Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
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. 2024. Т. 21. № 5. С. 97-115

Технология создания бесшовного сплошного покрытия территории России по данным космических аппаратов «Канопус-В»

А.Н. Марков 1 , А.И. Васильев 1 , А.В. Крылов 1 , А.А. Михеев 1 , А.А. Пестряков 1 , С.В. Ромайкин 1 , Р.А. Михаленков 1 , И.Д. Мурашова 1 , А.А. Акимов 1 
1 Научный центр оперативного мониторинга Земли, Москва, Россия
Одобрена к печати: 19.09.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-97-115
В составе отечественной орбитальной группировки дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) эксплуатируются космические аппараты (КА) высокого разрешения типа «Канопус-В» (до шести действующих КА). Данные КА обеспечивают регламентированную съёмку территории России для решения различных прикладных, научных и народно-хозяйственных задач. В рамках настоящей статьи рассматривается технология создания бесшовного сплошного покрытия всей территории страны на основе данных КА «Канопус-В», отснятых преимущественно за период 2018–2022 гг. Для этого, во-первых, выполнен анализ архивов Оператора российских космических систем ДЗЗ в обеспечение построения накидного монтажа сплошного покрытия территории РФ съёмкой с минимальным уровнем облачности. Во-вторых, проведена стандартная обработка данных и формирование буфера ортопродуктов данных КА «Канопус-В». В-третьих, выполнено фрагментирование территории России на основе регулярной сетки с ячейками размером 5×5°. Для каждой ячейки сетки отобраны ортопродукты и сформировано бесшовное сплошное покрытие с использованием фотограмметрического пакета в интерактивном режиме. В-четвёртых, на основе сформированных покрытий создана результирующая мозаика с учётом яркостного выравнивания. Наконец, отдельно рассматриваются особенности автоматического и интерактивного контроля качества обработки данных в ходе формирования сплошного покрытия фрагментов. Учитывая, что суммарное время создания мозаики на основе сформированных ортопродуктов заняло около года, отмечается распределение времени обработки между различными технологическими процессами в рамках задействованных вычислительных ресурсов. В заключении намечается дальнейшее развитие технологии — формирование регламентированных ежегодных покрытий и повышение степени автоматизации в части их создания.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, космический аппарат, «Канопус-В», высокое пространственное разрешение, обработка данных, фотограмметрия, бесшовное сплошное покрытие, мозаика, территория РФ
Полный текст

Список литературы:

  1. Васильев А. И., Крылов А. В., Панкин А. В. Стандартная обработка данных КШМСА КА «Ресурс-П» в обеспечение автоматического формирования бесшовного сплошного покрытия // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 18–28. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-18-28.
  2. Васильев А. И., Крылов А. В., Алексеевский А. С. и др. Потоковая обработка данных группировки КА Канопус-В в обеспечение формирования базовых продуктов ДЗЗ // Материалы 18-й Всероссийской открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2020. C. 431. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
  3. Васильев А. И., Крылов А. В., Мешков М. В., Пестряков А. А., Евлашкин М. А. (2022а) Технология потокового формирования базовых продуктов ДЗЗ по данным МСУ-МР КА «Метеор-М» // Дистанц. зондирование Земли из космоса в России. 2022. Вып. 1. С. 32–37.
  4. Васильев А. И., Михеев А. А., Мешков М. В., Пестряков А. А. (2022б) Проблемные вопросы формирования глобального покрытия по данным КМСС КА «Метеор-М» // Материалы 10-й Международ. научно-техн. конф. «Актуальные проблемы создания косм. систем дистанц. зондирования Земли». 2022. C. 113–117. https://www.vniiem.ru/ru/uploads/files/conferences/220929/materialy_2022.pdf.
  5. Васильев А. И., Пестряков А. А., Михеев А. А., Мурашова И. Д. (2022в) Особенности формировании тонально сбалансированного покрытия глобального уровня по данным КМСС КА «Метеор-М» // Материалы 20-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2022. C. 85. DOI: 10.21046/20DZZconf-2022a.
  6. Васильев А. И., Ольшевский Н. А., Синяев П. А., Пестряков А. А. Особенности технологий онлайн предоставления мозаичных сплошных покрытий российских КА ДЗЗ // Информация и Космос. 2024. № 2. С. 132–140.
  7. Горбунов А. В., Слободской И. Н. Космический комплекс оперативного мониторинга техногенных и природных чрезвычайных ситуаций «Канопус-В» // Геоматика. 2010. № 1. С. 30–33.
  8. Кузнецов А. Е., Побаруев В. И., Пошехонов В. И., Пресняков О. А. Программный комплекс обработки информации от сканерно-кадровых съемочных систем КА «Канопус-В» и «БКА» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 1. С. 287–300.
  9. Марков А. Н., Васильев А. И., Ольшевский Н.А и др. Особенности доступа к ресурсам геоинформационного сервиса «Банк базовых продуктов» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 228–237. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-228-237.
  10. Марков А. Н., Васильев А. И., Ольшевский Н.А и др. (2020а) Технологии ведения банка базовых продуктов ДЗЗ для задач цифровой экономики РФ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 79–90. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-79-90.
  11. Марков А. Н., Васильев А. И., Крылов А. В. и др. (2020б) Особенности обработки данных сенсора «Геотон-Л1» космического аппарата «Ресурс-П» при формировании бесшовных сплошных покрытий регионов РФ // Ракетно-косм. приборостроение и информ. системы. 2020. Т. 7. Вып. 1. С. 72–83. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2020.7.1.72.83.
  12. Мешков М. В., Евлашкин М. А., Васильев А. И. Разработка плагина геоинформационной системы QGIS для доступа к ресурсам веб-сервиса «Банк базовых продуктов» // Ракетно-косми. приборостроение и информ. системы. 2022. Т. 9. Вып. 3. С. 13–18. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2022.9.3.13.18.
  13. Плотников Д. Е., Колбудаев П. А., Жуков Б. С. и др. Публикация коллекции мультиспектральных измерений прибором КМСС-М (КА «Метеор-М» № 2) для количественной оценки характеристик земной поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 276–282. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-276-282.
  14. Прошин А. А., Лупян Е. А., Балашов И. В. и др. Технология динамического блочного представления спутниковых данных системам распределённой обработки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 79–93. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-79-93.
  15. Прошин А. А., Лупян Е. А., Матвеев А. М. и др. Организация обработки данных КМСС на основе использования системы динамического блочного доступа к данным // Материалы 19-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва. ИКИ РАН. 2021. C. 107. DOI: 10.21046/19DZZconf-2021a.
  16. Селин В. А., Марков А. Н., Васильев А. И., Коршунов А. П. Геоинформационный сервис «Банк базовых продуктов» // Ракетно-косм. приборостроение и информ. системы. 2019. Т. 6. Вып. 1. С. 40–48. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2019.6.1.40.48.
  17. Федоткин Д. И., Боровенский Е. Н., Сысенко Д. В. и др. Автоматическая обработка данных космической съёмки в наземном сегменте отечественной многоспутниковой группировки КА ДЗЗ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 3. С. 9–30. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-9-30.
  18. Aparna N. NRSC Satellite Data Products and Services // User Interaction Meet-2022. 2022. https://www.nrsc.gov.in/sites/default/files/pdf/ebooks/UIM-2022/uim_5.pdf.
  19. Gillman D. W. Triangulations for Rubber-Sheeting // Auto Carto 7 Conf. 1985. P. 191–199.
  20. Howard A. G., Zhu M., Chen B. et al. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications // https://arxiv.org/. 2017. https://arxiv.org/abs/1704.04861.
  21. Kerschner M. Seamline detection in color orthoimage mosaicking by use of twin snakes // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2001. Iss. 56(1). P. 53–64. DOI: 10.1016/s0924-2716(01)00033-8.
  22. Kirches G., Brockmann C., Riffler M. Algorithm Theoretical Basis Document. Sentinel-2 Global Mosaics, S2GM-SC2-ATBD-BC. Issue Data: 29-October-2019. Issue: 1.3.1 https://usermanual.readthedocs.io/en/1.1.2/_downloads/5a2d961d53dea1eb1117ec73e4cbff09/S2GM-SC2-ATBD-BC-v1.3.2.pdf.
  23. Li X., Feng R., Guan X. et al. Remote sensing image mosaicking: Achievements and challenges // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2019. V. 7. No. 4. P. 8–22. DOI: 10.1109/MGRS.2019.2921780.
  24. Lowe D. G. Distinctive image features from scale invariant key points // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. P. 91–110. DOI: 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94.
  25. Wiatr T. Delivering free, seamless, cloudless mosaic images of Europe to the world. // EuroGeographics. Data Producer Meeting. 2020. https://eurogeographics.org/app/uploads/2020/10/Session-4-Delivering-free-seamless-cloudless-mosaic-images-BKG.pdf.
  26. Zhang H. Landsat analysis ready data: algorithms and application demonstrations with deep learning based land cover mapping // 6th Asia-Oceania Group on Earth Observations (AOGEO) Workshop. 2023. https://conferences.cis.um.edu.mo/AOGEO-workshop-2023.
  27. Zhou J., Civco D. L., Silander J. A. A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT Panchromatic data // Intern. J. Remote Sensing. 1998. Iss. 19(4). pp. 743–757. DOI: 10.1080/014311698215973.