Устранение теней от облаков на материалах авиационных съёмок в видимом диапазоне

DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-286-297

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

И.А. Рыльский

Московский государственный университет, Географический факультет,
Ленинские горы, 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: rilskiy@mail.ru

Е.Н. Ерёмченко

Московский государственный университет, Географический факультет,
Ленинские горы, 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: eugene.eremchenko@gmail.com

Т.В. Котова

Московский государственный университет, Географический факультет,
Ленинские горы, 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: tatianav.kotova@yandex.ru

Аннотация

Выполнение аэрофотосъёмочных работ зачастую невозможно из-за наличия высоких облаков с контрастными тенями, не позволяющими получить пригодные для дешифрирования материалы. При этом в значительной доле проектов бесснежный сезон, пригодный для съёмки, очень короток. Невозможность выполнения аэрофотосъёмки с полётами ниже облаков приводит к увеличению сроков и удорожанию работ. В ряде случаев проекты не удаётся завершить.

Существующее программное обеспечение не позволяет решить задачу выравнивания яркостей в тенях по ряду причин. Основная причина — невозможность идентифицировать границы теней с использованием только спектральных характеристик снимков, невозможность определить величину коррекции для затенённых участков.

Для решения данной задачи предлагается использовать эталонные изображения худшего разрешения, полученные со спутника. Эталонные изображения используются для локализации и определения величины спектральной коррекции аэрофотоснимков. Работа ведётся с единичными ортофотоснимками или ортофотомозаиками в единой системе координат. Для определения границ затенённых зон и значений поправок в яркости используются методы картографической алгебры на регулярных массивах данных. Далее полученные матрицы поправок подлежат фильтрации и применяются к аэрофотоснимкам высокого разрешения.

В работе приводится пример использования бесплатных спутниковых снимков для устранения или снижения контрастности теней на аэрофотоснимках с детальностью 20 см. Созданный прототип программного обеспечения позволяет выполнить аддитивную или мультипликативную коррекцию массива отдельных аэрофотоснимков.

Предлагаемый подход требует большего времени на обработку данных, однако даёт гораздо более приемлемые для визуального (ручного) дешифрирования результаты. Метод не рекомендован для использования при работе со снимками детальнее 10 см, при решении мониторинговых задач с частыми повторными съёмками, а также при необходимости проводить автоматизированное дешифрирование по спектральным эталонам.

Ключ. слова

аэрофотосъёмка, космические снимки, дистанционное зондирование, ГИС, геоинформационные данные

Список литературы

  1. Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Основы геоинформатики. Учебное пособие для студентов вузов в 2-х книгах. М.: Академия, 2004. 480 с.
  2. Руководство по аэрофотосъёмке в картографических целях. Военно-топографическое управление Генерального Штаба. М.: Редакционно-издательский отдел, 1989. 105 с.
  3. Руководство по аэрофотосъёмочным работам. М.: Министерство гражданской авиации, 1986. 176 с.
  4. Dare M. Shadow analysis in high-resolution satellite imagery of urban areas. Photogrammetric Engineering Remote Sensing, 2005. V. 71. Р. 169–177. DOI: 10.14358/PERS.71.2.169.
  5. Finlayson G., Drew M., Lu C. Entropy minimization for shadow removal. International Journal of Computer Vision, 2009. No 85. P. 35–57.
  6. Finlayson G.D., Hordley S.D., Drew M.S. Removing shadows from images. 7th European Conference on Computer Vision. Berlin, Heidelberg: Springer, 2002. P. 823–836.
  7. Guo R., Dai Q., Hoiem D. Single-image shadow detection and removal using paired regions. CVPR (The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), Colorado Springs. IEEE, 2011. Р. 2033–2040.
  8. Levine M.D., Bhattacharyya J. Removing shadows. Pattern Recognition Letters, 2005. V. 26. Iss. 3. Р. 251–265. DOI: 10.1016/j.patrec.2004.10.021.
  9. Liu F., Gleicher M. Texture-consistent shadow removal. ECCV (10th European Conference on Computer Vision), Marseille, France, 2008. Lectures Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2008. V. 5305. P. 437–450. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-88693-8_32.
  10. Shor Y., Lischinski D. The shadow meets the mask: Pyramid-based shadow removal. Computer Graphics Forum, 2008. V. 27. Iss. 2. P. 577–586. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2008.01155.x.
  11. Zhu J., Samuel K., Masood S.Z., Tappen M. Learning to recognize shadows in monochromatic natural images. CVPR (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), San-Francisco, CA, USA, 2010. Proceedings. P. 223–230. DOI: 10.1109/CVPR.2010.5540209.

Для цитирования: Рыльский И.А., Ерёмченко Е.Н., Котова Т.В. Устранение теней от облаков на материалах авиационных съёмок в видимом диапазоне. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 286–297 DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-286-297

For citation: Rylskiу I.A., Eremchenko E.N., Kotova T.V. Elimination of cloud shadows on materials of aviation shooting in the visible range. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2020. V. 26. Part 2. P. 286–297. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-286-297 (in Russian)