Обработка разновременных разномасштабных аэрокосмических снимков для выделения изменений при мониторинге территорий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат технических наук Йехиа Хассан Мики Хассан

• Йехиа Хассан Мики Хассан
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Йехиа Хассан Мики Хассан

Введение.

1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ДАННЫХ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ

МОНИТОРИНГЕ ТЕРРИТОРИЙ.

1.1 Анализ аэрокосмических систем, используемых при мониторинге территорий.

1.2 Анализ методов дешифрирования космических снимков и выделения изменений.

1.3 Выводы по разделу 1.

2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И МЕТОДИКИ ПРИВЯЗКИ РАЗНОВРЕМЕННЫХ РАЗНОМАСШТАБНЫХ СНИМКОВ.

2.1 Разработка технологии автоматического выбора и идентификация характерных точек на разновременных разномасштабных снимках.

2.2 Разработка методики отождествления соответственных пар точек на аэрокосмических снимках.

2.2.1 Классификация алгоритмов автоматизации фотограмметрических измерений.

2.2.2 Площадные алгоритмы отождествления.

2.2.3 Метод взаимной корреляции.

2.2.4 Метод наименьших квадратов.

2.3 Построение модели местности по стереопаре аэрофотоснимков.

2.3.1 Идея и сущность построения геометрической модели местности.

2.3.2 Элементы взаимного ориентирования снимков.

2.3.3 Внешнее ориентирование модели.

2.4 Разработка методики выявления многопараметрических изменений (MAD).

2.5 Технологическая схема автоматического выделения изменений на разновременных снимках.

3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ РАБОТЫ.

3.1 Исследование эффективности автоматического выбора и идентификация характерных точек на разновременных и разномасштабных снимках.

3.2 Исследование точности автоматического измерения координат точек снимков с помощью масштабно-инвариантного преобразования SIFT.

3.3 Исследование возможности оперативной привязки космических снимков по космическим снимкам более высокого разрешения с использованием алгоритма SIFT.

3.4 Выявление изменений по разновременным многоспектральным космическим снимкам при мониторинге территорий.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обработка разновременных разномасштабных аэрокосмических снимков для выделения изменений при мониторинге территорий»

В последнее время существенно расширились возможности получения информации о поверхности Земли средствами дистанционного зондирования. Возросло количество космических аппаратов, предназначенных для съемки поверхности Земли в различных зонах электромагнитного спектра, с различным разрешением на местности, полосой обзора, периодом съемки заданных участков. Это открывает принципиально новые возможности для изучения состояния поверхности Земли, различных искусственных и природных объектов, выполнения мониторинга заданного класса объектов.

Одним из важных факторов, обеспечивающих широкое использование космических снимков для практических задач, является их относительная доступность, как в экономическом, так и в организационно-техническом плане.

Системы мониторинга основываются на количественном подходе в дистанционном зондировании, который активно развивается с начала 80-х годов XX века. Развитию этого метода посвящены работы Гука А.П., Арманда ILA., Асмуса В.В, Журкина И.Г., Копылова В.Н., Лупяна Е.А, Пяткина В.П., Сойфера В.А., Чочии П.А., Ярославского Л.П. и др.

В настоящее время активно ведутся работы по созданию систем мониторинга на основе космических съемок и других данных дистанционного зондирования, однако внедрение таких систем сдерживается рядом технических и методологических проблем.

Характерные точки играют важную роль при фотограмметрической обработке снимков. Идентификация таких точек на стереопарах может выполняться для взаимного или геодезического ориентирования снимков, для построения ЦМР, для выделения изменений на снимках и т.д.

Выбор характерных точек на аэрокосмических снимках и их идентификация на аэрокосмических снимках другого масштаба или полученных в другое время является весьма сложной задачей. Это объясняется влиянием разнообразных факторов на процесс формирования изображений и соответственно на яркость элементов изображения, на основе которых формируются признаки для выделения точек на снимках.

Для распознавания таких точек на снимках нужно найти признаки, которые были бы инвариантны влиянию таких факторов, как освещенность объекта, время съемки, положение носителя, влияние атмосферы и т.д., а также масштабным и проективным преобразованиям.

Цель работы.

Цель работы заключается в разработке методов привязки разновременных, разномасштабных снимков, полученных различными космическими и аэросъемочными системами, и обработки информации, полученной по этим снимкам для мониторинга природных и техногенных объектов, основанной на использовании дешифровочных признаков инвариантных относительно изменения спектральных яркостей объектов.

Основные задачи исследования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- рассмотреть аэрокосмические системы, используемые при мониторинге;

- проанализировать методы фотограмметрической обработки для привязки разновременных аэрокосмических снимков;

- рассмотреть методы автоматизированного дешифрирования цифровых аэрокосмических снимков;

- разработать алгоритм и методику привязки разновременных разномасштабных снимков, полученных камерами различных типов;

- исследовать точность привязки снимков различного типа;

- разработать технологическую схему обработки разновременных разномасштабных снимков для мониторинга территорий.

Объект и предмет исследований.

Объектом исследования является мониторинг природных и техногенных объектов, предметом - технологии привязки разновременных разномасштабных снимков, полученных различными аэрокосмическими съемочными системами.

Методы и средства исследований.

При выполнении исследований использовались методы цифровой обработки изображений, линейной алгебры, численного и физического моделирования, цифровой фотограмметрии.

Отработка методик и технологических схем мониторинга проводилась по аэрофотоснимкам, а также по космическим снимкам, полученным спутниковыми системами Alos, Spot- 2, Ikonos, QuickBird, Landsat- 5, Landsat-7. В качестве программного обеспечения использовались программирование на языках MATLAB-7, IDL, пакеты программ цифровой обработки информации: ENVI 4.4, PHOTOMOD.

Научная новизна проведенных исследований заключается в том, что:

- предложено использование метода масштабно-инвариантного преобразования SIFT, что позволяет с большой степенью достоверности идентифицировать точки на различных разномасштабных разновременных снимках;

- разработаны методики автоматизированной привязки разновременных разномасштабных снимков, полученных камерами различных типов с помощью SIFT-преобразования. Достоверность автоматической идентификации не зависит от квалификации оператора;

- разработаны методики многопараметрического обнаружения изменений MAD, что повышает эффективность дешифрирования широкого класса объектов в системах аэрокосмического мониторинга.

Теоретическая значимость работ заключается в разработке:

- методики автоматического выбора и идентификация характерных точек на разновременных разномасштабных космических снимках различных типов;

- методики отождествления соответственных пар точек на аэрокосмических снимках, устойчивых к изменениям яркости на разновременных разномасштабных космических снимках различных типов;

- методики многопараметрического обнаружения изменений;

- технологической схемы автоматического выделения изменений на разновременных снимках.

Практическая значимость работы заключается в том, что предложенные методики могут быть использованы в системах аэрокосмического мониторинга для привязки снимков различного типа, изучения динамики любых объектов, в том числе сезонных быстротекущих процессов, при мониторинге территорий, изучении гидрологических процессов, для лесоустроительных и природоохранных мероприятий.

Реализация результатов работы.

Основные результаты диссертации внедрены в учебный процесс СГГА и используются при изучении специальных дисциплин для студентов специальностей «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами» и «Аэрофотогеодезия», а также при выполнении хоздоговорных и госбюджетных работ по темам:

- «Разработка методики и технологии использования ENVI для автоматизирования тематического дешифрирования», № 19/07П/1476-07;

- «Разработка методологии аэрокосмического мониторинга природных и антропогенных объектов на региональном уровне». Номер государственной регистрации НИР: 01 2007.03297.

Апробация работы.

Основные положения и результаты исследований были представлены в докладах на IV международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2008», Новосибирск, 22 - 24 апреля, 2008 г.; на V международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2009», Новосибирск, 20 - 24 апреля, 2009 г.; на VI международном научном конгрессе «ГЕО-Сибирь-2010», Новосибирск, 27 -29 апреля, 2010 г.

Публикации.

Основные результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 6 научных работах (5 - в соавторстве), из них 2 статьи опубликованы в журналах «Геодезия и картография» и «Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка» - изданий, входящих в Перечень изданий, определенных ВАК Минобрнауки РФ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 118 наименований, и 5 приложений. Общий объем составляет 140 страниц машинописного текста, включает 31 рисунок и 13 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия», Йехиа Хассан Мики Хассан

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных исследований получены следующие основные результаты:

1. Выполнен анализ существующих средств получения аэрокосмической информации, методов и алгоритмов цифровой обработки данных дистанционного зондирования, используемых при аэрокосмических исследованиях для мониторинга техногенных и природных объектов.

2. Разработана методика использования метода масштабно-инвариантного преобразования SIFT для определенных типов космических снимков (ALOS, SPOT2, Landsat5,7), что позволяет с большой степенью достоверности идентифицировать точки на различных разномасштабных и разновременных снимках. Описание точек с помощью SIFT-вектора инвариантно по отношению к сдвигу, развороту, масштабу и изменению яркости. Признаки также устойчивы к шумам и теням.

3. Разработаны методики автоматизированной идентификации соответствующих точек с помощью SIFT преобразования, с последующим уточнением высоты этих точек в стереорежиме. При таком режиме работы (автоматическая идентификация и последующее уточнение высоты) увеличивается скорость взаимного ориентирования снимков, особенно на городской и закрытой местности.

4. Как показали исследования, алгоритм SIFT может использоваться для поиска соответственных точек в процессе трансформирования разномасштабных космических снимков. Достоверность автоматической идентификации не зависит от квалификации оператора. Благодаря большому количеству найденных точек, можно проводить эффективную отбраковку точек с большими значениями ошибок в автоматическом режиме.

5. В работе представлена реализация автоматического подхода к выявлению изменений временного ряда данных мультиспектрального изображения. В описываемом методе используется многопараметрический

100 алгоритм MAD, позволяющий фиксировать значительные изменения сигнала и представлять результаты обработки изображения земной поверхности.

6. Метод MAD обработки разновременных многозональных космических снимков позволяет повысить информативность как визуального, так и автоматизированного дешифрирования, может использоваться для изучения динамики любых объектов, в том числе сезонных быстротекущих процессов, при мониторинге территорий, изучении гидрологических процессов, для лесоустроительных и природоохранных мероприятий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Йехиа Хассан Мики Хассан, 2010 год

1. Аванесов, Г.А. Цифровые аэросъемочные комплексы Текст. / Г.А. Аванесов, Ю.П. Киенко // Геопрофи. 2004. - №1. - с. 5 - 12.

2. Андреев, И.Н. Идентификация суспензионных выносов по многоспектральным космическим снимкам. Косм, методы исследований природ, среды Текст. / И.Н. Андреев Д., 1987. - 339 с.

3. Антипов, И.Т. Накопление ошибок в фотограмметрической сети, уравнения по условиям коллинеарности Текст. / И.Т. Антипов. // Геодезия и картография. 2003. - №3. - с. 25 - 31.

4. Антипов, И.Т. Пространственная фототриангуляция с использованием координат центров проектирования / И.Т. Антипов // Геодезия и картография. 2004. - № 8. - с. 21 -29.

5. Белов, М.А. IKONOS — первый коммерческий спутник ДДЗ высокого разрешения Текст. / М.А Белов // Геопрофи. 2004. - №6. - с. 15-18.

6. Ведровский, К.В. Фотографическая структурометрия Текст. / К.В. Ведровский, А.И. Венцман. М.: Искусство, 1982.

7. Владимиров, A.M. Охрана окружающей среды Текст. / A.M. Владимиров," Ю.И. Ляхин, Л.Т. Матвеев, В.Г. Орлов. Л.: Гидрометеоиздат, 1991.-424 с.

8. Гершензон, О.Н. Оперативный спутниковый мониторинг на базе универсальной приемной станции УНИСКАН Текст. / О.Н. Гершензон, A.A. Маслов // Сб. материалов науч. конгр. "ГЕО-СИБИРЬ 2005." Т.5.

9. Мониторинг окружающей среды, геоэкология, дистанционные методы зондирования Земли. Новосибирск: СГГА. - 2005. - с. 46 - 50.

10. Гиенко, А.Я. Воды Аэрокосмический снимок - Карта Текст. / А .Я. Гиенко. - Изд-во Красноярского университета, 1992. - 224 с.

11. Гонин, Г.В. Космическая съемка Земли Текст. / Г.В. Гонин. Л.: Недра, 1989.-255 е.: ил.

12. Гонсалес, Р., Вудс, Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.-.Техносфера, 2005. - 1072 с.

13. Горелов, В.А. Состояние и тенденции развития космических средств дистанционного зондирования высокого разрешения Электронный ресурс. / В.А. Горелов, Е.Л. Лукашевич, В.А. Стрельцов. 2002. - Режим доступа: http://www.gisa.ru/10523.html.

14. Гук А.П. Развитие фотограмметрических технологий на основе имманентных свойств цифровых снимков // Геодезия и картография. 2007. -№11.-с. 26-29.

15. Гук, А.П. Фотограмметрическая обработка сканерных снимков Текст.: учеб. пособие/ А.П. Гук Новосибирск: НИИГАиК, 1985. - 82 с.

16. Гук, А.П. Автоматический выбор и идентификация характерныхточек на разновременных разномасштабных аэрокосмических снимках103

17. Текст. / А.П. Гук, Йехиа Хассан Мики Хассан // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2010. - № 2. - с. 63-68.

18. Гук, А.П. Цифровая обработка снимков: учебное пособие / А.П. Гук. Новосибирск, 1986. - с.82.

19. Гук, А.П. Цифровой фотограмметрический комплекс для создания и обновления карт / А.П. Гук, B.C. Коркин, М.А. Белошапкин, H.A. Горшков, В.А. Самушкин, A.B. Кирзо // Геодезия и картография. 1996. - № 12. - с. 29-31.

20. Гук, А.П. Цифровые фотограмметрические технологии: проблемы и перспективы: сб. науч. тр. ВЦ СО АН СССР. Математические и техн. проблемы обработки изображений / А.П. Гук. Новосибирск, 1988.

21. Дейвис, Ш.М. Дистанционное зондирование: количественный подход Текст. / Ш.М. Дейвис, Д.А. Ландгребе, Т.Л. Филипс и др. М.: Недра, 1983.-415 с.

22. Ипатова, Л.П. Автоматическая идентификация одноименных областей и точек стереопары фотоснимков / Л.П. Ипатова, P.M. Хрущ // Геодезия и картография. 2001. - № 6. - С. 22-24.

23. Исаев, A.C. Аэрокосмический мониторинг лесов Текст. / A.C.

24. Исаев, В.И. Сухих, E.H. Калашников и др. М.: Недра, 1991. - 240 с.104

25. Йехиа Хассан Мики Хассаи. Выявление изменений по разновременным многоспектральным космическим снимкам при мониторинге территорий Текст. / Йехиа Хассан Мики Хассан // Геодезия и картография. 2010. -№ 2. - с. 15 -19.

26. Кадничанский, С.А. О точности построения сети фототриангуляции по координатам центров фотографирования, полученным с помощью GPS-методов / С.А. Кадничанский, С.И. Хмелевской // Геодезия и картография. -1997.-№8.-С. 30-33.

27. Камышев, А.П. Методы и технологии мониторинга природно-технических систем Северо-Западной Сибири Текст. / А. П. Камышев. М.: ВНИГ1ИГАЗ ДОБЫЧА, 1999. - 230 с.

28. Кашкин, В.Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений Текст.: учеб. пособие / В.Б. Кашкин, А.И. Сухинин. М.: Логос, 2001. - 264 с.

29. Кашпор, H.H. Аэрофотосъемка и современное лесоустройство Текст. / H.H. Кашпор // Материалы Всероссийского совещания-семинара с международным участием. Красноярск: Ин-т леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2005.-с. 6.

30. Киенко, Ю.П. Космические съемки со спутника «Ресурс-Ф1М» Текст. / Ю. П. Киенко // Геодезия и картография. 2000. - №2. - с. 36 - 39.

31. Киенко, Ю.П. Новый космический аппарат для дистанционного зондирования Земли Текст. / Ю.П. Киенко // Геодезия и картография. 1999. -№2. - с. 33 - 37.

32. Киенко, Ю.П. Новая эра в развитии российских космических систем зондирования Земли / Ю.П. Киенко // Геодезия и картография. 2004. - № 2. - с. 42 - 49.

33. Книжников, Ю.Ф. Особенности стереоскопических наблюдений дискретных аэрокосмических снимков Текст. / Ю.Ф. Книжников, H.H. Зинчук // Геодезия и картография. 2000. - №5. - с. 26 - 32.

34. Космическая система «Метеор-ЗМ» № 1 Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.ntsomz.ru/imgcatalog/InfoFiles/m3ref/m3m.htm.

35. Космический аппарат «Монитор-Э» Электронный ресурс. 2009. -Режим доступа: http://www.ntsomz.ru/satellites/russatellites/monitore/print.

36. Космический аппарат «Монитор-Э» Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ntsomz.ru/satellites/russatellites/monitore/print.

37. Кравцова, В.И. Снимки сверхвысокого разрешения новый компонент фонда цифровых космических снимков / В.И. Кравцова // Геодезия и картография. - 2004. - № 7. - с. 17.

38. Кринов, E.J1. Спектральная отражательная способность природных образований Текст. / Е.Л. Кринов. М: изд. АН СССР, 1947. - 271 с.

39. Кучко, A.C. Аэрофотография и специальные фотографические исследования Текст. / A.C. Кучко. М.: Недра, 1988. - 236 с.

40. Лаврова, Н.П. Космическая фотосъемка Текст.: учеб. пособ. для вузов/ Н.П. Лаврова М.: Недра, 1983 - 288 с.

41. Лобанов, А.Н. Аналитическая фотограмметрия / А.Н. Лобанов. М.: Недра, 1972. - 224 с.

42. Лобанов, А.Н. Фотограмметрия Текст. / А.Н. Лобанов: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Недра, 1984. 552 с.

43. Лоусон, У. Численное решение задач метода наименьших квадратов Текст. / У. Лоусон, Р. Хейсон.- М.: Наука, 1986. 232 с.

44. Новаковский, Б.А. Фотограмметрия и дистанционные методы изучения Земли Текст.: учеб. и справ, пособ. / Б.А. Новаковский. М.: Изд-во МГУ, 1997.-208 е.: ил.

45. Савиных, В.П. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования Текст. / В.П. Савиных, В.Я. Цветков. М: "Картгеоцентр" -"Геодезиздат", 2001. - 228 с.

46. Савиных, В.П. Аэрокосмическая фотосъемка: Учебник / В.П. Савиных, A.C. Кучко, А.Ф. Стеценко. М:Картгеоцентр, 1992. - 378 с.

47. Савиных, В.П. Визуально-инструментальные исследования Земли с пилотируемого космического комплекса Текст. / В.П. Савиных. М.: Недра, 1991. — 109 с.

48. Тикунов, B.C. Устойчивое развитие территорий картографо-геоинформационного обеспечения Текст. / B.C. Тикунов, Д.А. Цапон -Москва Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. - 176 с.

49. Тюфлин, Ю.С. Космическая фотограмметрия при изучении планет и спутников Текст. / Ю.С. Тюфлин. М.: Недра, 1986. - 240 с.

50. Тюфлин, Ю.С. Новые методы аэрокосмических съемок и задача фотограмметрии Текст. / Ю.С. Тюфлин // Геодезия и картография. 1994. -№6. -с. 31-36.

51. Характеристики аппаратуры ИСЗ IRS Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/data/irs/irs.htm.

52. Характеристики аппаратуры ИСЗ IRS Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.scanex.ru/rus/data/irs/irs.htm.

53. Характеристики камеры КАТЭ-200 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kate200r.html.

54. Характеристики камеры КФА-1000 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kfar.html.

55. Характеристики камеры КФА-3000 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/kfa3000r.html.

56. Характеристики камеры МК-4 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sovinformsputnik.ru/mkr.html.

57. Четвёртый ERS-«Envisat»-CHMno3nyM. Краткий обзор Текст. // Исследование земли из космоса. 2001. - № 4. - С.81 - 90.

58. Banner, A., and Lynham, Т., 1981, Multitemporal analysis of Landsat data for forest cutover mapping — a trial of two procedures. Proceedings of the 7th Canadian Symposium on Remote Sensing, Winnipeg, Canada, pp. 233 240.

59. Burns, G.S., and Joyce, А.Т., 1981, Evaluation of land cover change detection techniques using Landsat MSS data. Proceedings of the 7th PECORA Symposium, Sioux Falls, SD, USA (Bethesda, MD: ASPRS), pp. 252 260.

60. Canty, M.J., Nielsen, A.A., and Schmidt, M. Automatic radiometric normalization of multitemporal satellite imagery. Remote Sensing of En vironment, 91(3 -4):441 -451, June 2004.

61. Canty, M.J. (2007). Image analysis, classification, and change detection in remote sensing, with algorithms for ENVI/IDL. Taylor and Francis.

62. Colwell, J.E., Davis, G., and Thomson, F., 1980, Detection and measurement of changes in the production and quality of renewable resources. USDA Forest Service Final Report 145300-4-F, ERIM, Ann Arbor, MI, USA.108

63. Crist, E.P., and Cicone, R.C., 1984, Application of the tasseled cap concept to simulated Thematic Mapper data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 50, 343 352.

64. Crowley, James L., and Alice C. Parker, 1984 "A representation for shape based on peaks and ridges in the difference of lowpass transform," IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6, 2, pp. 156 170.

65. Daryaei, J. Digital Change Detection Using Multi-Scale Wavelet and Neural Network, Master thesis Geoinformatics dep. Enscade, the netherlands, 2003

66. Dragotti, P.L. and Vetterli, M. Wavelet transform footprints: Catching singularities for compression and denoising. In ICIP, 2000.

67. Dwivedi, T., Sreenivas, K. and Ramana, K. V., Comparison of classifiers of remote sensing data for land use/land-cover mapping. Curr. Sci., 2004, 86, 328 -335.

68. Filiz SUNAR, Kerem ESEMEN, Co§kun OZKAN Post-Fire Evaluation Using SPOT 4 Satellite Images // "Imagine,g. Europe" 29th EARSeL Symposium in Chania, Greece I. Manakos and C. Kalaitzidis (Eds.) IOS Press. 2010. - pp. 404-411.

69. Fung, T., and Ledrew, E., 1987, Application of principal components analysis to change detection. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 53, 1649-1658.

70. Ghadyani, Z., Afshar Naseri ,S., Adham Khiabani, S. Statistical study of space remote sensors // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008. -pp. 567 572.

71. Hall, F.G., Botkin, D.B., Strebel, D.E., Woods, K.D., and Goetz, S.J., 1991b, Large-scale patterns of forest succession as determined by remote sensing. Ecology, 72, 628 640.

72. Hall, R.J., Crown, P.H., and Titus, S.J., 1984, Change detection methodology for aspen defoliation with Landsat MSS digital data. Canadian Journal of Remote Sensing, 10, 135 -142.

73. Hame, T.H., 1986, Satellite image aided change detection. In Remote sensing-aided forest inventory, Research Notes No. 19, Department of Forest Mensuration and Management, University of Helsinki, Helsinki, Finland, pp. 4760.

74. Hanaizumi, H. and Fujimura, S. (1992): Change detection from remotely sensed multi-temporal images using multiple regression. In Proceedings from the 1992 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS, Houston, Texas, USA, pp. 564 566.

75. IRS-P6 (Resoursat-1) Электронный ресурс. 2009. - Режим доступа: http://www.sovzond.ru/satellites/451/453.html.

76. Jacobsen, К. Satellite image orientation // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008. pp. 703 - 709.

77. Jensen, J.R., 1983, Urban change detection mapping using Landsat digital data. The American Cartographer, 81, 127 147.

78. Kocaman, S., Gruen, A. Geometric modeling and validation of ALOS/PRISM imagery and products // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008.-pp. 731 -737.

79. Koenderink, J.J. 1984. The structure of images. Biological Cybernetics, 50:363-396.

80. Lindeberg, Tony, 1993 "Detecting salient blob-like image structures and their scales with a scale-space primal sketch: a method for focus-of-attention", International Journal of Computer Vision, 11,3, pp. 283 318.1.l

81. Lindeberg, Tony, 1994 "Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales", Journal of Applied Statistics, 21,2, pp. 224 270.

82. Lowe, D.G. 1999. Object recognition from local scale-invariant features. In International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, pp. 1150 1157.

83. Lu, D., Mausel, P., Brondixio, E. and Moran, E., 2004. Change detection techniques. International Journal of Remote Sensing, 25(12), pp. 2365 2407.

84. Lyon, J., Yuan, D., Lunetta, R., and Elvidge, C., 1998, A change detection experiment using vegetation indices. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 64, 143-150.

85. Nelson, R.F., 1983, Detecting forest canopy change due to insect activity using Landsat MSS. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 49, 1303 -1314.

86. Nielsen, A. "An iterative extension to the MAD transformation for change detection in multi- and hyperspectral remote sensing data," presented at the 4th EARSeL Workshop on Imaging Spectroscopy, Warsaw, Poland, Apr. 27 29, 2005

87. Nielsen, A. The regularized iteratively reweighted MAD method for change detection in multi- and hyperspectral data. 2006. Accepted for IEEE Transactions on Image Processing

88. Nielsen, A., Conradsen, K., and Simpson, J., 1998, Multivariate alteration detection (MAD) and MAF post processing in multi-spectral bi-temporal image data: new approaches to change detection studies. Remote Sensing of Environment, 64, 1 19.

89. Passini, R., Jacobsen, K. Accuracy analysis of large size digital aerial cameras // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008. pp. 507 -513.

90. Richards, J.A., 1984, Thematic mapping from multitemporal image data using the principal components transformation. Remote Sensing of Environment, 16,35-46.

91. Schmid, and Mohr, R. 1997. Local gray value invariants for image retrieval. IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5): 530 -534.

92. Schneider, S., Gruber, M. Radiometric quality of Ultracam-X images // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008. pp. 539 - 543.

93. Schowengerdt, R.A., 1983, Techniques for Image Processing and Classification in Remote Sensing (New York: Academic Press).

94. Serneels, S., Said, M., and Lambin, E. F., 2001, Land-cover changes around a major East African wildlife reserve: the Mara ecosystem. International Journal of Remote Sensing, 22, 3397 3420.

95. Titarov, P.S. Evaluation of Cartosat 1 geometric potential // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008. pp. 841 - 846.

96. Turk, M. and Penland, A. "Face recognition using eigenfaces," in Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, pp. 586 591, 1991

97. Wang Fangju., A Knowledge-Based Vision System For Detecting Land Changes at Urban Fringers J.IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing, 31(1): 136-145.

98. Witkin, A.P. 1983. Scale-space filtering. In International Joint Conference on Artificial Intelligence, Karlsruhe, Germany, pp. 1019 1022.

99. Xu, H., and Young, J.A., 1990, Monitoring changes in land use through integration of remote sensing and GIS. Proceedings of the IGARSS'90 Symposium, University of Maryland, College Park, MD, USA (Picataway, NJ: IEEE), pp. 957 960.

100. Yue, T.X., Chen, S.P., Xu, B., Liu, Q.S., Li, H.G., Liu, G. H., and Ye, Q.H., 2002, A curve-theorem based approach for change detection and its application to Yellow River Delta. International Journal of Remote Sensing, 23, 2283 2292.

101. Zhang Shaoqing , Xu lu , the comparative study of three methods of remote sensing image change detection, the international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, 2008, vol. xxxvii. part b7 1595 1598

102. Zhcngxiao Li, James Bethel DEM registration, alignment and evaluation for SAR interferometry // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part Bl. Beijing 2008.-pp. Ill-115.