Search academic texts

Information × Registration Number 0421U101747, Candidate dissertation Status к.т.н. Date 27-04-2021 popup.evolution o Title High spatial resolution multidimensional photogrammetric imagery interpretation and analysis Author Shedlovska Yana I., popup.head Hnatushenko Volodymyr V. popup.opponent Vanin Volodumur V. popup.opponent Sherbina Viktor M. Description У дисертаційній роботі розв’язана важлива науково-прикладна задача підвищення ефективності методів попередньої обробки, аналізу та дешифрування багатовимірних фотограмметричних зображень високої просторової розрізненості, зокрема даних дистанційного зондування Землі. Розроблено нову технологію дешифрування багатовимірних супутникових зображень на основі об’єктно-орієнтованого підходу, яка дозволяє проводити класифікацію, аналіз та ідентифікацію окремих об’єктів земної поверхні за допомогою розрахунку їх властивостей. Запропоновано геометричні, просторові, спектральні, текстурні та статичні властивості для ідентифікації різних типів об’єктів земної поверхні. У результаті порівняльного аналізу різних методів сегментації з’ясовано, що при дешифруванні багатовимірних супутникових зображень високої просторової розрізненості найбільш ефективним є метод багатомасштабної сегментації. У роботі розроблено технологію ідентифікації та компенсації тіні на багатовимірних супутникових зображеннях високої просторової розрізненості. У розробленій технології метод компенсації тіні базується на моделі утворення тіні, що враховує фізичні принципи розповсюдження сонячного випромінювання. Метод компенсації тіні покращено за рахунок додавання пошуку ділянок, що належать до одного типу поверхонь, та обробки границь тіньових ділянок. Через особливості конструкції аерокосмічних сканерних систем геометрія зйомки таких зображень відрізняється від геометрії зйомки кадрових знімків. У роботі вдосконалено метод геометричної корекції сканерних аерокосмічних зображень високої просторової розрізненості. Для геометричної корекції використано наземні контрольні точки та лінійні об’єкти зображення. Запропоновано автоматизовану ідентифікацію лінійних об’єктів зображення на основі розробленої технології дешифрування. Registration Date 2021-05-18 popup.nrat_date 2021-05-18 Close