CC BY
59
УДК 528.7
А.П. Гук, А.С. Гордиенко, М.М. Лазерко СГГА, Новосибирск
ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КАФЕДРЫ ФОТОГРАММЕТРИИ И ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В 2010 ГОДУ: АВТОМАТИЗАЦИЯ ДЕШИФРИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ, ПОСТРОЕНИЕ 3D МОДЕЛЕЙ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
В статье представлены результаты исследований кафедры фотограмметрии дистанционного зондирования, выполненные в 2010 году. Основные из них описаны более детально.
A.P. Guk, A.S. Gordienko, M.M. Lazerko Siberian State Academy of Geodesy (SSGA)
10 Plakhotnogo Ul., Novosibirsk, 630108, Russian Federation
THE MAIN SCIENTIFIC RESEARCHES OF CHAIR OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING IN 2010: AUTOMATION RECOGNITION OF SPACE IMAGES, CREATION 3D MODELS OF MATERIALS OF REMOTE SENSING
In article results of scientific researches of chair photogrammetry in 2010 are presented. The cores from them are considered in more details.
В 2010 году кафедра фотограмметрии и дистанционного зондирования проводила научные исследования по следующим направлениям:
- Автоматизация дешифрирования многоспектральных космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения (Гук А.П., Гордиенко А.С., Йехия Хассан Микки Хассан, Алтынцев М.А., Арбузов С.А., Хлебникова Е.П.);
- Создание 3D моделей местности по аэрокосмическим снимкам и наземным снимкам (Гук А.П., Лазерко М.М.);
- Обработка материалов наземного и воздушного лазерного сканирования (Широкова Т.А., Комиссаров А.В., Антипов А.В.);
- Исследования геометрической точности космических снимков среднего и высокого разрешения (Гук А.П., Чермошенцев А.Ю., Арбузов С.А.);
- Исследования возможности использования ЦМР для решения фотограмметрических задач и дешифрирования снимков (Гук А.П., Коркин
B.C., Арбузов С.А., Сидякина А.Е.);
- Совершенствование методов аналитической фототриангуляции (Антипов И.Т.).
Рассмотрим два важных результата исследований, полученных в 2010 году.
Проблема автоматизированного дешифрирования многоспектральных космических снимков является одной из основных в области цифровой обработки изображений. С 70х годов прошлого века в этом направлении ведутся интенсивные исследования.
Предложены различные подходы, методики и алгоритмы для автоматического и автоматизированного дешифрирования космических и аэроснимков различного типа. Однако до настоящего времени нет универсального подхода и алгоритмов, позволяющего решать эту задачу. Разработаны методики и алгоритмы дешифрирования лишь некоторых классов объектов.
Это объясняется чрезвычайной сложностью задачи:
- Во-первых, изображения одних и тех же объектов на различных снимках и в различных масштабах существенно различается и зависят от типа съемочной системы;
- Во-вторых, даже для снимков одного масштаба изображения объектов зависят от условий съемки, положения Солнца, состояния атмосферы, положения съемочной системы и т. д.
Таким образом, дешифровочные признаки объектов даже одного класса существенно различаются.
Основным дешифровочным признаком объектов (или участков территорий) является вектор спектральных яркостей Р = ^,РП,...Рк , где Р1 - яркость элемента изображения в j канале, k - количество каналов.
Выполненные исследования показали, что использование только спектральных признаков не всегда дает удовлетворительные результаты. В связи с этим используют различные методы нормирования изображений, формирование индексных изображений, преобразование изображений (например, метод главных компонент, Tasseled Cap) [1].
На кафедре фотограмметрии и дистанционного зондирования был предложен новый подход к автоматизированному дешифрированию снимков, основанный на использовании структурных признаков и комплексных признаков. В качестве структурных признаков используются Фурье и вейвлет-образы исходных изображений или преобразованных изображений (например, первой компоненты, полученной по методу главных компонент) [2,3].
Дискретное Фурье-преобразование исходного изображения Р (х, у),
определяемое на интервале Т ~ ^может быть представлено в виде:
В отличие от Фурье-анализа, вейвлет-преобразование основано на функциях, которые локализованы по частоте и по времени, что обеспечивает возможность анализа результата как в частотном, так и в физическом
(1)
пространстве, что важно при работе с неоднородным сигналом, таким, как, например, изображение поверхности Земли (аэрокосмические снимки).
Наиболее часто применяемыми вейвлет-функциями являются: вейвлет Хаара, МНАТ-вейвлет, Морле, Мейера, Шеннона, Добеши, койфлеты и др. Рассмотрим некоторые из них подробнее.
Графическое изображение вейвлета Хаара представлено на рис. 1, а функция записывается в следующем виде:
(
1 0<х<-
I 2
-ф ,< Г
0 ( других
\
случаях .
Рис. 1. Вейвлет Хаара
Соответственно вейвлет-функции Хаара можно записать как
-а
Уаь4^=2 21|/
/ п \
х-Ъ2а
2
а
(3)
Из всех ортогональных вейвлетов вейвлет Хаара имеет наименьший размер (компактный носитель), но не является непрерывным, гладким и имеет один нулевой момент.
МНАТ-вейвлет (Мексиканская шляпа) вычисляется как
^ 4 2 ^--х2/2
5 ; - (4)
а его график представлен на рис. 2:
Рис. 2. МНАТ-вейвлет
МНАТ-вейвлет достаточно локализован по времени и по частоте, непрерывный, гладкий и имеет нулевые значения первого и нулевого моментов. Вейвлет Морле выражается следующей формулой:
2/2
4>(х) = е~х /а е'2та
(5)
где а - параметр, задающий ширину гауссианы.
Графическое изображение вейвлета Добеши представлено на рис. 3, а функция записывается в следующем виде:
ИІ
Л -и \ + е
2
Б(і), (6)
V у
где В - полином степени N-\ ПО е~п.
Рис. 3. Вейвлет Добеши с р нулевыми моментами
Вейвлеты Добеши обладают минимальным размером для любого заданного числа нулевых моментов р.
При исследовании методики выявления изменений, основанной на вейвлет-преобразовании, было получено, что для решения данной задачи можно использовать любой вейвлет. Но так как теоретически предпочтительнее вейвлет Добеши, то в дальнейших исследованиях разложение выполнялось по вейвлет-функциям Добеши.
Для отображения результатов дешифрирования и наглядного их представления целесообразно использовать 3Э модели.
На кафедре были выполнены исследования различных методик моделирования 3D объектов.
Сущность данного метода заключается в том, что построение 3Э моделей основано на использовании фотограмметрических моделей, полученных по стереопарам аэрофото или космических снимков. В результате этого информация для построения ЦМР полностью берется со снимков и в соответственно геометрическая точность 3Э моделей будет соответствовать фотограмметрической точности, а текстура берется с фотографических снимков. Таким образом, мы получаем измерительную реалистичную 3Э модель с заданной точностью и детальностью в выбранной системе координат. Проект зданий и сооружений строится в АЦТОСАО в соответствии с
истинными запроектированными размерами и по координатам помещается 3 D модель в существующие в настоящее время застройки.
Для создания измерительных 3D моделей необходимо иметь реальные высоты объектов, то есть реальные пространственные данные об объекте. Это возможно, если для построения объектов использовать космические или аэроснимки, обработанные фотограмметрическим методом, позволяющим построить реальную пространственную модель местности и объектов.
Разработана методика сбора и обработки различных данных дистанционного зондирования, таких, как космические снимки высокого разрешения, аэрофотоснимки, материалы наземных цифровых съемок, материалы лазерной съемки, а также топографических карт для создания реалистических измерительных 3D моделей.
Показано, что для оценки эффективности работы программ построения 3D целесообразно выбрать программы двух различных типов, одна из которых обеспечивает высокую точность построения модели, а другая является простой и быстродействующей. На основе анализа были выбраны в качестве программы первого типа 3dsMAX, а второго - Google SketchUp.
Текстура объектов обычно создается путем использования стандартных рисунков, а при формировании реалистичных моделей текстура выбирается по соответствующим снимкам. Однако методы получения пространственных данных для 3D моделей фотограмметрическим способом недостаточно разработаны, в связи с этим в данной работе были предложены технологические схемы, основанные на построении реалистичных 3D моделей по материалам различных видов съемок и текстур, полученных по реальному изображению.
Под реалистичными измерительными 3D моделями будем понимать такие 3D модели, которые имеют геометрические параметры определенной точности (то есть координаты XYZ для каждой точки), а также имеют реальную текстуру, полученную по космическим, аэро- и наземным цифровым снимкам.
Для построения реалистичных 3D моделей объектов местности требуются следующие типы данных:
- Данные о рельефе местности (ЦМР);
- Пространственные данные об объектах, которые будут отображаться на 3D модели;
- Отдельные детали объектов в крупномасштабных 3D моделях;
- Реальные текстуры местности (обычно полученные по различным
типам снимков: космическим, аэрофотоснимкам, цифровым аэро - и
наземным снимкам).
В настоящее время имеется множество программ, которые позволяют выполнить все операции по обработке различных типов снимков, поэтому при создании технологии получения 3D модели необходимо выполнить правильное комплексирование процедур и согласовать результаты входных и выходных данных.
Была предложена технологическая схема построения реалистической 3D модели по аэроснимкам, космическим снимкам высокого разрешения и объектам, сформированным в AutoCAD [4].
Предложенная технологическая схема была исследована и в результате было выполнено следующее:
- Построение реалистичной 3D модели городской территории по космическим снимкам высокого разрешения и аэрофотоснимкам;
- Построение реалистичной 3D модели отдельных зданий по цифровым аэрофотоснимкам и наземным снимкам;
- Построение реалистичной 3D модели интерьера жилого помещения по цифровым фотоснимкам, полученным цифровым фотоаппаратом;
- Построение реалистичной 3D модели городской территории по космическим снимкам высокого разрешения и объектам, сформированным в AutoCAD (моделирование точечной застройки городской территории).
Для реализации технологии были использованы программные комплексы 3dsMAX, Google SketchUp, AutoCAD.
Заключения
1. В результате исследований алгоритмов и методов, основанных на использовании вейвлет-преобразования, была разработана технология полностью автоматического выделения мест рубок леса по космическим снимкам высокого разрешения.
2. Разработана технология построения измерительных реалистичных 3D моделей по аэрокосмическим снимкам.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Хлебникова, Е.П. Влияние нормирования яркости на достоверность дешифрирования многозональных космических снимков [Текст] / Хлебникова Е.П. // Геодезия и картография. - 2005. - №12. - С. 24 -28.
2. Гук, А.П. Локализация изменений объектов природно-территориальных комплексов по разновременным космическим снимкам [Текст] / А.П. Гук, Л.Г. Евстратова, А.С. Гордиенко, М.А. Алтынцев // Геодезия и картография. - 2010. -№ 2. - С. 19-25.
3. Гук, А.П. Комплексный анализ космических снимков для выявления изменений при мониторинге территорий [Текст] / А.П. Гук, Л.Г. Евстратова, А.С. Алферова // ГЕО-Сибирь-2009. Т. 4. Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология. Ч. 2: сб. матер. V Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2009», 20-24 апреля 2009 г., Новосибирск. - Новосибирск: СГГА, 2009. - С. 181-185.
4. Лазерко, М.М. Использование программного продукта Google SketchUp для быстрого формирования трехмерной модели [Текст] / М.М. Лазерко // Геодезия и картография. - 2010. - № 2. - С. 25-27.
© А.П. Гук, А.С. Гордиенко, М.М. Лазерко, 2011
