| |
|
|
| |
| Автореферат |
1. Сведения о студенте и контактные реквизиты.
Фамилия, Имя, Отчество: Абаев Сергей Рашитович
Место учёбы: Донецкий национальный технический университет (ДонНТУ), магистр факультета вычислительной техники и информатики.
Группа: КЭМ-01м.
Направление подготовки: Компьютерные науки.
Руководитель: Аверин Геннадий Викторович.
Кафедра: Компьютерных Систем Мониторинга.
2. Название магистерской работы.
Обоснование методов идентификации объектов на космических снимках городских территорий.
3. Аннотация работы.
В современном мире топографические карты дают нам представление об окружающем нас мире и позволяют ориентироваться в нем, показывая все видимые элементы местности c одинаковой подробностью. На них отображаются: рельеф, гидрография, растительность, почвы и грунты, населенные пункты, дорожная сеть, социально-экономические и другие объекты, что позволяет комплексно оценивать территорию.
На данный момент на карте мира практически не осталось белых пятен — топографические карты покрывают почти всю поверхность суши нашей планеты, хотя не все они одинаково детальные. Однако большая часть этих карт не обновляется систематически. Между тем, современный мир очень изменчив: растут города, появляются новые поселения, строятся дороги, коммуникационные сети, инженерные сооружения, осваиваются новые районы добычи полезных ископаемых, вырубаются леса, изменяется структура землепользования. Поэтому постоянно возникает задача обновления топографических карт.
В качестве первичного материала для топографических карт традиционно используются аэрофотоснимки. Космические цифровые снимки открывают новые возможности: удешевление повторных съемок, увеличение площади охвата местности и снижение искажений, связанных с рельефом. Кроме того, упрощается генерализация изображения на мелкомасштабных картах: вместо трудоемкого упрощения крупномасштабных карт можно сразу использовать космические снимки среднего разрешения. Поэтому съемки из космоса используются все шире и шире, и в перспективе могут стать основным методом обновления топографических карт.
Но для полноценной работы с картами мало иметь просто точные фотоснимки. Для выполнения манипуляций с картами в современных геоинформационных системах необходимо еще и уметь выделить картографические объекты на снимках (строения, дороги, лесополосы, реки и т.д.) для их последующего преобразования в цифровые объекты.
Исходя из вышесказанного, тема работы направленная на анализ космических снимков городских территорий с последующим выделением объектов, является актуальной.
4. Описание работы.
Проблема, на решение которой направлена работа.
Работа направлена на решение проблемы выбора оптимальных алгоритмов или их комбинаций для качественного выделения объектов на космических снимках городских территорий.
Цель работы.
Получение сравнительных характеристик алгоритмов распознавания объектов и их анализ и обоснование их применения.
Предмет и объект исследований.
Предметом исследования является алгоритмы выделения объектов на космических снимках городских территорий.
Объект исследования – космические снимки территории г.Донецка.
Задачи работы.
1. Поиск существующих алгоритмов выделения объектов на космических снимках городских территорий.
2. Классификация, анализ и оценка качества существующих алгоритмов выделения объектов.
3. Создание тестового программного продукта, для визуальной оценки качества существующих алгоритмов выделения объектов.
4. Обоснование методов применения алгоритмов идентификации объектов и их гибридов.
Идея работы состоит в математическом обосновании использования алгоритмов выделения объектов на космических снимках городских территорий.
Ожидаемые результаты по работе.
Курсовой проект по теме магистерской работы является первой стадией на этапе подготовки магистра и его результаты будут использованы в будущей работе над магистерской диссертацией.
Существующие исследования и разработки.
Данная тема в настоящий момент практически не раскрыта. Все разработки ведутся в закрытых институтах, поскольку затрагивают вопросы государственной важности. Стоит отметить только тот факт, что ни в одном из современных пакетов гео-информационного моделирования нет модуля позволяющего распознавать снимки городских территорий, хотя это значительно усилило бы их эффективность.
|
|
|
|
