RU2582850C2 - Способ определения поля дрейфа морских льдов - Google Patents

Способ определения поля дрейфа морских льдов Download PDF

Info

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
Application number
RU2014112630/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014112630A (ru
Inventor
Валерий Викторович Степанов
Евгения Анатольевна Усольцева
Original Assignee
Валерий Викторович Степанов
Евгения Анатольевна Усольцева
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 Валерий Викторович Степанов, Евгения Анатольевна Усольцева filed Critical Валерий Викторович Степанов
Priority to RU2014112630/28A priority Critical patent/RU2582850C2/ru
Publication of RU2014112630A publication Critical patent/RU2014112630A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2582850C2 publication Critical patent/RU2582850C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; 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)

  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.
RU2014112630/28A 2014-04-01 2014-04-01 Способ определения поля дрейфа морских льдов RU2582850C2 (ru)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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