Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://smis.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=72
Дата изменения: Unknown
Дата индексирования: Mon Oct 1 20:46:32 2012
Кодировка: Windows-1251

Поисковые слова: п п п п п п п п п п п п п п р п р п р п р п
Thesis
Третья всероссийская открытая конференция
'Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса'
Москва, ИКИ РАН, 14-17 ноября 2005 г.
Сборник тезисов конференции
Автоматическая привязка спутниковых изображений AVHRR/NOAA при сложных условиях наблюдения
Катаманов С.Н., Алексанин А.И.
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН
690041, Владивосток, ул. Радио, 5
Тел.: (4232) 31-04-68; E-mail: sergey@satellite.dvo.ru
Привязка полных (полученных в течение сеанса приема - 4000 строк и более) спутниковых изображений базируется на процедуре автоматического расчета реперных точек (GCPs). Она выполняется с помощью коррекции орбитальных параметров и/или углов ориентации платформы с радиометром. Известные в мировой практике реализации таких процедур демонстрируют низкую эффективность расчета GCPs для изображений, полученных в сложных условиях наблюдения (зимний период в регионах с высокими широтами: полярная ночь, лед, снег, низкий температурный контраст между сушей и морем). Автоматический расчет реперных точек основан на проверке гипотезы статистической разделимости участков суша/море на изображении. Это позволило отказаться от процедур фильтрации облачности и льда при расчете GCPs при сложных условиях наблюдения.
Алгоритм привязки, основанный на автоматическом расчете реперных точек, сортирует не привязанные изображения по классам. В зависимости от класса используется своя схема прогноза параметров привязки. Алгоритм прошел апробацию на более чем годичной серии изображений (около 3000) спутников NOAA -12, -15 и -17 при его эксплуатации в Региональном спутниковом центре мониторинга окружающей среды ДВО РАН, продемонстрировав надежность привязи с подпиксельной точностью.

Работа поддержана грантами РФФИ ? 04-07-90350; 05-01-01110 и грантами ДВО РАН.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных 28