RU2582850C2 - Способ определения поля дрейфа морских льдов - Google Patents
Способ определения поля дрейфа морских льдов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2582850C2 RU2582850C2 RU2014112630/28A RU2014112630A RU2582850C2 RU 2582850 C2 RU2582850 C2 RU 2582850C2 RU 2014112630/28 A RU2014112630/28 A RU 2014112630/28A RU 2014112630 A RU2014112630 A RU 2014112630A RU 2582850 C2 RU2582850 C2 RU 2582850C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- images
- ice
- drift
- image
- minimum
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к морской гидрометеорологии и может быть использовано для определения поля дрейфа морских льдов. Способ заключается в совмещении пары последовательных спутниковых изображений одного и того же участка ледовой поверхности, совмещении неподвижных деталей изображений, придании изображениям взаимно-исключающих световых или цветовых контрастов. Направление дрейфа определяется по ориентации перпендикуляра к контурам минимальной и максимальной интенсивности вокруг дрейфующего объекта, а пройденное им расстояние - по максимальному размеру одного из участков минимальной или максимальной яркости в направлении дрейфа одного и того же ледяного образования. Технический результат - снижение трудоемкости процесса. 3 ил.
Description
Изобретение относится к морской гидрометеорологии и может быть использовано для определения поля дрейфа морских льдов, а более конкретно - для определения дрейфа с использованием изображений, полученных с космических аппаратов на околоземной орбите.
Известны способы определения дрейфа морских льдов путем сопоставления характерных одинаковых деталей ледяного покрова на двух последовательных спутниковых изображениях [1]. Недостатком способа является высокая трудоемкость, обусловленная обработкой фотографических изображений по визуальному выявлению характерных одинаковых деталей ледяного покрова.
Известен способ определения дрейфа льдов, основанный на слежении за характерными деталями ледяного покрова двух последовательных изображений, полученных с ИСЗ [2].
Известен также способ получение дрейфа льда по паре последовательных изображений, взятый авторами за прототип [3], в котором сопоставляются границы полей и разрывов, представленных в виде отрезков прямых линий на последовательных снимках.
Недостатком указанных способов является высокая трудоемкость, обусловленная обработкой фотографических изображений по визуальному выявлению характерных одинаковых деталей ледяного покрова, а в случае обработки цифровых изображений - большим объемом исходных данных.
Техническим результатом является уменьшение трудоемкости способа определения дрейфа морских льдов.
Технический результат достигается, а способ осуществляется путем предварительной обработки изображения морских льдов, заключающейся в совмещении негативного и позитивного изображений последовательных снимков одного и того же района, результатом которой является получение изображений смещений кромки ледяных образований. Для получения указанного изображения предлагается использовать известный способ сличения объектов, заключающийся в проектировании сличаемых объектов на экран и совмещении идентичных участков изображения, в котором изображения сличаемых материалов проектируются на экран во взаимоисключающих контрастах, например как негативное и позитивное изображение, или красное и синее [4].
Существо предлагаемого способа иллюстрируется рисунком (см. фиг. 1) с приведенным графиком интенсивности излучения или яркости изображения полыньи на фоне льда на первом снимке (А), графиком интенсивности излучения или яркости изображения полыньи на фоне льда на втором снимке с инвертированным изображением (Б), графиком (В) интенсивности излучения или яркости совмещенных изображений (А) и (Б), где обозначено:
1 - ЛП - лед позитив;
2 - ГШ - полынья позитив;
3 - ЛН - лед негатив;
4 - Δ - расстояние дрейфа кромки льдины за время, прошедшее между снимками;
5 - ПН - полынья негатив;
6 - Л(П+Н) - совмещение негатива и позитива изображения льда;
7 - ПП+ЛН - совмещение изображений позитива полыньи и негатива льда;
8 - П(Н+П) - совмещение негатива и позитива изображения полыньи;
9 - ЛП+ПН - совмещение изображений позитива льда и негатива полыньи.
При сдвиге негатива относительно позитива на величину Δ при совмещении позитива (ЛП) и негатива льда (ЛН) получается изображение средней яркости Umax/2 (или «серого») цвета Л(П+Н).
При совмещении позитива полыньи (ПП) и негатива льда (ЛН) получается изображение максимальной яркости Umax (или «черного») цвета (ПП+ЛН).
При совмещении позитива полыньи (ПП) и негатива полыньи (ПН) получается изображение средней яркости Umax/2 (или «серого») цвета П(П+Н).
При совмещении позитива льда (ЛП) и негатива полыньи (ПН) получается изображение максимальной яркости Umax (или «белого») цвета (ЛП+ПН).
При совмещении позитива льда (ПЛ) и негатива льда (ЛН) получается изображение средней яркости Umax/2 (или «серого») цвета Л(П+Н).
Пример осуществления способа иллюстрируется изображением, приведенным на фиг. 2, где обозначено:
Г) - позитивное изображение полыньи в льдах;
Д) - негативное изображение полыньи в льдах;
Е) - совмещенное (позитив+негатив) изображение.
Иллюстрация работоспособности предлагаемого способа осуществляется на примере его реализации на компьютере со стандартной комплектацией, для чего на фиг. 3 изображены
10-13 - порты ввода-вывода компьютера,
14-17 - соответствующие сигналы на входе (выходе),
18 - компьютер,
19 - печатающее устройство,
20 - кабель, соединяющий печатающее устройство и порт компьютера 10,
21 - монитор,
22 - кабель, соединяющий монитор и порт компьютера 11,
23 - манипулятор (трекбол или «мышь»),
24 - кабель, соединяющий манипулятор и порт компьютера 12,
25 - устройство ввода изображения в компьютер (например, сканер или фотоаппарат),
26 - кабель, соединяющий устройство ввода изображения в компьютер и порт компьютера 13.
С устройства ввода изображения 25 по кабелю 26 через порт 13 компьютера 18 поступает сигнал изображения 17. Манипулятор 23 соединен с компьютером 18 кабелем 24, по которому на входной разъем 12 поступает сигнал 16. Компьютер 18 соединен с монитором 21 кабелем 22, подключенным к порту 11, и с печатающим устройством 19 кабелем 20 через порт 10.
С помощью устройства ввода 25 производится загрузка 2-х последовательных снимков с изображением одной и той же акватории морской поверхности, покрытой льдом, полученных через некоторый интервал времени Δе. Соответствующие сигналы 17 по кабелю 26 поступают на вход компьютера 18 - порт 13.
С помощью манипулятора 23 по изображениям на экране монитора 21 неподвижные объекты изображения, такие как острова, мысы или другие характерные участки изображения, совмещаются и затем изображение второго снимка инвертируется (делается негативом - далее в качестве примера рассматривается этот вариант или первое окрашивается в основной цвет, а второе - в дополнительный). При сложении полностью совпадающих изображений получится изображение равномерного тона или цвета по всему снимку.
Если в промежуток времени между последовательными снимками наблюдался дрейф льда на расстояние Δ, то равномерность тона или цвета нарушается, и распределение неоднородностей происходит способом, описанным выше.
Направление дрейфа 4 определяется по ориентации перпендикуляра к контурам минимальной и максимальной интенсивности, а пройденное дрейфующим ледяным образованием расстояние - по максимальному размеру одного из участков минимальной или максимальной яркости в направлении дрейфа одного и того же ледяного образования.
Поле 4 является полем векторов дрейфа льда, которое отображается на экране монитора 21 или печатающем устройстве 19.
Источники информации
1. Научные исследования в Арктике. Том 3. Дистанционное зондирование морских льдов на северном морском пути: изучение и применение / Иоханнессен О.М., Александров В.Ю., Фролов И.Е. и др. СПб. Наука, 2007, с. 235-238.
2. Cjllins M.J., Emery W.J. Computational method for estimating sea motion in sequential Seasat synthetic aperture radar imagery by matched filtering // j. Geophys. Res. 1988. №93(C8), p. 9241-9251.
3. Vesecky J.F., Samadani R., Smith M.P., Daica J.M. et. al. Observation of sea-ice dynamics using synthetic aperture radar images: automated analysis // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 1988. №26(1), p. 38-48.
4. Киселев В.А., Радченко Г.H., Свердлов Э.Н., Стародынов В.С. и Красиков В.И. Способ сличения объектов. АС № 359512 // Бюллетень Изобретения в СССР №35 1972 г.
Claims (1)
- Способ определения поля дрейфа морских льдов, заключающийся в совмещении пары последовательных спутниковых изображений одного и того же участка ледовой поверхности, совмещении неподвижных деталей изображений, придании изображениям взаимно-исключающих световых или цветовых контрастов, отличающийся тем, что направление дрейфа определяется по ориентации перпендикуляра к контурам минимальной и максимальной интенсивности вокруг дрейфующего объекта, а пройденное им расстояние - по максимальному размеру одного из участков минимальной или максимальной яркости в направлении дрейфа одного и того же ледяного образования.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014112630/28A RU2582850C2 (ru) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Способ определения поля дрейфа морских льдов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2014112630/28A RU2582850C2 (ru) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Способ определения поля дрейфа морских льдов |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2014112630A RU2014112630A (ru) | 2015-10-10 |
RU2582850C2 true RU2582850C2 (ru) | 2016-04-27 |
Family
ID=54289352
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2014112630/28A RU2582850C2 (ru) | 2014-04-01 | 2014-04-01 | Способ определения поля дрейфа морских льдов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2582850C2 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2647190C1 (ru) * | 2016-12-27 | 2018-03-14 | Владимир Васильевич Чернявец | Способ определения поля дрейфа морских льдов |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112446303A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-05 | 自然资源部第一海洋研究所 | 一种合成孔径雷达海冰漂移探测方法、系统、设备及应用 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU359512A1 (ru) * | Способ сличения объектов | |||
RU2416070C1 (ru) * | 2010-02-24 | 2011-04-10 | Открытое акционерное общество "Газпром" | Способ определения дрейфа морских льдов |
RU2453865C1 (ru) * | 2010-12-29 | 2012-06-20 | Сергей Борисович Курсин | Способ определения дрейфа морских льдов и система для определения дрейфа морских льдов |
-
2014
- 2014-04-01 RU RU2014112630/28A patent/RU2582850C2/ru active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU359512A1 (ru) * | Способ сличения объектов | |||
RU2416070C1 (ru) * | 2010-02-24 | 2011-04-10 | Открытое акционерное общество "Газпром" | Способ определения дрейфа морских льдов |
RU2453865C1 (ru) * | 2010-12-29 | 2012-06-20 | Сергей Борисович Курсин | Способ определения дрейфа морских льдов и система для определения дрейфа морских льдов |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2647190C1 (ru) * | 2016-12-27 | 2018-03-14 | Владимир Васильевич Чернявец | Способ определения поля дрейфа морских льдов |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2014112630A (ru) | 2015-10-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11048961B2 (en) | Locating method and system | |
Clapuyt et al. | Reproducibility of UAV-based earth topography reconstructions based on Structure-from-Motion algorithms | |
EP3049793B1 (en) | Structural hot spot and critical location monitoring | |
US20190005658A1 (en) | Autonomous characterization of water flow from surface water velocity | |
CN107917880B (zh) | 一种基于地基云图的云底高度反演方法 | |
US9651661B2 (en) | Methods and systems for local principal axis rotation angle transform | |
Schwendeman et al. | A horizon-tracking method for shipboard video stabilization and rectification | |
Nyberg et al. | Unpaired thermal to visible spectrum transfer using adversarial training | |
Song et al. | Optical imaging and image restoration techniques for deep ocean mapping: a comprehensive survey | |
CN103903237A (zh) | 一种前扫声纳图像序列拼接方法 | |
RU2582850C2 (ru) | Способ определения поля дрейфа морских льдов | |
Reggiannini et al. | Seafloor analysis and understanding for underwater archeology | |
Rodin et al. | Detectability of objects at the sea surface in visible light and thermal camera images | |
Bergamasco et al. | Multi-view horizon-driven sea plane estimation for stereo wave imaging on moving vessels | |
Silva et al. | UAV trials for multi-spectral imaging target detection and recognition in maritime environment | |
Ruano et al. | Aerial video georegistration using terrain models from dense and coherent stereo matching | |
Narsaiah et al. | A survey on image fusion Requirements, techniques, evaluation metrics, and its applications | |
Sulaj et al. | Examples of real-time UAV data processing with cloud computing | |
RU2647190C1 (ru) | Способ определения поля дрейфа морских льдов | |
Park et al. | Accuracy assessment of sharpening algorithms of thermal infrared image based on UAV | |
Vargas et al. | Dense bathymetry in turbid coastal zones using airborne hyperspectral images | |
Pereira et al. | An algorithm for tracking drifters dispersion induced by wave turbulence using optical cameras | |
Ariff et al. | Transforming Physical Crime Scene into Geospatial-based Point Cloud Data | |
Zhou | EKF based object detect and tracking for UAV by using visual-attention-model | |
Liu et al. | Optical imaging study of underwater acousto-optical fusion imaging systems |