Разработка метода и технологии автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования в оперативных космических системах наблюдения земной поверхности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.24.02, доктор технических наук Хижниченко, Виталий Иванович

• Хижниченко, Виталий Иванович
• доктор технических наук
• 1997

Оглавление диссертации доктор технических наук Хижниченко, Виталий Иванович

СОДЕРЖАНИЕ

стр.

Введение

В.1. Современное состояние проблемы получения и использования

данных дистанционного зондирования Земли

В.2. Развитие российских комплексов обработки данных ДЗЗ

работ других авторов

В.4. Цель диссертационного исследования

Глава 1. Геометрическая модель космической съемки

1.1. Системы координат и их взаимосвязь

1.2. Дифференциальные уравнения движения центра масс ИСЗ

1.3. Формулы для вычисления коэффициентов сферических гармоник

1.4. Способ решения уравнений движения центра масс ИСЗ

1.5. Определение компонент вектора сканирующего луча во внутренней системе координат

1.6. Переход к координатам матрицы оцифрованного изображения

1.7. Взаимосвязь координат изображения с геодезическими координатами

1.8. Картографическая проекция космической природноресурс-ной системы, "нормальная проекция"

1.9. Уточнение параметров орбиты ИСЗ по приращению частоты несущего сигнала

1.10. Выводы

Глава 2. Радиометрическая модель космической съемки

2.1. Уравнение переноса коротковолнового излучения в атмосфере над пространственно неоднородной земной поверхностью

2.2. Приближенное решение уравнения переноса излучения относительно коэффициента отражения поверхности

2.3. Преобразование входной интенсивности в оптическом тракте сканера

2.4. Преобразование входного излучения в электрический сигнал сканера

2.5. Взаимосвязь излучаемого с ИСЗ радиолокационного сигнала с эффективной площадью рассеяния земной поверхности

2.6. Выводы

Глава 3. Алгоритмы обработки данных дистанционного зондирования

3.1. Пересчет координат и редискретизация поля интенсивности при геометрической коррекции

3.2. Географическая привязка, включая нанесение координатных линий

3.3. Пересчет значений пикселов в величины входной интенсивности

3.4. Пересчет входной интенсивности в характеристики отражающей поверхности

3.5. Синтез радиолокационных изображений

3.6. Уточнение параметров обработки по опорным точкам местности

3.7. Наведение поля зрения на заданный объект

3.8. Выводы

положения

шанирования космических съемок для оператш

х и программное обеспечение межотраслевой о ;реде комплекса, на основе малых ЭВМ

Заключение

Список литературы

324

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода и технологии автоматизированной обработки данных дистанционного зондирования в оперативных космических системах наблюдения земной поверхности»

-5 -ВВЕДЕНИЕ

В.1. Современное состояние проблемы получения и использования данных дистанционного зондирования Земли

Искусственные спутники Земли (ИСЗ) для изучения природных ресурсов Земли (ИПРЗ) заняли заметное место среди средств, обеспечивающих получение оперативной информации о состоянии природной среды, являясь зачастую единственным источником такой информации. За рубежом созданы и функционируют на постоянной основе космические системы Landsat (США) и SPOT (Франция), в которых используются ИСЗ на солнечно-синхронной орбите с высотой примерно 800 км [1-4]. В полу оперативном режиме данные принимаются с ИСЗ ERS-1 (Европейское космическое агентство), JERS-1 (Япония), RAD ARS AT (Канада), 1RS-1 А/В (Индия) [1,5-7]. Информация с подобных ИСЗ поступает по цифровым радиолиниям со скоростью до 100 Мбит/с (ERS). В СССР еще в 1980 г. запуском одного из спутников типа "Метеор-Природа" было положено начало серии ИСЗ с цифровой передачей на землю данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) со скоростью 7,68 Мбит/с [8]. Серию продолжил ИСЗ "Pecypc-Ol" N2, запущенный на орбиту в 1988 г. [9,10]. В 1994 году его сменил "Ресурс-01" N3 с теми же характеристиками бортового информационного комплекса (БИЕС), действующий и поныне.

ИСЗ указанных выше типов несут полезную нагрузку в виде, главным образом, многоспектральных сканеров оптического и инфракрасного (ИК) диапазонов (Landsat, SPOT, "Ресурс") и радиолокационных станций бокового обзора (РЛСБО) высокого разрешения (ERS-1, JERS-1, Radarsat). Много-

спектральные сканерные изображения дают информацию о состоянии природной среды, которую трудно получить другими средствами. Присущее им высокое пространственное разрешение (до 10 м для системы SPOT) в сочетании с периодичностью обзора (до 2 - 4 в сутки для SPOT) делает подобные ИСЗ уникальным инструментом при решении различных задач природопользования и, в частности, задач экологического мониторинга, которые становятся с каждым годом все более актуальными по мере развития человеческой цивилизации [11].

Однако ввиду чувствительности сканеров оптического диапазона к наличию облачного покрова все большую актуальность приобретают РЛСБО, работающие в радиодиапазоне волн и обеспечивающие получение изображений подстилающей поверхности при любых погодных условиях. При этом для обеспечения высокой разрешающей способности используется метод синтеза апертуры РЛСБО, излучающей импульсный сигнал с высокостабильным частотным заполнением [12-14]. Именно такие станции, получившие название "радиолокаторы с синтезированной апертурой" (РСА), установлены на ИСЗ ERS-1 и JERS-1 [15-17]. РСА установлен также на ИСЗ Radarsat (Канада) [1], запуск которого был успешно осуществлен в 1995 г. В 1991-1992 г.г. находился на орбите российский ИСЗ "Алмаз-1" с РСА на борту [18]. На смену ИСЗ ERS придут в скором времени спутники типа Envisat на полярных орбитах [19].

На рынках данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в настоящее время наблюдается бум, который прогнозировался аналитиками еще с начала 80-х годов. По американским данным в 1993 году общий объем продаж данных ДЗЗ с ИСЗ Landsat, SPOT, ERS-1, а также других подобных же систем во всем мире составил сумму около 250 млн. долларов и до конца тысячелетия может достичь 1 млрд. долларов [20]. Проблемы, решаемые с помощью данных ДЗЗ, весьма многообразны и даже простое их перечисление представляет собой непростую задачу. Приведем лишь некоторые из них, ха-

растеризуемые общим термином "чрезвычайные ситуации", а именно: прогноз и оценка ущерба от наводнений, идентификация лесных и степных пожаров, мониторинг загрязнений и т.п. [21-23].

Постоянно расширяется сеть приемных станций данных ДЗЗ. К настоящему времени в мире установлено 17 станций приема данных с ИСЗ SPOT. Как правило, на этих же станциях ведется прием информации с ИСЗ типа ERS. Сеть станций постоянно расширяется, в частности, за счет создания мобильных станций, размещающихся в автомобиле [24]. С целью скорейшего доведения данных ДЗЗ до конечного пользователя в России также имеется задел по созданию сети малых пунктов приема и обработки данных ДЗЗ [25]. К каждой приемной станции примыкает, как правило, центр или комплекс обработки, предназначенный для преобразования поступающих "сырых" данных к виду, удобному для последующей тематической интерпретации и извлечения желаемых характеристик природной среды.

Комплексы обработки строятся в большинстве случаев на базе локальных компьютерных сетей и после ввода данных ДЗЗ в память компьютера и преобразования исходного формата обеспечивают далее получение информационных продуктов из определенной номенклатуры. Наиболее характерным примером в этом смысле является система SPOT, где четко определены уровни обработки, форматы и структуры как цифровых данных на магнитных лентах и компакт-дисках, так и фотоинформации на выходе комплекса обработки [4]. Процесс цифровой обработки исходных данных, обеспечивающий получение таких "стандартизованных" информационных продуктов, в зарубежной литературе принято называть "предварительной обработкой" (preliminary processing). В отечественной литературе, однако, устоялся более емкий термин "межотраслевая обработка", которого мы и будем придерживаться в дальнейшем. Отметим, что собственно межотраслевой обработке предшествует "первичная" обработка сырых данных, включающая процедуры "наведения" на нужный фрагмент по заявке потребителя, преобразование

форматов данных, контроль качества и т.п, Будем, однако, в дальнейшем для краткости опускать упоминание о первичной обработке, подразумевая, что данная функция всегда выполняется перед собственно межотраслевой обработкой.

Следует отметить, что терминология в отечественной литературе по дистанционному зондированию еще не вполне устоялась. Ввиду этого автор счел целесообразным каждый раз пояснять вновь вводимые термины , при этом возможны различия в их трактовке с другими авторами.

Способность усвоения поступающих из космоса данных ДЗЗ в значительной степени зависит от глубины их последующей обработки. Безвозвратно уходит время, когда интерпретаторы работали в режиме визуального дешифрирования фотоизображений, полученных посредством вывода цифровых данных с первичной магнитной ленты на фотопленку без какой-либо цифровой обработки. Основными носителями информации теперь стали магнитные запоминающие устройства (магнитные ленты, компакт-диски, дискеты), а интерпретатор пересел за экран интерактивной вычислительной системы. Эволюция подобных систем привела в последние годы к появлению мощных комплексов (графических рабочих станций) для обработки изображений на базе современных высокопроизводительных ЭВМ [26-28]. Быстрыми темпами идет увеличение мощности компьютеров при снижении их стоимости, что делает доступными эти комплексы широкому кругу потребителей.

Наиболее мощным из существующих инструментов анализа пространственно распределенной информации являются географические информационные системы (ГИС), базирующиеся, как правило, на мощных графических рабочих станциях, о которых речь шла выше. Количество публикаций, касающихся вопросов интеграции в рамках ГИС картографических, фактографических, аэрокосмических данных и использования их в конкретных задачах изучения и управления природными ресурсами возрастает ежегодно в reo-

метрической прогрессии. Можно упомянуть здесь для примера лишь некоторые из них [29-32]. В работах [33,34] представлены обзорные материалы по наиболее популярным ГИС, число которых уже в 1993 г. превысило 200. К настоящему времени одной из наиболее "продвинутых" на российском рынке оказалась система ERDAS IMAGINE, разработанная фирмой ERDAS Inc. (США) [34]. Она представляет собой как бы набор "инструментария" для создания конкретной ГИС и включает, в частности, программные средства обработки аэрокосмических изображений, в том числе геометрических преобразований, кластерного анализа, улучшения визуального качества и т.п. Система ERDAS "потребляет", например, данные SPOT в стандартных форматах, предусмотренных в соответствующей системе межотраслевой обработки [4]. В целом, ERDAS IMAGINE позволяет построить тематическую карту на основе данных ДЗЗ и вспомогательной информации и далее использовать ее как один из слоев специальной базы данных при углубленном анализе всей совокупности имеющихся пространственно распределенных по нужному региону данных.

Как отмечалось в [25] "для решения большей части задач космического мониторинга Земли необходима видеоинформация с пространственным разрешением 20-30 м и 2-3 м". В настоящее время разрешением порядка 20-30 м обладают все перечисленные выше зарубежные системы, обеспечивающие обзор земной поверхности в оперативном режиме. (Разрешением 2-3 м обладают, как правило, фотографические системы специального назначения, требующие особого рассмотрения). Отечественные ИСЗ "Ресурс-01" несут на своем борту, как известно, сканеры МСУ-Э и МСУ-СК с разрешением примерно 40 и 160 м соответственно для видимого и ближнего инфракрасных диапазонов и 640 м - для дальнего ИК-диапазона МСУ-СК [9]. В ближайшем будущем (с запуском ИСЗ "Ресурс-01" № 4),возможно, разрешение МСУ-Э возрастет в 1,5-2 раза, тем самым будут достигнуты характеристики существующих западных систем.

Первой базовой характеристикой, объективно описывающей качество космической информации, вводимой потребителем в ГИС в виде изображений, является их геометрическая точность. Для получения численных оценок следует обратиться к опыту зарубежных систем, среди которых ориентиром может служить система SPOT, выделяющаяся, во-первых, коммерческой ориентацией на потребителя, и, во-вторых, конструктивной схожестью своего сканера с электронной разверткой HRV и МСУ-Э. Изображения SPOT уровня обработки "2В", распространяемые в цифровом виде на магнитных носителях, имеют среднеквадратичную погрешность определения абсолютного местоположения любого объекта, не хуже 20 м, при собственном разрешении 10 и 20 м [4]. РСА на борту ИСЗ ERS-1 и JERS-1 имеют разрешение 30 и 18 м соответственно. Как ожидается, информация Radarsat с разрешением такого же порядка величины позволит в значительной степени удовлетворить потребности пользователей ГИС в оперативной, всепогодной космической информации [35]. В [36] убедительно показано, что весьма перспективным представляется также совместное использование данных оптического и радиодиапазонов, получаемых с ИСЗ SPOT и ERS, путем геометрического совмещения изображений с погрешностью до 10 м. Из сказанного вытекает, что погрешность определения местоположения в 1-2 пиксела вполне приемлема для подавляющего числа современных потребителей данных ДЗЗ высокого разрешения.

Второй фундаментальной характеристикой, частично зависящей от качества входной информации и частично - от качества алгоритма тематической классификации внутри самой ГИС, является точность присвоения кодов принадлежности тем или иным замкнутым областям изображения, иначе говоря, точность классификации. В руководстве, например, по составлению карт землепользования, утвержденному Американским управлением геологоразведки (US Geological Survey) установлен максимальный уровень погрешности классификации 15% [37]. Целый ряд внешних по отношению к ГИС факторов

может оказывать заметное влияние на точность классификации, в частности, применительно к сканерам видимого и ближнего ИК-диапазонов это:

- искажения поля интенсивности излучения на входе сканера, вызванное рассеянием его в атмосфере,

- незнание точного значения коэффициентов калибровки сканера (перехода от величины пиксела к значению входной интенсивности),

- неравномерность засветки и различия в чувствительности элементарных датчиков внутри сканера. В случае РСА, где интенсивность "синтезируется" в процессе обработки, сюда добавляется спекл-шум, возникающий как результат случайного сложения фаз сигнала, отраженного от разных участков земной поверхности. Оценить непосредственно качество работы алгоритма классификации бывает зачастую затруднительно, поэтому следует стремиться всячески снизить уровень искажений, обусловленных указанными факторами.

Сканер видимого и ближнего ИК-диапазонов в силу своей физической сущности регистрирует интенсивность излучения, являющегося, в общем случае, сложной функцией коэффициента рассеяния (отражения) земной поверхности. Непосредственно после синтеза радиолокационного изображения РСА получается оценка интенсивности излучения, статистически связанная также с коэффициентом рассеяния земной поверхности. Будем считать, таким образом, что если перед тематической классификацией проводится обработка исходного сигнала, имеющая целью восстановить поле распределения коэффициента рассеяния земной поверхности с погрешностью заведомо меньшей 15%, то качество классификации будет зависеть только от алгоритма, заложенного в ГИС. Применительно к дальнему ИК-диапазону МСУ-СК постановка задачи может быть иной, т.к. в этом случае сканер измеряет собственное излучение Земли.

Современные многоспектральные сканирующие устройства являются многоэлементными датчиками. Это означает, что в каждом из спектральных

каналов сигнал, соответствующий одному или группе пикселов, может получаться отдельным элементарным датчиком. (Термином "пиксел" будем далее обозначать код, обычно двоичный восьмиразрядный, соответствующий одному дискретному отсчету некоторого непрерывного поля, в качестве которого, в основном, фигурирует поле яркости). Примером могут служить однотипные сканеры с электронной разверткой HRV/SPOT и МСУ-Э/Ресурс, в которых используются "линейки" из ПЗС-ячеек (приборы с зарядовой связью). Каждая из таких ячеек, являясь элементарным датчиком (ЭД), дает один пиксел изображения. Чувствительность каждого ЭД к падающему на него излучению различна, что порождает на получаемых изображениях регулярные помехи, воспринимаемые глазами как полосы. Такая помеха "квазидетерминирована" в том смысле, что на значительных временных промежутках (месяцы или даже годы) ее характеристики остаются неизменны. Это дает основание использовать двухэтапную процедуру оценки величины поля яркости на входе сканера, а именно, вначале выделить некоторый элементарный датчик, приняв его за эталонный, и для него определить коэффициент пересчета интенсивности излучения в пиксел, и далее оценивать чувствительность отдельных элементарных датчиков относительно эталонного. Операции определения указанного коэффициента и выравнивания чувствительности элементарных датчиков при обработке данных ДЗЗ принято называть "абсолютной калибровкой" (absolute calibration) и "относительной радиометрической коррекцией" (relative radiometric correction) соответственно [4]. Назовем совокупность этих двух операций "радиометрической коррекцией".

Подобным же образом удобно представить погрешность определения местоположения снятого кадра в виде двух составляющих, одна из которых определяет абсолютную погрешность определения положения некоторой кардинальной точки (например, угла или центра кадра) относительно земной поверхности в геодезических координатах, а вторая характеризует его внутрен-

ние искажения как взаимные смещения пикселов относительно их расчетного положения (в единицах числа пикселов). Последнее должно определяться той картографической проекцией, в которой потребитель желает получить космическое изображение. Операцию определения местоположения указанной координатной точки будем называть далее "локализацией" (localisation) изображения, а функцию преобразования исходной неструктурированной матрицы пикселов в такую матрицу, для которой посредством проекции определена структура, - термином "геометрическая коррекция" либо "геокодирование" (geocoding). Имеет также широкое хождение и термин "географическая привязка" (georeferencing), определяющий процедуру нахождения геодезических координат любого пиксела. Будем далее характеризовать первую из указанных выше составляющих термином "погрешность локализации", а вторую -"погрешность геокодирования". Уместен также термин "погрешность географической привязки", смысл которого очевиден из названия. Соответствующие термины "точность локализации", "точность геокодирования" и т.п. можно условно определить как величины, обратные к значениям соответствующих погрешностей.

Возвращаясь к конечной задаче - оценке пространственного распределения характеристик земной поверхности, отметим, что операцию пересчета входной интенсивности датчика в требуемую характеристику поверхности принято (хотя и не совсем правильно) называть термином "атмосферная коррекция" (atmospheric correction).

Российская космическая система для изучения природных ресурсов Земли и контроля окружающей среды "Ресурс-01" имеет много схожего с французской системой SPOT, начиная с конструктивной схожести сканеров с электронной разверткой HRV и МСУ-Э , о чем уже говорилось выше, и кончая требованиями потребителей по оперативной съемке земной поверхности, главным образом, в полосе от 60° ю.ш. до 60° с.ш. при постоянстве зенитного угла Солнца. Для эффективного использования данных "Ресурс-01" россий-

скими потребителями, а также выхода на международный рынок информационных продуктов, получаемых на их основе, следует при создании оперативных технологий межотраслевой обработки ориентироваться на качественные показатели, присущие зарубежным системам. При этом необходимо учитывать российскую специфику, которую можно кратко охарактеризовать следующими особенностями.

1. Во-первых, на борту ИСЗ "Ресурс-01", как указывалось выше, установлен кроме МСУ-Э также сканер МСУ-СК с конической разверткой. Этот сканер занимает "экологическую нишу" между датчиками высокого разрешения (от 10 м до 40 м) ЬЖУ/БРОТ, ТМ/ЪапсЬа^ БАК/ЕКБ, МСУ-Э/Ресурс и сканером АУНЯЯ/ИОАА ( разрешение около 1 км), что делает его привлекательным для решения ряда задач, требующих большей генерализации в сравнении с перечисленными выше датчиками высокого разрешения. Следует также отметить высокое качество данных на выходе МСУ-СК как по радиометрическим (высокое отношение сигнал-шум), так и по геометрическим (высокая равномерность развертки), являющееся результатом тщательного проектирования при использовании конического способа развертки, более технологичного в сравнении с плоскостной разверткой. Во-вторых сканер МСУ-Э, в отличие от НЮ/, содержит в себе блок обработки, который, в значительной степени, снижает уровень радиометрических искажений, обусловленных как зонной характеристикой, являющейся результатом ограничения светового потока в объективе, так и различием в чувствительности ПЗС-ячеек вдоль строки изображения. Данное обстоятельство сильно влияет на процедуру радиометрической коррекции, так как отпадает, с одной стороны, необходимость исключения влияния зонной характеристики и, с другой стороны, оказывается возможным перейти к выборочной коррекции пикселов в строке, которые отличаются от "соседней" по уровню яркости, что заметно, большей частью, на водной поверхности, и число которых, как правило, не превышает 10 на один спектральный канал.

- 152. Вспомогательные данные, включаемые в процесс обработки (начальные параметры орбиты ИСЗ, тарировочные коэффициенты для определения углов его пространственной ориентации, значения установочных углов сканера на посадочной платформе ИСЗ, коэффициенты абсолютной калибровки и т.п.) известны по ряду причин с большей неопределенностью в сравнении с зарубежными системами.

3. Радиоконтроль орбиты ИСЗ "Ресурс-01" проводится с периодом 1-4 недели, что приводит к необходимости наличия в подсистеме обработки собственного блока достаточно точного баллистического прогноза движения центра масс ИСЗ.

4. И наконец, далеко не все российские потребители, предъявляющие сравнительно высокие требования к точности географической привязки космических изображений, располагают такими "продвинутыми" системами, как упоминавшийся выше пакет программ ERDAS IMAGINE, и вследствие этого работают в одном из графических редакторов типа PhotoStyler или CorelDraw. Это приводит к необходимости проводить для них более "углубленную" обработку, нежели это имело бы место при обработке данных, полученных от одной из зарубежных систем. Российскому потребителю, например, может потребоваться географическая привязка пикселов путем нанесения на изображение координатной сетки в виде линий равных широт и долгот, следующих с некоторым заданным шагом, что не предусмотрено в системе SPOT.

Несмотря на указанную специфику для обеспечения конкурентоспособности информационных продуктов, получаемых на основе данных ДЗЗ от ИСЗ "Ресурс-01", при создании отечественной оперативной системы ИТТРЗ следует придерживаться в целом уровней и качественных показателей межотраслевой обработки, принятых в зарубежных системах (прежде всего в SPOT) и проверенных в процессе длительной эксплуатации. Учитывая взаимную комплементарность данных, получаемых с помощью сканеров и PC А, о

чем уже говорилось выше, желательно также рассматривать их с единых методических позиций, так как в ближайшие несколько лет Россия должна, наконец, получить оперативную всепогодную систему наблюдения Земли.

К задаче межотраслевой обработки данных ДЗЗ тесно примыкает функция планирования космических съемок, выполняемая также в оперативном режиме. Общность подсистем обработки и планирования зиждется на единстве многих разделов базы данных, а также общности вычислительных процедур. В обоих случаях, например, необходимо проведение достаточно точного прогноза движения центра масс ИСЗ на длительных временных интервалах. Как показывает мировая практика, подсистемы межотраслевой обработки и планирования, а также архивации обычно объединены в рамках единой информационной системы на базе локальной компьютерной сети. Примером здесь может служить фирма SPOT IMAGE, осуществляющая распространение данных, получаемых с ИСЗ SPOT, по контрактам [4]. В будущем, надо полагать, и в российской системе ИПРЗ работа будет организована подобным же образом, хотя в настоящее время в силу ряда причин подсистемы планирования, архивации и межотраслевой обработки выступают в виде автономных комплексов. Будем далее понимать под "предварительной обработкой" все основные вычислительные процедуры, предваряющие выдачу потребителю информационного продукта по цепочке: "заявка потребителя - план космической съемки - первичная обработка принятых данных - межотраслевая обработка данных". Следует, однако, сказать о том, что планирование съемок с ИСЗ "Ресурс-01" не может рассматриваться в отрыве от других оперативных космических систем, в частности систем "Метеор-2.3" и "Океан-О!" ввиду общности инфраструктуры Росгидромета, обеспечивающей прием и обработку данных всех трех космических систем.

С учетом всего сказанного основные функции предварительной обработки можно последовательно представить следующим образом:

-17- планирование, т.е. определение такого набора изменяющихся параметров бортового информационного комплекса (БИК), чтобы обеспечивалась съемка в соответствии с заявкой потребителя,

- первичная обработка сырых данных, которая завершается созданием массива изображения с уровнем обработки "О" (см. ниже), "накрывающего" заявленный потребителем регион,

- синтез радиолокационного изображения (при использовании РСА),

- локализация изображения, имеющая целью "привязать" некоторый "кардинальный" элемент (пиксел) космического изображения к геодезическим координатам земной поверхности,

- радиометрическая коррекция, устраняющая неравномерность чувствительности элементарных датчиков либо другие "приборные" искажающие факторы и определяющая коэффициент абсолютной калибровки, т.е. пересчета байта в значение интенсивности входного излучения,

- атмосферная коррекция, реализующая пересчет входной интенсивности в величину, пропорциональную коэффициенту отражения подстилающей поверхности в видимом и ближнем ИК-диапазонах,

- геометрическая коррекция, обеспечивающая трансформирование (преобразование) исходного массива пикселов в такой массив, в котором взаимное положение пикселов определяется формулой заданной картографической проекции, что позволяет однозначно привязать к земной поверхности любой пиксел.

Все перечисленные выше функции, кроме планирования и первичной обработки, характеризуют в совокупности понятие межотраслевой обработки как это принято в мировой практике. Комбинация этих функций, выполняемых в том или ином объеме, определяет "уровень обработки". Поскольку природно-ресурсная информационная система ориентирована на обеспечение данными широкого круга потребителей, число и состав выполняемых функций для каждого уровня, а также номенклатура выходных продуктов должны

быть стандартизованы. Так обстоит дело в системах Landsat, SPOT, ERS, [2,4,6], где для обслуживания потребителей данными ДЗЗ созданы специальные комплексы обработки на базе современных средств вычислительной техники, каждый из которых является, по сути дела, ядром соответствующего наземного сектора системы.

В.2. Развитие российских комплексов обработки данных ДЗЗ

Создание наземного комплекса приема, обработки и регистрации (НКПОР) российской космической подсистемы оперативного наблюдения земной поверхности "Ресурс-0" ведется со времени выхода соответствующего постановления ЦК КПСС и Совмина СССР 5.05.77 г. Заказчиком подсистемы "Ресурс-0" был определен Государственный научно-исследовательский центр изучения природных ресурсов (ГосНИЦ ИПР), который в 1990 году был преобразован в Научно-производственное объединение "Планета". В тактико-техническое задании на подсистему "Ресурс-0", требования к НКПОР определены следующим образом:

"7.1. Наземный комплекс средств приема и регистрации данных подсистемы "Ресурс-0" должен обеспечивать:

- прием, нормализацию и регистрацию данных,

- планирование работы информационного комплекса КА и наземного комплекса средств обработки данных, выдачу исходных данных для управления КА в ЦУП НКУ КА "Ресурс-0".

Примечание. Технические средства для различных видов межотраслевой (не входящих в нормализацию), оперативной и тематической обработки данных, их тиражирования, микрофильмирования и распространения для практического использования в отраслях народного хозяйства в подсистему "Ресурс-0" не входят и разрабатываются по отдельным ТЗ, выдаваемым ГосНИЦ ИПР совместно с заинтересованными организациями.

- 197.2. Технические средства наземного комплекса приема и регистрации данных подсистемы "Ресурс-0" должны располагаться в Главном (г. Москва), региональных (г.г. Новосибирск и Хабаровск) и территориальных центрах приема и обработки данных (соответственно ГЦПОД, РЦПОД и ТЦПОД)."

Понятие "нормализация", определенное в п. 7.6 и 7.7 упомянутого ТТЗ для многозональных датчиков высокого и среднего разрешения, по существу, совпадают, поэтому приведем здесь лишь содержание п. 7.6:

"7.6. Нормализация многозональных изображений высокого разрешения, осуществляемая В ГЦПОД и РЦПОД, должна обеспечивать:

- радиометрическую коррекцию изображений и устранение влияния на них нелинейности амплитудных характеристик информационной аппаратуры и канала передачи по данным калибровки и тарировки этой аппаратуры, удовлетворяющие требованиям п. 3.6. настоящего ТТЗ, а также возможность введения данных по атмосфере для дополнительной коррекции изображений;

- формирование и ввод служебной информации в цифровой поток данных изображений;

- геометрическую коррекцию изображений за отклонение конструктивных осей КА от вертикали и вектора его абсолютных скоростей по тангажу, крену и рысканию, за неравномерность движения сканирующих лучей по земной поверхности, за отклонения высоты полета КА над земной поверхностью от номинальной и обеспечения по всему полю снимка линейных измерений со средней квадратической относительной ошибкой не более 1,5%, площадных измерений со средней квадратической относительной ошибкой не более 3% и угловых измерений со средней квадратической ошибкой не более 20 угловых минут по любому направлению:

- пространственную привязку к геодезическим координатам всех изображений в соответствии с требованиями п. 3.4. настоящего ТТЗ;

-20- приведение всех изображений в специальную картографическую проекцию, выбираемую на этапе эскизного проектирования;

- разделение всего потока цифровых данных на комплекты условных кадров по заданным геодезическим широтам с 10% перекрытием между кадрами в направлении полета КА;

- составление аннотации для каждого условного кадра;

- представление данных в одной-двух спектральных зонах в виде, пригодном для оперативного обнаружения стихийных бедствий и спецвоздействий на окружающую среду с оценкой их характеристик и географического распространения. Требования к оперативности и форме представления данных уточняются на этапе эскизного проектирования;

- фоторегистрацию всех кадров обработанных изображений во всех спектральных зонах в масштабе 1:4000000 на черно-белой негативной пленке шириной в 70 мм (формат изображения 55x70 мм) и по заказу потребителей до 25% кадров обработанных изображений в масштабе 1:1000000 (формат изображений 220x280) как на черно-белой негативной пленке в отдельных спектральных зонах, так и синтезированных изображений в 2-4 спектральных зонах на цветной негативной пленке с нанесением соответствующей аннотации на полях снимка;

- регистрацию на магнитном носителе с высокой плотностью записи всего объема обработанных данных и сопровождающей информацию по каждому условному кадру с параллельной записью изображений во всех спектральных зонах и возможностью перезаписи этих данных в виде и коде, совместимых с ЭВМ ЕС."

Содержание пунктов 3.4. и 3.6. ТТЗ, на которые была ссылка в предыдущем абзаце, таково:

"3.4. Должно обеспечиваться определение геодезических координат центра кадров и любого элемента многозональных и радиояркостных изображений, а также нанесение на них курсовой линии КА, производимое по дан-

ным траекторных изменений и значениям угловых элементов внешнего ориентирования КА во время съемки, со средней квадратической ошибкой не более 3-5 км по каждой координате и 20 угловых минут по направлению курсовой линии."

"3.6. Средства измерений, формирования и передачи многозональных изображений в цифровой форме должны обеспечивать сведение коэффициентов передачи сигнала в разных спектральных зонах со средней квадратической ошибкой не более 3% и измерение величин энергетических потоков на ее входе со средней квадратической ошибкой не более 3% относительно эталонного источника".

И наконец, п. 7.13. ТТЗ гласит:

"7.13. Технические средства каждого центра должны обеспечивать возможность нормализации и регистрации всего объема принятых в течение суток данных не более чем за 24 часа".

Очевидно, что основные функции нормализации и функции межотраслевой обработки "по уровням", описанные выше, совпадают, чего нельзя сказать о критериях качества, сформулированных по разному. Например, потребителю важно знать то, с какой погрешностью совместится полученное им из центра обработки изображение с цифровой картой, а ему гарантируют лишь уровень искажений длин не хуже 1,5% или искажения углов не хуже 20'. Однако такое положение дел закономерно вытекало из ориентации системы нормализации лишь на использование в процессе обработки априорных данных об орбите и пространственном положении КА, о характеристиках бортового информационного комплекса (БИК) и т.п.

Головным исполнителем по созданию НКПОР был определен Российский научно-исследовательский институт космического приборостроения РНИИКП (ранее НИИ Приборостроения), где была впоследствии разработана концепция использования для нормализации серийных многопроцессорных комплексов ПС-2000, разработанных первоначально Минприбором для

решения задач геологоразведки и обеспечивавших быстродействие (при максимальном распараллеливании процесса вычислений) до 1 млрд. операций в секунду. Были развернуты соответствующие работы с участием Рязанской государственной радиотехнической академии - РГРТА (ранее РРТИ), взявшей на себя создание прикладного программного обеспечения нормализации. Для обмена информацией между средствами приема и регистрации (ПРИ) и ПС-2000 разрабатывался канал-процессор ввода-вывода данных (КПВВ), который должен был обеспечить скорости ввода/вывода данных до 2 Мбайт/с. В работах [38-42] достаточно полно изложены подходы, использованные при создании технологии нормализации в многопроцессорной вычислительной среде, обеспечивающей обработку поступающих данных в строгом соответствии с требованиями ТТЗ на подсистему "Ресурс-0", изложенными выше.

Одновременно с указанными выше в ГосНИЦИПР независимо в широкой кооперации с отечественными организациями, а также предприятиями стран СЭВ велись работы по созданию системы межотраслевой обработки. Концепция такой системы достаточно хорошо изложена в работе [43], в которой представлены структура технических средств и принципы организации вычислительного процесса. В данной системе, в отличие от системы нормализации, учитывалась возможность использования кроме априорных, также и апостериорных данных, в частности, данных, извлекаемых из принятой информации в виде оценок параметров (кодов яркости и координат) изображений опорных точек местности (ОТМ). Учет этих параметров позволяет при должном алгоритмическом обеспечении удовлетворить непосредственно требованиям потребителей по совмещению космических изображений с картоос-новой. При этом, как и в системе нормализации, здесь предполагалось вести обработку всего потока данных, поступающих от средств ПРИ, с помощью спецпроцессоров валовой обработки, а все остальные подсистемы (конвертирования, интерактивной обработки, регистрации и тиражирования,

информационно-поисковая) служили для обучения алгоритмов обработки, а также генерации выходных продуктов.

Однако, в силу ряда причин, ни система нормализации, ни система межотраслевой обработки не были реализованы в полном объеме. Учитывая грядущие запуски КА подсистемы "Ресурс-01", было принято решение о создании и вводе в действие на первом этапе системы предварительной обработки информации для объектов типа "Ресурс-01", базирующихся на имеющихся в наличии в ГЦПОД и РЦПОДах Госкомгидромета аппаратных комплексах (Решение о порядке нормализации информации для объектов типа "Ресурс-01" от 23.05.86 г.). Еще раньше стало очевидным, что как нормализация, так и валовая обработка всего потока данных нереализуема в установленные сроки, и была выдвинута концепция выборочной обработки данных, подробно изложенная в работе [44]. В соответствии с этим в ГосНИЦИПР были проведены работы по созданию аппаратных [45] и программных [46] средств системы выборочной обработки на базе малых ЭВМ (СВОДМ), которая базировалась на имевшихся к тому времени отдельных элементах системы межотраслевой обработки. Именно эти средства и послужили основой принятого решения.

Ко времени запуска КА "Ресурс-01" № 2 в апреле 1988 г. в Главном центре приема и обработки спутниковых данных в г. Долгопрудный Моск. обл-ти. был развернут комплекс выборочной обработки в составе [9]:

- подсистема просмотра и перезаписи данных с лент высокой плотности (МЛВП) на машинные ленты (МЛ),

- подсистема нормализации на базе комплекса ПС-2000 в варианте К141-3/2 (32 процессорных элемента),

- подсистема фоторегистрации на лазерном фоторегистраторе. В действительности функции просмотра, перезаписи и фоторегистрации были объединены в рамках малого аппаратно-программного комплекса (МАПК), явив-

шегося подмножеством спроектированного ранее СВОДМ, который содержал в себе [47]:

- ЭВМ СМ 1403 (в стандартной комплектации),

- магнитофон высокой плотности записи (МВПЗ) производства фирмы "Щлюмберже" (Франция),

- дисплейный пульт "Периколор-500",

- дисковая подсистема на базе двух дисковых накопителей по 29

Мбайт,

- два накопителя на магнитных лентах (объем кассеты 20 Мбайт),

- устройство ввода-вывода изображений на фотопленку (УВВИ) типа "Феаг-200" производства "Карл-Цейс-Йена" (ГДР). Все программное обеспечение МАПК было разработано лично автором. Кроме указанных выше средств для целей баллистического прогноза движения КА использовались также ЭВМ ЕС 1035 и соответствующее программное обеспечение, разработанное Кугаенко Б.В.

Технология обработки данных, подробно изложенная в [9], сводилась, в целом, к следующим этапам:

1. Баллистический прогноз с расчетом времени и элементов орбиты на начало каждого сеанса связи с КА на ЕС ЭВМ, перенос лент с расчетными данными на ЭВМ СМ2 комплекса ПС-2000.

2. Просмотр и перезапись по временным кодам данных, заявленных потребителями, с МЛВП на МЛ, контроль качества перезаписи в МАПК, перенос лент на ПС-2000 и в МАПК.

3. Нормализация данных ПС-2000, перенос лент в МАПК.

4. Фоторегистрация в МАПК данных с лент, перенесенных с ПК-

2000.

Такая технология, в которой были задействованы три разных по архитектуре и надежности вычислительных комплекса, связь между которыми осуществлялась переносом магнитных лент, не могла удовлетворить ни раз-

работчиков, ни оперативный персонал ГЦПОД. Однако она использовалась вплоть до конца 1990 г., когда на комплексе ПС-2000 был введен в действие КПВВ, и функции перезаписи замкнулись на ПС-2000. Позже, со вводом в действие фоторегистратора РИФ, комплекс нормализации оказался независимым от МАПК, внешней оставалась лишь функция баллистического прогноза на ЕС ЭВМ. Однако скорость обменных операций на КПВВ оказалась более чем на порядок ниже заявленной вначале скорости 2 Мбайт/с. По этой причине быстродействие комплекса практически не изменилось в сравнении с вариантом ввода исходных данных с магнитных лент, существовавшим ранее. По этой же причине ситуация кардинально не изменилась с переходом на комплекс типа К141-14/2 со 128 процессорными элементами.

Одновременно с этим в рамках тематики Росгидромета шло дальнейшее развитие малого комплекса межотраслевой обработки. Автором была проведена доработка программного обеспечения МАПК так, что обеспечивались функции геометрической коррекции и географической привязки путем нанесения на изображение координатной сетки, а также баллистический прогноз на СМ 1403. Тем самым МАПК стал полностью автономным вычислительным комплексом выборочной межотраслевой обработки данных, получаемых от ИСЗ "Ресурс-01" [47].

Следующим этапом развития малых комплексов межотраслевой обработки явился комплекс МАПК-Д, ядром которого послужил комплекс технических средств интерактивной обработки (КТС "Диск") в варианте А6473А (одна ЭВМ-диспетчер, к которой подключены две ЭВМ-пульта) производства комбината "Роботрон" (ГДР) [48]. С учетом комплектации МАПК, приведенной выше, можно сказать, что в МАПК-Д роль ЭВМ СМ1403 выполняла диспетчерская ЭВМ, а роль устройства "Периколор" - один из дисплейных пультов КТС "Диск". Схожесть архитектур ЭВМ, использованных в составе КТС "Диск", с архитектурой СМ1403, а также идентичность операционных систем намного облегчили перенос ранее разработанных аппаратно-

программных средств в среду МАПК-Д. Доработки интерфейсов связи с МВПЗ и НМЛ были проведены Смирновым П.П., а все системное и прикладное программное обеспечение, разработанное ранее автором для МАПК, было с его участием перенесено на диспетчерскую ЭВМ КТС "Диск". Управление режимами просмотра на пультовой ЭВМ велось с помощью программного комплекса "Эврика" [49].

Аппаратно-программные комплексы типа МАГЖ-Д были изготовлены в трех экземплярах и внедрены в 1991 г. в ГЦПОД, а также в Западносибирском региональном центре приема и обработки спутниковых данных (ЗС РЦПОД), г. Новосибирск, и в Дальневосточном региональном центре приема и обработки данных (ДВ РЦПОД), г. Хабаровск. Тем самым была впервые создана распределенная подсистема межотраслевой обработки, "покрывающая" цифровой космической информацией практически всю территорию России, а также стран СНГ и ряда сопредельных государств. Внедрение указанных комплексов проводилось под руководством и при непосредственном участии автора.

Программное обеспечение первичной межотраслевой обработки, созданное ранее на МАПК-Д применительно к сканерной информации, получаемой с ИСЗ "Ресурс-01" N 2, было доработано автором для обработки также данных от РСА "Экор-А", который предполагалось отправить в космос на борту ИСЗ "Алмаз-1" в 1991 г. Архитектура базы данных и программного обеспечения были унифицированы для обоих типов ИСЗ. Дополнительно были разработаны программы первичной обработки данных РСА, которые предполагалось вводить в МАПК-Д с магнитных лент, синтеза радиолокационного изображения, включая фазовую и радиометрическую коррекцию, программы геометрической коррекции и подавления спекл-шума. Однако работа по реальной информации с ИСЗ "Алмаз-1" не велась ввиду недостаточного быстродействия МАПК-Д.

Вскоре, однако, стала насущной необходимость перехода на более современную техническую базу, которую являли собой персональные компьютеры (ПК) типа PC/AT. (Именно данный вид вычислительных машин, основанных на Intel-архитектуре, оказался доступен для приобретения и освоения). В 1993-94 г.г. в РНИИКП была проведена разработка аппаратно-программных средств "перезаписи, предварительной обработки и фоторегистрации информации на базе ПК IBM PC/AT (система СПОФ)" и в декабре 1994 года передана в опытную эксплуатацию в ГЦПОД. Под предварительной обработкой здесь понимались "удаление импульсных помех в автоматическом режиме, коррекция сбойных строк", а перезапись данных ДЗЗ проводилась с магнитных лент высокой плотности записи на жесткий диск ПК.

Одновременно с этим по тематике Росгидромета и в рамках контрактов с Российским космическим агентством под руководством и при непро-средственном участии автора была проведена работа по перенесению технологии межотраслевой обработки с МАПК-Д на PC/AT. В результате были созданы соответствующие аппаратно-программные средства, обеспечивающие переоснащение комплексов МАПК-Д в трех центрах. Основная идея здесь состояла в замене КТС "Диск" на персональный компьютер типа PC/AT 486. При этом:

- магнитофон "Шлюмберже" подключается через специальный интерфейс связи к каналу прямого доступа к памяти (КПДП) компьютера,

- визуализация данных ДЗЗ ведется средствами стандартного графического адаптера SVGA в режиме "скроллинга",

- перезапись выбранного фрагмента с высокоплотной ленты ведется непосредственно на "жесткий" диск,

- обработанные изображения выдаются потребителю на стандартных для ПК носителях: дискетах, стримерных лентах. (Как и на МАПК и МАПК-Д здесь управление считыванием данных с высокоплотной ленты осуществляется дистанционно с пульта компьютера).

-28В 1995 г. указанные выше аппаратно-программные средства в виде плат интерфейса связи ПК-МВПЗ, системного и прикладного программного обеспечения первичной и межотраслевой обработки были переданы в эксплуатацию в ГЦПОД, ЗС РЦПОД и ДВ РЦПОД. Кроме того, было проведено обучение оперативного персонала работе по новой технологии. Общая архитектура программного обеспечения и операторский интерфейс в компьютерном комплексе межотраслевой обработки (КМО) остались, по сути дела, теми же, что и в МАПК-Д. Это, естественно, облегчило освоение новой технологии. В ГЦПОД, кроме того, был передан пакет программ, обеспечивающий обмен данными между компьютером и магнитными лентами формата ЕС ЭВМ, а также ввод/вывод изображений на УВВИ "ФЕАГ-400" в рамках созданного там ранее комплекса фоторегистрации на базе РС/АТ.

На основе переданных в ГЦПОД, ЗС РЦПОД и ДВ РЦПОД средств, о которых речь шла выше, а также имевшегося там оборудования (компьютеры, МВПЗ) были развернуты КМО и тем самым проведено восполнение созданной ранее распределенной подсистемы межотраслевой обработки данных ИПРЗ.

Трудности поддержания в рабочем состоянии магнитофонов "Шлюмберже", а также быстрый прогресс вычислительной техники обусловили разработку и внедрение средств непосредственного (или прямого) ввода данных, принимаемых от ИСЗ "Ресурс-01" со скоростью 7,68 Мбит/с, в компьютер с записью информации в файл специального формата ("сырой файл"). Такие файлы формируются автоматически во время сеансов связи с ИСЗ и затем архивируются на магнитные ленты большой емкости. Оперативные либо считанные с архивных лент сырые файлы становятся затем доступными для последующей обработки в рамках локальной компьютерной сети. В РНИИКП была проведена доработка СПОФ в части ввода данных на жесткий диск ПЭВМ в "темпе приема" (т.е. со скоростью 7,68 Мбит/с), и затем соответствующие аппаратно-программные средства, а также программное

обеспечение нормализации, разработанное в РГРТА, были в июле 1996 года переданы в опытную эксплуатацию в ГЦПОД. Следует отметить, что в этой технологии предусмотрен ввод данных от ИСЗ "Ресурс-02" N 3 и 4, имеющих разную структуру принимаемого сигнала.

Еще раньше в НПО "Планета" независимо были проведены работы по созданию аппаратно-программных средств непосредственного ввода в компьютер полного потока данных, поступающих от ИСЗ "Ресурс-01" N 3. Эти средства были внедрены в опытную эксплуатацию в июле 1995 года и обеспечили, фактически, расширение функций созданного ранее компьютерного комплекса приема и обработки цифровых данных с метеорологических ИСЗ, подробно описанного в работе [50]. Отметим, что указанный комплекс представляет собой локальную сеть, а поступающие от ИСЗ данные в течение сеанса связи накапливаются на файл-сервере сети в специальном "сыром файле", который после окончания сеанса становится доступным компьютеру обработки, имеющему доступ к этому файлу. Данный комплекс был создан под руководством Жупанова В.Д.

И наконец, было разработано программное обеспечение межотраслевой обработки с компьютера, имеющего доступ к сырому файлу на жестком диске файл-сервера сети. Алгоритмы обработки, архитектура базы данных и программного обеспечения, а также значительная часть самих программ обработки разработаны лично автором. Созданная в результате технология непосредственного ввода и обработки данных "Ресурс-01" N 3 максимальным образом автоматизирована и выдает информационные продукты, аналогичные по номенклатуре и качественным показателям зарубежным системам ИПРЗ SPOT, Landsat и совместимые с ГИС ERDAS, ERMapper и др. Для нее характерны замкнутость (ввод данных ДЗЗ по расписанию сеансов, собственный баллистический прогноз по начальным условиям, поступающим по глобальной компьютерной сети и т.п.) и высокая точность обработки, так как максимально полно используются априорные данные, а также, если это необхо-

димо, опорные точки местности. В этой технологии определены следующие уровни обработки аналогичные системе SPOT:

- уровень "0": многоспектральное изображение заказанного региона, полученное от сканера МСУ-Э либо МСУ-СК, располагается в файле, у которого первая запись содержит заголовок специального формата, оно локализовано: в заголовке содержатся геодезические координаты первого пиксела файла;

- уровень "1А": радиометрическая коррекция;

- уровень "1В": "нормализация", т.е. геометрическая коррекция изображения уровня "1А" с целью приведения его в "нормальную" проекцию, максимально приближенную к плановой проекции (см. П. 1.8); выполняется на основе лишь априорной информации относительно параметров датчиков, орбиты и ориентации ИСЗ и т.д.;

- уровень "2А": геокодирование (геометрическая коррекция по априорным данным с целью преобразования изображения в одну из общепринятых картографических проекций);

- уровень "2В": геокодирвание с привлечением опорных точек местности (ОТМ);

- уровень "3": геокодирвание, имеющее целью совмещение изображения с другими ранее геокодированным "опорным" изображением;

- уровень "4": файл уровня "2" либо "3" переведен в формат LAN, принятый в ГИС ERDAS и совместимый с ERMapper, IDRISI и т.п. (Отметим еще раз , что термины, вводимые автором, в частности, понятие "нормализация", могут не совпадать с их использованием другими авторами.)

И наконец, под руководством и непосредственном участии автора на основе его теоретических разработок было создано программное обеспечение планирования космических съемок первой очереди для персонального компьютера. Базы данных межотраслевой обработки и планирования дополняют друг друга, образуя, в конечном итоге, единую структуру, доступную с любого

компьютера локальной сети, а также дистанционно. В системе первой очереди реализованы следующие функции:

- полностью автоматизированное планирование съемок с ИСЗ типа "Метеор-2,3",

- предварительные вычисления для "Метеор", "0кеан-01" и "Ресурс-01", результаты которых (главным образом, моменты времени входа в зону радиовидимости приемного пункта и долгота восхождения ИСЗ) служат основой дальнейшего планирования космических съемок с оперативных ИСЗ Росгидромета;

- наведение поля зрения сканера МСУ-Э на заданный потребителем регион. Программное обеспечение планирования в 1994 г. передано на эксплуатацию в службу планирования космических съемок НПО "Планета" и используется оперативным персоналом в своей каждодневной работе.

Таким образом, суммируя сказанное выше, можно констатировать, что подсистемы нормализации и межотраслевой обработки в том виде, как они были спроектированы, реализованы не были, главным образом, из-за несоответствия возможностей технических средств задаче обработки полного объема поступающих из космоса данных. Выборочная обработка данных (по заявкам потребителей) оказалась единственной разумной альтернативой идее валовой обработки. В соответствии с этим ко времени запуска ИСЗ "Ресурс-01" N 2, был создан многомашинный комплекс выборочной обработки, в разработке которого принимал участие ГосНИЦИПР, НИИ Приборостроения и РРТИ. В дальнейшем произошло разделение на автономные комплексы и совместными усилиями была создана распределенная система обработки в составе:

- ГЦПОД: комплекс нормализации (на базе мультипроцессора ПС-2000), малые комплексы межотраслевой обработки МАПК и МАПК-Д,

- ЗС РЦПОД: комплекс МАПК-Д,

- ДВ РЦПОД: комплекс МАПК-Д.

К моменту запуска ИСЗ "Ресурс-02" N 3 было, фактически, приурочено создание комплексов нового поколения, которые были одновременно и независимо созданы в РНИИКП и НПО "Планета" в кооперации с соисполнителями. Комплексы созданы на единой аппаратно-программной платформе, а именно: Intel-компьютеры типа PC/AT с программной средой MS-DOS+Windows 3.1 (либо 3.11). На первой фазе (1994-1995 г.г.) были созданы и внедрены комплексы с вводом данных ДЗЗ с магнитофона высокой плотности записи:

- комплекс разработки РНИИКП (совместно с РГРТА) в ГЦПОД,

- комплекс разработки НПО "Планета" в ГЦПОД, ЗС РЦПОД и ДВ РЦПОД. На второй фазе (1996 г.) были созданы и внедрены комплексы с прямым вводом данных в рамках локальных сетей, развернутых в ГЦПОД и Московском центре обработки.

Таким образом, эволюция систем нормализации и межотраслевой обработки привела к функционально и технически идентичным комплексам, которые могут различаться, главным образом, лишь программным обеспечением и его алгоритмической основой, что, в конечном счете, сказывается на качестве выходных информационных продуктов и на процедуре их получения. Именно достижение высокого качества выходных продуктов, в первую очередь, по критерию точности геокодирования, а также максимальной автоматизации процесса обработки, так необходимой для эффективного функционирования оперативной космической системы, были в центре внимания автора в течение всей его многолетней деятельности в указанном направлении.

Сравнительный анализ под данным углом зрения двух описанных выше наиболее современных комплексов, созданных независимо в РНИИКП и НПО "Планета", обнаруживает наличие на настоящий момент ряда принципиальных недостатков, присущих программному обеспечению системы СПОФ и проистекающих из подходов, изложенных в [38-42]:

1. Отсутствует собственный баллистический прогноз движения центра масс по начальным условиям из баллистического центра (БЦ), поступающим один раз в 7-14 дней в виде телеграмм специального формата. Результатом является необходимость внешних по отношению к СПОФ расчетов и занесения оператором с пульта длинных строк цифр, характеризующих величины элементов орбиты для каждого сеанса связи.

2. В расчетах используется кеплеровская модель движения ИСЗ вокруг Земли [42], что может приводить к ошибкам географической привязки до 5 км и более на интервале одного витка ИСЗ "Ресурс-01". Кроме того, возможны значительные погрешности геокодирования вследствие неравномерного по скорости орбитального движения ИСЗ, обусловленного формой геоида и не учитываемого кеплеровской моделью.

3. Разработчики программ геометрической коррекции, надо полагать, перенесли подход к организации вычислительного процесса, который был оптимален для многопроцессорной обработки на ПС-2000, на однопроцессорный ПК, где оптимальность уже не имеет места. В частности, неоправданным представляется прямой пересчет координат [42], приводящий к необходимости "доопределения" исходной строки данных интерполяцией пикселов вдоль строки (при входном буфере длиной в одну строку), что не обеспечивает корректного восстановления исходного непрерывного поля яркости. По этой причине, кстати говоря, во всех зарубежных системах обработки данных ДЗЗ используется обратный пересчет координат (см. п.В.З).

4. Сомнительным является предположение о том, что яркостное поле, соответствующе любому столбцу сканерной панорамы датчика МСУ-Э, является реализацией одного случайного процесса, которое, фактически, делается при обучении алгоритма радиометрической коррекции.

5. Не отработана методика использования координат опорных точек местности, а также данных об ориентации ИСЗ до такой степени, чтобы было продемонстрировано совмещение геокодированных изображений с картой с

погрешностью 1-3 пиксела, что необходимо, как указывалось в п.В.1, для их последующей тематической обработки в среде ГИС.

Перечисленные выше недостатки отсутствуют в программном обеспечении, разработанном по алгоритмам, предложенным автором. Это дает основание считать, что поставленная на стадии проектирования системы межотраслевой обработки цель (с очевидной заменой валовой обработки на выборочную) благодаря, в значительной степени, работам автора, в основном, достигнута.

Теоретической и алгоритмической основой программного обеспечения обработки данных ДЗЗ, созданного применительно к вычислительной технике двух поколений (СМ ЭВМ и ПК) и находящегося в эксплуатации в оперативных центрах обработки спутниковых данных Росгидромета, послужили разработки автора, подробно изложенные в основном тексте настоящей диссертации.

Следует считать достигнутой и цель, поставленную перед разработчиками системы приема, нормализации и регистрации, которые строго следовали требованиям ТТЗ на космическую подсистему "Ресурс-О" и опирались, в частности, на определенные там критерии качества выходных информационных продуктов. В свете сказанного, следует считать разработки, проведенные независимо коллективами РНИИКП и НПО "Планета" (в соответствующей кооперации) взаимно дополняющими. Не исключено в будущем объединение этих разработок в рамках единой системы обработки с использованием наиболее сильных сторон каждой из них. Тому уже имеется прецедент, когда совместными усилиями был создан первый комплекс, приуроченный к запуску ИСЗ "Ресурс-01" N 2 в 1988 г.

В.З. Общая характеристика диссертационного исследования на фоне работ других авторов

Основой программного обеспечения, реализующего на той или иной аппаратной платформе процедуры предварительной обработки данных ДЗЗ в оперативном режиме, являются соответствующие алгоритмы, вытекающие из общей математической модели, описывающей процесс получения космических изображений с помощью соответствующих датчиков информации. Общую модель удобно представить в виде совокупности двух "субмоделей": -геометрической и радиометрической. Эти субмодели взаимосвязаны и соответствуют рассмотрению одного предмета, а именно, проблемы извлечения информации о состоянии земной поверхности из данных дистанционных измерений как бы на двух уровнях приближения. (Далее вместо введенного выше термина "субмодель" будем использовать понятие "модель" как более привычное). Первый из них трактует проблему с точки зрения геометрической оптики и оперирует, главным образом, координатами наземных объектов, а второй - значениями кодов яркости, характеризующими эти объекты. (Понятие "код яркости" достаточно условное и имеет прямой смысл, только если величина пиксела пропорциональна физической яркости излучения на входе датчика). Для достижения погрешностей геокодирования 1-2 пиксела, что необходимо, как указывалось выше, для эффективного решения задач ИПРЗ, геометрическая модель должна быть прецизионной, т.е. обладать собственной погрешностью заведомо менее одного пиксела. Для радиометрической модели точностным ориентиром может служить требование, чтобы относительная погрешность определения желаемой характеристики земной поверхности, в частности, коэффициента отражения для сканерных датчиков, была заведомо меньше минимально допустимой погрешности классификации 15%, уже упоминавшейся ранее в п. В.1.

Радиометрическая модель включает в себя два аспекта:

- взаимосвязь распределения характеристик отражения (или рассеяния) земной поверхности с полем интенсивности излучения на верхней границе атмосферы,

- преобразование поля интенсивности на верхней границе атмосферы в "изображение" - матрицу кодов яркости (элементов изображения или пикселов), а также обратное преобразование. Многоспектральные сканеры дают, естественно, совокупность таких матриц по числу спектральных каналов. Геометрическая модель описывает взаимосвязь координат матрицы исходного изображения, в качестве которого может, в частности, выступать вся сканер-ная телевизионная панорама, принятая в течение сеанса связи с ИСЗ, с геодезическими координатами точек земной поверхности, соответствующих координатам этой матрицы. Все приведенные выше зависимости получаются как решения соответствующих уравнений, описывающих физические процессы распространения и преобразования электромагнитной энергии. В конечном счете, необходимо получить адекватную оценку пространственного распределения коэффициента рассеяния земной поверхности в одном или нескольких спектральных каналах сканера либо эффективной площади рассеяния применительно к РСА. В случае дальнего ИК-диапазона МСУ-СК полностью "работает" геометрическая модель, но определению уже подлежит радиационная температура подстилающей поверхности. В дальнейшем вопросы расчета температурных полей по данным ДЗЗ в настоящей работе не рассматриваются.

Алгоритмы обработки вытекают из моделей и в отличие от последних оперируют с дискретными значениями полей интенсивности и координат. Кроме того, для достижения высокой оперативности обработки данных ДЗЗ должно быть обеспечено высокое быстродействие этих алгоритмов без потери, однако, точности, достигнутой на уровне моделей. Для этого, как правило, приходится прибегать к применению разного рода аппроксимаций, а

также численных методов. К использованию аппроксимаций, в частности, итерационных методов побуждает, например, трудоемкость решения определяющих уравнений (см.п. 1.7) для каждого пиксела изображения при расчете координат в процессе геометрических преобразований. В противном случае трудно будет говорить об оперативности процесса обработки.

Программное обеспечение, реализующее алгоритмы обработки "привязано" к выбранному составу технических средств, имеющихся в распоряжении центров приема и обработки спутниковых данных. Совокупность технических и программных средств, а также последовательность процедур, которые должен произвести оператор для получения выходного информационного продукта требуемого качества, составляют технологию предварительной обработки информации в наземном комплексе, имеющую своей целью получение конечного продукта - картографически точно структурированной совокупности элементов изображения (пикселов), пропорциональных характеристикам подстилающей поверхности в "зоне интереса" потребителя. Конечный продукт должен представляться последнему, как это принято в зарубежных системах, в виде аннотированных цифровых массивов на магнитных носителях, включая компакт-диски, и в виде "твердых копий", т.е. изображений, являющихся образами цифровых массивов и полученных с помощью фоторегистраторов либо принтеров. Отметим, что для генерации твердых копий достаточно высокого качества требуются также специальные процедуры обработки, сводящиеся, по сути, к предыскажению цифрового сигнала перед выдачей его на фоторегистратор или принтер с высоким разрешением.

Кроме основных процедур обработки, вытекающих из описанных выше алгоритмов, имеется значительное число вспомогательных операций, обеспечивающих решение основных задач, и входящих составной частью в понятие "первичная обработка" (например, просмотр и перезапись данных на магнитные носители формата ЭВМ с первичных магнитных лент либо из "сырого файла" в памяти сервера, обработка телеметрируемой с борта ИСЗ информа-

ции, сверка шкалы времени и т.п.). Указанные операции также реализуются с помощью специального программного обеспечения. Для того, чтобы технология предварительной обработки была оперативной, т.е. могла обеспечивать получение информационных продуктов заданного качества при минимальном времени и трудовых затратах, необходимы также оптимизация программного обеспечения и минимизация операторского интерфейса. Таким образом, для реализации современной технологии должны быть тщательно отработаны все звенья цепи "модель-алгоритм-программное обеспечение".

Начнем обзор литературы вначале с акцентом на геометрические аспекты космической съемки. Хотя ко времени выхода постановления по системе "Ресурс-0", практически совпавшего по времени с началом исследований автора по проблеме ИПРЗ, уже имелся прецедент по созданию комплексов обработки данных, получаемых с ИСЗ типа Ьапёза!. Однако в литературе, за исключением, пожалуй, содержащих скорее общие сведения относительно методов обработки данных Ьапска! ранних работ [51-53], отсутствовала более или менее полная информация по теоретической и алгоритмической основам такой обработки. Отметим, что в этих работах везде используется обратный пересчет координат при геометрической коррекции, о чем уже упоминалось выше.

Наряду с этим, был опубликован целый ряд работ таких известных российских ученых как Журкин И.Г., Аковецкий В.И., Родионов Б.Н., Тюфлин Ю.С. и др. ( например, [54-56], а также зарубежных исследователей [57] , содержащих различные варианты геометрических моделей, описывающей с той или иной степенью сложности космическую съемку с помощью оптико-электронных сканеров . Однако эти модели не были доведены до уровня алгоритмизации, пригодного для непосредственного создания эффективного (прежде всего, с точки зрения минимизации времени обработки) программного обеспечения геометрической коррекции космических изображений, представленных в цифровом виде.

Вместе с тем, был известен альтернативный подход, когда собственно геометрическая модель не строится, а для пересчета координат пикселов в процессе геометрической коррекции используется полиномиальная аппроксимация действительных соотношений между координатами пикселов исходного и обработанного изображений, при этом коэффициенты полиномов рассчитываются на основе координат ОТМ [58,59]. Однако данный подход полностью зависит от числа и расположения ОТМ на изображении, что препятствует, например, созданию программного обеспечения обработки по уровням "1В" и "2А", где, как это ясно из предыдущего изложения (см. п.В.2), не предусмотрено обучение алгоритмов обработки при участии оператора. Для МСУ-СК же данный подход практически исключен, так как число ОТМ и порядок интерполятора могут оказаться столь велики, что устойчивость алгоритма коррекции не удастся обеспечить вообще.

Указанные обстоятельства побудили автора к разработке собственной геометрической модели сканерной съемки, пригодной как для реализации алгоритмов коррекции, так и для оценки геометрических искажений [60-67]. Разработки потребовала также и модель космической съемки с помощью РСА, сигнал которого поступает на землю в цифровом виде, так как ранее в книге Аковецкого В.А. и др. [68], а также в других публикациях того периода описана модель съемки с самолета при синтезе радиолокационного изображения на оптической скамье. В работе [ 69] автором предложена такая модель.

На период 1979-1986 г.г., когда были опубликованы перечисленные выше работы автора, приходится значительное число публикаций, содержащих те или иные варианты геометрических моделей. Здесь следует упомянуть, прежде всего, монографии Родионова Б.Н. [70], Бугаевского JI.M. и Портнова A.M. [71] и Тюфлина Ю.С. [72], где систематически изложены различные аспекты космической съемки сканерами и РСА. Однако один из ключевых вопросов, а именно, описание орбитального движения центра масс ИСЗ в процессе космической съемки либо вообще не рассматривалось, так как считалось

известным заранее из внешних данных [70], либо трактовалось упрощенно с точки зрения кеплеровской теории невозмущенного движения [72] либо орбита ИСЗ вообще считалась круговой [71]. Аналогичная картина наблюдалась, например, и в работах [73-74]. Между тем, в работе автора [67] учитывались вариации элементов орбиты, обусловленные второй зональной гармоникой.

Однако со временем, в особенности, после запуска на орбиту в феврале 1986 г. ИСЗ 8РОТ-1, стала насущной необходимость уточнения существовавших ранее геометрических моделей и, прежде всего, в части адекватного описания движения центра масс ИСЗ (т.е. его прогноза) на длительных временных интервалах (100 и более витков), что обусловлено упоминавшимися ранее в п. В.1. особенностями космической системы "Ресурс-01". Таким образом, даже частичный учет нецентральности поля тяготения, введенный в работе автора [67], был неудовлетворительным.

Проблема адекватного описания движения центра масс ИСЗ является одной из основных в космической геодезии и по ней имелось значительное число отечественных публикаций. Среди основных следует выделить работу коллектива авторов под ред. Нариманова Т.С. [75], а также монографии таких известных российских ученых, как Эльясберг П.Е. [76], Урмаев М.С. [77] и Плахов Ю.В. [78], где систематически изложены различные подходы к вычислению элементов орбиты ИСЗ в поле тяготения с учетом сопротивления атмосферы, притяжения Луны, солнечного ветра и т.д. Из более поздних работ следует упомянуть также докторскую диссертацию Лукашевича Е.П. [79].

Как известно, нецентральность поля тяготения Земли обусловливает необходимость учета возмущающих сил путем представления гравитационного потенциала в виде разложения в ряд по сферическим функциям. Следующим по весомости возмущающим фактором для природноресурсных ИСЗ с высотой 600-900 км является сила сопротивления атмосферы, плотность которой может колебаться в значительных пределах даже на суточном интервале. Количество удерживаемых членов и коэффициенты разложения потенциала, а

)" М '

-41- "тлч^к^.,

также способы аппроксимации высотного хода плотности атмосферы могут варьировать в широких пределах, что привело к появлению множества моделей орбитального движения ИСЗ.

Система дифференциальных уравнений движения центра масс ИСЗ, записанная в абсолютных координатах либо в оскулируюгцих элементах с учетом перечисленных выше возмущений допускает общее решение, как известно, лишь в численном виде. В [75] рассматриваются численные методы интегрирования Адамса и Рунге-Кутта для решения указанных уравнений. Однако они значительно уступают в точности методу Эверхарта, предложенному позже в работе [80]. Статическая модель атмосферы, также описанная в [75], хорошо "работает" на высотах более 900 км, а ниже принято использовать динамические модели. Ранее в СССР, например, для обеспечения полетов ИСЗ была в качестве ГОСТа принята динамическая модель БЕ^ГТ [81].

Аналитические способы решения уравнений движения возможны лишь при значительном упрощении задачи, в частности, при удержании в разложении геопотенциала лишь зональных гармоник [76,79]. Такой способ вполне приемлем при анализе вековых и долгопериодических изменений орбитальных параметров, где в соответствующих формулах "временным квантом" является период обращения ИСЗ. В работах [77,78] рассмотрены основы теории обоих указанных подходов к определению орбит ИСЗ, однако, уклон сделан в сторону всестороннего теоретического рассмотрения проблемы, а не частной задачи прогноза положения центра масс природноресурсного ИСЗ в любой момент времени, тем более, в контексте ее алгоритмизации к существующей вычислительной технике. Кроме того, в этих работах сканерная съемка вообще не рассматривается.

Именно практическая потребность решения задачи достаточно точного орбитального прогноза движения ИСЗ "Ресурс-01" на длительных временных интервалах побудила автора к разработке соответствующего алгоритма баллистического прогноза применительно к ЭВМ СМ4, известной своими ограни-

чениями по быстродействию и объему памяти. Модель гравитационного потенциала выбиралась как компромисс между максимально возможной точностью описания реального поля тяготения Земли и реализуемостью вычислений на указанной ЭВМ, что определяется, в первую очередь, числом удерживаемых сферических гармоник. В результате была принята модель GEM7, содержащая всевозможные гармоники до 16 порядка включительно (всего 400 членов разложения), которая подробно описана в работе [82]. Данная модель описывает колебания поверхности с погрешностью 2,5 м (относительно свойств геопотенциала). Алгоритм прогноза подробно описан автором в работе [83]. В его основе лежит модифицированный метод Эверхарта применительно к системе дифференциальных уравнений 1-го порядка относительно оскулирующих элементов орбиты (первоначально метод был развит Эверхар-том для уравнений 2-го порядка в абсолютных переменных), гравитационное поле описывается, как уже сказано, моделью GEM7, а сопротивление атмосферы учитывается также упомянутый выше моделью DENSIT. Такой подход оказался адекватным и в дальнейшем при создании компьютерных технологий на базе PC/AT, обеспечивая значительный "запас прочности" в части точности прогноза.

Продолжая обсуждение проблемы уточнения геометрической модели сканерной съемки нельзя не упомянуть также такие важные аспекты, как корректный учет динамики системы пространственной ориентации ИСЗ и его движения на периоде одного скана. Последним фактором вообще, как правило, пренебрегают (например, [70-74]), а первый не получил достаточно полного освещения с точки зрения алгоритмизации применительно к обратному пересчету координат в процессе геометрической коррекции.

Поясним кратко в чем суть дела. Обозначим через n, m координаты (номера строки и столбца соответственно) пиксела в области исходного изображения (ИИ), а через п', т' - такие же координаты в области обработанного изображения (ОИ). Если используется прямой пересчет, а именно, после-

довательно в области ИИ перебираются n, m и по ним рассчитываются п', т/ в области ОИ, то нелинейности, в общем случае, таких преобразований в совокупности с эффектами округления приводят к возникновению "черных дыр", т.е. незаполненных пикселов в ОИ. Поэтому, в частности, в [40-42] предлагается "доопределять" ИИ путем размножения (простого повторения) пикселов. Если же последовательно перебираются координаты п', т' и по ним вычисляются п, т, то необходимость доопределения отпадает, тем самым объем вычислений резко сокращается. Одновременно с этим повышается точность восстановления исходного непрерывного поля излучения. Именно так функционируют алгоритмы геометрической коррекции в подсистемах обработки данных Landsat и SPOT [4,51-53]. О преимуществах обратного пересчета указывается также в работе [71]

Для полноты анализа публикаций в области создания математических моделей, описывающих процесс космической съемки и, в частности, с помощью сканерных устройств, следует остановиться на диссертационных работах Гука А.П. [84] и Алексашина Е.П. [85], материалы которых также частично освещены в статьях [86,87]. Если рассматривать их под углом зрения алгоритмизации процесса геометрической коррекции, находящейся в центре внимания автора, то можно прийти к следующим выводам. Во-первых, в этих работах речь не идет о преобразовании координат каждого элемента изображения, а только координат отдельных его точек соответствующих, например, узлам триангуляционной сети. Во-вторых, в работах [84,86] отсутствует описание модели движения центра масс носителя, координаты которого считаются известными по данным системы GPS, не предусмотренной к использованию на ИСЗ серии "Ресурс-01". Модель сканерной съемки здесь во многом идеализирована, так как движение носителя на интервале сканера не учитывается, что дает основание считать пикселы строки лежащими в одной плоскости, которая, к тому же , не меняет своей ориентации в пространстве на интервале сканерного снимка, само движение носителя на этом интервале считается

прямолинейным и равномерным и т.д. Однако такой подход продуктивен, если ставится задача совместной фотограмметрической обработки нескольких разновременных сканерных изображений. В-третьих, в работах [85,87] специфика сканерной съемки как таковая вообще никак не отражена. Кроме того, описание поля тяготения Земли с учетом лишь 4 гармоник, а также использование статической модели атмосферы заметно снижают потенциальную точность прогноза движения ИСЗ. Однако, если впоследствии привлекаются достаточно часто проводимые радионавигационные измерения (например, от системы Тлонасс-ЫАУ8ТАЕ1"), то данный недостаток может оказаться несущественным. К сожалению, в работах [85,87] результаты получены моделированием радионавигационных сигналов, а также наблюдений с помощью звездных видеоприборов, что не дает возможности оценить характеристики предложенной технологии по реальным спутниковым данным.

И наконец, завершая анализ публикаций по указанной тематике следует обратиться к диссертации Еремеева В.В. [88], основные положения которой отражены в уже упоминавшихся работах [38-42]. Недостатки подходов, изложенных в них уже обсуждались в п. В.2 в контексте созданного в РГРТА программного обеспечения нормализации данных, получаемых от ИСЗ "Ресурс-01", и они в полной мере относятся и к работе [88]. Под углом зрения геометрической модели можно еще раз подчеркнуть, что в ней используется кепле-ровская модель невозмущенного движения центра масс ИСЗ (оскулирующие элементы орбиты фиксированы), которая ввиду своих погрешностей (до 5 км на интервале витка) может использоваться без существенной потери точности лишь на временных интервалах много меньше периода обращения ИСЗ "Ресурс-01" вокруг Земли. При этом может оказаться, что неучет возмущений гравитационного потенциала приведет к локальному сжатию либо разрежению интервалов между строками изображения, что просто не в состоянии учесть кеплеровская модель. Забегая вперед можно отметить, что в диссертационной работе Еремеева В.В. не рассмотрены вопросы преобразования падающего

солнечного излучения в комплексе "Земля-атмосфера" и далее в оптикоэлек-тронном тракте, составляющие предмет "радиометрической модели". Вопросы алгоритмизации процесса обработки данных РСА, а также планирования космических съемок также не является предметом этой работы. Основная направленность этой работы состоит в создании технологии валовой обработки всей поступающей спутниковой информации в крупных центрах обработки с использование многопроцессорных вычислительных систем.

В работе автора [89] предложена геометрическая модель, лишенная указанных выше недостатков. В ней, в частности, положение центра масс ИСЗ определяется оскулирующими элементами, которые в каждый момент времени вычисляются по интерполяционным формулам Лагранжа 2-го порядка, а в качестве узлов интерполяции принимаются результаты численного интегрирования орбиты по методике из [83]. Кроме того, с помощью специального приема переменные n, т, связанные первоначально через непрерывное время t , делаются независимыми (одновременно с этим учитывается движение ИСЗ на интервале скана), что дает основание для математически строгого отыскания обратных зависимостей n (n' ,т') и т (п' ,т'), необходимых для последующей эффективной алгоритмизации процесса геометрической коррекции.

В завершение рассмотрения вопросов, связанных с геометрической моделью космической съемки, следует акцентировать внимание на одном важном обстоятельстве, о котором уже шла речь в п. 1, а именно, о довольно высокой неопределенности задания априорных геометрических параметров съемки, присущей системе "Ресурс-01". Это препятствует, в частности, локализации на основе данных параметров произвольного пиксела с погрешностью 10-15 пикселов, как это имеет место, например, в системе SPOT. Иными словами, приходится зачастую прибегать к использованию опорных точек, число которых может оказаться весьма значительным, если стоит задача доведения погрешности до 1-3 пикселов. С другой стороны, для обеспечения

оперативности системы обработки число ОТМ нужно максимально снижать. Компромисса можно достигнуть, если максимально использовать возможности геометрической модели, сделав ее максимально прецизионной.

Именно такой подход использовал автор, когда доработал созданную им ранее модель в части использования минимального числа опорных точек с целью достижения погрешности совмещения с картоосновой, равной 1-3 пиксела. Кроме того, с той же целью им была разработана методика уточнения значений оскулирующих элементов в узлах интерполяции по допплеровскому приращению частоты сигнала ИСЗ "Ресурс-01", что отличается от традиционного подхода, когда по текущим данным траекторных измерений оценивается совокупность элементов орбиты в некоторый начальный для целой серии витков момент времени [75,77].

Приведенный выше анализ был посвящен, по сути дела, главной задаче, а именно: установлению взаимосвязи между текущим временем I (а значит и координатами п, ш) и геодезическими координатами В, Ь визируемой точки земной поверхности с учетом в той или иной форме элементов внешнего ориентирования носителя съемочной системы. Для последующей алгоритмизации процесса геометрической коррекции необходимо, однако, определить структуру обработанного (геокодированного) изображения. Такая структура определяется, как уже указывалось выше, картографической проекцией и масштабом изображения, которое получается в результате визуализации цифрового массива пикселов на экране видеомонитора либо в виде твердой копии . Зная размер пятна устройства визуализации и требуемый масштаб, можно определить вторую (после типа картпроекции) характеристику цифровой матрицы изображения "размер пиксела на земной поверхности" 8. Тогда задавшись прямыми формулами картпроекции, нетрудно определить желаемые зависимости п', т' от Ь, В либо обратные зависимости. Таким образом, переходя от пары координат п, ш к паре В, Ь на основе геометрической модели и далее к паре п', ш', вытекающей из формулы проекции, можно определить ал-

горитм прямого пересчета координат. Более продуктивен, однако, как уже не раз говорилось выше, алгоритм обратного пересчета (т.е. переход от пары координат n', m' к паре n, m), являющейся основой процедуры геометрической коррекции.

Количество публикаций, где достаточно полно освещались бы вопросы выбора той или иной картографической проекции применительно к космической съемки, весьма незначительно. Ко времени, когда автор приступил к исследованиям в этой области, были опубликованы две работы [90,91], где была предложена проекция SOM (Space Oblique Mercator Projection), равноугольная на всем витке. Однако здесь рассмотрение ведется относительно географических координат ф, X, причем пара плоских координат проекций X, Y связываются с ф, X параметрически через время t визирования точки с координатами ф, X, которое зависит, таким образом, от геометрической модели съемки. Между тем, картпроекция по определению служит для оптимального (неискаженного) представления на карте точек земной поверхности безотносительно к способу ее обзора. Вместе с тем, использование традиционных прямых либо поперечных проекций затруднено. Рассмотрим, к примеру, равноугольную поперечную проекцию Гаусса-Крюгера, принятую в России для крупномасштабного картографирования.

Напомним, что данная проекция является равноугольной и обладает в каждой из шестиградусных (по долготе) зон искажениями длин и площадей не более 0,16% [92]. Однако для широт выше 60°, где располагается значительная часть территории России, вводятся уже двенадцатиградусные зоны, искажения в которых резко возрастают по мере удаления долготы L от долготы Lk осевого меридиана зоны с номером к. Как известно, для картографирования регионов, находящихся на стыках зон приходится их расширять, обеспечивая взаимное перекрытие, что также увеличивает искажения длин и площадей. Указанное расширение принято, например, равным ±2° для широт менее 60° и ±4° - более 60°.

Далее, трасса природно-ресурсного ИСЗ при его движении может многократно (до 7 раз) для территории России пересекать границы соседних зон проекции, при этом угол между вектором скорости ИСЗ и локальным меридианом (приблизительно равный наклону снимка относительно этого меридиана) возрастает при увеличении широты с 8° на экваторе до 90° на широте 82°, составляя величину порядка 12° на широте 45°. Можно показать, что исходный квадратный кадр МСУ-СК, отображающий некоторый регион на широте около 45°, будучи приведенный в проекцию Гаусса-Крюгера имеет максимальную протяженность вдоль строки примерно в 1,5 раз больше исходной, что соответствует по долготе более 9°. Ясно, что вероятность идеального случая, когда центр кадра МСУ-СК располагается вблизи осевого меридиана, крайне мала, и уровень собственных искажений проекции может оказаться неприемлемым из-за необходимости расширять зону проекции выше принятых для проекции Гаусса в стремлении получить связное изображение отснятого участка земной поверхности. К расширению зоны проекции и к соответствующему нарастанию искажений приводит также картографирование протяженных по широте участков местности, т.е. при обработке кадров, число строк в которых намного превосходит число элементов в строке. Это относится уже в равной степени и к сканеру МСУ-Э.

Указанные обстоятельства побудили автора к разработке собственного варианта проекции, опубликованного в работах [93,94]. Эта проекция равноугольна и покрывает своими перекрывающимися полосами всю территорию России. В каждой к-ой полосе, ориентированной наклонно вдоль номинальной трассы ИСЗ и пересекающей своей осевой линией соответствующий центральный меридиан полосы проекции Гаусса-Крюгера на некоторой базовой широте В0, вводится пара сферических координат (локальные широта ак и долгота рк) и соответствующая пара плоских координат Хк, Ук> равноугольно отображающих поверхность эллипсоида на плоскости. Подмножеством данной проекции является "нормальная проекция", упоминавшаяся ранее в п.В.2.

Здесь в качестве базовой широты принимается широта Вц, соответствующая центру рассматриваемого изображения, а осевая линия определяется следом орбиты ИСЗ вблизи Вц. Заметим, что в системе SPOT предусмотрено разбиение всей земной поверхности на "сцены", ориентированные также вдоль номинальных трасс ИСЗ [4].

Отметим в этой связи, что проекция, используемая начиная с 1986 г. при создании продуктов уровня 1В в системе SPOT, практически, совпадает с нормальной проекцией. Вместе с тем, "номинальная проекция изображения" (НИИ) , описанная в [42] и используемая в подсистеме нормализации (см.п.В.2) не является равноугольной. Перспективные азимутальные проекции , рассмотренные в работе [71] применительно к сканерным и радиолокационным изображениям так же, как и SOM, предполагают некоторую геометрическую модель съемки, которая в [71] носит, как уже отмечалось выше, идеализированный характер.

Обратимся теперь к анализу публикаций, касающихся комплекса вопросов, входящих в понятие радиометрическая модель. Ранее было опубликовано множество работ, в том числе и ставших классическими, в которых методами теории переноса излучения решалась задача нахождения яркостного поля на верхней границе атмосферы (например, [95-106]. Однако в них, как правило, подстилающая поверхность считалась ламбертовской, что давало основание вынести альбедо поверхности за знак интеграла рассеяния и тем самым значительно упростить решение задачи. Наиболее часто альбедо поверхности принималось за константу, что уводило рассмотрение далеко от реальности. В работах [99,104-106] рассмотрение доведено до алгоритма атмосферной коррекции, однако, здесь использовался попиксельный пересчет кодов яркости по линейному закону, хотя известно, что рассеяние света в атмосфере дает боковую подсветку [100], и для устранения ее влияния следует, вообще говоря, использовать пространственный фильтр высоких частот.

Достаточно полная модель получения радиолокационного изображения по цифровым данным РСА с учетом, например, особенностей геометрии космической съемки и вытекающей из них процедуры фазовой коррекции сигнала перед проведением синтеза апертуры, а также преобразования координат при геометрической коррекции, в литературе, до выхода в свет уже упоминавшейся работы автора [69], насколько ему известно, отсутствовала. В более ранних публикациях предполагалось, что радиолокационное изображение по данным РСА получается оптической обработкой соответствующего фотоизображения (например, [12,68,70]). Впоследствии, в особенности, с запуском на орбиту ИСЗ ERS, появилось множество публикаций, посвященных цифровой обработке данных РСА (например, [27]. Однако достаточно подробное математически строгое описание алгоритмов обработки отсутствовало. То же самое можно сказать и относительно достаточно подробной модели преобразования сигнала в оптико-электронном тракте сканера, где учитывались бы искажения, обусловленные как несовершенством оптической схемы, так и свойствами преобразователей "свет-электричество".

В своих работах [107-109] автор постарался восполнить указанный пробел, причем как и в случае с геометрической моделью, максимальным образом учитывались все искажающие факторы, включая влияние геометрии съемки на ее радиометрические аспекты. Рассмотрение здесь доведено уже до алгоритмов, позволяющих непосредственно приступить к разработке программного обеспечения. Отметим, в частности, что в [108] получены выражения для линейного пространственного неинвариантного атмосферного фильтра. В [109] предложен целый комплекс взаимосвязанных алгоритмов, включая синтез радиолокационного изображения по "сырым" данным РСА, фазовую и радиометрическую коррекцию, подавление спекл-шума и геометрическую коррекцию синтезированных радиолокационных изображений.

И наконец, остановимся на анализе публикаций по вопросам автоматизации планирования космических съемок. Ранее был опубликован ряд работ,

посвященных организации и оптимизации процесса планирования космической съемки с автоматических ИСЗ [110-113]. Однако материал, изложенный в них носит общеописательный характер без привязки к каким-либо конкретным алгоритмам или разделам базы данных такого планирования. В работе [114], носящей также описательный характер автор, однако, конкретизировал задачу планирования с учетом имеющихся технических и программных средств центра приема и обработки спутниковых данных. В [115,116] автор изложил основные алгоритмы планирования и соответствующую базу данных, лежащих в основе созданной под его руководством и участии подсистемы планирования космических съемок 1-ой очереди.

В заключении отметим, что до того, как автор приступил к работам по созданию технологии цифровой обработки данных ДЗЗ, принимаемых с при-родноресурсных ИСЗ, последняя как таковая отсутствовала ввиду отсутствия действующего ИСЗ. Поэтому первоначально отработка программного обеспечения велась на модельных либо имитационных данных.

В. 4. Цель диссертационного исследования

Целью диссертационной работы явилась разработка метода анализа процесса космической съемки, осуществляемой с помощью наиболее перспективных для изучения природных ресурсов датчиков (сканеров и РСА) и последующего синтеза высокоточных и быстродействующих алгоритмов цифровой обработки данных от таких датчиков , устанавливаемых на российских ИСЗ оперативного наблюдения земной поверхности, а также создание соответствующей технологии такой обработки, включающей аппаратно-программные средства и методическое обеспечение.

Основная идея диссертации состоит в том, чтобы на основе декомпозиции общей математической модели получения космических изображе-

ний на две взаимосвязанные части: геометрическую и радиометрическую модели разработать алгоритмы обработки, пригодные к реализации в виде программного обеспечения для существующих технических средств, базирующихся на ЭВМ и включающих также специфические внешние устройства (первичные магнитные ленты высокой плотности записи, фоторегистраторы, видеосредства), а затем на основе имеющихся аппаратных средств и программного обеспечения создать технологию цифровой обработки данных ДЗЗ, пригодную для использования в повседневной работе оперативного персонала центров приема и обработки спутниковых данных Росгидромета, а также других заинтересованных ведомств. Выходные информационные продукты, произведенные по такой технологии, должны удовлетворять современным требованиям по качеству и оперативности доведения до потребителей, быть совместимыми по формату с наиболее продвинутыми геоинформационными системами, обеспечивающими дальнейшую тематическую обработку и построение карт.

Автор стремился создать общую математическую модель, пригодную для описания космической съемки с использованием, прежде всего, сканеров оптического и ближнего ИК - диапазонов, а также радиолокаторов с синтезом апертуры как наиболее перспективных датчиков для изучения природных ресурсов Земли из космоса, обеспечивающих пространственное разрешение по земной поверхности до 10 м. При построении геометрической модели автор использовал методы теории полета космических аппаратов, космической фотограмметрии и математической картографии. Применительно к радиометрической модели использовались элементы теории переноса излучения в атмосфере планет, а также теории оптико-электронных и радиолокационных устройств. Для решения соответствующих уравнений в узловых точках, как правило, применялись численные методы, а в промежуточных точках использовались методы теории интерполяции.

На защиту выносятся:

-53- общая математическая модель, включающая геометрическую и радиометрическую субмодели и максимально полно учитывающая все основные факторы, оказывающие влияние на процесс формирования изображений сканерами видимого и ИК-диапазонов, а также радиолокаторами с синтезированной апертурой, которые используются в оперативных системах наблюдения земной поверхности и обладают разрешением на местности до 10 м,

- высокоточные и быстродействующие алгоритмы межотраслевой обработки космических изображений и планирования космических съемок, предназначенные для использования на вычислительных комплексах оперативного назначения,

- архитектура базы данных и программного обеспечения межотраслевой обработки и планирования применительно как к автономным вычислительным комплексам на базе малых ЭВМ и компьютеров, так и к локальной компьютерной сети,

- программно-методическое обеспечение, реализующее замкнутый цикл межотраслевой обработки от поступления исходной информации до генерации выходного продукта средствами автономного комплекса либо в составе локальной сети,

- программно-методическое обеспечение планирования космичских съемок на персональных компьютерах.

Научная новизна. Новизна результатов, полученных в настоящей работе, состоит в том, что разработана теоретическая основа, необходимая для последующего создания высокоточной и быстродействующей подсистемы предварительной обработки на уровне наиболее передовых зарубежных аналогов (например, системы SPOT), в частности :

- разработан способ высокоточного определения и уточнения элементов оскулирующей орбиты ИСЗ при движении в поле тяготения Земли, потенциал которого представлен в виде усечённого ряда из 16 членов разложения по

сферическим гармоникам, с учетом сопротивления атмосферы (динамическая модель атмосферы);

- получены уравнения взаимосвязи геодезических координат В, Ь и соответствующих координат изображения п, ш (номера строки и столбца соответственно) при подробном учете динамики орбитального движения ИСЗ и движения системы ориентации, кривизны и вращения Земли, геометрических параметров развертки изображения применительно к сканерам с конической и электронной (с перенацеливанием центра кадра) развёртками, а также к радиолокаторам с синтезированной апертурой;

- разработаны способы решения уравнений взаимосвязи относительно как координат изображения, так и геодезических координат, с точностью, определяемой разрядностью компьютера;

- разработана картографическая проекция базы данных природно-ресурсной космической системы (косая, равноугольная, с ориентацией листов вдоль номинальных трасс ИСЗ);

- получено уравнение взаимосвязи коэффициентов отражения неоднородной сферической поверхности планеты с распределением интенсивности уходящего излучения на верхней границе атмосферы, регистрируемого сканерами оптического и ближнего ИК-диапазонов, с учетом реальной геометрии сканерной съемки;

- получены выражения, связывающие величины пикселов с входной интенсивностью сканера при учете аберраций объектива и расфокусировок в оптической системе, диффузии и рекомбинации носителей в толще полупроводника чувствительного элемента и т.д.;

- построена математическая модель формирования радиолокационного изображения при космической съёмке с помощью РСА с учетом реальной геометрии визирования;

- разработаны быстродействующие интерполяционные алгоритмы геометрической коррекции (трансформирования исходного изображения в проек-

цию карты) для информации, получаемой сканерами и РСА, обеспечивающие субпиксельные точности при восстановлении поля восходящей интенсивности излучения;

- разработаны алгоритмы радиометрической коррекции сканерных изображений, устраняющие влияние рассеяния излучения в атмосфере путем пространственной неоднородной фильтрации, а также факторов, обусловленных несовершенством бортового информационного комплекса с методической погрешностью порядка 10%;

- разработаны алгоритмы синтеза радиолокационного изображения, полученного по данным РСА, а также их геометрической коррекции с подробным учетом всех основных искажающих факторов;

- разработан способ уточнения геометрических параметров космической съёмки, а также коэффициентов геометрической коррекции по опорным точкам местности, число которых минимально при погрешности геокодирования 1-3 пиксела;

- разработана архитектура базы данных и программного обеспечения предварительной обработки применительно к автономным комплексам на базе малых ЭВМ и компьютеров, а также в рамках локальной компьютерной сети.

Реализация результатов работы. Разработанные автором теоретические положения легли в основу алгоритмов первичной и межотраслевой обработки данных ДЗЗ, принимаемых с отечественных ИСЗ типа "Ресурс-01" N 2, 3 и "Алмаз-1", а также планирования космических съёмок с ИСЗ "Метеор-2,3", "Ресурс-01" и "0кеан-01". Указанные алгоритмы были реализованы в виде программно-методического обеспечения (ПМО), которое было создано под руководством и непосредственном участии автора сначала на ЭВМ типа СМ4, а затем на персональных компьютерах типа PC/AT. Комплексы, включающие данное ПМО, были внедрены в Главном (г. Москва) и региональных (г.г. Новосибирск и Хабаровск) центрах приёма и обработки спутниковых данных Росгидромета в трех модификациях:

-56- малые аппаратно-программные комплексы (МАПК и МАПК-Д) на базе СМ ЭВМ (внедрение 1988-1991 г.г.) с вводом данных с магнитных лент высокой плотности записи (МЛВП),

- автономные компьютерные комплексы межотраслевой обработки (КМО) на базе РС/АТ с вводом данных также с МЛВП,

- компьютерный комплекс межотраслевой обработки на базе локальной компьютерной сети с прямым вводом поступающих данных ДЗЗ в память компьютера (КМО-П). Программное обеспечение подсистемы планирования 1-ой очереди внедрено в 1994 г. в отделе планирования НПО "Планета".

Основные результаты диссертационной работы изложены в 25 статьях в научных журналах, докладывались на НТК "Обработка изображений и дистанционные исследования" (г. Новосибирск, июнь 1984 г), на семинаре-совещании по проекту "Геоинформационные банки" в рамках плана мероприятий рабочей группы соцстран по дистанционному зондированию Земли по программе "Интеркосмос" (г. Москва, ноябрь, 1988 г), на семинаре-встрече "Применение спутниковой информации в работе прогностических подразделений Госкомгидромета СССР при гидрометеообеспечении народного хозяйства" (г. Москва, декабрь, 1988 г), на совместном российско-финляндском семинаре по дистанционному зондированию Земли (г. Хельсинки, август-сентябрь 1994 г.), на НТК по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды (г. Москва, декабрь 1996 г.).

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Главы 1 и 2 посвящены анализу процесса космической съемки с помощью сканеров и РСА, а глава 3 - синтезу алгоритмов межотраслевой обработки данных ДЗЗ и планирования космических съемок. Глава 4 посвящена описанию технологии предварительной обработки, включающей первичную и межотраслевую обработку данных, а также планирование съемок. В главе 1 изложена геометрическая модель космической съемки высокоинформативны-

ми датчиками (сканерами с электронной и конической развертками, радиолокатором с синтезом апертуры). В главе 2 рассматривается радиометрическая модель космической съемки теми же датчиками. В главе 3 описаны алгоритмы межотраслевой обработки космической информации, поступающей от указанных датчиков, а также планирования космических съемок, которые вытекают из теоретических разработок глав 1 и 2. И, наконец, в главе 4 описаны архитектура соответствующей базы данных и программного обеспечения, а также технология предварительной обработки данных ДЗЗ. Приведены также оценки точности выходных информационных продуктов комплекса и объемы их выдачи в центрах, а также примеры обработки космических изображений. В заключении подводится итог диссертационной работы и намечаются пути дальнейших исследований.

Заключение диссертации по теме «Аэрокосмические съемки, фотограмметрия, фототопография», Хижниченко, Виталий Иванович

Основные результаты настоящей диссертационной работы состоят в следующем:.

1. Создан вариант теории космической съемки Земли в интересах изучения природных ресурсов с помощью сканеров видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, а также радиолокаторов с синтезированной апертурой, включающий как геометрическую, так и радиометрическую математические модели съемки.

2. Разработаны алгоритмы географической привязки, геометрической (преобразование в заданную картографическую проекцию), радиометрической (пересчет элементов изображения в величины входной интенсивности излучения) и атмосферной (пересчет входной интенсивности в физические характеристики земной поверхности) коррекции космических изображений, а также синтеза радиолокационных изображений по данным РЛС, вытекающие из разработанных автором моделей.

3. Разработана архитектура базы данных и программного обеспечения межотраслевой обработки данных ДЗЗ применительно к малому аппаратно-программному комплексу на базе СМ ЭВМ (МАПК) и на базе интерактивных комплексов КТС "Диск" (МАПК-Д) с подключением магнитофонов высокой плотности записи типа МЬ-0601 ("Шлюмберже") и устройства ввода/вывода изображений типа БЕАС.

4. Разработано программное обеспечение межотраслевой обработки данных ДЗЗ применительно к МАПК и МАПК-Д, реализующее замкнутую технологию обработки с выдачей конечных информационных продуктов в виде аннотированных изображений на магнитных лентах формата ЭВМ с различными уровнями обработки, а также соответствующих изображений на фотопленке.

-3225. Технология внедрена в Главном (г. Долгопрудный) и региональных (гг. Новосибирск и Хабаровск) центрах приема и обработки спутниковых данных Росгидромета и использовалась в режиме операторского счета применительно к ИСЗ "Ресурс-01" N2 в ГЦПОД в первоначальном варианте МАПК с 1988 г., а с 1991 г. в штатном режиме на МАПК-Д; в ЗС РЦПОД и ДВ РЦПОД указанная технология внедрена в 1991 г.

6. Технология перенесена на платформу компьютеров PC АТ/486 в усовершенствованном виде и внедрена в ГЦПОД, ЗС РЦПОД и ДВ РЦПОД поэтапно в 1994-1995г.г. и используется в оперативном режиме применительно к ИСЗ "Ресурс-01" N3.

7. Технология доработана под систему прямого ввода сигнала "Ресурс-01" из радиоканала в компьютер и введена в эксплуатацию в 1996 г., при этом достигнута максимально возможная автоматизация и существенно улучшены точностные показатели выходных информационных продуктов - космических изображений на цифровых носителях. Кроме того, обеспечена совместимость форматов данных с ГИС ERDAS, ER Mapper и др.

8. Проведены исследования качества выходных продуктов по критерию отсутствия радиометрических искажений, по точности географической привязки и геокодирования. Показано, что при совместном использовании геометрической модели и трех опорных точек, снятых с карты масштабом 1:100000, достижима погрешность геокодирования изображений МСУ-Э, равная 1-3 пиксела (размер пиксела 32 м). При той же картооснове и при наличии шести опорных точек для МСУ-СК достигается погрешность 1-1,5 пиксела (размер пиксела 160 м). Эти погрешности (в пикселельном выражении) соответствуют аналогичным показателям системы SPOT.

9. Создана восполняемая информационная система на базе идентичных технических средств и программного обеспечения в трех центрах, обеспечивающая получение по заявкам потребителей в оперативном режиме качественно новых информационных продуктов в виде цифровых массивов космических изображений.

10. Создана подсистема планирования космических съемок первой очереди, включающая проведение предварительных вычислений по ИСЗ "Метеор-2,3", "0кеан-01", "Ресурс-01", автоматизированное планирование для"Метеор", наведение поля зрения МСУ-Э.

Разработанный автором метод может быть использован при разработке технологий обработки данных ДЗЗ, которые предполагается получать с перспективных российских, а также зарубежных ИСЗ, несущих на борту сканеры и РСА.

-321-ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Хижниченко, Виталий Иванович, 1997 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Панченко В.А. Зарубежные спутники и спутниковые системы для наблюдения за поверхностью Земли и атмосферой: Обзор по материалам зарубежной печати./ЛДНТИ "Поиск",-1989,-Сер. IV, N133.-67 с.

2. Landsat Program status// Remote Sensing in Canada.-1992.Vol.20, Nl.-P.

10-12.

3. Brachet G. SPOT programme status: medium term and long term planning on the basis of market requirements.// International Journal of Remote Sensing.-I990.-Vol.l 1, N6.-P. 1067-1071.

4. Guide des utilisateurs de donnes SPOT. (Vol.1: Manuel de reference.-260 p.; Vol.2: Guide pratique.-470 p.).- Toulouse( France): CNES, 1986.

5. Предварительные результаты запуска и эксплуатации западноевропейского ИСЗ ERS-1// Э.-И. ЦНИИГАиК. Геодезия, топография, картография. Сер. ДЗЗ для экологии и природопользования.-1992.-N1 .-С. 1-5.

6. The European remote sensing satellite ERS-1: Data book. A summary of the technical elements of the ERS-1 spacecraft and its payload// ESA Directorate for the observation of the Earth and its environment.-1991,- 36 p.

7. Облик системы JERS-1. Япония.// Перев. с англ. - М.: НПО "Машиностроение", 1990,- Перевод N817,- 49 с.

8. Селиванов А.С., Тучин Ю.М., Нараева М.К., Носов Б.И. Экспериментальный бортовой измерительный комплекс для наблюдения Земли// Исследование Земли из космоса.-1981. - N5,- С. 35-39.

9. Космическая система "Ресурс" для исследования природных ресурсов и контроля окружающей среды. Оперативная подсистема "Ресурс-0" для наблюдения суши: Справочное пособие для пользователей информации с КА "Ресурс-01". -М.: Главкосмос, 1988.-303 с.

10. Селиванов А.С., Тучин Ю.М. Оперативная система наблюдения Земли "Ресурс-01'7/ Исследование Земли из K0CM0ea.-1988.-N3.-С. 101-106.

-32511. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг динамики экосистем и охрана природы. Проблемы окружающей среды и природных ресурсов: Обзорная информация (вып. 7). - М.: ВИНИТИ, 1991. - 89 с.

12. Harger R. Synthetic aperture radar systems. - N.Y.: Academic Press, 1970.-240 p.

13. Радиолокационные методы исследования Земли// Под. ред. Ю.А. Мельника,- М: Сов. радио, 1980,- 262 с.

14. Jordan R. The Seasat: A synthetic aperture radar system// IEEE Journal on Oceanic Engineering.-1980.-Vol. 5,-N2,-P. 154-164.

15. Hounam D., Zeller K., Graf G., Karnevi S. A wide - swath surwey mode SAR based on ERS-1 tehnology: IGARSS'90, 10th Annual International Geoscience and Remote Sensing Symposium// Washington, D.C.-May 20-24 1990.-Vol.3, P. 2033-2036.

16. Austin S.J., Carter D.J., Mc Gaughey J.D. ERS-1 spacecraft active microwave instrumentation: a major achievement// GEC Journal of Research.-1991,-Vol. 9.-N1.-P. 2-12.

17. Принцип конструкции PJIC SAR, устанавливаемой на борту японского ИСЗ JERS-1. Перев. с яп. N561,- М.: НПО "Машиностроение", 1990.-12 с.

18. World space market survey// Space Flight.-1994.-Vol.36, - P. 365-368.

19. Harria R., Ashton M. The Envisat-1 ground segment// Journal of British Interplanetary Society.-1995.-Vol. 48.-N3.-P. 139-144.

20. Fooley T.M. Zooming in on remote sensing markets// Aerospace America.-1994.-Vol. 32,- N10,- P. 22-27.

21. Mecham M.M. Natural disasters spur China to bolster satellite coverage// Aviation Week and Space Technology.-1994.-N10.-P. 37.

22. Фуряев B.B. Использование космических сканерных снимков для выявления крупных гарей и ущерба от лесных пожаров// Исследование Земли из космоса.-1993,- N4,- С. 83-93.

-32623. Расторгуев В.В., Холодкевич С.В., Шалина Е.В. Обработка спутниковой информации о Невской губе на персональных компьютерах// Водные ресурсы.-1993,- Том 20, N5,- С. 650-653.

24. Space News.-1994.-Vol. 5, N21,-Р. 12.

25. Аванесов Г.А. Локальный мониторинг Земли из космоса// Космический бюллетень.-1994,- Том 1,- N4,- С. 9-12.

26. Rye A.J., Johnson D.G., Sawyer F.G., Oddy C.J. Image analysis wvorkstation// GEC Journal of research.-1991.-Vol.9.

27. Eichenherr H., Faller N.P. A workstation for SAR Processing, simulation and image annalysis// European transactions on telecommunication and image technology.-1991.-Vol.2.- N6.-P. 695-705.

28. Рабочие станции SPARC - низкой, средней и высокой производительности//Электроника.-1993,- N13,- С. 95.

29. Star J.L., Estes J.E., Davis F. Improved integration of remote sensing and geographic information systems// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-1991,- Vol. 57,-N6,-P. 643-645.

30. Ehlers M., Greenlee D., Smith T. et al. Integration of remote sensing and GIS: data and data access// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-1991,- Vol. 57,-N6,-P. 669-675.

31. Leroi E., Rouzeau O., Scanvic J. et al. Remote sensing and GIS technology in land slide hazard mapping in the Colombian Andes// Episodes.- 1992.-Vol. 15,-N1,- P. 32-35.

32. Morse G., Eatherall A. Managing agrocultural pollution using a linked geographical information system and non-point pollution model// Journal of Institute for Water and Environment Managing/ Great Britain/.- 1994,- Vol. 8,- N3,- P. 277286.

33. Smith В., Eglowstein H. Putting your data on the map// Byte.-1993,- N1,-P. 188-200.

-32734. Королев Ю.К. Географические информационные системы// ГИС-обозрение.- 1994, осень,- С. 5-8.

35. Sami R., Kelvin Р. Radarsat guarantees timely image acquisition for GIS applications// GIS World.- 1996, February.- P. 58-60.

36. De l'optique au radar, les applications de SPOT et ERS. - Toulouse (France): Cepadues Edition, 1993,- 574 p.

37. Fisher P.F. Spacial data sources and data problems.- Geographical information systems: principles and applications.- N.Y.: Longman Scientific & Technical, 1991,-278 p.

38. Еремеев В.В., Середа H.B. Организация координатной обработки видеоинформации в однородных системах реального времени// Известия ВУЗов, сер. Приборостроение,-1984,- N2,- С.39-43.

39. Еремеев В.В., Злобин В.К. Мультипроцессорная межотраслевая обработка изображений поверхности Земли// Проектирование вычислительных машин и систем. Межвуз. сб. науч. тр.- г. Рязань: РРТИ, 1988,- С. 77-83.

40. Еремеев В.В.,Нелин A.B. Радиометрическая обработка изображений в однородной многопроцессорной системе// Проектирование вычислительных машин и систем. Межвуз. сб. науч. тр.- г. Рязань: РРТИ, 1990, С. 42-48.

41. Злобин В.К., Еремеев В.В. Нормализация видеоданных в системах космического зондирования Земли// Электросвязь,- 1992,- N4.-С. 12-14.

42. Злобин В.К., Селиванов A.C., Еремеев В.В., Тучин Ю.М. Мультипроцессорная технология межотраслевой обработки видеоданных, полученных системой "Ресурс-0Г7/ Исследование Земли из K0CM0ca.-1992.-N2.-С. 8290.

43. Афанасьев Ю.А., Ходарев Ю.К., Непоклонов Б.В. Система обработки данных дистанционных измерений// Изучение природных ресурсов и окружающей среды космическими средствами.-JI.: Гидрометеоиздат.-1984.-С. 120128.

-32844. Ходарев Ю.К., Евдокимов В.П., Хижниченко В.И., Шаповалов С. В. Организация выборочной обработки данных в аппаратно-программном комплексе на базе малых ЭВМ// Труды ГосНИЦ ИПР.-1986.-Вып.27. - С. 5-11.

45. Смирнов П.П., Шаповалов C.B. Принцип построения и аппаратная реализация устройства сопряжения цифрового магнитофона высокой плотности записи с мини-ЭВМ// Труды ГосНИЦ ИПР,- 1986.- Вып. 27,- С. 20-26.

46. Хижниченко В.И. Пакет программ обработки космических изображений в системе выборочной обработки данных на базе малых ЭВМ// Труды ГосНИЦИПР.-1986.-Вып.27.-С. 27-40.

47. Хижниченко В.И. Программное обеспечение межотраслевой обработки данных дистанционного зондирования на малых ЭВМ// Труды ГосНИ-ПИПР.-1990.-Вып.36.-С. 5-18.

48. Кемпе В., Кеннер Ф., Ребель и др. Интерактивная система обработки изображений "Роботрон" А-647Х// Журнал по обработке информации (ГДР).-1983.-N1.-C. 3-9.

49. Григорьева О.Н., Клепиков С.А., Сажин С.М., Хоменок Н.И., Программный комплекс интерактивной обработки и анализа изображений "Эврика"// Труды ГосНИЦИПР.-1988.-Вып.31.-С. 62-68.

50. Жупанов В.Д., Лубов C.B., Манаенкова Е.Б. и др. Программно-аппаратный комплекс микропроцессорных средств приема и обработки цифровой информации с метеорологических спутников//Труды НПО "Планета".-1996,- Вып. 43,- С. 22-27

51. Bernstein R. Digital images processing of Earth observation sensor data// IBM Journal of Research and Development.-1976.-Vol.20,- Nl.-P. 40-57.

52. Kraus R. Rectification of multispectral scanner imagery// Photogrammetric engineering and remote sensing.-1978.-Vol.44.- N4.-P. 453-457.

53. Shlien J. Geometric correction, registration and resampling of Landsat Imagery// Can. Journal of Remote Sensing.-1979.-Vol. 5.-P. 74-89.

-32954. Аковецкий В.И., Журкин И.Г., Немковский Б.А. Компенсация геометрических искажений изображений, полученных при съемке объектов сканирующими системами// Известия ВУЗов, сер. Геодезия и аэрофотосъемка. -1976,-N2,-С. 69-77.

55. Родионов Б.Н. Динамическая модель однолучевой сканирующей системы// Геодезия и картография.-1977.-N10.-С. 39-48.

56. Алексашин Е.П., Кадничанский С.А., Тюфлин Ю.С. Методика фотограмметрической обработки орбитальных панорам, полученных с помощью сканирующих систем// Тр. ЦНИИГАиК.-1977.-Вып. 218.-С.73-128.

57. Murphrey S.W., Depew R.D., Bernstein R. Digital processing of conical scanner data// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-1977.-Vol.43.-N2.-P. 155-167.

58. Konecny G., Schuhr W. Dogitale Entzerrung der Daten von Zeilenabtastern//Bildmessung und Luftbildvesen.-1975.-B.43,- N1, S. 17-28

59. Bahr H. Geometrische Modelle für Abtasteraufzecchnungen von Erkundungssatelliten// Bildmessung und Zuftbildwesen.-1976.-B.44, N5.-S. 202208.

60. Тюфлин Ю.С., Кадничанский С.А., Хижниченко В.И. Аналитическое преобразование орбитальных панорам в картографическую проекцию// Геодезия и картография.-1979.-N4.-С. 51-56.

61. Хижниченко В.И. Геометрическая коррекция снимков земной поверхности, получаемых космических средствами// ЦНТИ "Поиск".-М., 1979,-Деп. в ВИНИТИ N035-2283.-N9.-10 с.

62. Хижниченко В.И. Оценка геометрических искажений сканерных телевизионных систем// Геодезия и картография.-] 979.-NI 1 .-С. 28-32.

63. Хижниченко В.И. Критерии оценки геометрических искажений сканерных снимков// Геодезия и картография.-1981,- N2,- С.53-56.

64. Хижниченко В.И. Измерение длин, углов и площадей на земном сфероиде// Геодезия и картография,- 1981,- N5,- С. 46-48.

-33065. Хижниченко В.И. К вопросу геометрической коррекции сканерных снимков//Исследование Земли из K0CM0ea.-1981.-N4.-С.96-103.

66. Хижниченко В.И. Преобразование координат при геометрической коррекции сканерных космических снимков Земли// Исследование Земли из KOCMOca.-1982.-N5.-C. 96-103.

67. Хижниченко В.И. Алгоритмическое обеспечение нанесения широтно -долготной сетки, геометрической коррекции и поддержки банка опорных точек// Труды ГосНИЦИПР.-1986-Вып.27.-С. 41-58.

68. Аковецкий В.И., Донсков Г.Н., Корнеев Ю.К. и др. Радиолокационная фотограмметрия,- М.: Недра, 1979.-239 с.

69. Хижниченко В.И. Математическая модель космического изображения, полученного с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой// Исследование Земли из космоса.-1982,- N4,- С. 105-114.

70. Родионов Б.Н. Динамическая фотограмметрия,- М.: Недра, 1983.-311

с.

71. Бугаевский В.Д., Портнов A.M. Теория одиночных космических снимков. - М.: Недра, 1984.-280 с.

72. Тюфлин Ю.С. Космическая фотограмметрия при изучении планет и спутников,- М.: Недра, 1986,- 247 с.

73. Тищенко А.П., Головчин В.Р. Пространственная привязка космической видеоинформации по траекторным данным// Труды ГосНИЦИПР.-1979.-Вып.5.-С. 38-45.

74. Sawada N., Kidode М., Shinoda Н. et al. An analytic correction method for satellite MSS geometric distortions// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-1981.-Vol.47.-N8.-P. 1195-1203.

75. Основы теории полета космических аппаратов/ Под ред. Т.С. Нариманова и М.К. Тихонравова,- М.: Машиностроение, 1972.-607 с.

76. Эльясберг П.Е. Введение в теорию полета искусственных спутников Земли.-М.: Наука, 1965,- 540 с.

-33177. Урмаев М.С. Орбитальные методы космической геодезии,- М.: Недра, 1981.-256 с.

78. Плахов Ю.В. Применение теории возмущений в космической геодезии,-М.: Недра, 1983.-201 с.

79. Лукашевич Е.П. Применение методов космической геодезии к решению задач баллистического обеспечения зондирования Земли с природноре-сурсных КА (Докторская диссертация).- М.: МИИГАиК, 1990.-272 с.

80. Everhart Е. Implicit single-sequence methods for integrating orbits// Gelestial Mechanics.-1974.- Vol. 10.-P. 35-55.

81. ГОСТ 25645. 115-84. Атмосфера Земли верхняя. Модель плотности для баллистического обеспечения полетов искусственных спутников Земли,-М.: Изд-во стандартов, 1985.-44 с.

82. Wagner С.A., Lerch F.J. Improvement in the geopotential derived from satellite and surface data (GEM7 and GEM8)// Journal of Geophysical Research. -1977.-Vol.8,- N5.-P. 901-914.

83. Хижниченко В.И. Алгоритм и программное обеспечение баллистического прогноза для малых ЭВМ// Труды НПО "Планета".-1991.-Вып. 40.-С. 131-144.

84. Гук А.П. Цифровая фотограмметрическая обработка сканерных изображений (Докторская диссертация).- М.: МИИГАиК, 1991.-271 с.

85. Алексашин Е.П. Технология и математическое обеспечение коорди-натно-временной привязки данных дистанционного зондирования Земли, основанная на применении спутниковых радионавигационных систем и звездных видеоприборов (Докторская диссертация).- М.: МИИГАиК, 1994.-303 с.

86. Журкин И.Г., Гук А.П. Алгоритм раздельного определения элементов внешнего ориентирования сканерных изображений (идеальная модель)// Изв. Вузов. Сер. Геодезия и аэрофотосъемка.-1992,- N1.-C. 51-56.

87. Алексашин Е.П., Журкин И.Г., Тимофеев Ю.С. ЭВМ-моделирование процесса координатно-временной привязки данных дистанционного зондиро-

вания с применением спутниковых радионавигационных систем и звездных видеоприборов// Изв. Вузов. Сер. Геодезия и аэрофотосъемка.-1992,- N4-5,- С. 82-106.

88. Еремеев В.В. Методы и информационные технологии межотраслевой обработки многозональных космических изображений (Автореферат докторской диссертации).-Рязань: РГРТ А, 1997,- 42 с.

89. Хижниченко В.И. Фотограмметрическая модель сканерной съемки повышенной точности// Труды НПО "Планета".-1997.-Вып. 44.-С. 78-98.

90. Junkins J.L., Turner J.D. A distortion-free map projection for analysis of satellite imagery// Journal of Astronautical Sciences.-1978.-Vol.26.- N3.-P. 211-218.

91. Snyder J. P. The space oblique Mercator projection// Photogrammetric engineering and remote sensing.-1978.-Vol.44.- N5.-P.585-595.

92. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии.-М.: Наука, 1979.-296

с.

93. Хижниченко В.И. К вопросу о выборе оптимальной проекции сканерных снимков// Исследование Земли из K0CM0ca.-1981.-Nl .-С. 96-99.

94. Хижниченко В.И. Выбор картографической проекции для банка данных космической системы изучения природных ресурсов// Исследование Земли из K0CM0ea.-1984.-Nl .-С. 101-109.

95. Кузнецов Е.С. Теория негоризонтальной видимости// Изв. АН СССР. Сер. Географическая и геофизическая,- 1943,-N5.-С. 247-336.

96. Чандрасекар С. Перенос лучистой энергии,- М.: Иностранная литература, 1953,- 452 с.

97. Шифрин К.С., Минин К.Н. К теории негоризонтальной видимости// Труды ГГО.-1957.-Вып.68.-С. 5-75.

98. Соболев В.В. Рассеяние света в атмосферах планет,- М.: Наука, 1972.-335 с.

-33399. Turner R.E., Spencer M.N. Atmospheric model for correction of spacecraft data// Proceedings of 8th International Symposium on Remote Sensing of Environment (University of Michigan Ann Arbor, Michigan).-1972.-P. 895-934.

100. Малкевич M.C. Оптические исследования атмосферы со спутников//М.: Наука.-1973.-303 с.

101. Козодеров В.В., Сажина JI.M., Шульгина Н.Б. Математическая модель трансформации в атмосфере радиационных образов природных объектов// Труды ГосНИЦИПР.-1980.-Вьш. 8.-С. 35 -50.

102. Мишин И.В., Орлов В.М. Об оптических передаточных функциях атмосферы// Изв. АН СССР. Сер. Физика атмосферы и океана.-1979.-Т.15,-N3.-C. 266-274.

103. Золотухин В.Т., Усиков Д.А., Грушин В. А. Учет рассеяния света в атмосфере при обработке космических снимков земной поверхности// Исследование Земли из KOCMOca.-1980.-N3.-С. 58-68.

104. Foster В. С. Deriviation of atmospheric correction procedures for LANDS AT MSS with particular reference to urban dataII International Journal of Remote Sensing.-1984.-Vol.5.-N5.-P. 799-817.

105. Hill J., Sturm B. Image - based atmospheric correction of multi-temporal thematic mapper data for agricultural land cover classification// Proceedings of IGARSS'88 Symposium (Edinburgh, Scotland, 13-16 Sept., 1988), Ref. ESA SP.-284.-P. 895-899.

106. Paltridge G.W., Mitchell R.M. Atmospheric and viewing angle correction of vegetation indices and grassland fuel moisture content derived from NOAA/AVHRR//Remote sensing of environment.-1990.-Vol.31.-P. 121-135.

107. Хижниченко В.И. Радиометрическая модель сканерной космической системы// Труды ГосНИЦ ИПР.-1988.-Вып.31.-С. 140-153.

108. Хижниченко В.И. Алгоритм радиационной коррекции сканерных изображений земной поверхности// Труды ГосНИЦИГ1Р.-1988.-Вып.31.-С. 121139.

-334109. Хижниченко В.И. Алгоритмы предварительной обработки даш*х получаемых радиолокатором с синтезированной апертурой// Труды HI) "Планета".-1992.-Вып.41.-С. 160-173.

110. Авдуевский B.C., Асташин A.A., Саульский В.И. и др. Критерии эффективности космических комплексов для изучения природных ресурсов// Исследование Земли из космоса.-1981,- N3,- С. 89-95.

111. Малышев В.В., Моисеев Д.В. Оперативное планирование процесса съемки земной поверхности с помощью автоматического ИСЗ// Исследование Земли из космоса,- 1982,- N5,- С. 104-109.

112. Башлаев В.К., Васильев B.JL, Волынский Э.И. и др. Некоторые методические аспекты оптимального планирования работы приборов дистанционного зондирования// Труды ГосНИЦ ИПР.-1985,- Вып. 22.-С. 134-140.

113. Васильев B.JL, Новиков В.М. Системные аспекты проблемы автоматизированного планирования работы целевых комплексов космических систем дистанционного зондирования// Труды ГосНИЦ ИПР.-1990,- Вып. 36,- С. 146-159.

114. Трудовой А.Ю., Хижниченко В.И. Технологические аспекты приема и обработки информации в оперативной системе изучения природных ресурсов//Труды ГосНИЦИПР.-1988.-Вып.31 .-С. 4-28.

115. Хижниченко В.И., Кухарский A.B. Система управления центром приема и обработки спутниковой информации первой очереди//Труды НПО "Планета".-1991.-Вып.39.-С. 27-40.

116. Хижниченко В.И. Оптимизация планирования космических съемок системы "Метеор"// Труды НПО "Планета".-1997.-Вып.44. - С. 40-62.

117. Инженерный справочник по космической технике. Под ред. A.B. Солодова,- М.: Изд-во МО СССР, 1979.-430 с.

118. Селиванов A.C., Нараева М.К., Носов Б.И. и др. Многозональный сканер с конической разверткой для исследования природных ресурсов// Исследование Земли из KOCMOca.-1985.-Nl.-С. 66 -72.

-335119. Lerch F.J., Putney B.H., Wagner C.A., Keosko S. M. Goddard Earth Models for oceanographic applications (GEM10B and GEM 10c)// Marine Geodesy.-1981.-Vol.5.- N2.-P. 145-185.

120. ГОСТ 25645.302 -83. Расчеты баллистические искусственных спутников Земли. Методика расчета индексов солнечной активности. - М.: Изд-во стандартов, 1984.-18 с.

121. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. - М.: Наука, 1978.-831 с.

122. Янке Е., Эмде Ф., Леш Ф. Специальные функции. - М.: Наука, 1968.-344 с.

123. Лобанов А.Н. Аэрофототопография. - М.: Недра, 1978, - 576 с.

124. Козодеров В.В., Любовный Н.Д., Тищенко А.П. Радиационная коррекция космических изображений земной поверхности//Труды ГосНИЦИПР,-1980.-Вып.8.-С. 83-87.

125. Мишин И.В., Сушкевич Т.А. К расчету альбедо подстилающей поверхности, наблюдаемой через атмосферу. - Препринт ИПМ АН СССР им. М.В. Келдыша, 1982,- N87.-26 с.

126. Thomas R. W. The characterization of atmospheric spread functions affecting satellite remote sensing of the Earth surface// CO SPAR, 24 th Planetary Meeting (Ottawa, Canada).-1982.-P. 7-15.

127. Гогохия В.В. Учет атмосферного влияния на спектральную яркость объектов при дистанционном спектрометрировании в оптическом диапазоне// Труды ГосНИЦИПР.-1985.-Вып.24.-С. 97-105.

128. Головко В.А. Определение альбедо подстилающей поверхности по данным многоспектральных измерений из космоса// Труды ГосНИЦИПР,-1988.-Вып.30.-С. 112-124.

129. Diner D.J., Martonchik J.V., Danielson E.D. et al. Application of 3-D radiative transfer theory to atmospheric correction of land surface images//

Proceedings of IGARSS'88 Symposium, (Edinburg, Scotland, 13-16 Sept., 1988), Ref. ESA SP-284.-P. 1215-1218.

130. Исимару А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах. Том 1. - М.: Мир, 1981.-280 с.

131. Исследование природной среды с пилотируемых орбитальных станций. Под ред. К.Я. Кондратьева. - JL: Гидрометеоиздат, 1972.-400 с.

132.Кондратьев К.Я. Влияние атмосферы на исследования природных ресурсов из космоса,- М.: Машиностроение, 1985.-272 с.

133. Elterman L. UV, Visible and IR attenuation for altitude to 50 km// Report of Air Force Cambridge Research Laboratories. AFCRL-70-0200.- March, 1970.

134. Селиванов A.C., Чемоданов В.П., Суворов Б.А. и др. Оптико-механические сканеры для наблюдения Земли// Техника кино и телевидения,-1978, N6.-С. 17-21.

135. Борн М., Вольф Э. Основы оптики. - М.: Наука, 1973.-719 с.

136. Мосс Т. Оптические свойства полупроводников. - М.: Иностранная литература, 1961.-304 с.

137. Рыбкин С.М. Фотоэлектрические явления в полупроводниках. - М.: Физматгиз, 1963.-494 с.

138. Lucoresky G., Emmons R.B. High frequency photodiodes// Applied Optics.-1965.-Vol.4,- N6.-P. 697-702.

139. Мирошников H.M. Теоретические основы оптико-электронных приборов. - Л.: Машиностроение, 1983.-696 с.

140. Шалимова И.В. Физика полупроводников. - М.: Энергоатомиздат, 1985.-391 с.

141. Пекар С.И., Васько Ф.Т., Грибков З.С. Физические основы полупроводниковой электроники. - Киев: Наукова думка, 1985.-303 с.

142. Kirk J.C. A discussion of digital processing in synthetic aperture radar// IEEE Transactions on Aerospace and Electronic systems.-1975.-Vol.AES-11.- N3,-P. 326-337.

-337143. Зубкович С.Г. Статистические характеристики радиосигналов, отраженных от земной поверхности,- М.: Сов. радио, 1968.-223 с.

144. Радиолокационные методы исследования Земли. .Под ред. Ю.А. Мельника. - М.: Сов. радио, 1980.-262 с.

145. Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной апертурой. - М.: Сов. радио, 1972.-160 с.

146. Friedman D.E. Two-dimensional resampling of line scan imagery by one-dimensional processing// Photogram. Eng. and Remote Sens.-1981.-Vol.47, N10.-P. 1459-1467.

147. Keys R.G. Cubic convolution interpolation for digital image processing// IEEE Trans, on Acoustics, Speech and Sign. Process.-1981.-Vol.ASSP-29.-P. 11531160.

148. Красиков B.A., Шамис B.A. Обработка многозональной видеоинформации на специализированных вычислительных комплексах. Многозональные аэрокосмические съемки Земли,- М.: Наука, 1981.С. 244-248.

149. Lervine I. The geometric correction of Landsat-type imagery using perturbation techniques// IEEE Trans, on Geosci. and Remote Sens.-1983.-Vol. GE.-21, N2.-P. 175-179.

150. Park S.K., Schowengerdt R.A. Image reconstruction by parametric cubic convolution// Computer vision, graphics and image processing.-1983.-Vol.23.-P. 258-272.

151. Bernstein R., Lotspiech J.B., Myers H.J. et al. Analysis and processing of "Landsat-4" Sensor data using advanced image processing techniques and technologies// IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.-1984.-Vol.GE-22.-N3.-P. 192-221.

152. Kavanagh P.F., Wong L.H., Guidon В., Printz G.J. Canada's fast operational ERS-1 SAR precision processing and geocoding system// IGARSS'89: "Remote Sens. Econ Tool Nineties" and 12th Can. Symp. Remote Sens. (Vancouver, July 10-14. 1989).-Vol. 3.-N4.-P. 1795-1798.

-338153. Craubner R.A., Bayer Т., Prototype SAR geocoding algorithms for ERS-1 and SIR-C/X-SAR Images// IGARSS'89: "Remote Sens. Econ. Tool Nineties" and 12th Can. Symp. Remote Sens.(Vancouver, July, 10-14, 1989).- Vol. 2,- N4,- P. 604-607.

154. Meier E., Graf Ch., Nuesch D. Generation of geocoded spaceborne SAR image products.// IGARSS'89: "Remote Sens. Econ. Tool Nineties" and 12 th Can. Symp. Remote Sens.(Vancouver, July, 10-14, 1989).- Vol. 4,-N4,- P. 2473-2477.

155. Freeman A., Curlander J.C. Radiometric correction and calibration of SAR images// Photogrammetric Engineering and Remote Sensing.-1989.-Vol.55,-N9.-P. 1295-1301.

156. Holm S., Maey A., Herland E.A. Norway's ERS-1 SAR processor.// IGARSS'90: 10th Annu. Int. Geosci. and Remote Sens. Symp. "Remote Sens. Sci. Nyneties", Washington, D.C., May 20-24,- 1990,- Vol.3.- P. 2021-2024.

157. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. -М.: Сов. Радио, 1974.-550 с.

158. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. - М.: Наука, 1980.-536 с.

159. Horn В.К., Woodman R.J. Destriping Landsat MSS images by histogram modification//Computer graphics and image processing. 1979,- Vol. 10,- N1,- P. 6983.

160. Weinreb M.P., Xie R., Lienesh J.H. et al. Destriping GOES images by matching empirical distribution functions// Remote Sensing of Environment.-1989.-Vol. 29,-P. 185-195.

161. Buettner G., Kapovits A. Characterization and removal of horizontal striping from SPOT panchromatic imagery// International Journal of Remote Sensing.- 1990,- Vol. 11,- N2,- P. 359-366.

162. Брайсон A., Xo Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. - М.: Мир, 1972,- 544 с.

-339163. Рабинер Л., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. - М.: Мир, 1978,- 848 с.

164. Большаков В.Д., Бывшев В.А., Нейман Ю.М. О решении плохо обусловленных систем нормальных уравнений// Геодезия и картография.-1978,-N10.-С. 20-23.

165. Кадничанский С.А. Фотограмметрическая обработка орбитальных телевизионных панорам с использованием опорных точек// Труды ЦНИИГА-иК,- 1979.-Вып. 222.-С. 59-80.

166. Михайлов А.П. Фотограмметрическая обработка стереоскопических изображений, получаемых оптико-электронными сканерными съемочными системами//Изв. Вузов. Сер. Геодезия и аэрофотосъемка.-1990-N5.-С. 82-87.

167. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. - М.: Финансы и статистика, 1982.-302 с.

168. Gunst R.F., Webster J.T., Mason R.L. Comparison of least squares and latent root régression estimators// Technometrics.-1976.-Vol. 18,- N1 .-P. 137-148.

169. Hoerl A.E., Kennard R.W., Baldwin K.F. Ridge régression: some simulation// Communications in Statistics. -1975.-Vol.4.- N2.-P. 318-326.

170. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач.-М.: Наука, 1988,- 549 с.

171. Хижниченко В.И., Клепиков С.А. Развитие программного обеспечения комплекса цифровой обработки изображений для целей изучения природных ресурсов и контроля природной среды. Космический мониторинг биосферы,-Л.: Гидрометеоиздат, 1985.-Вып.1-.С. 52-59.

172. Страхов А.И., Хижниченко В.И. Специализированная файловая структура для хранения видеоинформации в системе выборочной обработки данных// Труды ГосНИЦИПР.-1988.-Вып.31.-С. 29-37.

173. Оперативные космические системы наблюдения Земли и перспективы их развития. НПО "Планета",- Л.: Гидрометеоиздат, 1993.-16 с.

-340174. Руководство по использованию спутниковых данных в анализе и прогнозе погоды. Под ред. Ветлова И.П., Вельтищева Н.Ф.- Л.: Ги-дрометеоиздат, 1982,- 300 с.

175. Жупанов В.Д., Манаенкова Е.Б. Реализация на ПЭВМ методики первичной обработки цифровой информации с МИСЗ//Труды НПО "Планета". - 1996,-Вып. 43,- С. 3-14.

176. Эпштейн М.И. Измерения оптического излучения в электронике.-М.: Энергия, 1975,- 247 с.