Геодезия

КОМПЛЕКС ЗА АВТОМАТИЗИРАНО ДЕШИФРИРАНЕ И ВЕКТОРИЗИРАНЕ НА ДАННИ ОТ ДИСТАНЦИОННИ ИЗСЛЕДВАНИЯ


Яна Ангелова („Геодетект“ЕООД)

 

Данните от дистанционните изследвания (ДИ) на Земята са ценен източник на информация.

Ръчното дешифриране и векторизиране на аерофото снимки и сателитни изображения са трудни и продължителни процеси.

Конструкторско бюро „Панорама“ (Русия) разработи Комплекс за автоматизирано дешифриране и векторизиране на данни от ДИ.

Комплексът е реализиран във вид на алгоритми за обработка на растерни изображения и векторни обекти, обединени в един технологичен процес, който се изпълнява в рамките на даден проект.

Той извършва автоматично векторизиране на линейни и площни обекти от пътната мрежа (фиг. 1, фиг. 2 и фиг. 3), хидрографията и почвено-растителната покривка (фиг. 4 и фиг. 5) по цветни и панхроматични растерни изображения на земната повърхност. Комплексът разпознава вътрешните граници на подобектите на обработвания обект. Анализира посоката на падане на сянката и премахва сенките.

Процесът на автоматичното векторизиране се състои от следните основни етапи:

  • предварителна обработка на растера;
  • класификация;
  • обработка на класифицирания растер;
  • преобразуване на растера във вектор;
  • векторна обработка.

Предварителната обработка включва мащабиране и филтрация на растера. Мащабирането позволява значително да се ускори обработката при увеличена разрешаваща способност на снимката. Филтрацията намалява шума на изображението, което влияе положително на резултатите от разпознаването.

 

31Geodetect_Geomedia_br-5-2012_fig-1.jpg
Фиг.1. Изходна снимка за векторизиране на пътната мрежа.

 

 

Класификацията е процес на определяне на принадлежността на отделни пиксели от изходния растер към един или друг разпознавам обект. Тя се състои от три основни етапа:

  • на първия етап се прави предварителен избор – указват се области на снимката, еднозначно принадлежащи на разпознаваемите обекти;
  • след това се извършва обучение на класификатора – процес на идентифициране и запаметяване на статистически дешифровъчни характеристики, присъщи на разпознаваемите обекти. Възможно е обекти от един и същ тип да не изглеждат еднакво. За решаване на такива задачи програмата позволява за един и същ тип обекти да бъдат зададени няколко шаблона, т.е. да бъдат показани повече от една области, които съответстват на един обект;
  • изчисляване на статистическите дешифровъчни характеристики – спектрални (среден цвят) и текстурни (контраст, енергия, корелация).

 

31Geodetect_Geomedia_br-5-2012_fig-2.jpg
Фиг.2. Резултат от класификацията на пътната мрежа.

В резултат от процеса се получават класификационни растри, които съдържат много шумове – неправилно класифицирани пиксели. Те се филтрират. За целта се използват морфологични операции – изменение на бинарното състояние на пиксела чрез анализиране състоянието на неговите съседи.

След обработката класификационния растер се преобразува в набор от векторни обекти – линейни или площни.

На окончателния етап разпознатите обекти се обединяват или изтриват на основата на анализа от тяхното взаимно разположение.

Обединената мрежа от обекти съвместно се изглажда и филтрира преди да се запази в създаваната карта.

За получаване на оптимални резултати, всички параметри на редакция могат да бъдат променяни. Има възможност да се тестват комбинации, дори между различните етапи.

 

31Geodetect_Geomedia_br-5-2012_fig-3.jpg
Фиг.3. Резултат от векторизирането на пътната мрежа.

При обновяване на съществуващи цифрови карти контурите на обектите се използват за автоматично обучение на програмата за дешифриране и векторизиране. Програмата съпоставя контурите на обектите и съответстващите им области от снимките, запомня свойствата на изображението и уточнява контурите на обектите по реалните граници на областите с подобни свойства на изображението.

Използването на комплекса за автоматизирано дешифриране и векторизиране на данни от ДИ ускорява процесите по набиране и поддържане в актуално състояние на информация за местността и по създаване и обновяване на цифрови карти.

 

31Geodetect_Geomedia_br-5-2012_fig-4.jpg
Фиг.4. Изходна снимка за векторизиране на хидрографията и почвено-растителната покривка.

 

31Geodetect_Geomedia_br-5-2012_fig-5.jpg
Фиг.5. Резултат от автоматизираното дешифриране и векторизиране на площни обекти.

 

При автоматичното векторизиране на линейни обекти комплексът е особено ефективен при разпознаване на пътната мрежа в слабо застроени райони. При векторизирането на площни обекти е най-ефективен при разпознаване на обекти от хидрографията и почвено-растителната покривка. Така значително се съкращава времето за изработка и се подобрява качеството.

Автор

Super User

И все пак тя се върти…
Rotating_earth
Rotating_earth
От категорията
Гео-портал на минестерството на отбраната

Contact Us