Методика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 328, № 3
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2015-.— 2413-1830 Т. 328, № 3.— 2017.— [С. 46-53] |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفون مشاركون: | , |
| مؤلفون آخرون: | , |
| الملخص: | Заглавие с титульного листа Предлагается методика автоматического выделения компонент объектов захоронения отходов и разложения поверхности объекта на компоненты по космическим изображениям. Методика позволяет построить модели поверхности структурных объектов, таких как полигоны твердых бытовых отходов и муниципальных свалок, составленных из нескольких компонент, заданных разными текстурами поверхности. Применяются матрицы информационных признаков, идентифицирующие тот или иной компонент, дана их математическая модель и различные формы представления. Представлены понятия изображений компонент поверхности и общие компонентные изображения, на которых детально отражаются области детектирования, соответствующие разным текстурам поверхности. Описан критерий принадлежности пикселя изображения к тому или иному компоненту, каждый из которых характеризуется своей матрицей информационных признаков. Отмечена возможность обработки территорий поверхности Земли любого размера и автоматизации обработки. Цель: разработать методику автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям. Методы исследования: методы регрессионного анализа, методы математической статистики и обработки космических изображений. Результаты. Представлены результаты методики на примере полигона твердых бытовых отходов Кучино (поселок Салтыковска, Балашихинский район Московского региона). Приведено представление в проекциях пространства информационных признаков значений яркости эталонной области покрытия заданной текстуры. Показан пример компонентного разложения фрагмента участка складирования отходов полигона: изображения ряда компонент и общее компонентное изображение. Построено компонентное разложение всего участка складирования: дифференцирование исходного видимого изображения WorldView2 покрытия свалки на небольшие участки, компонентное разложение каждого участка и интегрирование участков. The authors propose the method of automatically separation of components of waste objects and decomposition of the object surface to the components by space images. The technique allows constructing a model of surface of structural objects, such as solid waste landfills and municipal landfill sites, made up of several components, given by the different surface textures. The paper used the matrix of information signs, identifying a particular component, their mathematical model and various presentation forms are given. The paper introduces the concepts of surface component images and overall surface component images, which reflects in details the detection areas corresponding to different surface textures. The authors have described the criterion of pixel belonging to one or another component, characterized by a complex of matrices of information signs. There is an opportunity of processing the earth's surface area of ??any size and process automation. The main aim of the study is to develop a method of automatic detection of components of waste objects for space images. The methods used in the study: the regression analysis methods, statistical methods and processing of satellite images. Results. The paper introduces the results of the method on the example of landfill Kuchino (village Saltykov, Balashikha District of Moscow Region) and representation in projection of the information space of standard values ??of the covering area of a given texture. The example of component decomposition of landfill waste section fragment: images of six components and the total component image. The authors constructed the component decomposition of the full waste area: differentiation of the original visible image WorldView2 of a dump cover into small sections, component decomposition of each sites and its integration. |
| اللغة: | الروسية |
| منشور في: |
2017
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/37585/1/bulletin_tpu-2017-v328-i3-05.pdf |
| التنسيق: | الكتروني فصل الكتاب |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=330116 |
MARC
| LEADER | 00000nla2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 330116 | ||
| 005 | 20231102004229.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\book\355889 | ||
| 090 | |a 330116 | ||
| 100 | |a 20170328d2017 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Методика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям |f М. Л. Казарян, А. А. Рихтер, М. А. Шахраманьян | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 215 | |a 1 файл (1.8 Mb) | ||
| 230 | |a Электронные текстовые данные (1 файл : 1.8 Mb) | ||
| 300 | |a Заглавие с титульного листа | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 51 (20 назв.)] | ||
| 330 | |a Предлагается методика автоматического выделения компонент объектов захоронения отходов и разложения поверхности объекта на компоненты по космическим изображениям. Методика позволяет построить модели поверхности структурных объектов, таких как полигоны твердых бытовых отходов и муниципальных свалок, составленных из нескольких компонент, заданных разными текстурами поверхности. Применяются матрицы информационных признаков, идентифицирующие тот или иной компонент, дана их математическая модель и различные формы представления. Представлены понятия изображений компонент поверхности и общие компонентные изображения, на которых детально отражаются области детектирования, соответствующие разным текстурам поверхности. Описан критерий принадлежности пикселя изображения к тому или иному компоненту, каждый из которых характеризуется своей матрицей информационных признаков. Отмечена возможность обработки территорий поверхности Земли любого размера и автоматизации обработки. Цель: разработать методику автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям. Методы исследования: методы регрессионного анализа, методы математической статистики и обработки космических изображений. Результаты. Представлены результаты методики на примере полигона твердых бытовых отходов Кучино (поселок Салтыковска, Балашихинский район Московского региона). Приведено представление в проекциях пространства информационных признаков значений яркости эталонной области покрытия заданной текстуры. Показан пример компонентного разложения фрагмента участка складирования отходов полигона: изображения ряда компонент и общее компонентное изображение. Построено компонентное разложение всего участка складирования: дифференцирование исходного видимого изображения WorldView2 покрытия свалки на небольшие участки, компонентное разложение каждого участка и интегрирование участков. | ||
| 330 | |a The authors propose the method of automatically separation of components of waste objects and decomposition of the object surface to the components by space images. The technique allows constructing a model of surface of structural objects, such as solid waste landfills and municipal landfill sites, made up of several components, given by the different surface textures. The paper used the matrix of information signs, identifying a particular component, their mathematical model and various presentation forms are given. The paper introduces the concepts of surface component images and overall surface component images, which reflects in details the detection areas corresponding to different surface textures. The authors have described the criterion of pixel belonging to one or another component, characterized by a complex of matrices of information signs. There is an opportunity of processing the earth's surface area of ??any size and process automation. The main aim of the study is to develop a method of automatic detection of components of waste objects for space images. The methods used in the study: the regression analysis methods, statistical methods and processing of satellite images. Results. The paper introduces the results of the method on the example of landfill Kuchino (village Saltykov, Balashikha District of Moscow Region) and representation in projection of the information space of standard values ??of the covering area of a given texture. The example of component decomposition of landfill waste section fragment: images of six components and the total component image. The authors constructed the component decomposition of the full waste area: differentiation of the original visible image WorldView2 of a dump cover into small sections, component decomposition of each sites and its integration. | ||
| 453 | |t Method of automatic detecting the components of waste disposal objects by space images |o translation from Russian |f M. L. Kazaryan, A. A. Richter, M. A. Shachramanian |c Tomsk |n TPU Press |d 2015- |d 2017 |a Kazaryan, Maretta Levonovna | ||
| 453 | |t Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering | ||
| 453 | |t Vol. 328, № 3 | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\book\312844 |x 2413-1830 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |d 2015- | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\book\355784 |t Т. 328, № 3 |v [С. 46-53] |d 2017 | |
| 610 | 1 | |a космические изображения | |
| 610 | 1 | |a объекты | |
| 610 | 1 | |a отходы | |
| 610 | 1 | |a захоронения | |
| 610 | 1 | |a свалки | |
| 610 | 1 | |a текстуры | |
| 610 | 1 | |a матрица информационных признаков | |
| 610 | 1 | |a компоненты | |
| 610 | 1 | |a детектирование | |
| 610 | 1 | |a выделение | |
| 610 | 1 | |a поверхности | |
| 610 | 1 | |a модели поверхности | |
| 610 | 1 | |a компонентные модели | |
| 610 | 1 | |a компонентное разложение | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | |a space image | ||
| 610 | |a waste disposal object | ||
| 610 | |a landfill | ||
| 610 | |a texture | ||
| 610 | |a matrix of information signs | ||
| 610 | |a component | ||
| 610 | |a detection | ||
| 610 | |a separation | ||
| 610 | |a surface components | ||
| 610 | |a surface model | ||
| 610 | |a component model | ||
| 610 | |a component decomposition | ||
| 700 | 1 | |a Казарян |b М. Л. |g Маретта Левоновна |6 z01712 | |
| 701 | 1 | |a Рихтер |b А. А. |g Андрей Александрович |6 z02712 | |
| 701 | 1 | |a Шахраманьян |b М. А. |g Михаил Андраникович |6 z03712 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации |b Владикавказский филиал |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\21711 |6 z01700 |9 28114 |
| 712 | 0 | 2 | |a Российская академия наук (РАН) |b Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга (Аэрокосмос) |c (Москва) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\20432 |6 z02701 |
| 712 | 0 | 2 | |a Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации |b Владикавказский филиал |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\21711 |6 z03701 |9 28114 |
| 712 | 0 | 2 | |a Российская академия наук (РАН) |b Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга (Аэрокосмос) |c (Москва) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\20432 |6 z03701 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20170831 |g PSBO | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/37585/1/bulletin_tpu-2017-v328-i3-05.pdf | |
| 942 | |c CF | ||