RU2015105923A - METHOD FOR FORMING DIGITAL PLAN-SCHEME OF AGRICULTURAL APPOINTMENT OBJECTS AND SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION - Google Patents

METHOD FOR FORMING DIGITAL PLAN-SCHEME OF AGRICULTURAL APPOINTMENT OBJECTS AND SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION Download PDF

Info

Publication number
RU2015105923A
RU2015105923A RU2015105923A RU2015105923A RU2015105923A RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
information
objects
agricultural
input
module
Prior art date
Application number
RU2015105923A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2612326C2 (en
Inventor
Имран Гурру оглы Акперов
Сергей Олегович Крамаров
Виктор Иванович Лукасевич
Виктор Иванович Повх
Владимир Викторович Храмов
Александр Николаевич Радчевский
Original Assignee
Частное образовательное учреждение высшего образования "ЮЖНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"(ИУБиП)"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Частное образовательное учреждение высшего образования "ЮЖНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"(ИУБиП)" filed Critical Частное образовательное учреждение высшего образования "ЮЖНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"(ИУБиП)"
Priority to RU2015105923A priority Critical patent/RU2612326C2/en
Publication of RU2015105923A publication Critical patent/RU2015105923A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2612326C2 publication Critical patent/RU2612326C2/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

1. Способ формирования пространственно-объектного представления территории с объектами сельскохозяйственного назначения в виде цифровой план-схемы, включающий идентификацию объектов на местности на основе исходного картографического материала, определение классификационного кода, получение метрической информации об указанных объектах, соответствующей семантической информации о носителе в файловой системе, уточнение характера локализации, размеров и качественной информации, включающей количество точек метрики и характеристики объекта, значение их кода и численные значения этих характеристик, повторяют указанные операции для каждого из объектов, отличающийся тем, что, с целью обеспечения универсальности хранимой информации, оперативности обработки и достоверности ее результатов, используют векторное оформление исходной и опорной информации в виде базовых слоев, обладающих географической и пространственной привязкой и записанных в отдельные файлы, а также опорные данные геометрического характера и географическую привязку точек метрики каждого объекта по данным дистанционного зондирования земли, агрегируя информацию слоев в соответствии с требованиями к выходной информации - тематической цифровой план-схемой.2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для уточнения информации об объектах сельскохозяйственного назначения используют дополнительные тематические слои с качественными характеристиками отдельных сельскохозяйственных земель, в том числе, исходными показателями плодородия почв, антропогенного и природно-климатического влияния на эти показатели, а также с указанием географических1. A method of forming a spatial-object representation of a territory with agricultural objects in the form of a digital plan diagram, including the identification of objects on the ground based on the original cartographic material, the definition of a classification code, the receipt of metric information about these objects, the corresponding semantic information about the medium in the file system , clarification of the nature of localization, size and quality information, including the number of metric points and characteristics of object, the value of their code and the numerical values of these characteristics, repeat the indicated operations for each of the objects, characterized in that, in order to ensure the universality of the stored information, the processing speed and the reliability of its results, vector design of the source and reference information in the form of base layers is used, having geographic and spatial reference and recorded in separate files, as well as geometrical reference data and geographic reference of the metric points of each object according to remote sensing of the earth, aggregating the information of the layers in accordance with the requirements for the output information - a thematic digital plan. 2. The method according to claim 1, characterized in that to clarify information about agricultural facilities use additional thematic layers with qualitative characteristics of individual agricultural lands, including initial indicators of soil fertility, anthropogenic and natural-climatic effects on these indicators, as well as geographic

Claims (7)

1. Способ формирования пространственно-объектного представления территории с объектами сельскохозяйственного назначения в виде цифровой план-схемы, включающий идентификацию объектов на местности на основе исходного картографического материала, определение классификационного кода, получение метрической информации об указанных объектах, соответствующей семантической информации о носителе в файловой системе, уточнение характера локализации, размеров и качественной информации, включающей количество точек метрики и характеристики объекта, значение их кода и численные значения этих характеристик, повторяют указанные операции для каждого из объектов, отличающийся тем, что, с целью обеспечения универсальности хранимой информации, оперативности обработки и достоверности ее результатов, используют векторное оформление исходной и опорной информации в виде базовых слоев, обладающих географической и пространственной привязкой и записанных в отдельные файлы, а также опорные данные геометрического характера и географическую привязку точек метрики каждого объекта по данным дистанционного зондирования земли, агрегируя информацию слоев в соответствии с требованиями к выходной информации - тематической цифровой план-схемой.1. A method of forming a spatial-object representation of a territory with agricultural objects in the form of a digital plan diagram, including the identification of objects on the ground based on the original cartographic material, the definition of a classification code, the receipt of metric information about these objects, the corresponding semantic information about the medium in the file system , clarification of the nature of localization, size and quality information, including the number of metric points and characteristics of object, the value of their code and the numerical values of these characteristics, repeat the indicated operations for each of the objects, characterized in that, in order to ensure the universality of the stored information, the processing speed and the reliability of its results, vector design of the source and reference information in the form of base layers is used, having geographic and spatial reference and recorded in separate files, as well as geometrical reference data and geographic reference of the metric points of each object according to remote sensing of the earth, aggregating layer information in accordance with the requirements for the output information - thematic digital plan. 2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для уточнения информации об объектах сельскохозяйственного назначения используют дополнительные тематические слои с качественными характеристиками отдельных сельскохозяйственных земель, в том числе, исходными показателями плодородия почв, антропогенного и природно-климатического влияния на эти показатели, а также с указанием географических координат размещения сельскохозяйственных полигонов и контуров.2. The method according to p. 1, characterized in that to clarify information about agricultural facilities use additional thematic layers with qualitative characteristics of individual agricultural lands, including initial indicators of soil fertility, anthropogenic and natural-climatic effects on these indicators, and also indicating the geographical coordinates of the placement of agricultural landfills and contours. 3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что при формировании тематических слоев, для уточнения информации об объектах одновременно с дистанционным зондированием Земли, используют натурные данные о размещении на землях сельскохозяйственных культур по результатам наземных обследований и наблюдений, а также материалы почвенных обследований, топографические карты и планы в графической, цифровой, фотографической и иных формах, точность и содержание которых обеспечивают решение целевых задач.3. The method according to p. 2, characterized in that when forming thematic layers, to refine information about objects simultaneously with remote sensing of the Earth, use field data on the location of agricultural crops on the ground according to the results of ground surveys and observations, as well as materials of soil surveys, topographic maps and plans in graphic, digital, photographic and other forms, the accuracy and content of which provide the solution of target tasks. 4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что на основании сведений о правах на недвижимое имущество и земельные участки; официальный статистический учет наличия и распределения земель в границах территориальных образований, в качестве объекта сельскохозяйственного назначения выступает совокупность земель и инфраструктуры, используемой конкретным сельхозтоваропроизводителем.4. The method according to p. 3, characterized in that on the basis of information about the rights to real estate and land; official statistics of the availability and distribution of land within the boundaries of territorial entities, the set of lands and infrastructure used by a particular agricultural producer acts as an object of agricultural purpose. 5. Способ по п. 1, или 2, или 3, отличающийся тем, что в качестве признаков идентификации объекта местности используются форма его контура, топология; расположение «центра тяжести» плоского изображения, ограниченного этим контуром относительно границ объекта; место в метаобъекте, относительно «центров тяжести» соседних объектов; цифровая модель рельефа; текстура внутри контура, тип почвы, растительный покров, инвариантные характеристики; подпочвенные образования, оказывающие влияние на форму и текстуру внутри контура.5. The method according to p. 1, or 2, or 3, characterized in that the shape of its contour, topology, are used as signs of identifying the terrain object; the location of the "center of gravity" of the flat image bounded by this contour relative to the boundaries of the object; place in the meta-object, relative to the "centers of gravity" of neighboring objects; digital elevation model; texture inside the contour, soil type, vegetation cover, invariant characteristics; subsoil formations that affect the shape and texture within the contour. 6. Система, поддерживающая реализацию способа по пп. 1-5, содержащая центральный блок управления процессами обработки и передачи данных, пользовательский интерфейс, интерфейс внешней связи и подсистему хранения знаний, модули которой выполнены в виде автономных реляционных баз данных, отличающаяся тем, что подсистема хранения знаний включает в себя подключенные к общей информационно-управляющей магистрали модуль задач, выполненный с возможностью накопления и хранения информации о классификациях задач, о типовых задачах и архива решенных задач в виде структурированных описаний, блоков задач, модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений, выполненный с возможностью накопления и хранения общих сведений о решении задач с помощью программного обеспечения ЭВМ, знаний по обработке, анализу и распознаванию изображений, о прикладной области, а также решающих правил, соответствующих выбранной модели решения задач, модуль алгоритмов, выполненный с возможностью накопления и хранения сведений об алгоритмах, входящих в библиотеку обработки изображений, о входных параметрах, результатах и способах оценки качества работы алгоритмов, модуль промежуточных результатов решения задач, служащий для хранения и последующего использования результатов работы алгоритмов обработки и распознавания, модуль эталонных и тестовых изображений, используемых для тестирования алгоритмов и обучения, модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний, выполненный с возможностью введения новых описаний задач в базу знаний, автоматизированного выявления зависимостей, характеристик и формализованного выражения свойств изображений, а также проверки непротиворечивости вводимых знаний с уже имеющимися в базе, модуль тезауруса, глоссария, библиографии и справочника, используемый при составлении описаний задачи и являющийся семантической базой модели решения задач, при этом к общей информационно-управляющей магистрали подключен первый вход-выход центрального блока управления процессами обработки и передачи данных, второй вход-выход которого связан с пользовательским интерфейсом, а третий - с внутренним входом-выходом интерфейса внешней связи, внешний вход-выход которого является входом-выходом базы знаний по анализу и распознаванию изображений с возможностью подключения к системе анализа и обработки изображений.6. A system supporting the implementation of the method according to paragraphs. 1-5, containing a central control unit for processing and data transfer processes, a user interface, an external communication interface, and a knowledge storage subsystem, the modules of which are made in the form of autonomous relational databases, characterized in that the knowledge storage subsystem includes connected to a common information control line task module, configured to accumulate and store information about task classifications, typical tasks and an archive of solved problems in the form of structured descriptions, blocks of dachas, a module for supporting planning, management and decision-making processes, with the ability to accumulate and store general information about solving problems using computer software, knowledge of image processing, analysis and recognition, the application area, as well as decision rules corresponding to the selected model problem solving, algorithm module, configured to accumulate and store information about the algorithms included in the image processing library, about input parameters, results and evaluation methods the quality of the algorithms, the module of intermediate results of solving problems, which is used to store and subsequently use the results of the processing and recognition algorithms, the module of reference and test images used for testing algorithms and training, the module for extracting, structuring and recording new knowledge, made with the possibility of introducing new descriptions of tasks in the knowledge base, automated detection of dependencies, characteristics and formalized expression of image properties, as well as checking n the inconsistency of the input knowledge with the one already available in the database, the thesaurus, glossary, bibliography and reference module used in compiling the task descriptions and being the semantic base of the problem solving model, while the first input-output of the central processing process control unit is connected to the common information and control line and data transmission, the second input-output of which is connected to the user interface, and the third - with the internal input-output of the external communication interface, the external input-output of which is an input home-exit knowledge base for analysis and recognition of images with the ability to connect to an analysis and image processing system. 7. Система по п. 6, отличающаяся тем, что центральный блок управления процессами обработки и передачи данных содержит взаимосвязанные подсистему ассоциативного поиска и управляющую подсистемы, при этом подсистема ассоциативного поиска выполнена с возможностью поиска решения типовой или аналогичной задачи, а управляющая подсистема - система контроля алгоритмов, включенных в схему решения, на совместимость по типам входных и выходных данных и назначения начальных значений параметров алгоритмов. 7. The system according to claim 6, characterized in that the central control unit for the processing and data transmission processes contains an interconnected subsystem of associative search and a control subsystem, while the associative search subsystem is configured to search for solutions to a typical or similar problem, and the control subsystem is a control system algorithms included in the solution scheme for compatibility by types of input and output data and assignment of initial values of algorithm parameters.
RU2015105923A 2015-02-24 2015-02-24 Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method RU2612326C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015105923A RU2612326C2 (en) 2015-02-24 2015-02-24 Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015105923A RU2612326C2 (en) 2015-02-24 2015-02-24 Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015105923A true RU2015105923A (en) 2016-09-20
RU2612326C2 RU2612326C2 (en) 2017-03-07

Family

ID=56891771

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015105923A RU2612326C2 (en) 2015-02-24 2015-02-24 Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2612326C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107798169A (en) * 2017-09-22 2018-03-13 上海卫星工程研究所 Satellite unit product reliability Quantitative design method

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5467271A (en) * 1993-12-17 1995-11-14 Trw, Inc. Mapping and analysis system for precision farming applications
US6236907B1 (en) * 1995-05-30 2001-05-22 Ag-Chem Equipment Co., Inc. System and method for creating agricultural decision and application maps for automated agricultural machines
WO2001097097A1 (en) * 2000-06-05 2001-12-20 Ag-Chem Equipment Company, Inc. System and method for creating field attribute maps for site-specific farming
RU2256224C1 (en) * 2003-11-14 2005-07-10 Общество с ограниченной ответственностью "Информационные исследования" ("Изучение, Оценивание, Распознавание") Database for processing, analyzing and recognizing images

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107798169A (en) * 2017-09-22 2018-03-13 上海卫星工程研究所 Satellite unit product reliability Quantitative design method

Also Published As

Publication number Publication date
RU2612326C2 (en) 2017-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Verschoof-Van der Vaart et al. Learning to look at LiDAR: The use of R-CNN in the automated detection of archaeological objects in LiDAR data from the Netherlands
Conolly et al. Geographical information systems in archaeology
Lloyd Spatial data analysis: an introduction for GIS users
Nyerges Analytical map use
Zuckerberg et al. Proper data management as a scientific foundation for reliable species distribution modeling
Sisodia et al. A comparative analysis of remote sensing image classification techniques
Fan et al. Estimation of building types on OpenStreetMap based on urban morphology analysis
Malerba et al. Empowering a GIS with inductive learning capabilities: the case of INGENS
Comber et al. Assessment of a semantic statistical approach to detecting land cover change using inconsistent data sets
Çalışkan et al. Forest road detection using deep learning models
Schäfers et al. SimMatching: adaptable road network matching for efficient and scalable spatial data integration
Xia et al. Geographically local representation learning with a spatial prior for visual localization
San Blas et al. A platform for swimming pool detection and legal verification using a multi-agent system and remote image sensing
Alcaras et al. Machine Learning Approaches for Coastline Extraction from Sentinel-2 Images: K-Means and K-Nearest Neighbour Algorithms in Comparison
RU2015105923A (en) METHOD FOR FORMING DIGITAL PLAN-SCHEME OF AGRICULTURAL APPOINTMENT OBJECTS AND SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION
Çalışkan et al. Forest road extraction from orthophoto images by convolutional neural networks
Lima et al. Helping to detect legal swimming pools with deep learning and data visualization
Suárez-Seoane et al. Habitat-partitioning improves regional distribution models in multi-habitat species: A case study with the European bilberry
Doria et al. From reality-based model to GIS platform. Multi-scalar modeling for irrigated landscape management in the Pavia plain
Zhou et al. UGRoadUpd: An Unchanged-Guided Historical Road Database Updating Framework Based on Bi-Temporal Remote Sensing Images
Gómez-Sanz et al. Landscape assessment and monitoring
Zurbaran et al. A machine learning pipeline articulating satellite imagery and OpenStreetMap for road detection
Dornik et al. Knowledge-based soil type classification using terrain segmentation
O'Sullivan et al. GESTALT: Geospatially Enhanced Search with Terrain Augmented Location Targeting
Sivasubramaniyan et al. Original Research Article Identifying land use land cover dynamics using machine learning method and GIS approach in Karaivetti, Tamil Nadu

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190225