Материал подготовили эксперты компании RapidEye AG (Германия) Р. Грисбах, A.Гонзалез и Й. Редер
В 2009 г. компания RapidEye — всемирный фаворит в области одолжений по мониторингу территорий — выполнила весьма занимательный и перспективный проект по мониторингу навигационных карт на базе оперативно приобретаемых данных с группировки собственных спутников. На протяжении проекта была создана разработка обнаружения тех мест на цифровых навигационных картах, каковые нуждаются в обновлении либо хотя бы проверке. Заказала эту работу компания, занимающаяся сбором денег за применение платных дорог.
Она имела цифровую карту всей платной дорожной сети и близлежащих других дорог. Смонтированные в каждом грузовик GPS-приемники всегда сверяют местонахождение транспортного средства с имеющейся информации о размещении платных дорог и включают/выключают счетчик. Шофер оповещается о включении счетчика световым индикатором.
Чтобы не было спорных обстановок между обладателями транспортных средств и компанией, взимающей плату, клиент испытывает недостаток в постоянном обновлении собственного картматериала. Традиционно обновление выполняется особыми машинами, оснащенными GPS-приемниками, талантливыми выяснить расположение движущегося объекта с точностью 0,5 м. Но ежемесячный мониторинг дорожной сети этими машинами не представляется вероятным. Клиенту нужна была разработка мониторинга с частотой в 1 месяц.
В соответствии с заданием дорожная сеть неспециализированной длиной в 11 тыс. км должна была:
- первично проверена на точность и корректность ее представления в цифровой навигационной карте;
- периодично проверятся на наличие кратковременных трансформаций, которые связаны с дорожным постройкой и т. п.
Отдельные участки дорожной сети, находящиеся в стадии ремонта либо нового строительства, должны пребывать под более нередким наблюдением. Информация о отысканных участках, требующих обновления на цифровой карте, передается клиенту в векторной форме. Прямые трансформации базы данных дорожной сети не допускаются.
Информация о потенциальных частков, требующих обновления, передается по мере поступления спутниковых данных, но не реже чем раз в квартал. Зимой работа не ведется.
Дорожное покрытие по собственному изображению на космических снимках значительно отличается от площадей, покрытых живой растительностью. Спутниковая съемочная совокупность RapidEye особенно приспособлена для анализа растительного покрова. Исходя из этого была создана разработка, талантливая распознать различие в классе «дорожная сеть», представленном на базе векторных данных, и классе «район, покрытый растительностью», определенным по космическим снимкам.
Для оптимизации работ рассматривалась лишь полоса ширины 500 м с каждой стороны исследуемой дороги.
Наложение векторной информации на растровое изображение
В начале, необходимо было обеспечить правильную обоюдную привязку данных (рис. 1). В приведенном примере это не представило проблему, поскольку недалеко от работы была дешева достаточно густая сеть опорных наземных пунктов для геопривязки спутниковой информации.
Так, было обеспечено правильное совпадение векторных и растровых данных. После этого определялись все участки снимка, покрытые растительностью (рис. 2). С данной
Рис. 2. Определение районов, покрытых растительностью
целью анализировались вегетационные индексы. Все пиксели, чей вегетационный индекс превышал определенное значение, относились к классу «район, покрытый растительностью». Очень небольшие участки удалялись либо объединялись с более большими.
Полученные «районы, покрытые растительностью» подвергались ГИС-анализу на предмет перекрытия с элементами класса «дорожная сеть». Все распознанные места перекрытия после этого фильтровались, методом применения различных параметров, таких, как протяженность постоянного элемента, размер области перекрытия и др. В следствии оставались те места, каковые с громаднейшей возможностью являются ошибочными в векторной базы данных дорожной сети и требуют проверки (рис.
3). Предстоящее исключение неточностей проводится уже в ручном режиме.
Рис. 3 Векторы на белом фоне требуют проверки
Подобный подход употребляется и для раннего обнаружения строительных работ в районе дорожной сети. Началом работ в большинстве случаев есть снятие либо разрушение растительного покрова. Такие трансформации возможно распознать, сравнивая размеры и расположение «районов, покрытых растительностью» на различные даты съемки.
Исчезновение растительности показывает на потениальные антропогенные действия. Но, обстоятельством смогут быть кроме этого сельскохозяйственные и другие работы. Также бывают «фальшивые» трансформации, вызванные различными условиями съемки, тенями и т. д. Тут направляться использовать фильтрование результатов по личным подходящим параметрам (рис.
4).
Рис. 4 Результаты фильтрования
Для наблюдения за процессом строительных работ клиенту предлагается съемка один раз в тридцать дней с последующим анализом трансформаций. Обрисованная разработка была создана в 2009 году и принята клиентом. В качестве другой разработке, возможно оцифровать дорожную сеть по космическим снимкам и сравнивать приобретаемую векторную данные с уже имеющейся. Но такая разработка еще не доработана в компании RapidEye до автоматизированной стадии.
Ручные либо полуавтоматические способы являются неприменимыми ввиду громадных количеств работы.
Посылка из Германии. Карты. Обзор
Интересные записи на сайте:
- Выбор наземного комплекса приема и обработки данных с радиолокационного спутника radarsat-2
- Программный комплекс inpho – передовые решения в области фотограмметрии
- Сравнительный обзор современных радиолокационных систем
- Современные тенденции в радиолокационном дистанционном зондировании земли
- Создание, внедрение и использование муниципальных геоинформационных систем
Подобранные по важим запросам, статьи по теме:
-
О плане мероприятий («дорожной карте») «энерджинет» национальной технологической инициативы
Совещание президиума Совета при Президенте РФ по инновационному развитию и модернизации экономики России Из стенограммы: Д.Медведев: У нас сейчас…
-
Первые в мире дорожные знаки из электронной бумаги
Сидней, Австралия, стал первым в мире городом, что может похвалиться дорожными символами на базе электронной бумаги. Созданные компаниями RMS и…
-
А. В. Продолжительных При добыче нужных ископаемых подземным методом используются разные совокупности разработки, а главными факторами выбора той либо…
-
Применение данных дзз и гис-технологий органами государственной власти
Е. Цильман (E. Zillmann), Р. Грисбах (R. Griesbach), Х. Вайхельт (H. Weichelt) ПРОГРАММА COPERNICUS И ДЕТАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СЛОИ С целью проведения…
-
Лесопатологический мониторинг лесов: возможности группировки rapideye
А. Маркс, Р. Грисбах Походный шелкопряд дубовый – семейство бабочек, гусеницы которого являются вредителями в дубовых лесах. Эти бабочки обширно…
-
Б.А. Дворкин Активное внедрение информационных спутниковых разработок как составной части бурно развивающейся информатизации общества кардинально меняет…