Геоинформационные технологии анализа многовременных космических радарных и оптических изображений для распознавания геоморфологических объектов и растительных сообществ

• Автор: Байкалова, Татьяна Викторовна
• Шифр специальности: 25.00.35
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 130 с. : ил

1.1. Метод главных компонент

1.2. Построение цифровой трехмерной модели рельефа

1.3. Трансформирование изображений

1.4. Выводы главы I

Глава 2. Использование многовременных радиолокационных и оптических изображений для дешифрирования волнистогрядового рельефа междуречья БияКатунь

2.1. Анализ результатов геоморфологических исследований междуречья БияКатунь

2.2. Дешифрирование волнистогрядового рельефа на космических изображениях

2.3. Выводы главы

Глава 3. Выделение моренных комплексов плоскогорья У кок на космических радарных и сканерных изображениях с использованием трехмерной цифровой модели рельефа

3.1. Дешифрирование ледников

3.2. Моренные комплексы Бертекской котловины плоскогорья У ко к

3.3. Выводы
Глава 4 Определение биометрических характеристик лесных экосистем по многовременным радиолокационным и оптическим изображениям
4.1. Распознавание видового состава растительности по многовременным радиолокационным изображениям с использованием алгоритмов сегментации
4.2. Типы лесной растительности Алтайского края
4.3. Прогнозирование пожаров в лесных массивах Алтайского края
4.4. Мониторинг лесных пожаров
4.5. Дешифрирование пойменной и болотной растительности 5 на радиолокационных и оптических изображениях
4.5. Выводы главы 4
Заключение
Список литературы


Местоположение и высотные отметки каждой вершины сетевого треугольника соответствуют значениям элементов массива . Результатом этого действия является построение неоднородной трехмерной модели рельефа ii vi . На втором этапе происходит сгущение нерегулярной координатной сетки в соответствии с заданным шагом между точками методом линейного приближения, в результате которого вычисляются и строятся дополнительные вершины триангуляционной сети, и становится однородным. Метод триангуляции работает лучше всего, когда базовые точки равномерно распределены на моделируемой поверхности. Если массив исходных данных содержит области точек, расположенных на разном и значительном расстоянии друг от друга, то поверхностная модель будет иметь отчетливые треугольные грани. Триангуляция наиболее быстрый и простой способ построения . Однако в этом методе не учитывается форма пространственного изменения поверхности, так как для вычисления узловой точки триангуляционной сети требуется информация о трех соседних пунктах и интерполяция или экстраполяция значений между ними происходит по линейному закону. На рис. Метод построения плоскости переменной упругости генерирует гладкую поверхность. Регуляризация координатновысотной сетки между соседними базовыми точками в этом случае происходит методом сплайнаппроксимации. Общий недостаток этого метода состоит в том, что неизбежны большие колебания в значениях высотных отметок и появление дополнительных точек изгиба поверхности, особенно в разреженных областях данных.