To the question of the northern territories monitoring using optical and radar satellite images
Authors: ГУК А.П. , ЕВСТРАТОВА Л.Г. 
Published: October 2022

Мониторинг необъятных пространств северных территорий по материалам оптических и радиолокационных космических съемок позволяет оперативно получать объективные данные о состоянии и динамике природных и техногенных объектов. Для обеспечения на региональном уровне управления территориями востребована актуальная высокодетальная информация. Космические снимки высокого пространственного разрешения расширили спектр объектов, которые можно выделить и изучить. Такие снимки обладают иной структурой изображения по сравнению со снимками среднего и низкого разрешения. Назрела новая проблема в области дешифрирования снимков проблема эффективной обработки снимков высокого разрешения. Необходимо разработать модель комплексной обработки космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения, полученных в оптическом и радио диапазонах. В статье рассмотрены основные теоретические вопросы формирования методик дешифрирования космических снимков для решения широкого круга задач возникающих при мониторинге. В работе приводится краткий анализ методов и алгоритмов автоматизированного дешифрирования снимков и собственный опыт авторов по усовершенствованию алгоритмов дешифрирования космических снимков среднего и высокого разрешения, полученных в оптическом и радио диапазонах. Выделены главные проблемы каждого этапа обработки. Предлагается технология выявления изменений на основе структурных признаков. Структурные признаки характеризуются Фурье и вейвлетобразами. Разработана методика выявления изменений границ леса по разновременным аэрокосмическим снимкам различного типа на основе вейвлетанализа. Отмечается, что достоверность результатов выделения границ при мониторинге на большую временную глубину существенно зависит от точности трансформирования снимков и точности совмещения разнородной информации. Предложен статистический непараметрический подход к дешифрированию лесных массивов по многоспектральным космическим снимкам. Сущность предложенного подхода заключается, в том, что предлагается использовать непараметрическую статистическую модель, а в качестве дешифровочных признаков функцию плотности распределения вероятностей яркостей. Обсуждается эффективность применения различных критериев соответствия при использовании этой модели. Указаны направления исследований для совершенствования предложенного метода. Приведен ряд примеров действующих практически автоматизированных алгоритмов дешифрирования многоспектральных снимков высокого разрешения по разработанным методикам. Отмечены основные направления развития автоматических алгоритмов дешифрирования.

Monitoring of the vast space of the Northern territories based on the materials of optical and radar space surveys allows quick obtaining of objective data on the status and dynamics of natural and technological sites. To ensure territories management at the regional level the actual highly detailed information in demand. Space images of high spatial resolution expanded the range of objects that can be identified and studied by space images. Such images have a different image structure compared to images of medium and low resolution there is a new problem in the field of image interpretation the problem of effective processing of highresolution images. It is necessary to develop a model of complex processing of medium and high spatial resolution space images obtained in the optical and radio bands. This article considers the main theoretical questions of developing space images interpretation methods for the solution of wide range problems arising at monitoring. The article provides a brief analysis of methods and algorithms for automated image interpretation and the authors have experience in improving the algorithms for mediumand highresolution satellite images interpretation obtained in the optical and radio range. The main problems of each stage of processing are emphasized. The technology of change detection on the basis of structural features is offered. Structural features are characterized by Fourier and Wavelet patterns. The method of forest boundaries change detection by multitemporal different types aerospace images based on wavelet analysis is developed. It is noted that the reliability of the results of the boundaries selection for large period time monitoring depends significantly on the accuracy of the image transformation and the accuracy of combining heterogeneous information. A statistical nonparametric approach to the forests interpretation from multispectral space images is proposed. The essence of the proposed approach is that it is proposed to use a nonparametric statistical model and the density function of the probability brightness distribution as the interpretation features. The efficiency of various criteria applications of compliance when using this model is discussed. The directions of research for improvement of the proposed method are indicated. A number of examples of highresolution multispectral images interpretation practically automated algorithms according to the developed methods are given. The main directions of development of automatic interpretation algorithms are noted.