Всем привет. Я работаю удаленно, поэтому мне не хватает общения. Решила пару слов написать о том чем я сейчас занимаюсь. Тема очень редкая и, думаю, заинтересует многих… хотя бы просто для общего развития.Читать в полной версии Последние 9 месяцев я придумываю методики дешифрирования космических снимков. Дешифрирование — процесс распознавания объектов местности на снимке. Пока использую готовое программное обеспечение Scanex Image Processor и SNAP. Цель проекта: разработать свое программное обеспечение, которое будет автоматически дешифрировать косм.снимки. Область применения: проектирование городской среды.
В своей работе использую бесплатные космические снимки Sentinel 1, Sentinel 2 (пространственное разрешение 10 м), Landsat 8 (30м), а также сверхвысокодетальные коммерческие снимки Ikonos, SPOT, Ресурс П (4-2 м) и т.п… Если кому то интересна эта тема могу проконсультировать. Могу подсказать как получить эти снимки. А может кто-ниубдь занимается подобное работой… так нам есть что обсудить).
Sentinel 2 можно применять для мониторинга сельских угодий, паводков, лесных вырубок.
И вот пару красивых картинок
г. Тюмень снимок Sentinel 2 в естественных цветах, тут я пыталась выделять строения
Результат работы алгоритма Isodata.
Тот же снимок в HSV представлении. У настоящего космического снимка (не картинки с Google maps) есть набор спектральных каналов: зеленый, синий, красный, инфракрасный и т.д., комбинирую которые можно получать разные изображения и извлекать из этого полезную информацию.
А вот Екатеринбург, снимок Ikonos, синтез инфракрасного, зеленого и синего канала. Вся живая растительность в таком представлении имеет бурый цвет. Месяц съемки апрель. Если взять естественные цвета, то картинка будет сплошь серого цвета, т.к. зелени еще нет.
А это результат работы алгоритма «Необучаемая нейронная сеть»
И напоследок покажу вам радарный симок Sentinel 1 на г.Владивосток. По радарным снимкам можно строить цифровые модели рельефа и обнаруживать движения земной поверхности (смещения, проседания).
Следить за городом и межселенными территориями можно с использованием космической съемки. Чиновники тратят много денег на традиционные методы мониторинга, а мы пытаемся показать и дать инструмент, что осуществлять надзор и планирование можно намного дешевле.
Спасибо за внимание.
Скачать снимки можно с предварительной регистрацией
Landsat — h**ttps://earthexplorer.usgs.gov
Sentinel — h**ttps://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home
Чтобы открыть снимки нужно использовать специальное программное обеспечение (на английском). Можно скачать открытое ПО SNAP на ht*tp://step.esa.int/main/download/
На этом же сайте можно найти руководства пользователя, но только на английском языке.
