Разработка программного модуля для распознания линейных структур на аэрофотоснимках средствами ENVI
А. А. Басаргин, Т. Ю. Бугакова, Д. Ю. Смирнов, А. А. Шарапов
Загрузить полный текст
Аннотация: В настоящее время для систем цифровой обработки изображений характерны постоянный рост объема обрабатываемой информации и повышение требований к качеству обработки в сложных условиях. Автоматизация выявления и анализа элементов изображения является одним из наиболее перспективных направлений исследований в геоинформатике. В частности, возникает необходимость нахождения линейных и кольцевых элементов на аэрокосмических снимках местности. Традиционно процесс выявления производится вручную. Это трудноформализуемый процесс, зависящий от большого количества природных и техногенных факторов. Вместе с большим объемом получаемой информации и трудоемкостью «ручное» дешифрирование снимков не позволяет выполнять обработку большого количества снимков в приемлемые сроки. Кроме того, работающий со снимками имеет свои субъективные особенности восприятия и критерии оценки. Данные задачи решались с применением методов, основанных на традиционном геологическом и математическом подходе. Линии на снимке являются не самими аномалиями земной коры, а только их признаками, определить значение отдельной линии компьютерными средствами представляется затруднительным. Поэтому для ясности в контексте данной работы линейный элемент (ЛЭ) будет рассматриваться как пиксельное формирование на цифровом изображении, хорошо аппроксимирующееся отрезком прямой. Такие структуры, выделяемые на аэрокосмических снимках местности, могут служить внешним проявлением различных аномалий на земной поверхности, например, разрывных нарушений земной коры или различных аномалий физических полей. Таким образом, отдельные ЛЭ, выделяемые на изображениях, могут являться объектами разного происхождения. В статье приведен результат анализа основных методов поиска линейных элементов на цифровых изображениях, а также обосновывается выбор алгоритма Кэнни для модуля «LINEAMENTS2».
Ключевые слова: ENVI, IDL, обработка изображений, анализ аэрофотоснимков, поиск линеаментов, оператор Кэнни, распознание на основе оператора
Для цитирования. Басаргин А. А., Бугакова Т. Ю., Смирнов Д. Ю., Шарапов А. А. Разработка программного модуля для распознания линейных структур на аэрофотоснимках средствами ENVI // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. № 4. С. 42–53. DOI: 10.35330/1991-6639-2024-26-4-42-53
Список литературы
- Гольтвегер В. Я. Опыт автоматизации обработки данных дешифрования и выделения линейных элементов по космическим снимкам // Исследование Земли из космоса. 1984. С. 89–94.
- Дементьев В. Н. О задаче автоматизированного выделения и обработки линейных элементов аэрокосмических снимков. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири. 1988. С. 9–14.
- Златопольский А. А. Пакет прикладных программ выделения и анализа линейных элементов аэрокосмических изображений. Автоматизированный анализ природных линеаментных систем. Л.: ВСЕГЕИ, 1988. С. 189–194.
- Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. М.: Мир, 1988. С. 189–201.
- Кукушкин Д. А. Некоторые вопросы методики анализа линеаментов (по данным дешифрирования космических снимков) // Исследование Земли из космоса. 1983. № 1. С. 51–56.
- Морозов А. Ф., Перцов А. В. Аэрокосмические методы геологических исследований. СПб, 2000. С. 15–32.
- Ревзон А. Л., Юровский Б. Л. Космическая информация и прогнозирование экзогенных процессов. 1983. С. 56–110.
- Смирнов М. В. Цифровая фильтрация линеаментных решеток. 1982. С. 19–32.
- Canny J.F. A сomputational approach to edge detection. 2005. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/4767851
- Mallat S. Characterization of signals from multi scale edges. 1992. URL: https://ieeexplore. ieee.org/document/142909/
- Marr D. Theory of edge detection. 1980. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.1980.0020
- Rosenfeld A. Computer vision: A source of models for biological visual process. 1989. https://ieeexplore.ieee.org/document/16452
- Sobel I. History and definition of the sobel operator. 1995. URL: https://ru.scribd.com/document/271811982/History-and-Definition-of-Sobel-Operator
- Wang B. An improved CANNY edge detection algorithm. 1997. URL: https://ieeexplore. ieee.org/document/6885761
- Zhou P. An improved canny algorithm for edge detection. 1998. URL: https://www. researchgate.net/publ
Информация об авторах
Басаргин Андрей Александрович, канд. техн. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем, Сибирский государственный университет геосистем и технологий;
630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10;
abaspirant@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9006-8468, SPIN-код: 2837-2393
Бугакова Татьяна Юрьевна, канд. техн. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем, Сибирский государственный университет геосистем и технологий;
630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10;
kaf.pi@ssga.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7365-9349, SPIN-код: 4528-0302
Смирнов Дмитрий Юрьевич, канд. эконом. наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем, Сибирский государственный университет геосистем и технологий;
630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10;
smirdu@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/ 0000-0002-4185-7866, SPIN-код: 9554-4138
Шарапов Артем Андреевич, ассистент кафедры прикладной информатики и информационных систем, Сибирский государственный университет геосистем и технологий;
630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10;
kaf.pi@ssga.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9578-5055, SPIN-код: 9825-4257