Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 18-28

Стандартная обработка данных КШМСА КА «Ресурс-П» в обеспечение автоматического формирования бесшовного сплошного покрытия

А.И. Васильев 1 , А.В. Крылов 1 , А.В. Панкин 1 
1 Научный центр оперативного мониторинга Земли АО «Российские космические системы», Москва, Россия
Одобрена к печати: 19.03.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-18-28
В статье рассматриваются основные алгоритмические решения стандартной обработки данных комплекса широкозахватной мультиспектральной аппаратуры (КШМСА) космического аппарат (КА) «Ресурс-П», разработанные с целью автоматического формирования бесшовного сплошного покрытия (БСП). Во-первых, приведена геометрическая модель съёмочной системы и результаты её калибровки. Во-вторых, предлагается метод относительной радиометрической коррекции, обеспечивающий контроль радиометрической однородности по всему полю изображения. В-третьих, рассмотрены особенности фотограмметрической обработки данных КШМСА до уровня 1D CEOS, включая контроль и уточнение географической привязки. Приведена технология автоматизированного формирования БСП по данным КШМСА с использованием фотограмметрических пакетов, при этом в обеспечение автоматического построения БСП отмечена необходимость маскирования облачности. Предложен алгоритм классификации облачных пикселей для данных КШМСА. На примере данных ШМСА-ВР КА «Ресурс-П» № 1, 2 (15 маршрутов) на территорию Самарской обл. за летние периоды 2015 и 2016 гг. полностью автоматически выполнена стандартная обработка от уровня 0 до уровня 1D CEOS, включая маскирование облачности, и автоматически сформировано БСП (с использованием программного обеспечения Photomod).
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, космический аппарат «Ресурс-П», комплекс широкозахватной мультиспектральной аппаратуры, стандартная обработка, бесшовное сплошное покрытие, мозаика
Полный текст

Список литературы:

  1. Бакланов А. И., Афонин А. Н., Блинов В. Д., Забиякин А. С. КШМСА ― комплекс широкозахватной мультиспектральной аппаратуры космического аппарата «Ресурс-П» // Вестн. Самарского гос. аэрокосм. ун-та им. акад. С. П. Королёва (нац. исследоват. ун-та). 2016. Т. 15. № 2. С. 22–29.
  2. Блинов В. Д., Квитка В. Е. Комплекс КШМСА. Описание алгоритмов наземной обработки информации КШМСА в изделии 47КС. Ч. 3: Алгоритм № 3 КШ. ЦТЕА 1.701.074 Д 4.2. НПП «ОПТЭКС», 2012. 12 с.
  3. Бочарников А. И., Жиличкин А. Г., Коваленко В. П., Кондратов А. В., Тихонычев В. В., Худяков А. В. Технологии определения характеристик целевой аппаратуры КК ДЗЗ // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2015. Т. 2. Вып. 2. С. 18–31
  4. Васильев А. И., Ольшевский Н. А., Коршунов А. П. Банк базовых продуктов межведомственного использования ― геоинформационный сервис оператора КС ДЗЗ // 14-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: тез. докл. Москва, 2016. С. 419. URL: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5633.
  5. Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П. (2017а) Исследование данных комплекса широкозахватной мультиспектральной аппаратуры КА «Ресурс-П» для решения спектрометрических задач // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 36–51.
  6. Васильев А. И., Стремов А. С., Михеев А. А. (2017б) Исследование динамики изменения параметров абсолютной калибровки КШМСА КА «Ресурс-П» // 14-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: тез. докл. Москва, 2017. С. 448. URL: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=144&thesis=6202.
  7. Лупян Е. А., Саворский В. П. Базовые продукты обработки данных дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 87–97.
  8. Марков А. Н., Васильев А. И., Ольшевский Н. А., Коршунов А. П., Михаленков Р. А., Салимонов Б. Б., Стремов А. С. Архитектура геоинформационного сервиса «Банк базовых продуктов» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 39–51.
  9. Fischler M. A., Bolles R. C. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography // Communications of the ACM. 1981. V. 24. No. 6. P. 381–395.
  10. Grodecki J., Dial G. Ikonos Geometric Accuracy // Proc. Joint Workshop of ISPRS Working Groups I/2, I/5 and IV/7 on High Resolution Mapping from Space 2001. University of Hannover, 2001. P. 77–86.
  11. Hollingsworth B., Chen L., Reichenbach S. E., Irish R. R. Automated cloud cover assessment for Landsat TM images // Proc. SPIE. V. 2819: Imaging Spectrometry II. 1996. P. 170–179.
  12. Kang Y., Pan L., Zhang T., Zhang S., Liu X. Automatic mosaicking of satellite imagery considering the clouds // ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 23nd ISPRS Congress. 2016. V. III-3. P. 415–421.
  13. Leslie C. R., Serbina L. O., Miller H. M. Landsat and agriculture — Case studies on the uses and benefits of Landsat imagery in agricultural monitoring and production: Open-File Report 2017–1034 / U. S. Geological Survey. Reston, Virginia: 2017. 34 p. URL: https://pubs.er.usgs.gov/publication/ofr20171034.
  14. Lowe D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. No. 2. P. 91–110.
  15. Poli D. A Rigorous Model for Spaceborne Linear Array Sensors // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2007. V. 73. No. 2. P. 187–196.
  16. Ramoino F., Tutunaru F., Pera F., Arino O. Ten-Meter Sentinel-2A Cloud-Free Composite — Southern Africa 2016 // Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 7. P. 652. URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/9/7/652.
  17. Vasilyev A. I., Boguslavskiy A. A., Sokolov S. M. Parallel SIFT-detector implementation for images matching // Proc. 21st Conf. Computer Graphics and Vision (GraphiCon’2011). Moscow, 2011. P. 173–176.
  18. Zhu Z., Woodcock C. E. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 118. P. 83–94.