагменты, содержащие линейные участки береговыхлинийувеличить число опорных фрагментов примерно на 30%-и<�снизить>СКО привязки до 0−4 пикселя;

• Алгоритм отбраковки отдельных участковсовмещаемых фрагментов, на которых береговые линии снимка и карты не совпадают, либо закрыты облакамиАлгоритм основан на анализе наличия облачных образований и несовпадений береговых линийснимка и карты на отдельных, участках, входящих в опорные фрагменты, с целью принятия решения об их использовании или отбраковке. Его использование позволило увеличить, до 40% общее число опорных фрагментов и повысить тем самым точность координатной привязки.

4. Выполнены экспериментальныеисследования алгоритмов', высокоточной? координатной^ привязки, снимковот геостационарных, спутников, в результате: которых установлено:

• Алгоритм координатной привязки изображений1 по контурным точкам диска Земли обеспечивает:

— точность оценивания углов крена и тангажа до ~ 3 угл. сточность оценивания угла рыскания1 составила порядка ~ 200 угл. с. даже при отсутствии шумов. Это связано с тем, что эллипс диска Земли практически вырожден в окружность;

— точность оценивания высоты составляет порядка 1.5 км, что вполне достаточно для высокоточной координатной привязки;

— указанные точности оценки параметров геодезической привязки обеспечиваются даже при 80% затенении диска Земли. Эксперименты проводились с привлечением на 120'модельных изображениях, полученных путем преобразования снимков со спутника «MeteoSat-8» и имитации характерных искажений.

• Алгоритм координатной привязки изображений по электронным картам обеспечивает:

По результатам исследований технологии координатной, привязки снимков по электронным картам (по данным 62-х снимков от К A «MeteoSat-5"опытов, в каждом из которых использовались 53 ОТМ) сделаны следующие выводы:

— точность координатной привязки по ЭК практически не зависит от действия одного, либо группы искажающих факторов;

— СКО оценки координат ОТМ с помощью корреляционного поиска составляет порядка 0.5 — 0.7 пикселя;

— СКО координатной привязки не превышает 0.5 пикселя;

— погрешность координатной привязки центральной точки диска Земли не превышает 0.7 пикселя;

— при более чем 50%-м затенении диска Земли погрешность оценки его смещения возрастает и уже при 70% -м затенении становится недопустимо большой;

— оценка параметров, поворота диска Земли и его масштабных искажений с допустимой точностью выполняется при затенении диска до 50%.

Рассмотренные алгоритмы и технологии положены в основу программного комплекса координатной привязки видеоинформации с геостационарного спутника, проектируемого в настоящее время по проекту «Электро-JI». В качестве вычислительных средств в этом проекте выбрана серверная ЭВМ IBM х3850 с 4-мя двуядерными процессорами Intel Xeon 7120N 4×3.0GHz / 667 MHz, обеспечивающая при эффективном распараллеливании вычислительного процесса 25 млрд. операций в секунду и имеющая оперативную память 8 Гбайт. Время решения рассмотренных выше задач координатной привязки для потока данных в 1.5 Гб составило 25 секунд.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Я.Л., Красиков В. А., Алексашина Г. А. Алгоритм опознавания звезд на снимках // Аэрокосмические исследования Земли. Обработка видеоинформации на ЭВМ. М., 1978.
  2. Я.А., Роженцов А. А., Леухин А. Н. Оптимальное решение задачи ориентации летательных аппаратов по изображениям звездного неба // Автометрия, 2000, № 5.
  3. В.К., Кобзев В. Н. Корреляционное отождествление звездных конфигураций для целей координатной привязки аэрокосмических снимков // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 1982. № 1. .
  4. В.Б., Курганов В. Д., Злобин В. К. Распознавание и цифровая обработка изображений // М.: Высш.шк., 1983.
  5. И.Н., Тарасенко В. П. Корреляционно-эктремальные системы. М.: Советское радио, 1974.
  6. А.Н., Роженцов А. А., Фурман Я. А. Метод идентификации светил в системах ориентации космических аппаратов на базеыторичных созвездий с уникальной монохроматичностью спектра их формы // Космонавтика и ракетостроение, 2001. № 24.
  7. А.С., Михайлов С. Н. Методы идентификации астроориенти-ров в задачах ориентации и навигации космического аппарата по изображениям звездного неба. // Зарубежная радиоэлектроника, 1994, № 7, 8.
  8. А.В. Обработка изображений в системах ориентации летательных аппаратов // Йошкар-Ола: МарГТУ, 1998.
  9. Р.А., Лапин В. Ю. Концепция создания перспективных систем астронавигации космических аппаратов в околоземном пространстве // Космонавтика и ракетостроение, 1995. № 5.
  10. Инженерный справочник по космической технике // М.: Воениздат, 1969.
  11. Арчи Э.Рой. Движение по орбитам // М.: Мир, 1981.
  12. Feng L., Menzel W. P., Velden C.S., Jianmin X., Wanzong S. Attempts to improve goes image navigation // Proc. of 8th International Winds Workshop. 2006. P. 47.
  13. Kamel A.A. GOES Image navigation and registration system In GOES-8 //Proc. SPIE, Vol. 2812, 1996.
  14. B.K., Еремеев B.B., Курбасов M.B. Уточнение параметров движения ИСЗ по наземным ориентирам //Электросвязь. 1996. № 4.
  15. Математические модели определения положения и ориентации ИСЗ по наземным ориентирам: Отчет о НИР // РГРТА- Руководитель В.К.Злобин- Тема № 39−94Г- № ГР 1 940 008 471- Инв. № 2 940 004 687. Рязань, 1994.
  16. Методы и алгоритмы уточнения параметров движения ИСЗ по изображениям земной поверхности: Отчет о НИР / РГРТА- Руководитель В.К.Злобин- Тема № 13−96- № ГР 1 960 013 156- Инв.№ 2 960 008 214. Рязань, 1996.
  17. В .К., Еремеев В. В., Кузнецов А. Е., Нефедов В. И. Модели координатной обработки сканерных изображений от природно-ресурсных спутниковых систем //Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка, 2002. № 5.
  18. В.К., Еремеев В. В., Кузнецов А. Е. Уточнение орбитального прогноза при координатной привязке спутниковых изображений // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2002. № 3.
  19. А.Е. Модели геодезической привязки спутниковых изображений// Тез. докл. 10-й междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань, 2001.
  20. В.А., Бойко Ю. В., Бочкарев A.M. и др. Совмещение изображений в условиях неопределенности // Зарубежная радиоэлектроника. 1985. № 4. С. 24−38.
  21. A.M. Корреляционно- экстремальные системы навигации// Зарубежная радиоэлектроника. 1981. № 9. С. 28−53.
  22. В.А. Методы обработки и классификации цветных изображений // Зарубежная радиоэлектроника. 1992. № 6. С. 10−17.
  23. В.К., Еремеев В. В., Курбасов М. В. Уточнение параметров движения ИСЗ по наземным ориентирам// Электросвязь. 1996. № 4. С. 8−10.
  24. Cheng P., Toutin Т. Geometric correction and data fusion of IRS-1C data // Earth Observ. Mag. 1998. 7. № 3. P. 24−26.
  25. Dare P.M., Dowman I.J. An automated procedure for registering SAR and optical imagery based on feature matching // Microwave Sensing and Synthetic Aperture Radar / Proc. SPIE. 1996. № 2958. P. 140−151.
  26. Heipke C., Steger C., Multhammer R. A hierarchical approach to automatic road extraction from aerial imagery // Integrating Photogram. Techniq. with Scene Analysis and Machine Vision II / Proc. SPIE. 1995. № 2486. P. 222−231.
  27. Loncaric S. A survey of shape analysis techniques // Pattern Recognition. 1998. 31. № 8. P. 983−1001.
  28. Joji I., Takako S.A. Automated GCP detection for SAR imagery: Road intersections. Canada Centre for Remote Sensing. Canada. 9 p.
  29. Wang Y., Zheng Q. Recognition of roads and bridges in SAR images // Pattern Recognition. 1998. 31. № 7. P. 953−962.
  30. B.K., Еремеев B.B., Федоткин Д. И. Информационная технология географической привязки космических изображений с использованием электронных карт // Исслед. Земли из космоса. 2000. № 1.
  31. В.К., Еремеев В. В., Кузнецов А. Е. Уточнение орбитального прогноза при координатной привязке спутниковых изображений // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2002. № 3. С. 78−91.
  32. ЗлобинВ.К., Еремеев В. В., Новоселов В. Г. Алгоритм высокоточного фотометрического совмещения разновременных космических изображений // Автометрия. 2000. № 3. С. 28−34.
  33. В.К., Еремеев В. В., Федоткин Д. И. Информационная технология географической привязки космических изображений с использованием электронных карт // Исследование Земли, из космоса. 2000. № 1. С. 86−91.
  34. А.Е., Кочергин A.M. Обработка изображений в задаче каталогизации данных дистанционного зондирования // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2002. № 1. С. 166−172.
  35. А.Е., Пресняков О. А. Модели геометрического соответствия совмещаемых изображений // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2002. № 2. С. 119−128.
  36. В.П. Коррекция баллистической географической привязки за счет использования опорных точек // Исследование Земли из космоса. 1994. № 4. С. 49−57.
  37. С.Н. Автоматическая привязка изображений геостационарного спутника MTSAT-1R. //d33.infospace.m/d33^conf7voll/063−068.pdf
  38. Mandanayake A., Newton A., Tidsley A., Muller J. Automatic mo-saicing of satellite images using global re-navigation // Photogramm. and Remote Sens. 1992. № 29. P.489−496.
  39. Mather P.M. Map-image registration accuracy using least-squares poli-nomials // Iut.J. Geogr. Inform. Syst. 1995. 9. № 5. P. 543−554.
  40. Mostafavi H., Smith F.W. Image correlation with geometric distorsion // IEEE Trans. 1978. V. AES-14.
  41. Radhadevi P.V., Ramachandran R. Orbit attitude modeling of SPOT imagery with a single ground control point // Photogram. Rec. 1994. P. 973−982.
  42. Radhadevi P.V. Ramachandran R., Mohan M. Restitution of IRS-1С PAN data using an orbit attitude model and minimum control // ISPRS J. Photo-gram. Rem. Sens. 1998. № 53. P. 262−271.
  43. Rosborough G.W., Baldwin D.G., Emery W.J. Precise AVHRR image navigation // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 1994. № 3. P.644−657.
  44. Ruskone R., Dowman I J. Segmentation design for an automatic multi-source registration // Proc. SPIE. 1997. № 3072. P. 307−317.
  45. Steger C., Glock C., Eckstein W., Mayer H., Radig B. Model-based road extraction from images // Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial' and Space Images. Birkhauser Verlag. 1995. P: 275−284.
  46. Emery W. J'. et аГ. AVHRR image navigation: Summary and review. // Photogrammetric Engin: Remote Sensing, vol. 55, pp. 1175−1183, 1989.
  47. Eugenio F., Marques F. Accurate and Automatic NOAAAVHRR image navigation using a global contour, matching approach. // Proc. Int. Geosciencie and Remote Sensing Symp., 2000.
  48. Eugenio F., Marques F. Automatic satellite image georeferencing using a contour-matching approach // IEEE Transactions on Geoscience and Remote, Sensing. Vol. 41. No. 12. December 2003. P. 2869−2880.
  49. Illera P. et al. A navigation algorithm for satellite images. // Int. Journal ofRemote Sensing, vol. 17, pp. 577−588, 1996.
  50. Jain K. Fundamentals-of Digital Image Processing. // Prentice Hall’International- 1989:
  51. Krasnopolsky V.M., Breaker D. The problem of AVHRR image navigation revisited. //Int. Journal Remote Sensing, vol. 15, pp. 979−1008, 1994.
  52. Moreno J.F., Melia F. A method for accurate geometric correction of NOAA AVHRR HRPT data. // IEEE Transaction on Geosciencie and Remote Sensing, vol. 31, pp. 204−226, January 1993.
  53. Saunders P. W., Kriebel K.T. An improved method for detecting clear sky radiances from AVHRR data. // Int. Journal of Remote Sensing, vol. 9- pp. 123−150, 1988.
  54. Dowman I.J., Morgado A., Vohra V., Automatic registration of images with maps using polygonal features // Int. Arch. Photogram and Rem. Sens. 1996. 31. № 3. P. 139−145.
  55. Jianmin X., Feng L., Qishong Z. Automatic navigation of FY-2 geosynchronous meteorological satellite images // Proc. of 6th International Winds Workshop. 2002, P. 291−295.
  56. Ho D., Asem A. NOAA AVHRR image referencing // Int. Journal of Remote Sensing, 1986. Vol. 7. P. 895−904.
  57. Scheidgen Pi, Harrmann O., Crawford P. Landmark correction for polar orbiters // The EUMETSAT Meteorological Conference Proceedings. 2003.
  58. O’Brien D.M., Turner P. J'. Navigation of coastal AVHRR images // International Journal of Remote Sensing. 1992. Vol. 13. No. 3. P. 509−514.
  59. Е.П., Пресняков O.A. Автоматическое выделение водных объектов на растровых картах // Тез. докл. 14-й междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань: РГРТА, 2005. С. 215.
  60. В.В., Козлов Е. П. Выделение изображений водных объектов на космических снимках и картах // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. научн. трудов. РГУ им. С. А. Есенина. Рязань, 2006. С. 65−68.
  61. В.В., Козлов Е. П. Технология уточнения! геодезической привязки изображений от геостационарных спутников по электронным картам // Информатика и прикладная математика: межвуз. сбг научн. трудов: РГУ им. С. А. Есенина. Рязань, 2007. С. 41−44.
  62. В.В., Козлов Е. П. Автоматическая координатная привязка изображений* от геостационарных космических систем наблюдений Земли по электронным картам // Вестник РГРТУ. Рязань, 2008. № 23. С. 14−20.
  63. Е.П. Повышение точности и надежности' идентификации объектов на космических изображениях // Тез. докл. XIII всероссийск. науч.-техн. конф. «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании». Рязань: РГРТУ, 2008. С. 56−58.
  64. В.В., Егошкин Н. А., Козлов Е. П. Повышение точности и надежности координатной привязки космических изображений по электронным картам // Информатика и прикладная математика: межвуз. сб. научн. трудов. РГУ им. С. А. Есенина. Рязань, 2008. С. 55−59.
  65. В.В., Козлов Е. П. Повышение точности и надежности координатной привязки снимков от геостационарных космических систем наблюдений Земли по электронным картам // Вестник РГРТУ. Рязань, 2009. № 28. С. 6−12.
  66. Н.А., Еремеев В. В., Козлов Е. П. Нормализация космических изображений Земли на основе их сопоставления с электронными картами //Цифровая обработка сигналов. 2009. № 3. С. 21−26.
  67. В.К., Еремеев’А.В. Концепция построения*базовых технологий межотраслевой' обработки данных дистанционного зондирования земли. // Вестник РГРТА, Рязань, 2004. № 13.
  68. Разработка исходных данных для рабочего проектированияи программно-методического обеспечения НКПОР «Электро»: Научно-технический отчет, Москва, НИЦ «Планета», 2002 г.
  69. Методы и алгоритмы географической привязки и преобразования изображений от геостационарных КА в международные форматы: Инженерная записка, Рязань, РГРТА, 2003 г.
  70. В.А., Крат М:В. Бортовая аппаратура радионавигации космических аппаратов геостационарных орбит по сигналам космических навигационных систем ГЛОНАСС и GPS // http://glonass.npopm.ru
  71. В.П. Курс сферической геодезии. М.: Недра, 1969. 304 с.
  72. В.К., СеливановА.С., Еремеев В. В. и др. Мультипроцессорная технология межотраслевой обработки видеоданных, полученных космической системой «Ресурс-Ol» // Исследование Земли из космоса. 1992. № 2. С. 87−90.
  73. У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982.
  74. П. Теоретико-экспериментальное-изучение'некоторых методов выделения контуров // Исслед. Земли из космоса. 1991. № 2.
  75. ЛалыкоЛБ., Порфирьева Н. Н'. Сравнительная оценка, различныхцифровых методов, оконтуривания, изображений- // Оптико-механич. промышленность. 1985. № 4. 1
  76. Е.А. Возможности геометрической коррекции фотоизображений электронных методов съемки способом полиномов // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемкаг 1981. № 5. С.102−108.
  77. LRIT/HRIT Global* Specification. CGMS.03. Issue-2.6. Coordination Group for Meteorological Satellites. August 1999:
  78. Wessel P. and Smith W.H.F. A global, self-consistent, hierarchical, high-resolution shoreline database // Journal of Geophysical Research, Vol. 101, N. B4, pp. 8741−8743, 1996.
  79. Gittings B.M. Catalogue of digital elevation data: Department of Geography. The University of Edinburgh, United Kingdom, 1997. 97 p.
  80. A.C. Электронные карты и перспективы их развития // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1990. № 5. С. 145−150.
  81. Digital chart of the world: for use with ESRI desktop software, Ar-cData: ESRI, Redlands, Calif. 1995. 167 p.
  82. Дж. Линейный регрессионный анализ: Пер. с англ., М.: Мир, 1980- 457 с.
  83. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный*анализ. В 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1986,. Кн.1: 366 с.
  84. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1987. Кн.2: 351с.1081. Дж. Тейлор. Введение в теорию ошибок: пер. с англ. М.: Мир, 1985.272 с.
  85. В.К., Кочергин A.M. Колорометрический подход к сегментации* облачных образований на многозональных снимках // Тез. докл. меж-дунар. науч.-техн. конф. «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 2003. С. 314.
  86. Р. В. Система идентификации облачных образований на космических многозональных изображениях с использованием, методов искусственного интеллекта: дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / Тишкин Роман Валентинович. Рязань, 2008. 153 с
  87. , Б. К. Зрение роботов: пер. с англ. / Б. К. Хорн. М.: Мир, 1989.487 с.
  88. И.Ю. Объектно-ориентированное1 проектирование программ1 в среде С++. Вопросы практики и теории / Под ред. Л. П. Коричнева.I
  89. М.: Гос-комвуз России, НИЦПрИС, 1996. 192 с.
  90. Крис Паппас, Уильям Мюррей. Visual С++. Руководство для профессионалов: пер. с англ. Спб.: BHV, 1996. 912с.
  91. Рихтер, Д. Windows для профессионалов: создание эффективных Win32 приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows / Д. Рихтер. М.: Русская редакция, 2001. 752 с.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?