ВЫЯВЛЕНИЕ РАЗЛИЧИЙ В ВЕКТОРНЫХ ДАННЫХ ПРИ ТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКЕ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ

Рассматривается задача выявления различий в пакетах данных векторной графики и способы её решения. Источниками векторных данных в статье служат картографическая информация и векторизованные данные дистанционного зондирования Земли. Целью является разработка способа выявления различий в пакетах векторных данных, обеспечивающего надёжное получение результата для задач актуализации картографической информации и мониторинга местности. Исследования и разработка производились путём математического моделирования задачи в MATLAB. В статье приводится описание разработанного способа решения задачи и результаты его применения для нахождения различий между двумя пакетами векторных данных, полученными из целевой информации дистанционного зондирования Земли и/или векторных слоёв цифровой карты местности. Применение данного способа позволяет автоматизировать процесс и сократить время тематического анализа космической информации, получаемой от средств дистанционного зондирования Земли для топографического картографирования и мониторинга местности.

1. Роджерс, Д. Алгоритмические основы машинной графики. – М.: Мир, 1989. – 512 с.

2. Scalable Vector Graphics // The Free Encyclopedia [An electronic resource]. – Access mode: https://en.wikipedia.org/wiki/Scalable_Vector_Graphics. – Date of access: 10.12.2015.

3. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1070 с.

4. Золотой, А. А., Новиков, Д. И. Сопоставление космических изображений поверхности Земли с эталоном цифровой карты местности // Системный анализ и прикладная информатика. – 2016. – № 1. – С. 4–11.

5. Перцептуальные хэши для сравнения изображений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// 159.253.18.71/?p 93#content. – Дата доступа: 15.06.2016.

6. Bertolami, J. Perceptual Hashing [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://bertolami.com/index.php?engine=blog&content=posts&detail=perceptual-hashing.– Дата доступа: 15.06.2016.

7. Kominek, J. Advances in Fractal Compression for Multimedia Applications // Multimedia Systems. – 1997. – Vol. 5, № 4. – P. 255–270.

8. Wang, Z., Bovik, A. Mean Squared Error: Love It or Leave It? // Signal Processing Magazine. – 2009. – Vol. 26, № 1. – P. 98–117.

9. Хмелев, Р. В. Обнаружение и анализ объектов на бинарных изображениях с использованием модификаций расстояния Хаусдорфа и полигональной аппроксимации контуров: автореф. дис. – канд. техн. наук: 05.13.18 / Самарский государственный аэрокосмический университет, Институт систем обработки изображений РАН. – Самара 2009. – 16 с.

10. Huttenlocher, D., Klanderman, G., Rucklidge, W. Comparing Images Using the Hausdorff Distance // Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993. – Vol. 15, № 9. – P. 850–863.