Новости
09.05.2023
с Днём Победы!
07.03.2023
Поздравляем с Международным женским днем!
23.02.2023
Поздравляем с Днем защитника Отечества!
Оплата онлайн
При оплате онлайн будет
удержана комиссия 3,5-5,5%








Способ оплаты:

С банковской карты (3,5%)
Сбербанк онлайн (3,5%)
Со счета в Яндекс.Деньгах (5,5%)
Наличными через терминал (3,5%)

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СМЕЩЕНИЙ РЕГИОНОВ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

Авторы:
Город:
Алматы
ВУЗ:
Дата:
31 июля 2016г.

На данный момент работы с обработками (определение оседания и поднятие определенных регионов) карт получаемых с помощью радарных снимков, являются весьма востребованными. Единственны методом для их полноценной обработки считалось использование готовых программных пакетов по обработке космических снимков. Но поскольку приобретение лицензий таких программ могут себе позволить не все, а также сам процесс занимает долгое время для обработки и выявления смещений на поверхности исследуемых регионов, целесообразно использовать метод требующий меньших материальных и временных затрат. Описанный в работе метод можно использовать, во избежание этих моментов. А также использовать этот метод для дальнейшего создания веб-сервера для автоматизированной обработки радарных снимков, что будет весьма актуальным для нашей страны. Теоретическая и практическая значимость исследования. Заключается в том, что разработанное программно-математический пакет и метод будет являться основой для дальнейшего использования данного метода и будет основой для развития теоретической и практической базы в данном направлении.

Процесс исследовательской работы можно разделить на следующие этапы:

1. Получение радарных снимков местности.

2. Обработка снимков в пакете QGIS, и получить файл в .csv формате, с определением скорости смещения объектов.

3. Построить «сетку» на языке программирования (я использовал с++) для определения смещения в каждом пикселе снимка. А также исключить недопустимые символы в потоке данных, подготовить загруженные данные в программу визуального построения, например, Veusz. Конвертировать данные в формат .dat.

4. Используя пакет для построения графиков, построить график смещений области.


Рисунок 1а. План реализации метода, предлагаемого в статье


5. Сопоставить полученный снимок с картами, полученными из готовых пакетов обработки космических снимков.

Используя полученные из C++, данные в виде формата .dat(именно в таком формате принимает данные наш визуализатор), мы настраиваем цветовую палитру для оседания и поднятия местности, и поднимаем нашу карту. В конечном результате получилось два неплохих рисунка, которые совпали с результатами, полученными из пакета обработки Sarscape, один для г.Алматы, и второй для г.Астаны, снизу на рисунке 1б карта смещений для г.Астаны, на рисунке 1с, для г.Алматы.





О преимуществе данного метода можно сказать кратко, но весьма актуально: это абсолютно не затратный метод обработки снимков в плане материальных затрат. Относительно готовых программных пакетов для работы с космическими снимками это существенный плюс. Цена на приобретения пакета SARscape ориентировочно базируется около суммы в 740 000,00 рублей на текущий год за неполный программный пакет. При всех функциях, многими мы не пользуемся в процессе стандартной обработки. ArcGIS for Server Workgroup Advanced лицензия на 1 сервер до 4-х ядер – 1 084 200р;

Так же к преимуществу можно отнести тот факт, что обработка снимка и получения необходимого результата (определения вертикального смещений) идет в разы быстрее, что помогает нам ускорить процесс обработки. И не требует мощного железа для реализации поставленной цели.

Особенную актуальность имеет возможность в последующем использовать метод, предоставленный в данной исследовательской работе, для доведения его до оптимального уровня, и в конечном итоге интегрировать этот метод в веб-ориентированное направление. Полностью автоматизировать работу, которую необходимо осуществлять вручную, интегрировать весь процесс на серверную часть, и реализовать полноценный вэб-сайт, который можно будет использовать при необходимости определения смещений на любой точке планеты, если имеются снимки данной местности. Код весьма лаконичен и аккуратен, интеграция с сервисом QGIS не будет вызывать конфликтов, так как у их сервиса полностью открытый доступ. Определяя будущее данного метода, можно прийти к множеству направлений, что определенно является поводом для размышлений.

 

 

Список литературы

 

 

1.      Analysis of SAR and Optical Data for Land Cover Mapping. LAP LAMBERT Academic Publishing. 2012-02-24

2.      Pattern Recognition and Image Analysis. João M. Sanches, Luisa Micó, Jaime S. Cardoso. 6th Iberian Conference, IbPRIA 2013, Funchal, Madeira, Portugal, June 5-7, 2013

3.      Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений. 2001. Кашкин В.Б., Сухинин А.И.

4.      Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. 2010. Роберт А. Шовенгердт, перевод с англ. А.В. Кирюшина, А.И. Демьяникова

5.       Computer Processing of Remotely-Sensed Images. An Introduction. Paul M. Mather. John Wiley, 2004