Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 33-52
Верификация качества геореференцирования данных и информационных продуктов российских космических систем дистанционного зондирования Земли
А.И. Васильев
1 , С.М. Соколов
2 1 Научный центр оперативного мониторинга Земли, Москва, Россия
2 Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 18.03.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-33-52
Рассматриваются вопросы контроля качества геореференцирования данных и информационных продуктов ДЗЗ. Используя для оценки качества подход на основе сопоставления изображения снимка с известным заранее хорошо геопривязанным изображением, в настоящей работе предлагается методический аппарат контроля спутниковых изображений различной степени их фотограмметрической обработки. Приводятся алгоритмические особенности оценки качества геореференцирования данных архива Оператора космических систем (КС) ДЗЗ, содержащего преимущественно данные, не приведённые к картографической проекции. Результаты оценок демонстрируются применительно к снимкам КС ДЗЗ «Канопус-В» и «Ресурс-П». Для данных КС ДЗЗ «Канопус-В» (разрешающая способность съёмочной системы 2,1 м) критерий CE90 (англ. Circular Error) соответствует порогу не более 67 м. Для данных КС ДЗЗ «Ресурс-П» (разрешающая способность съёмочной системы 0,7 м) критерий CE90 соответствует порогу не более 30,8 м. Полученные оценки демонстрируют точность данных архива Оператора лучше результатов, приводимых другими исследователями. Обосновываются причины данных различий. Кроме того, в статье рассматривается оценка качества мозаичных покрытий с целью верификации геопривязки и контроля синтеза каналов. Для выходной ортопродукции космического аппарата «Канопус-В», формируемой в технологическом контуре Оператора, демонстрируются результаты оценки: критерию CE90 соответствует пороговое значение не более 8,4 м. В заключении отмечается актуальность предложенных в статье решений с учётом создания перспективных многоспутниковых группировок.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, космический аппарат, обработка данных, информационный продукт, контроль качества, геопривязка, «Канопус-В», «Ресурс-П», мозаичное покрытие, бесшовное сплошное покрытие
Полный текстСписок литературы:
- Алексанин А. И., Краснопеев С. М., Морозов М.А, Фомин Е. В. Совмещение изображений с российских спутников «Ресурс-П» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 18–28. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-18-28.
- Алексанин А. И., Морозов М. А., Фомин Е. В. Автоматическое обновление бесшовного покрытия по данным спутников Канопус-В // Материалы 18-й Всероссийской открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2020. С. 425. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
- Бакланов А. И., Афонин А. Н., Блинов В. Д., Забиякин А. С. КШМСА — комплекс широкозахватной мультиспектральной аппаратуры космического аппарата «Ресурс-П» // Вестн. Самарского ун-та. Аэрокосм. техника, технологии и машиностроение. 2016. Т. 15. № 2. С. 22–29. DOI: 10.18287/2412-7329-2016-15-2-22-29.
- Васильев А. И. Калибровка съемочной аппаратуры космического аппарата «Канопус-В» в процессе его эксплуатации // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 1. С. 203–214.
- Васильев А. И. Разработка методов автоматического контроля точности геореференцирования данных КМСС КА «Метеор-М» № 2 // Ракетно-косм. приборостроение и информ. системы. 2023. Т. 10. Вып. 1. С. 31–41. DOI: 10.30894/issn2409-0239.2022.10.1.31.41.
- Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П. 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-36-51.
- 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.
- Васильев А. И., Крылов А. В., Алексеевский А. С. и др. (2020а) 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. С. 431. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
- Васильев А. И., Михеев А. А., Евлашкин М. А., Ольшевский Н. А. (2020б) Технологии формирования и предоставления глобального опорного покрытия Земли на основе данных Landsat // Материалы 18-й Всероссийской открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2020. С. 432. DOI: 10.21046/18DZZconf-2020a.
- Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П. и др. (2023а) Абсолютная радиометрическая калибровка и валидация данных КА «Аист 2Д» на основе съёмки Луны // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 4. С. 30–41. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-4-30-41.
- Васильев А. И., Крылов А. В., Михеев А. А. и др. (2023б) Технология создания бесшовного сплошного покрытия высокого пространственного разрешения на территорию России по данным группировки КА «Канопус-В» // Материалы 21-й Международ. конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2023. С. 71. DOI: 10.21046/21DZZconf-2023a.
- ГОСТ Р 59480-2021. Данные дистанционного зондирования Земли из космоса. Уровни обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса. М.: Стандартинформ, 2021. 16 с.
- Еремеев В. В., Зинина И. И., Кузнецов А. Е. и др. Технология потоковой обработки данных ДЗЗ высокого разрешения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 11–18. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-11-18.
- Жуков Б. С., Кондратьева Т. В., Полянский И. В., Пермитина Л. И. Полетная радиометрическая кросс-калибровка комплекса многозональной спутниковой съемки на КА «Метеор-М» № 1 по спектрорадиометру MODIS на КА Terra // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 123–137.
- Кузнецов А. Е. Конвейерные технологии потоковой обработки данных от высоко детальных систем ДЗЗ // 4-я Международ. научно-техн. конф. «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли»: сб. тез. М., 2016. С. 148–150.
- Кузнецов А. Е., Пошехонов В. И., Рыжиков А. С. Технология автоматического контроля точности геопривязки спутниковых изображений по опорным снимкам от КА Landsat-8 // Цифровая обработка сигналов. 2015. № 3. С. 37–42.
- Лупян Е. А., Саворский В. П. Базовые продукты обработки данных ДЗЗ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 87–96.
- Некрасов В. В. Технология обработки снимков КА «Канопус-В» и БКА в картографических целях // Сб. ст. по итогам Торжественного заседания, посвящённого 200-летию Российской военной топографической службы. М.: Изд-во МИИГАиК, 2012. С. 87–91.
- 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.
- Пошехонов В. И., Кузнецов А. Е., Егин М. М. Оценка точности аппроксимации строгой модели космической съёмки рациональными полиномами // Вестн. Рязанского гос. радиотехн. ун-та. 2023. № 83. С. 95–101. DOI: 10.21667/1995-4565-2023-83-95-101.
- 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.
- Barath D., Matas J., Noskova J. MAGSAC: Marginalizing Sample Consensus // Proc. IEEE/CVF Conf. “Computer Vision and Pattern Recognition” (CVPR). 2019. P. 10189–10197. DOI: 10.1109/CVPR.2019.01044.
- Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speeded Up Robust Features // Computer Vision — ECCV 2006. ECCV 2006. Lecture Notes in Computer Science / eds. Leonardis A., Bischof H., Pinz A. V. 3951. Berlin; Heidelberg: Springer, 2006. P. 404–417. https://doi.org/10.1007/11744023_32.
- Dusmanu M., Rocco I., Pajdla T. et al. D2-Net: A trainable CNN for joint detection and description of local features // 2019 IEEE/CVF Conf. “Computer Vision and Pattern Recognition” (CVPR). 2019. P. 8084–8093. DOI: 10.1109/CVPR.2019.00828.
- 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. Iss. 6. P. 381–395.
- Grodecki J. IKONOS stereo feature extraction — RPC approach // Proc. 2001 ASPRS Annu. Conf. “Gateway to the New Millennium”. 2001. 7 p.
- Harris C., Stephens M. A combined corner and edge detector // Alvey Vision Conf. 1988. P. 147–151. http://dx.doi.org/10.5244/c.2.23.
- Huang Q., Guo X., Wang Y. et al. A survey of feature matching methods // IET Image Processing. 2024. V. 18. Iss. 6. P. 1385–1410. DOI: 10.1049/ipr2.13032.
- Jiang X., Ma J., Xiao G. et al. A review of multimodal image matching: Methods and applications // Information Fusion. 2021. V. 73. P. 22–71. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.02.012.
- Lowe D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. P. 91–110.
- Markov A. N., Vasilyev A. I., Olshevskiy N. A. et al. Geoinformation service of the Russian EO-space systems information products // Proc. 2019 Big Data from Space (BiDS’ 2019). EUR 29660 EN, Publications Office of the European Union, 2019. P. 281–284. DOI: 10.2760/848593.
- Scheffler D., Hollstein A., Diedrich H. et al. AROSICS: An automated and robust open-source image co-registration software for multi-sensor satellite data // Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 7. Article 676. 21 p. https://doi.org/10.3390/rs9070676.