Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғарғы білім министрлігі

Бұл бөлімде сенсорлардың сипаттамалары қарастырылмайды қажетті ақпаратты Интернет желісінен табуға болады, ЖҚЗ деректерін жеткізушілерден ("ДАТА+" ЖШҚ, "СканЭкс" ИТО, "Совзонд" жақ және т.б.) сұрау немесе ГАЖ қауымдастығының сайтындағы тиісті сілтемелер бойынша аналитикалық шолуларды қарау.

Спутниктік кескіндердің құндылығы мен практикалық қолданылуы артып келеді. Жаңа, жетілдірілген құрылғылар орбитаға шығарылады және олардың санының өсуімен ұсынылған ақпарат көлемі артады, онда барлық пайдаланушылар жақсы бағдарланбайды, сахна өлшемін, спектрлік және кеңістіктік ажыратымдылықты таңдау немесе түсірілім жиілігін, суретке түсіру уақытын және сенсор түрін анықтау қиын болуы мүмкін.

Соңғы уақытта кеңістіктік ажыратымдылығы жоғары түсірілімді орындау үшін ғарыш аппараттарын (КА) ұшыру үрдісі байқалуда. 2008 жылдың соңына қарай орбитада 2 м және одан жоғары кеңістіктік ажыратымдылығы бар 22 коммерциялық спутник болатыны белгілі, оның ішінде алты радиолокациялық жерсерік болады, олардан түсірілім ауа райы жағдайлары мен тәулік уақытына қарамастан жүргізілуі мүмкін. Қазіргі уақытта жоғары ажыратымдылықтағы Жерді қашықтықтан зондтауға арналған оптикалық-электрондық аппаратурасы бар бес КА жұмыс істейді (QuickBird-2, IKONOS-2, OrbView-3, EROS a, Formosat-2). 2008 жылға қарай 70 см және одан жоғары рұқсаты бар кемінде сегіз аппарат (40 50 см рұқсаты бар үш) пайда болады деп жоспарлануда. 2006 жылы terrasar-дің алғашқы азаматтық радиолокациялық спутнигін ұшыру жоспарланған, ол тәулік бойы және барлық маусымда 1 м-ге дейінгі рұқсатпен суретке түсуге мүмкіндік береді.

Бірақ сіз тартымды сандармен айналыспауыңыз керек және тек ең жоғары ажыратымдылықтағы суреттерді сатып алуыңыз керек. Әйтпесе, сіз "ағаштардың артында ормандарды көре алмайсыз". Алаңдық міндеттерді шешу, ауыл шаруашылығы немесе орман алқаптарын мониторингтеу үшін 5 30 м орташа ажыратымдылықтағы суреттер оңтайлы болып табылады және мұнда "монитор-Е"отандық ғарыш аппаратының тұрақты жұмысының басталуына үлкен үміт артылады.
Әр түрлі сипаттамалары бар ғарыштық материалдарды таңдау мүмкіндігі оларды қолдану аясын кеңейтеді, ЖҚЗ деректерін өңдеу нәтижелеріне, демек, қажетті ақпаратты алуға және ұсынуға арналған бағдарламалық жасақтамаға саналы түрде жоғары талаптар қоятын пайдаланушылар саны артады.
Айта кету керек, ең жақсы нәтижелерге ультра жоғары, жоғары, орташа және тіпті төмен кеңістіктік ажыратымдылықтағы суреттермен, сондай-ақ сенсорлардың әртүрлі түрлерімен әртүрлі уақытта алынған бірнеше спектрлік аймақтардағы суреттермен қамтамасыз етілген мүмкіндіктерді біріктіру арқылы ғана қол жеткізуге болады.

Сондай-ақ, кеңістіктік ажыратымдылықтың жақсаруымен сандық файлдардың өлшемдері де өсетінін түсіну керек, бұл компьютерлерде өңдеу үшін айтарлықтай резервтердің болуын талап етеді. Сонымен, өлшемі 60x60 км болатын 10 м аймақтың ажыратымдылығы бар бастапқы 8 биттік панхроматикалық кескін 35 Мб құрайды,ал 1 м ажыратымдылығы бар кескін, басқалары шамамен 3,5 Гб тең. Қазіргі ғарыштық суреттер барған сайын 10 12 биттік биттерге ие және панхроматикалық кескіндер үшін бір пиксельге 2 байтты пайдалану керек, бұл файл өлшемдерін арттырады. Сонымен қатар, бұл спектрлік арналар санының өсуіне әкеледі. Мұның бәрі ЖҚЗ деректерін өңдеуге арналған бағдарламалық жасақтамаға қосымша талаптар қояды.

Геореферентті кескіндер мен ортопландарды алу үшін суреттерді берілген картографиялық проекцияға және координаттар жүйесіне түрлендірудің математикалық әдістері, сондай-ақ бағдарламалық жасақтамада енгізілген пиксельдік интерполяция әдістері өте маңызды. Олар тек аффиндік түрлендірулермен немесе "жақын маңдағы"әдіспен интерполяциямен шектелмейтіні анық. Суреттерді өңдеуге арналған бағдарламалық жасақтама әр жағдайда ең оңтайлы таңдау үшін математикалық түрлендірулер мен интерполяцияның бірнеше негізгі әдістерін қолдауы керек. Өңдеу нәтижелері ұсынылатын картографиялық проекцияны таңдау мүмкіндігі бірдей маңызды. Егер картаға түсіру процесінде қажетті картографиялық проекцияға қайта есептеу "жылдам" орындалса, яғни.суреттермен жаңа және жаңа файлдар жасамай.

Әр түрлі жіктеу карталарын алу үшін көп спектрлі суреттер мен аймақаралық және статистикалық есептеу әдістері қолданылады. Спектрлік дисплей тұжырымдамасы сандық спутниктік кескіндердің пиксельдік мәндерімен қалай байланысты екенін және кескін түрлерінің бір-бірінен қалай ерекшеленетінін нақты түсіну қажет. Беттің спектрлік сипаттамаларына негізделген кескіндер пішін, өлшем, түс және толық визуалды сәйкестік арқылы қабылданатын астыңғы беттің ерекшеліктерін дәл көрсетеді. Шағылысу коэффициентінің мәндері бойынша тау жыныстарының минералды құрамын, топырақтың ылғалдылығын, өсімдік жамылғысының күйін және басқа да көптеген сипаттамаларды, соның ішінде көрінбейтін сипаттамаларды анықтауға болады. Алайда, сандық сенсор радиация мен беттің спектрлік өзара әрекеттесуін ғана түсіреді және өлшейді, ал бағдарламалық жасақтаманың міндеті-өлшемдерді өңдеу, Нәтижелерді пайдаланушы түсінетін түрде түсіндіру немесе ұсыну. Суреттерден алынған ақпаратты дәлірек және дұрыс түсіндіру талдаушы Шығыс кескінін қалыптастыруға әсер еткен процестердің мәнін түсінген кезде мүмкін болады. Әйтпесе, сіз әдемі, бірақ пайдасыз суретті ала аласыз.

Жер бедері туралы ақпаратты алу үшін кем дегенде екі сурет болуы керек: мәселені классикалық стерео фотограмметрия әдістерімен шешкен кезде стерео жұп немесе радиолокациялық геоақпаратты өңдеу кезінде интерферометриялық жұп. Стерео жұпты немесе радиолокациялық жұпты өңдеу процестері бір-бірінен және спектрлік деректерді өңдеуден түбегейлі ерекшеленеді. Сондықтан оларды іске асыру жеке бағдарламаларда немесе кешенді бағдарламалық жасақтаманың жеке бағдарламалық модульдерінде жүзеге асырылады. Нәтижелерді көрсету (визуализациялау) тәсілдері жалпы болып табылады. Сандық рельеф модельдерін суретке түсіру және ортофотопландарды дайындау үшін бағдарламалық жасақтаманы таңдау мәселесі бөлек қарастыруды қажет етеді.
Кескіндерді әртүрлі кеңістіктік және спектрлік ажыратымдылықтармен біріктіру және біріктіру туралы айтатын болсақ, тәжірибе көрсеткендей, біріктірілген панхроматикалық және спектрлік суреттердің кеңістіктік ажыратымдылықтары алты еседен аспайтын болса, жақсы нәтижелерге қол жеткізуге болады. Суреттерді біріктіру, әдетте, келесі сценарий бойынша жүреді: спектрлік сурет панхроматикалық ажыратымдылыққа жеткенше үлкейтіледі, содан кейін спектрлік суреттің жарқын компоненті панхроматикалық кескінмен ауыстырылады. Біріктірудің бірнеше әдістері мен алгоритмдері бар және оларды бір бағдарламалық өнімде жүзеге асыруға болады, бірақ олардың қолданылуы бастапқы деректер мен шешілетін тапсырмаға байланысты.

Жоғарыда айтылғандардан ЖҚЗ деректерін өңдеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету сенсорлардың әртүрлі түрлерінен келетін ақпарат негізінде әртүрлі өнім түрлерін алуға мүмкіндік беруі керек.