RU2675072C1 - Способ определения аномалий морской поверхности - Google Patents
Способ определения аномалий морской поверхности Download PDFInfo
- Publication number
- RU2675072C1 RU2675072C1 RU2017138557A RU2017138557A RU2675072C1 RU 2675072 C1 RU2675072 C1 RU 2675072C1 RU 2017138557 A RU2017138557 A RU 2017138557A RU 2017138557 A RU2017138557 A RU 2017138557A RU 2675072 C1 RU2675072 C1 RU 2675072C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- spatial
- area
- relief
- contours
- test
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
- G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
- G01S11/06—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using intensity measurements
Abstract
Способ включает зондирование морской поверхности, содержащей тестовые участки, с авиационного носителя цифровой видеокамеры высокого пространственного разрешения, с привязкой получаемых кадров к топографическим координатам посредствам навигационной системы GPS/ГЛОНАСС, вычисление площади рельефа взволнованной поверхности, создание эталонов ветрового волнения тестовых участков в виде площадей рельефов последовательности окон из |2×2| смежных пикселей каждого кадра изображения, вычисление отношения рельефов тестового участка и идентичных окон текущего изображения, выделение методами пространственного дифференцирования изолиний контуров аномалий в контурах текущего изображения, восстановление методами Фурье-преобразования пространственных секторов ветрового волнения внутри контуров, расчет критерия аномалии как произведения отношений площадей рельефов и отношения средневзвешенных частей пространственных спектров тестовых и текущих участков, визуализация выявленных аномалий на контурной карте контролируемых зон. Технический результат: достоверность, точность, документальность, оперативность обнаружения аномальных зон. 6 ил., 1 табл.
Description
Изобретение относится к области океанологии и может найти применение при контроле гидрологических процессов на морской поверхности, обнаружении движущихся подводных объектов, течений, экологического загрязнения шельфовых зон.
Физически, аномалия взволнованной морской поверхности проявляется в изменении пространственного спектра волнения относительно тестовых (эталонных) участков. Последнее, как правило, происходит при взаимодействии между собой разнородных физических процессов: ветрового волнения и внутренних волн, выходящих на поверхность (подводных течений), либо при изменении коэффициента поверхностного натяжения воды в местах загрязнений нефтепродуктами, скопления планктона и т.д.
Для обнаружения аномалий подстилающей поверхности при дистанционном зондировании используют различные методы и средства.
Известен «Способ экологического зонирования территории», Патент RU №2132606, A.01.G 15/00 G.01.W, 1/00, 1998 г, - аналог.
Способ - аналог включает получение спектрозональных снимков региона, содержащих контрольные промышленные площадки, в G, R диапазонах, преобразование аналоговых значений спектральной яркости I(x, у) в цифровые матрицы изображений, размерностью |m×n|. элементов, произведение поэлементной логической сортировки пикселей в матрицах в соответствии с алгоритмом, если R>G, то R, если R<G, то Rmax - k×G, где k - коэффициент корреляции хроматических коэффициентов r, g, получают результирующую матрицу тех же размеров, осуществляют привязку изображения к географическим координатам, задают требуемый уровень градация зонирования, выделяют алгоритмами пространственного дифференцирования контуры пограничных зон, вычисляют площади зон с максимальным уровнем результирующего вектора техногенных нагрузок, рассчитываю числовые характеристики электрического сигнала результирующей матрицы: математическое ожидание, дисперсию, огибающую пространственного спектра, автокорреляционную функцию, гистограмму распределения пикселей по яркости, осуществляют привязку относительного закона распределения пикселей к абсолютным значениям результирующего вектора техногенных нагрузок по его максимальным значениям и соответствующих значениям площади выделенных зон.
К недостаткам способа - аналога следует отнести:
- Невозможность непосредственного использования из-за различия технологии обработки сигнала;
- недостаточная достоверность результата, вследствие использования при обработке одного параметра - коэффициента спектральной яркости (КСЯ) подстилающей поверхности.
Ближайшим аналогом по технической сущности к заявленному является «Способ обнаружения аномалий морской поверхности», Патент RU №2109304, G.01.S, 11/06, 13/89, 1997 г.
Способ ближайшего аналога включает получения изображения морской поверхности в виде матрицы цифровых отсчетов |m×n|. элементов функции яркости I(x, у) от пространственных координат, обработку матрицы путем разбиения изображения на мозаику фрактальных участков, вычисления огибающей пространственного спектра и автокорреляционной функции сигнала каждого участка, расчет интегрального признака z=R/B и сравнение его с фоновым z0=R0/B0, вывод на отображение участков, для которых z/z0>2, синтезирование из последовательности проанализированных участков мозаичной картины аномалии, где В, В0 - максимальные значения автокорреляционных функций электрического сигнала матриц аномалии и фона соответственно, R, R0 - ширина автокорреляционных функций на уровне 0,1 их максимального значения для аномалии и фона.
Недостатками способа ближайшего аналога является:
- недостаточная достоверность результата из-за неиспользования при обработке сигнала всех координат взволнованной морской поверхности: x, y, z;
- невозможность непосредственного использования из-за различия технологий в последовательности операций.
Задача, решаемая заявленным способом, состоит в достоверном выделении аномальных зон на морской поверхности путем обработки сигнала, отраженного от поверхности светового потока по трем пространственным координатам x, у, z.
Изобретение поясняется чертежами, где:
фиг. 1 - визуализирование изображения двухмерного пространственного спектра Фурье на плоскости X, Y
фиг. 2 - огибающие пространственных спектров ветрового волнения. А) эталонного участка. Б) аномального участка.
фиг. 3 - представления кадра изображения мозаикой прямоугольных окон |2×2| элемента;
фиг. 4 - представление рельефа мозаикой треугольников;
фиг. 5 - изолинии контуров аномалии по трассам зондирования;
фиг. 6 - функциональная схема устройства, реализующего способ.
Техническая сущность изобретения состоит в следующем.
Для оценки ветрового волнения (в баллах) используют шкалу Бофорта [см., например, Советский энциклопедический словарь под ред. А.М. Прохорова, 4-е изд. Сов. Энцикл., М, 1089 г., стр. 1632] Извлечение из шкалы Бофорта представлено в таблице 1.
Аномалии ветрового волнения наблюдаются в местах выхода внутренних волн на поверхность от подводных течений, кильватерных следов судов или движущихся подводных объектов. В областях аномалий наблюдается выглаживание спектров ветрового волнения и поглощение уединенными волнами мелкодисперсной ряби. [см, например, «Научное открытие №62, «Явление поглощения спектральных составляющих волнового процесса уединенной волной», РАЕИ, М, 1997, см В.В. Потоцкий, информационно аналитический-обзор «Научные открытия, идеи, гипотезы 1992-2007 г, стр. 93. Из-во РАЕН. Аномалии возникают и при загрязнении поверхности нефтепродуктами, планктоном. Вследствие изменения коэффициента поверхностного натяжения.
Коэффициент поверхностного натяжения воды составляет 0,71 н/м, при загрязнении он уменьшается до 0,021 н/м.
Падающий световой поток на взволнованную морскую поверхность отражается от него в соответствии с законами геометрической оптики. Поэтому текстура изображения морской поверхности описывает ее геометрию, следовательно изображение содержит информацию о спектре волнения. В соответствии с теоремой отсчетов Котельникова - Шеннона, непрерывная функция однозначно определяется своими дискретными отсчетами через интервал , где Fmax - максимальная частота спектра функции [см., например, Теоретические основы радиолокации, под ред. В.Е. Дулевича, Сов. Радио, М, 1964 г., стр. 212]. Наименьшая исследуемая длина волны морской поверхности составляет 0,3 м. Следовательно, для неискаженного восстановления спектра морского волнения по его изображению, пространственное разрешение цифровой видеокамеры должно составлять порядка 0,15 м на пиксель. Существующие средства дистанционного зондирования обеспечивают требуемое пространственное разрешение.
Амплитудно-частотный спектр G(Fx, Fy) волнения может быть восстановлен по его изображению расчетом Фурье-преобразования матрицы отсчетов из |m×n| элементов в соответствии с зависимостью:
где Fx, Fy - спектр волнения по координатам х, у;
I(х, у) - функция яркости изображения;
m, n - число строк, столбцов матрицы |m×n|.
Существуют пакеты специализированных программ цифровой обработки изображений типа ENVI+IDL, ER MAPPER и др. [см., например, Краткое описание, Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле, ER MAPPER, VSA, GENASYS, 1995 г.]. На графиках фиг. 2 иллюстрируются восстановленные спектры морского волнения а) тестового участка, б) аномального участка.
Однако из формулы для двойного интеграла существует априорная неопределенность в выборе интегралов интегрирования , т.е в первую очередь необходимо решить задачу обнаружения аномалии.
Установлено, что психологически, восприятие образа человеком-оператором происходит на уровне контуров. [см., например, Дуда Р.О, Харт П.Е «Распознавание образов и анализ сцен», перев. с англ., из-во «Мир, М, 1997 г. Стр. 287-288, Пространственное дифференцирование»
Для визуального восприятия аномалии необходимо выделить контур на двухмерном изображении. Известны стандартные операторы Робертса Лапласу Собела. Выделение контура на изображении представляется стандартной математической операцией, входящей в комплекс специализированного программного обеспечения, СМ. МАТИ CAD, 6.0 PLVS, из-во второе, стереотипное, инф-издат. ФИЛИНЪ, 1997 г стр. 50-65.
Кроме длины волны в координатах х, у. Ветровое волнение табл. 1 характеризуется высотой волн, т.е. дополнительной координатой (z). Именно на этой координате в областях аномалий наблюдаются наибольшие изменения. В пространстве данная координата характеризует рельеф поверхности. Чем выше высота волн, тем больше изрезанность поверхности, тем больше площадь рельефа.
При наличии аналитического выражения z(x, y) площадь рельефа вычисляется как поверхностный интеграла, например, Н.С. Пискунов, Дифференциальное и интегральное исчисление для ВТУЗов, учебник, 5е издание, наука, 1964 г. §7, вычисление площади поверхности стр. 73-74].
Но, поскольку в области аномалий, аналитическую зависимость z(x, y) получить невозможно, используют численные методы программного расчета.
Для вычисления площади рельефа кадры изображения осуществляют последовательное разбитие матрицы изображения [m×n] элементов на окна их 4х смежных элементов. На рисунке фиг 3. иллюстрируется последовательность разбития изображения на окна. Каждый пиксел изображения характеризуется разрешением по координатам Δx, Δy, яркость по координате z (глубиной Δh), которые считаются известными из технических характеристик средств зондирования. Алгоритм вычисления элементарной площади окна четырех точечного шаблона основан на триангуляции, т.е разбиения его диагоналями 1-4, и 3-2 на две пары смежных треугольников процедура разбиения иллюстрируется фиг. 4.
Существуют два способа триангуляции - по главной диагонали (слева-сверху - направо-вниз) и по вспомогательной диагонали (справа-сверху - налево-вниз). Площадь вычисляется обеими способами, а в качестве результата выбирается среднегеометрическое. Если хотя бы одна вершина треугольника находится за границей участка - площадь треугольника считается равной нулю. Если все вершины принадлежат участку, площадь треугольника вычисляется по формуле Герона:
где, а, b, с - длины сторон треугольника, р - полупериметр
Предварительно, по теореме Пифагора, рассчитывают длины сторон треугольников. В соответствии с фиг. 4 длины сторон треугольника, например с вершинами 1-2-3 равны:
Метрику для координаты z (высоты Н) выделяют из соотношения
, где h - высота волн по шкале Босфорта (табл. 1) для данной бальности волнения, Δn - разница яркости пикселей в оцениваемом окне. nmax - максимальная яркость пикселя в обрабатываемой матрице.
Расчет осуществляется программным методом на ПЭВМ
Текст программы
Площадь рельефа окна (2×2) представляют в виде мозаики аппроксимирующих треугольников, которую находят как среднегеометрическую ; и площадей S1, S2 смежных треугольников.
Аномалия представляет собой участок (тина «лунной дорожки» кильватерного следа, фиг. 5) «выглаженного «спектра, «шероховатость» которого существенно меньше шероховатости «развитого волнения. В гребне, площадь рельефа гладкой поверхности равна геометрической площади окна. Тестовые прогоны показали, что отношение рельефа развитого волнения к геометрической площади окна составляет (2,2…2,4) в зависимости от дальности. Вычисляют индекс волнения как отношение площади рельефов в идентичных окнах тестовых и текущих изображений. Из полученных отношений формируют результирующую матрицу и методами пространственного дифференцирования выделяют изолинии контуров. Рассчитывают методом Фурье преобразование пространственного спектра влияния внутри выделенных контуров.
В качестве критерия аномалии принимают аномалии принимают произведение отношений рельефов на отношение средневзвешенных спектров тестового участка и текущего участка .
Пример реализации способа
Заявленный способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг. 6. Структура технических средств включает авиационный носитель 1, на борту которого установлена цифровая видеокамера 2, осуществляющая покадровую трассовую съемку морской поверхности с координатной привязкой кадров посредством бортового навигатора системы GPS/ГЛОНАСС 3. Результаты измерений бортовых средств записываются в буферное запоминающее устройство 4. После окончания трассовых измерений, информация с БЗУ 4 передается по наземным линиям связи в центр тематической обработки 5. Обработку полученной информации осуществляют на базе персональной ЭВМ 6 в стандартном наборе элементов: процессор 7, винчестер 8, оперативное ЗУ 9, дисплей 10, принтер 11, клавиатура 12. В центре создают базу эталонных сигналов 13 в виде матрицы значений площадей рельефов в последовательности окон |2×2| смежных элементов, в зависимости от бальности волнения. Для обработки сигналов на ПЭВМ предварительно записывают специализированное программное обеспечение типа ENVI+IDL или ER MAPPER. Затем, через устройство ввода 14, информация, записанная в БЗУ, перекачивается в ПЭВМ. Визуализацию Фурье-спектров осуществляют на дисплее 10 с распечаткой на принтере 11. Результаты трассовых измерений выводят на сайт сети ИНТЕРНЕТ 15. Для расчета площади рельефа развитого волнения морской поверхности используют специально разработанную программу, приведенную выше.
Из отношения площадей рельефов в идентичных окнах тестового и текущего изображения формируют результирующую матрицу. Выделение контура на поле результирующей матрицы.
Выделяют контура на поле результирующей матрицы.
Выделение контуров является стандартной операцией [см, например, П.А. Минько, Обработка графики в Photoshop CS2, изд. Эксмо, М, 2007 г. Глава 3, Выделение областей, стр. 47-53].
Результат выделения изолиний контуров иллюстрируется фиг. 5.
Вычисляют пространственный спектр волнения внутри выделенных контуров. Находят средневзвешенное значение пространственного спектра: фиг 2 а, б, которое делит площадь под кривой а, б, пополам. В частности для графиков фиг. 2 отношения средневзвешенного спектра тестового участка и текущего участка составляют 0,4÷0,25=1,6. Таким образом интервал значений критерия аномалии составляет [2,2…2,4]×1,6=2,5…3,8. Что свидетельствует о высокой чувствительности заявленного способа.
Способ может быть реализован на существующей технической базе. В качестве самолетного носителя могут быть задействованы летающие лаборатории, созданные в рамках Международной программы «Открытое небо» Эффективность способа, характеризуется высокой достоверной точностью, оперативностью и документальностью результатов обнаружения аномалий.
Claims (1)
- Способ определения аномалий морской поверхности включает выбор трасс, содержащих тестовые участки, для дистанционного зондирования с авиационного носителя, получение изображений участков акваторий цифровой видеокамерой высокого пространственного разрешения ≤0,15 м/пиксель, с привязкой полученных кадров к топографическим координатам посредством навигатора системы GPS/ГЛОНАСС, вычисление площади рельефа взволнованной поверхности, последовательным, от начала кадра изображения в каждом окне из 2×2 сменных элементов, вычислением отношения площади рельефов, в идентичных местах тестового и текущего участков, с созданием результирующей матрицы из этих отношений, выделение методами пространственного дифференцирования, изолиний контуров на поле результирующей матрицы, восстановление пространственного спектра волнения внутри выделенных контуров методами Фурье-преобразования, расчет критерия аномалии как произведение отношений площадей рельефов и средневзвешенных частот пространственных спектров , в центре каждого контура, визуализируя результаты оценки аномалии с распечаткой на контурной карте акваторий.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017138557A RU2675072C1 (ru) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Способ определения аномалий морской поверхности |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017138557A RU2675072C1 (ru) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Способ определения аномалий морской поверхности |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2675072C1 true RU2675072C1 (ru) | 2018-12-14 |
Family
ID=64753483
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2017138557A RU2675072C1 (ru) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Способ определения аномалий морской поверхности |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2675072C1 (ru) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110207781A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-06 | 华侨大学 | 一种散状物料动态计量方法和系统 |
RU2784788C1 (ru) * | 2022-04-13 | 2022-11-29 | Российская Федерация, от имени которой выступает ФОНД ПЕРСПЕКТИВНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ | Способ определения аномалий морской поверхности по оптическим изображениям |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4933678A (en) * | 1989-05-30 | 1990-06-12 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Interior | Method of detecting oil spills at sea using a shipborne navigational radar |
RU2109304C1 (ru) * | 1997-01-15 | 1998-04-20 | Московский государственный университет леса | Способ обнаружения аномалий морской поверхности |
US8124931B2 (en) * | 2007-08-10 | 2012-02-28 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for oil spill detection |
RU2485544C1 (ru) * | 2012-02-07 | 2013-06-20 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный учебно-научный центр Военно-морского Флота "Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Способ определения аномалий морской поверхности |
RU2632176C1 (ru) * | 2016-06-17 | 2017-10-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга АЭРОКОСМОС" | Способ идентификации загрязнений морской поверхности |
-
2017
- 2017-11-07 RU RU2017138557A patent/RU2675072C1/ru active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4933678A (en) * | 1989-05-30 | 1990-06-12 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Interior | Method of detecting oil spills at sea using a shipborne navigational radar |
RU2109304C1 (ru) * | 1997-01-15 | 1998-04-20 | Московский государственный университет леса | Способ обнаружения аномалий морской поверхности |
US8124931B2 (en) * | 2007-08-10 | 2012-02-28 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for oil spill detection |
RU2485544C1 (ru) * | 2012-02-07 | 2013-06-20 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный учебно-научный центр Военно-морского Флота "Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н.Г. Кузнецова" | Способ определения аномалий морской поверхности |
RU2632176C1 (ru) * | 2016-06-17 | 2017-10-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга АЭРОКОСМОС" | Способ идентификации загрязнений морской поверхности |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110207781A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-06 | 华侨大学 | 一种散状物料动态计量方法和系统 |
RU2784788C1 (ru) * | 2022-04-13 | 2022-11-29 | Российская Федерация, от имени которой выступает ФОНД ПЕРСПЕКТИВНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ | Способ определения аномалий морской поверхности по оптическим изображениям |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Cheng et al. | A spatial and temporal nonlocal filter-based data fusion method | |
Esch et al. | Characterization of land cover types in TerraSAR-X images by combined analysis of speckle statistics and intensity information | |
Norton et al. | Clamping: A method of antialiasing textured surfaces by bandwidth limiting in object space | |
Titaud et al. | Assimilation of image sequences in numerical models | |
Forshaw et al. | Spatial resolution of remotely sensed imagery A review paper | |
Turiel et al. | Tracking oceanic currents by singularity analysis of Microwave Sea Surface Temperature images | |
Ni et al. | Features of point clouds synthesized from multi-view ALOS/PRISM data and comparisons with LiDAR data in forested areas | |
JP2021056008A (ja) | 地すべり領域検出装置及びプログラム | |
Fichaux et al. | Combined extraction of high spatial resolution wind speed and wind direction from SAR images: A new approach using wavelet transform | |
Meng | Raster data projection transformation based-on Kriging interpolation approximate grid algorithm | |
RU2632176C1 (ru) | Способ идентификации загрязнений морской поверхности | |
Alcaras et al. | Accuracy evaluation for coastline extraction from Pléiades imagery based on NDWI and IHS pan-sharpening application | |
Dolan | Calculation of slope angle from bathymetry data using GIS-effects of computation algorithm, data resolution and analysis scale | |
JP2011133341A (ja) | 変位計測装置、変位計測方法、及び変位計測プログラム | |
Martin et al. | Remote sensing of sea surface salinity from CAROLS L-band radiometer in the Gulf of Biscay | |
RU2675072C1 (ru) | Способ определения аномалий морской поверхности | |
Shawal et al. | Fundamentals of digital image processing and basic concept of classification | |
Li et al. | Improving the application of UAV-LiDAR for erosion monitoring through accounting for uncertainty in DEM of difference | |
CN109978982B (zh) | 一种基于倾斜影像的点云快速上色方法 | |
Leonardo et al. | Comparison of TanDEM-X InSAR data and high-density ALS for the prediction of forest inventory attributes in plantation forests with steep terrain | |
RU2109304C1 (ru) | Способ обнаружения аномалий морской поверхности | |
Lu et al. | Curvelet approach for deep-sea sonar image denoising, contrast enhancement and fusion | |
RU2596628C1 (ru) | Способ определения загрязнения морской поверхности | |
Jahanmard et al. | Retrieval of directional power spectral density and wave parameters from airborne LiDAR point cloud | |
Alcaras et al. | Comparison of different pan-sharpening methods applied to IKONOS imagery |