Інформаційні технології обробки та дешифрування оптичних і радарних супутникових зображень

Abstract

У дисертаційній роботі розв’язана важлива науково-прикладна задача підвищення ефективності методів дешифрування та оперативного моніторингу об’єктів земної поверхні шляхом створення нових інформаційних технологій дешифрування та багатовимірної обробки оптичних і радарних супутникових зображень. Удосконалено автоматизовану інформаційну технологію попередньої обробки супутникових даних, алгоритм інтерполяції багатоканальних аерокосмічних зображень на основі вейвлет-перетворень. Удосконалено технологію підвищення інформативності багатоспектральних аерокосмічних зображень на основі лінійного IHS-перетворення та кількісно оцінено її вплив після роботи алгоритму. Розроблені інформаційні технології тематичної обробки виявлення та компенсації тіней на багатоканальних супутникових зображеннях надвисокого просторового розрізнення. Розроблено інформаційну технологію дешифрування штучних об’єктів на багатоканальних супутникових зображеннях високого просторового розрізнення на основі морфологічних індексів із застосуванням структурного елементу LINE, який надає найкращій результат у порівнянні з іншими видами, ефективно визначаючи границі та контури будівель складної форми. Проведено порівняльний аналіз ефективності класичних методів класифікації фотограмметричних зображень. Дослідження показали, що застосування інформаційної технології дешифрування штучних об’єктів на основі морфологічних індексів призводить до чіткого визначення дахів будівель у порівнянні з класичними методами класифікації, точність визначення складає понад 90%. Запропоновані методи та інформаційні технології для вирішення прикладних задач супутникового моніторингу реалізовані у вигляді web-платформи «EOS Processing» з хмарною архітектурою, що дозволяє виконувати операції по визначенню змін земної поверхні із застосуванням оптичних та радарних даних без завантаження зображень на локальні обчислювальні потужності. Виконання операцій обробки за допомогою хмарної платформи «EOS Processing» відбувається у рази швидше у порівнянні з повним циклом обробки при стаціонарній обробці.

В диссертационной работе решена важная научно–прикладная задача повышения эффективности методов дешифрирования и оперативного мониторинга объектов земной поверхности путем создания новых информационных технологий дешифрования и многомерной обработки оптических и радарных спутниковых изображений. Усовершенствована автоматизированная информационная технология предварительной обработки спутниковых данных, алгоритм интерполяции многоканальных аэрокосмических изображений на основе вейвлет-преобразований. Усовершенствована технология повышения информативности многоспектральных аэрокосмических изображений на основе линейного IHS-преобразования и количественно оценена информативность после работы алгоритма. Разработана информационная технология тематической обработки выявления и компенсации теней на многоканальных спутниковых изображениях высокого пространственного разрешения. Разработана информационная технология распознавания искусственных объектов на многоканальных спутниковых изображениях пространственного разрешения на основе морфологических индексов с применением структурного элемента LINE, который предоставляет наилучший результат по сравнению с другими видами, эффективно определяя границы и контуры зданий сложной формы. Проведен сравнительный анализ эффективности классических методов классификации фотограмметрических изображений. Исследования показали, что применение информационной технологии распознавания искусственных объектов на основе морфологических индексов приводит к четкому определению крыш зданий по сравнению с классическими методами классификации, точность определения составляет выше 90%. Предложенные методы и информационные технологии для решения прикладных задач спутникового мониторинга реализованы в виде web-платформы «EOS Processing» с облачной архитектурой, что позволяет выполнять операции по определению изменений земной поверхности с применением оптических и радарных данных без загрузки изображений на локальные вычислительные мощности. Выполнение операций обработки с помощью облачной платформы «EOS Processing» происходит в разы быстрее по сравнению с полным циклом при стационарной обработке

The important scientific and applied problem of increasing the efficiency of methods for interpretation and operational monitoring of objects on the earth's surface by developing new information technologies for interpretation and multidimensional processing of optical and radar satellite images is solved in the thesis. Information technologies of satellite data of different physical nature (optical and radar) preprocessing and thematic processing have been developed. The interpolation algorithm of multispectral aerospace images is improved based on wavelet transforms, which in comparison with the classical interpolation algorithms allows to achieve better quality of results. The scalable image is more informative. Studies have shown that the value of information entropy is higher than corresponding values obtained using known interpolation algorithms. Information technology for enhancing the spatial resolution of multispectral aerospace images based on linear IHS-transformation is improved and its influence is determined. It has been investigated that as a result of multispectral images processing using linear and nonlinear IHS-transformations, the correlation is reduced, the errors are reduced, the synthesized images have increased informative content compared to the primary images. The information and signal entropy of images synthesized using IHS-conversion significantly exceeds the corresponding values calculated for the primary multispectral image. Visual and quantitative analysis convincingly demonstrates that, unlike nonlinear conversion, image synthesized by linear IHS-model results in color distortions and unrealistic perception of multispectral image. The basic steps of automated method of preprocessing Sentinel-1 radar satellite data for solving applied monitoring problems are analyzed. Information technology has been developed for shadow detection and compensation on geospatial multispectral satellite images of ultra-high spatial resolution. The obtained results show that the proposed technology for shadow detection and compensation on ultra-high spatial resolution multispectral satellite images allows to qualitatively compensate shadow areas unlike other algorithms and to avoid the formation of erroneous objects. Information technology of artificial objects interpretation on high spatial resolution multispectral photogrammetric images based on morphological indices is proposed. A comparative analysis of efficiency applying different types of structural element for buildings recognition on high spatial resolution multispectral aerospace images based on morphological indices is performed. The research results indicate that the use of the LINE structural element allows to achieve the best results compared to other types, effectively detect boundaries and contours of buildings with complex shape. A comparative analysis of the efficiency of classical methods of photogrammetric images classification is performed. Studies have shown that the use of information technology to artificial objects interpretation based on morphological indices allows to clearly find building roofs in comparison with classic classification algorithms. The accuracy is 90%. The developed information technologies for solving practical problems of optical and radar satellite monitoring allow detecting changes and temperatures of anthropogenic objects based on different-time images, interpret changes in forest plantations and floods. The proposed information technologies are based on temporal changes, allowing observation and research in large-scale inaccessible territories over a long period. The automation of the proposed methods and information technologies for solving satellite monitoring applications is implemented in the form of a cloud-based «EOS Processing» web platform that allows to perform operations on detecting changes in the earth's surface using optical and radar data without uploading data to local computing capacities. The speed of processing operations run with the help of web-service «EOS Processing» in comparison with the full cycle of stationary processing is high due to automation and cloud computing using distributed processing of information.