Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. В.5. Т.1. С. 181-188
Комплексирование радиолокационных данных для решения
задач спутникового мониторинга
А.Ю. Шелестов
1, С.В. Скакун
1, Ю.Г. Тищенко
21 Институт космических исследований НАНУ-НКАУ, 03680 Киев, Украина, пр-т Глушкова 40, корп. 4/1
2 Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники РАН, 141190 Московская обл., г. Фрязино, пл. акад. Введенского, 1
В работе предложен подход для определения затопленных территорий на основе радиолокационных
данных. Для сегментации и классификации спутниковых изображений используются нейронные сети ⎯
самоорганизующиеся карты Кохонена. Предложенный подход верифицирован для данных, полученных
радиолокаторами с синтезированной апертурой с трех разных спутников: ERS-2 (во время наводнения на
р. Тиса в марте 2001 г.), Envisat/ASAR WSM и Radarsat-1 (во время наводнений на р. Хуайхе, Китай, в июле
2007 г.). Для реализации предложенного подхода и эффективного управления данными используется Grid-
технология.
Полный текстСписок литературы:
- Corbley K.P. Radar Imagery Proves Valuable in Managing and Analyzing Floods Red River flood demonstrates operational capabilities. Earth Observation Magazine. 1999. Vol. 8, num. 10.
- Elachi C. Spaceborne Radar Remote Sensing: Applications and Techniques // New York: IEEE Press, 1988.
- Rees W.G. Physical Principles of Remote Sensing // Cambridge University Press, 2001.
- Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation // Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 1999. 824 p.
- Kohonen T. Self-Organizing Maps // Series in Information Sciences, Vol. 30. Springer, Heidelberg, 1995.
- Cunjian Y., Yiming W., Siyuan W., Zengxiang Z., Shifeng H. Extracting the flood extent from satellite SAR image with thesupport of topographic data // Proc. of International Conference on Information Technology and Information Networks (ICII 2001). Beijing, China. Volume 1. P. 87-92.
- Csornai G., Suba Zs., Nador G., Laszlo I., Csekх Б., Wirnhardt Cs., Tikбsz L., Martinovich L. Evaluation of a remote sensing based regional flood/waterlog and drought monitoring model utilising multi-source satellite data set including ENVISAT data // Proc. of the 2004 ENVISAT & ERS Symposium. Salzburg, Austria. 2004 (ESA SP-572).
- Laur H., Bally P., Meadows P., Sanchez J., Schaettler B., Lopinto E., Esteban D. ERS SAR Calibration: Derivation of the Backscattering Coefficient in ESA ERS SAR PRI Products // ES-TN-RSPM- HL09 05. 2004. Issue 2, Rev. 5f.
- Rosich B., Meadows P. Absolute calibration of ASAR level 1 products generated with PF-ASAR // ESA-ESRIN, ENVI-CLVL-EOPG-TN-03-0010. 2004.
- Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing // Prentice Hall, Upper Saddle River: New Jersey, 2002. 793 p.
- Low A., Ludwig R., Mauser W. Use of microwave remote sensing data to monitor spatio temporal characteristics of surface soil moisture at local and regional scales // Advances in Geosciences. 2005. Vol. 5. Р. 49-56.
- Арманд А.Н., Тищенко Ю.Г., Аблязов В.С., Халдин А.А. Спутниковая СВЧ радиометрия L- диапазона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физиче- ские основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных объ- ектов и явлений. Сборник научных статей. М.: ООО «Азбука-2000», 2006. Вып. 3. Т. 1. С. 221-223.