Д.Б. Никольский
Уровни обработки радиолокационных данных
Для радиолокационных разрешённых можно выделить 5 главных уровней обработки данных, заглавия этих уровней мало изменяются в зависимости от сенсора, но сущность остается:
— «сырые», не фокусированные эти. Переход от сырых данных к следующему уровню обработки именуется фокусировкой (так как употребляется принцип синтезирования апертуры, то любой «элемент» поверхности дает многократные отклики, при данной обработке эти отклики фокусируются в одно значение, так осуществляется переход к следующему уровню обработки данных — SLC). Работа с «сырыми» разрешёнными может осуществляться лишь в специальном программном обеспечении.
Главным преимуществом, которое дает применение данных этого уровня есть то, что целый цикл обработки возможно выполнен в одном программном продукте.
— SLC (single look complex) – это следующий уровень обработки, работа с которым кроме этого вероятна лишь в специальном программном обеспечении. Эти этого уровня обработки являются радиолокационный снимок в комплексном виде, другими словами изображение имеет два слоя: первый – амплитудная информация сигнала (по сути, изображение поверхности), второй – фазовая информация (по фазе определяется удаленность от сенсора до конкретной точки поверхности).
Изображение в SLC формате представляется в совокупности координат снимка, оно достаточно очень сильно деформировано ввиду своеобразной геометрии съемки (рис. 1а). SLC подходят для исполнения любого вида обработки данных, для работы с данными в таком формате кроме этого нужно специальное ПО.
— амплитудное изображение: для данного уровня обработки не поставляется фазовый слой, другими словами мы имеем лишь снимок поверхности в радиодиапазоне. Изображение кроме этого находится в совокупности координат снимка (географической привязки нет). Переход от SLC к данному типу осуществляется посредством сглаживания значений по дальности и азимуту, чтобы примерно привести размер пиксела к квадратному. Размер пиксела устанавливается в зависимости от типа данных (рис.
1б). Данный тип данных есть переходным от специальных к стандартным уровням обработки данных ДЗЗ.
— геокодированное изображение (рис. 1в): снимок земной поверхности, имеющий координатную привязку в заданной совокупности координат. Для данного уровня обработки, в особенности для горных районов характерно наличие больших геометрических искажений, вызванных тем, что съемка проводится со большим отклонением от надира.
Для равнинных (плоских) территорий, где перепад высот маленькой, таковой уровень обработки подходит для ответа задач, не требующих высокой точности.
— ортотрансформированное изображение (рис. 1г): снимок земной поверхности, имеющий координатную привязку в заданной совокупности координат, для которого устранены геометрические искажения. Для исполнения ортотрансформирования нужна ЦМР.
Геокодирование и ортотрансформирование разрешённых может выполняться без применения наземных опорных точек, лишь по орбитальным данным, но, как и для снимков, приобретаемых в оптическом диапазоне, с целью достижения нужной точности требуются опорные точки. Чтобы, опорные точки с уверенностью идентифицировались на радиолокационных изображениях, перед съемкой нужна установка особых уголковых отражателей, каковые дают броский отклик на изображении.
Рис. 1. Уровни обработки радиолокационных данных
Главные направления применения радиолокационных данных
Радиолокационные изображения употребляются для ответа весьма широкого круга задач. Они, во-первых, смогут дать дополнительную данные о состоянии поверхности и объектов наровне с данными оптического диапазона, во-вторых, радиолокационные эти могут служить источником неповторимой информации, которую возможно взять или лишь по радарным данным, или по наземным измерениям. Ниже перечислены главные направления применения радарных данных:
— применение одиночных снимков, или дополнительно к оптическим, или как альтернативу оптическим данным. При как следует выполненном ортотрансформировании изображения смогут быть использованы как пространственная база для ответа целого класса задач по топографическому и тематическому картографированию местности.
Для радиолокационных предоставит шанс получения изображения конкретного района в короткие сроки довольно большая (до нескольких суток), в отличие от оптических данных, где срок зависит от метеоусловий. Так, в экстренных, срочных обстановках радиолокационные эти незаменимы как единственный источник информации.
— работа с поляриметрическими изображениями – это отдельное направление, значительно улучшающее возможности по классификации объектов на радарных изображениях, дополнительно поляриметрические эти разрешают улучшить уровень качества интерферометрической обработки, поскольку существует возможность применять четыре изображения, полученные при разных поляризациях вместо одного при однополяризационных данных;
— применение серий снимков, имеются ввиду эти, полученные при одной и той же геометрии. Данное направление дополняет прошлые, во-первых, мы рассматриваем трансформации, происходящие на местности по серии снимков, во-вторых, наличие серии снимков разрешает выполнить их совместную фильтрацию, при которой устраняется спекл-шум, а разрешающая свойство, в отличие от стандартных методов фильтрации, не ухудшается;
— совместная обработка оптических и радиолокационных данных. Применяя снимки, полученные в оптическом диапазоне и радиолокационные эти возможно приобретать композитные изображения, каковые содержат в себе данные о подстилающей поверхности, взятую в двух территориях спектра;
— радарграмметрия: работа со стереоснимками, взятыми в радиодиапазоне, данное направление работ используется не весьма обширно, поскольку точности ЦММ, приобретаемые при таковой обработке низкие, в отличие от интерферометрии;
— интерферометрическая обработка пар снимков с целью построения ЦММ. Интерферометрия есть одним из самые перспективных направлений в применении радиолокационных снимков, поскольку время от времени из-за метеоусловий и высокой стоимости взять достаточно современную и правильную ЦМР фактически нереально;
— интерферометрическая обработка серий радиолокационных снимков с целью получения информации о смещениях/просадках, происходящих на местности. Главным продуктом при дифференциальной интерферометрической обработке являются карты смещений. Эта методика дает возможность приобрести величины смещений на сантиметровом уровне;
— определение просадок на миллиметровом уровне, на базе громадной серии изображений (15-20). Данное направление (Persistant Scatterer Interferometry) разрешает приобретать точечные значения вертикальных смещений, в основном для инфраструктурных районов и городских.
Более подробное рассмотрение перечисленных направлений приведено ниже. Рассмотренные методики даны на основании технологических алгоритмов и цепочек, реализованных в специальном программном пакете SARscape 4.0, предназначенном с целью проведения комплексной обработки радиолокационных данных.
Одиночные серии снимков и радиолокационные изображения
Одиночные снимки смогут употребляться как основной, или вспомогательный источник информации о поверхности. Для данной группы задач снимки выбираются в соответствии с нужным рабочим масштабом (определяется разрешающей свойством, см. табл. 1), и возможностью заказа новой съемки, или наличием данных в архиве.
Уровень обработки разрешённых может быть разным, в зависимости от решаемых задач.
Таблица 1. Соответствие разрешающей свойстве и масштаба
Спутник | Большое пространственное разрешение, м | Масштабы |
TerraSAR-X | 1 | 1:10 000 |
Radarsat-2 | 3 | 1:25 000 |
ALOS / PALSAR | 7 | 1:50 000 |
Radarsat-1 | 8 | 1:50 000 |
Envisat /ASAR | 25 | 1:200 000 |
ERS-1, 2 | 30 | 1:200 000 |
В случае если радиолокационные эти употребляются в качестве пространственной базы, и не будут обрабатываться по специальным методам (к примеру, совместная обработка снимков) – нужно выполнить их ортотрансформирование. В то время, когда речь заходит о совместной обработке разновременных радиолокационных снимков одной и той же территории, то начальной процедурой есть корегистрация данных, другими словами трансформирование всех изображений к единой геометрии с субпиксельной точностью.
В этом случае для исполнения обработки требуются, по крайней мере, амплитудные изображения. На рис. 2 приведен пример совместной фильтрации группы изображений, которая значительно улучшает изобразительные особенности радиолокационного изображения.
Рис. 2. фильтрации и Результат радиолокационных изображений
Еще одним приложением, при наличии мультивременных данных, есть возможность создания на их базе мультивременных композитных изображений, каковые смогут быть вычислены по разным методикам:
— совмещение изображений за три разные даты, любая соответствует одному из каналов RGB. В этом случае, преобладающем цветом, соответствующим дате, будет продемонстрировано какое-либо изменение состояния объектов, или земной поверхности (рис. 3а).
Принципиально важно объединять соответствующие наборы данных в нужных целях. К примеру, для определения состояния посевов: пара сеансов получения данных во время роста и созревания; для картографирования наводнений: получение данных до, в течение, и (в случае если вероятно) сразу после пика наводнения; для обнаружения более долговременных трансформаций: комбинированные сеансы получения данных за одинаковый сезон, но в различные годы. Довольно интерпретации изображений возможно сообщить следующее: объекты без трансформаций будут отображаться в чёрно-белом цвете; любое изменение в сцене, (выраженное в трансформации обратного рассеяния), между двумя сеансами измерений отображается в цвете;
— обнаружение трансформаций по двум изображениям (change detection). Возможно пара вариантов реализации: расчет композитного изображения, основанного на разностном изображении (рис.
3б, оттенки красного соответствуют большим трансформациям), расчет композитного изображения на базе карты когерентности, рассчитываемой по двум изображениям (значения когерентности от 0 до 1) и характеризующей согласованность этих снимков между собой, и наличие трансформаций, при применении карты когерентности выполняется весьма четкая локализация временных трансформаций (рис. 3в, оттенки светло синий соответствуют большим трансформациям), и расчета карты трансформаций в виде классифицированного изображения.
Рис. 3. Разные виды композитных мультивременных изображений
Как было сообщено выше, работа с поляриметрическими данными — это пара обособленное направление, не смотря на то, что на данный момент большая часть новых радиолокационных спутниковых совокупностей предусматривают проведение многополяризационной съемки. Главными «рабочими» поляризациями остаются HH (горизонтальная) и VV (вертикальная), они употребляются при проведении интерферометрической обработки, да и в целом съемка производится в основном с этими видами поляризации излучения (в зависимости от сенсора), так как изображение поверхности, в целом, получается более информативным.
Кроссполяризации HV и VH дают дополнительную данные о поверхности и для некоторых задач они являются крайне важным дополняющим причиной. К примеру, для лесного и сельского хозяйства, наличие изображений HV либо VH, разрешает более точно выполнить классификацию разных типов объектов. На базе многополяризационных данных создаются ложноцветовые композитные изображения.
Как пример на рис. 4 приведено сравнение радиолокационных данных поляризаций: HH, HV, и композитное изображение полученное на базе этих данных. Как видно, поляризация HV дает более четкую разделение между участками леса и вырубками, не смотря на то, что структурность изображения лучше на изображении HH.
Рис. 4. Сравнение информативности данных, взятых при разных поляризациях излучения, при локализации вырубок
Совместная обработка радиолокационных и оптических изображений
Совместная обработка радиолокационных и оптических данных выделена как отдельное направление, поскольку во многих случаях как раз совместное применение разных видов данных дает более полные результаты. Оптические изображения содержат данные об отражённой либо переизлученной световой энергии и данные о «химических» особенностях поверхностного слоя, тогда как изображения, полученные в микроволновом диапазоне, предоставляют информацию о геометрических параметрах (шероховатость, диэлектрические свойства и физическая структура) поверхности. Метод слияния данных содержится в геометрическом слиянии данных от разных источников и при необходимости их предстоящей обработке, к примеру какое-либо совместное преобразование. Как пример приведены два разных направления комбинирования оптических и радиолокационных данных:
Геометрическое совмещение данных на примере обнаружения новых площадей вырубок в лесном массиве. Задача решается по стандартному методу, при наличии двух оптических изображений (нужно наличие красного либо ближнего ИК каналов). В разглядываемом же случае, современного оптического снимка нужного разрешения не было, тогда как радиолокационная съемка, с нужными параметрами была в архиве. При совместной обработке, в этом случае, возможно выделить последовательность изюминок.
Геометрия радиолокационных изображений значительно отличается от геометрии оптических, исходя из этого от качества исполнения ортотрансформирования данных, итог работ зависит весьма значительно. Разрешение применяемых изображений должно быть сходным, или оптический снимок может иметь более низкое разрешение, поскольку изобразительные свойства таких изображений выше.
Нужно применение радиолокационных данных, взятых при нескольких поляризациях излучения (HH и HV, см. выше), а оптических – в красной или ближней ИК территориях спектра. На рис. 5 продемонстрирована реализация обрисованной выше задачи.
Рис. 5. Обнаружение новых вырубок в лесных массивах
Подобно определению вырубок в лесных массивах смогут выявляться другие разные природные и антропогенные объекты. Довольно много обстановок, в то время, когда современных оптических данных нет в наличии, дабы выполнить новую съемку требуется большое время, в этих обстоятельствах радиолокационные эти могут служить хорошей альтернативой, поскольку их получение не зависит от метеоусловий.
Второй вариант совмещения данных основан на преобразовании RGB — HIS, такое совмещение разрешённых позволяет совместить на одном выходном изображении данные о местности, взятую в двух различных диапазонах. Сперва выполняется преобразование трех самые информативных спектральных каналов RGB HIS (яркость-насыщенность-оттенок цвета), после этого в взятом изображении яркость заменяется на радиолокационный снимок и проводится обратное преобразование, при проведении которого нужно сбалансированное растяжение каналов для увеличения качества конечного представления в RGB.
Конечные цвета не имеют физического значения и их возможно растолковать, потому, что насыщенность и цвет сохранены из оптического диапазона. По таким изображениям возможно выяснить шероховатость (низкая/высокая растительность, затопленный/незатопленный район), кроме этого при исполнении для того чтобы преобразования за счет радиолокационного изображения весьма четко отображается структурность территории, что нужно для геологических задач.
Комплексный анализ оптических и радиолокационных данных разрешает в особенных условиях изучить объекты разного геологического значения: кое-какие из них слабо видимы на обоих типах изображений и исходя из этого смогут быть выделены в объединенном наборе данных, время от времени они смогут быть всецело невидимы для оптических датчиков (экранированы), но чётко отображены на радиолокационных снимках либо напротив. На рис. 6 приведены примеры совмещения оптических и радиолокационных данных, основанных на преобразовании RGB — HIS.
Рис. 6. Пример совмещения оптических и радиолокационных данных, на базе преобразования RGB — HIS
Рассмотренные варианты комбинирования данных иллюстрируют два главных направления, в каждом из которых существует множество разных дальнейшего использования и вариантов комбинирования данных.
Радарграмметрия
Под радарграмметрией понимается обработка стереопары радиолокационных изображений. Эта методика не взяла широкого использования на практике, поскольку приобретаемые точности являются достаточно низкими в сравнении с обработкой стереопар оптических изображений и интерферометрической обработкой радиолокационных данных.
Радарграмметрия проигрывает в точности по причине того, что при обработке употребляется лишь амплитудная информация, другими словами употребляются лишь значения интенсивности радарных изображений, полученные под двумя разными углами, а потому, что изобразительные особенности изображений низки и снимки весьма зашумлены, точность если сравнивать с оптическими данными получается низкой. При же с интерферометрическим подходом, главной информацией есть не амплитудная информация, а фазовая, по которой и производится восстановление высот местности.
Из современных радарных совокупностей, эти с которых употребляются для радарграмметрии, возможно выделить спутники серии RADARSAT, владеющие высокими возможностями по проведению съемки в разных режимах и под разными углами. Условием получения снимков, пригодных для цифровой стереообработки, есть съемка с одноименных витков (восходящих либо нисходящих) с разностью углов визирования приблизительно от 5 до 30 градусов. При подборе стереопар нужно выбирать снимки, сделанные с меньшим временным промежутком, дабы избежать обоюдной декорреляции изображений из-за разных трансформаций на поверхности случившихся за время между съемками.
серии изображений и Интерферометрические пары
Интерферометрическая обработка пар и серий снимков с целью построения ЦММ или определения просадок земной поверхности есть одним из неповторимых и перспективных направлений в применении радиолокационных снимков.
Радарная интерферометрия – способ измерений, применяющий эффект интерференции электромагнитных волн. Техника интерферометрической обработки радиолокационных данных предполагает получение нескольких когерентных измерений одного и того же района земной поверхности со сдвигом в пространстве приёмной антенны радиолокатора.
Рис. 7. Геометрия интерферометрической съёмки
Главная мысль способа содержится в формировании интерферограммы, которая является результатом перемножения двух комплексных радарных изображений местности, взятых аналогичными съемочными SAR-совокупностями из близко расположенных точек орбиты, одной и той же территории. Геометрия формирования интерферометрической пары продемонстрирована на рис. 7.
Радиолокационное изображение содержит данные об амплитуде, характеризующей отражательные особенности объекта, и о фазе сигнала, которая определяется удаленностью от объекта. Для определения геометрических черт объекта нужно знать разность фаз между двумя радарными изображениями S1 и S2, взятыми из близко расположенных точек пространства, и отличие наклонных дальностей r и геометрические параметры съемки (H, B, угол наклона).
Для построения качественной итерферограммы и определения высот либо смещений, нужно, дабы два изображения владели высокой когерентностью (условие интерференции), и были с высокой точностью совмещены геометрически, другими словами вспомогательное изображение S2 предварительно должно быть трансформировано в геометрию главного снимка S1 с субпиксельной точностью, по окончании чего выполняется перемножение этих двух изображений, из-за которого получается интерферограмма, характеризующая изменение высот на разглядываемом участке, и содержащая данные о подвижках случившихся на поверхности. На рис. 8 приведена цепочка изображений, демонстрирующая главные шаги интерферометрической обработки пары радиолокационных снимков с целью получения ЦММ.
Рис. 8. Изображения, демонстрирующие главные шаги интерферометрической обработки (использованы эти ENVISAT)
Для исполнения интерферометрической обработки данных нужно исполнение многих условий:
— съемка обязана выполняться аналогичными сенсорами (тандемная миссия ERS-1/2, будущая TanDEM-X), или одним и тем же аппаратом, через определенное время;
— при идентичности сенсора, кроме этого нужна однообразная геометрия съемки, другими словами съемка должна быть совершена с однообразных орбит спутника и с однообразными углами наклона. Так, съемка производится из родных точек пространства. Расстояние между точками съемки именуется базисом (для интерферометрии определяющим есть перпендикулярная составляющая), его величина значительно влияет на результаты обработки.
Теоретически для построения ЦММ, чем больше величина базисной линии, тем выше точность результирующей модели местности, на практике же, громадные базисные линии приводят к тому, что когерентность таковой пары изображений получается низкая, и в итоге – неудовлетворительный итог. Для обнаружения смещений нужно применение пар изображений с минимальной базисной линией, поскольку теоретически на интерферограмме с нулевой базисной линией отображаются лишь смещения.
Для разных диапазонов, возможно вычислить предельную величину базы, при которой еще вероятно построение интерферограммы. Но применение пар с этими базисными линиями не целесообразно, поскольку возможность получения результата низкая. При обработке данных C диапазона (ERS, Envisat, Radarsat), наилучшими являются значение: 100 – 300 м (при построении ЦММ), для L диапазона (PALSAR), значения базисных линий смогут быть больше в десять раз, так же как и для данных TerraSAR-X.
— маленькая временная база, между двумя съемками (для построения ЦММ), так как, при громадном промежутке времени, между съемками, происходит больше трансформаций, и степень корреляции понижается. При обнаружении смещений, напротив, довольно часто нужно применение данных с большой временной базой, в этом случае подбираются снимки за схожие даты, сезоны; ответственна стабильность подстилающей поверхности;
— так же важным причиной являются погодные условия, не смотря на то, что радиоизлучение и попадает через облачность, но влияние облачности все равно присутствует и вносятся трансформации в распространение отправленного и отраженного сигналов, в особенности в случае если облака насыщены влагой. Наровне с наличием облачности есть серьёзным состояние подстилающей поверхности. К примеру, в случае если первый снимок из интерферометрической пары взят при малооблачной сухой погоде, а второй снимок взят при мокрой погоде, то корреляция этих двух снимков будет низкая, то же самое относится к состоянию и наличию снежного покрова, состоянию растительности и т.п.
Дабы повысить возможность получения прекрасного результата, нужен тщательный выбор данных: прежде всего оценка пространственной и временной базы, после этого оценка метеоусловий в регионе на момент съемок.
Для интерферометрической обработки возможно применять эти, приобретаемые при соблюдении вышеописанных условий, всеми SAR-совокупностями, но, для получения удовлетворительных результатов , нужно применять не пары, а серии (цепочки) изображений. При применении интерферометрических цепочек (от 4-х изображений) значительно повышается возможность получения полного и качественного результата. Дело в том, что кроме того при весьма тщательном выборе разрешённых нельзя гарантировать их высокую когерентность по всему полю изображения из-за разных факторов, и с применением цепочек данных эта неприятность частично решается.
направляться также подчернуть, что уровень когерентности данных значительно зависит от типа подстилающей поверхности. К примеру, для полупустынной территории, практически лишенной растительности, значения когерентности будут в целом выше и однороднее, чем для залесенных территорий. Так как большая часть территории России покрыта лесами, рекомендуется применять:
— цепочки данных, среди них и разносезонные;
— эти, приобретаемые в L-диапазоне, поскольку громадная протяженность волны владеет большей проникающей свойством, а, следовательно, состояние растительного покрова оказывает меньшее влияние на уровень когерентности;
— поляриметрические комплекты данных. В целом для интерферометрии самый подходят эти с параллельной поляризацией, большой уровень когерентности имеют эти VV-поляризации, HH – чуть ниже. При исполнении особой обработки поляриметрических пар данных (HH, VV, HV, VH) удается повысить суммарный уровень когерентности за счет расчета когерентности по 4 поляризациям.
Для горных территорий, со сложным рельефом при проведении радиолокационной съемки, фактически постоянно присутствуют тени, и другие эффекты, что сильно снижает уровень качества выходной продукции. Устранить влияние этих эффектов возможно за счет применения интерферометрических цепочек данных приобретаемых с различных орбит: восходящей и нисходящей, так, при комбинировании итоговых цифровых моделей информация обо всех склонах будет полной.
Построение ЦММ: для получения корректного результата нужно наличие, во-первых, опорной цифровой модели рельефа (смогут быть использованы GTOPO-30, SRTM, чем правильнее, тем лучше), во-вторых, наличие опорных точек с известными
Рис. 9. Уголковый отражатель
высотами и координатами, каковые с уверенностью опознаются на радиолокационном снимке. Для уверенного распознавания опорных точек на радиолокационных изображениях среднего разрешения устанавливаются особые железные уголковые отражатели (рис. 9), с размером грани около 1 м (зависит от съемочной совокупности), совершенно верно сориентированные на спутник, каковые дают броский отклик на изображении (эффект многократного отражения сигнала).
Вместо уголковых отражателей смогут быть использованы особые устройства – транспондеры, дающие сильный отклик на SAR-изображениях, каковые не требуют ориентации на спутник, и будут давать отклик при съемке любым аппаратом, но их использование до тех пор пока развито не весьма обширно. На одно изображение нужно 5-8 отражателей, равномерно распределенных по территории снимка. С применением опорных точек проводится уточнение параметров интерферометрической модели, и восстановление высот.
Точности создаваемых ЦММ достаточно очень сильно зависят от множества факторов и смогут быть оценены лишь примерно.
В таблице 2 приведены оценочные точностные характеристики цифровых моделей, создаваемых в следствии интерферометрической обработки радиолокационных изображений, с применением опорных точек.
Таблица 2. Оценка точности определения высот ЦММ, приобретаемых в следствии интерферометрической обработки
Спутник | Пространственное разрешение, м | Оценка точности определения высоты, м * |
TerraSAR-X | 3 | 2 – 4 |
Radarsat-2 | 3 | 3 – 6 |
ALOS / PALSAR | 7 – 14 | 5 – 10 |
Radarsat-1 | 8 – 25 | |
Envisat /ASAR | 25 | |
ERS-1, 2 | 30 |
* — точность определения высоты в таблице указана достаточно в широких пределах, поскольку зависит от солидного числа факторов, вышеперечисленных и определяющих уровень качества интерферограммы.
Построение карт смещений: в этом случае, нужна актуальная опорная цифровая модель большой точности, поскольку по ней устраняется влияние рельефа местности на интерферограмме, в случае если точность применяемой ЦММ будет низкой, то на карте смещений будут находиться большие неточности. Этот вид обработки данных именуется дифференциальной интерферометрией (рис. 10), и довольно часто для определения смещений употребляется пара разновременных интерферограмм, тем самым возможно избежать применения внешней правильной ЦММ напрямую, поскольку рельеф фиксируется на обоих интерферограммах, и его авторитет возможно устранено при построении дифференциальной интерферограммы.
Рис. 10. Карты смещений, полученные способом дифференциальной интерферометрии
Для расчета размеров смещений так же нужна опорная информация, другими словами точки с известными размерами смещений. Так как взять такую данные значительно сложнее, нежели координаты точек, то идут от обратного. В качестве опорных берут те точки, где смещения теоретически должны быть нулевые, или минимальные. На рис.
11 продемонстрировано наглядное трехмерное представление вертикальных смещений земной поверхности, случившихся в следствии землетрясения.
Рис. 11. Трехмерное представление вертикальных смещений земной поверхности
Наровне с продемонстрированной выше методикой, существует второй подход к определению вертикальных смещений земной поверхности, что действенно используется для муниципальных территорий и разрешает фиксировать просадки на миллиметровом уровне, на базе громадной серии изображений (15-20 снимков). В базе способа (Persistant Scatterer Interferometry) лежит совместная обработка громадного массива снимков территории, взятых в течение нескольких лет.
Все имеющиеся снимки обрабатываются совместно, с целью локализации излучателей, таких как разнообразные железные и цементные сооружения: строения, мосты, скальные породы, намерено установленные уголковые отражатели, каковые отображающихся на радиолокационных изображениях в виде интенсивных вспышек, или точек. Правильное измерение миллиметровых подвижек определяется на фоне этих объектов.
Итог является таблицей , в которой сравниваются измерения среднегодовых подвижек и временные серии подвижек для каждой точки измерений (графическое представление продемонстрировано на рис. 12). Эти сведенья смогут употребляться для разных строительных и инженерных проектов, поскольку определяют масштабы и положение сдвигов и оседаний на городских территориях с субмиллиметровой точностью.
Рис. 12. Графическое представление способа Persistant Scatterer Interferometry. Цвет точек соответствует значениям от -5 (красный) до 5 (светло синий) мм/год
Методы обработки больших объемов данных (осень 2015)
Подобранные по важим запросам, статьи по теме:
-
Формат данных dicom и возможности его обработки средствами idl
В. О. Скрипачев, А. П. Пирхавка Современное медицинское оборудование разрешает делать обследование человека с применением разных методик диагностики….
-
Организация наземного комплекса приема и обработки данных дистанционного зондирования земли
В. В. Бутин Недавно, в частности в середине 19-го века, главный ареал обитания человека составлял круг радиусом 50 км. Кое-какие отчаянные смельчаки…
-
Компания Esri заявила о заключении корпоративного соглашения с Harris Corporation. В один момент Harris делается платиновым партнером Esri. партнерство и…
-
Краткие теоретические основы радарной интерферометрии и ее многопроходных вариаций ps и sbas
Ю. И. Кантемиров ВВЕДЕНИЕ Радарная съемка выполняется в ультракоротковолновой (сверхвысокочастотной) области радиоволн, подразделяемой на X-, C-, L- и…
-
В. И. Тарасюк, А. И. Зюканов В 2010 г. перед НПООО «ГРАУНД Ltd», которое уже 18 лет занимается комплексными инженерными изысканиями, клиентом была…
-
Каталогизация пространственных данных для облачных вычислений
Рис. 1. Применение облачных вычислений в правительственных организациях разрешает снизить цена пространственных разрешённых и улучшить доступ для…