Исследование компьютерных технологий обновления топографических карт по материалам космической съемки : Масштабы 1:25 000 - 1:200 000

• Автор: Вахтанов, Андрей Сергеевич
• Шифр специальности: 25.00.33
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 162 с. + Прил. (39с.)

1.1 Сущность обновления карт, современные материалы дистанционного зондирования и их геометрические преобразования.
1.2. Получение метрической и семантической информации по данным дистанционного зондирования

1.3. Аппаратно программное обеспечение, используемое при создании

и обновлении карт

Глава 2. Концептуальная схема общей цифровой технологии обновления топографических карт по материалам космической съемки схема и пояснительный текст.

Глава 3. Обработка растровых изображений при обновлении топографических карт.

3.1 Исходные материалы, сканирование изображений и преобразование карт.

3.2 Трансформирование снимков

Глава 4. Дешифрирование космических снимков при обновлении топографических карттрадиционная и цифровая технологии
4.1. Особенности топографического дешифрирования в цифровых технологиях обновления создания карт.

4.2. Камеральное дешифрирование при обновлении карт

4.3. Полевое дешифрирование, варианты сочетания полевого и камерального дешифрирования, критерии выбора.
Глава 5. Особенности и методика редакционных работ при обновлении топографических карт
5.1 Основные виды работ и редакционные документы на этапах
подготовительных работ, камерального дешифрирования и исправления рельефа.
5.2 Полевые редакционные работы и завершающее редактирование
Глава 6. Применение приемников спутникового позиционирования при создании и обновлении топографических карт
6.1 Назначение, виды приемников и режимы измерений
6.2 Рекомендации по применению режимов и методов ОРБизмерений
на различных этапах обновления карт.
Заключение
Список литературы


Статистическая вероятностная модель предполагает, что изображенный на снимке объект может принадлежать к любому из классов с определенной неизвестной заранее вероятностью, решение принимается как оптимальное в статистическом смысле. Достоинства модели возможность прогнозировать погрешность распознавания, недостаток медленное приближение к оптимальному решению. Детерминированная модель частный случай статистической она дает определенный ответ для всех одинаковых входных комбинаций данных. Критерии принятия решения различные пороги, выше или ниже которых не должна быть рассчитана близость реализаций и классов. Достоинство модели сравнительно простые алгоритмы сопоставления, недостатки модель не всегда обеспечивает распознавание изображений и не позволяет оценить качество выбранных решающих правил. Индетерминированная модель основана на большом количестве решающих правил. В ней используется аппарат черного ящика, имеющего сложные связи между входным и выходным сигналом, на основе которых принимается решение. При дешифрировании используются прямые и косвенные демаскирующие признаки. Прямыми признаками являются форма, размеры, детали, структура, тон, цвет косвенными тени, местоположение, взаимосвязи. При дешифрировании снимков решаются задачи поиска и обнаружения объектов и их классификации. Ьти задачи могут решаться отдельно или совместно. Поиск и обнаружение объектов выполняется, как правило, методом детерминированных структур пространственная фильтрация, основанном на оптической корреляции, нейросетевой обработке, фрактальном анализе. Задача классификации решается такими методами, как спектральный анализ, кластерный анализ 5.