Лисенко А. Р. Методика підвищення інформативності космічних знімків, отриманих за допомогою багатополяризаційного радару з синтезованою апертурою

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0823U100925

Здобувач

Спеціальність

  • 172 - Електронні комунікації та радіотехніка

04-12-2023

Спеціалізована вчена рада

ДФ 003

Державна установа "Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук Національної академії наук України"

Анотація

У сучасному світі мікро-, макроекономіки постає необхідність контролю, оцінки, прогнозування ризиків, стану, результатів тощо. Для забезпечення таких потреб вкрай необхідним є залучення великих обсягів відповідних даних. Завдяки сьогоденному супутниковому покриттю та методам дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) стає можливим отримання даних про земні об’єкти, практично, з будь-якої ділянки земної поверхні як у великих масштабах, так і в короткі терміни. Важливою якісною характеристикою даних дистанційного зондування Землі є їх інформативність, яка відповідає за кількість корисної інформації для вирішення конкретної тематичної задачі. А тому, для різних задач цей параметр є різним. Враховуючи лише зростаючі потреби у більш якісних даних для отримання більш точних результатів, підвищення інформативності супутникових зображень є актуальною задачею нинішнього часу. Отже, метою цієї роботи є підвищення інформативності космічних знімків, отриманих за допомогою багатополяризаційного радару з синтезованою апертурою (РСА), шляхом використання сучасних наукових напрацювань для розробки відповідної методики. Для досягнення заданої мети передбачено виконання кількох наукових завдань, першим з яких постав аналіз існуючих методів підвищення інформативності супутникових зображень, та встановлення взаємозв’язку інформативності з просторовою розрізненністю. В якості радіолокаційних даних з синтезованою апертурою було обрано знімки отримані з сузір’я супутників радіолокаційної системи Sentinel-1. Так як даний супутник надає дані в одразу двох поляризаціях, одна з яких збігається у випромінюваному та приймальному режимах поляризацій електромагнітного імпульсу, а інша містить міжполяризаційну складову, то для подолання проблем неузгодженості та різнорідності даних було розроблено моделі супутникового зворотного розсіювання радарного сигналу з подальшим їх використанням в алгоритмі зведення різнополяризаційних даних в спільну фізичну величину – діелектричну проникність земної поверхні. З метою підвищення просторової розрізненності було розроблено математичну модель синтезу супутникових зображень з низькою просторовою розрізненністю у єдине двократно збільшене зображення підвищеної просторової розрізненності та відповідний алгоритм, що її реалізує. Оцінка досягнутого результату – підвищення інформативності радарних даних – була проведена кількісно порівнянням фактичних просторових розрізненностей вхідних та вихідного зображень. В свою чергу фактичні просторові розрізненності оцінювалися методами просторово-частотного аналізу через апроксимовані функції передачі модуляції (ФПМ) цифрових зображень. Наукова новизна Вперше розроблено методику підвищення інформативності космічних знімків, отриманих за допомогою багатополяризаційного радару з синтезованою апертурою. Методика забезпечує підвищення просторової розрізненності вихідного радіолокаційного зображення за рахунок спільної субпіксельної обробки кількох вхідних зображень, отриманих в кожній поляризації окремо та переведених до єдиної фізичної величини, притаманної земної поверхні – діелектричної проникності, шорсткості, вологовмісту та таке інше. В результаті такого перетворення стає можливим коректно застосувати алгоритм надрозрізненності до сукупності різнополяризаційних радіолокаційних зображень. Удосконалено модель перетворення різнополяризаційних радарних даних в діелектричну проникність земної поверхні шляхом накладання фізично обумовлених обмежень цільової величини та застосування ітераційного прямого-оберненого моделювання відбитого радіолокаційного сигналу. Удосконалено алгоритм відновлення спільного зображення субпіксельної розрізненності із набору супутникових знімків за рахунок його адаптації до радіолокаційних даних, яка полягає в застосуванні додаткової спекл-фільтрації безпосередньо в частотній області, де виконується і вся інша обробка. Практична значимість За результатами експериментального тестування на багатьох реальних двополяризаційних радарних зображеннях розроблена методика забезпечила, в середньому, підвищення інформативності на 85.4 %. Окрім власне підвищення інформативності матеріалів багатополяризаційного радарного знімання запропонована методика забезпечує відтворення просторового розподілу цільової фізичної характеристики земної поверхні підвищеної розрізненності, що відповідає сучасній концепції ARD (analysis-ready data), яка передбачає отримання з сирих супутникових даних карт фізичних/біофізичних параметрів земної поверхні, зрозумілих фахівцям з тематичних наземних досліджень. Розроблену методику можна застосовувати для таких тематичних задач спостереження Землі як екологічний моніторинг, геофізичне картування, пошук корисних копалин, прогнозування деградації земель, дослідження кліматичних змін тощо. Ключові слова: дистанційне зондування Землі (ДЗЗ), супутникові дані, радар із синтезованою апертурою (РСА), коефіцієнт зворотного розсіювання, діелектрична проникність, надрозрізненність (superresolution), субпіксельна обробка

Публікації

1. Stankevich, S., Piestova I., Lubskyi, M., Shklyar, S., Lysenko, A., Maslenko O., & Rabcan, J. (2021). Knowledge-Based Multispectral Remote Sensing Imagery Superresolution. Studies in Computational Intelligence, 219–236. https://doi.org/10.1007/978-3-030-74556-1_13

2. Stankevich, S., Piestova, I., Shklyar, S., & Lysenko, A. (2019). Satellite Dual-Polarization Radar Imagery Superresolution Under Physical Constraints. In: Shakhovska N., Medykovskyy M.O. (eds) Advances in Intelligent Systems and Computing IV. CSIT 2019, Springer, Cham, 1080. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33695-0_30

3. Popov, M., Stankevich, S., Kozlova, A., Piestova, I., Lubskiy, O., Titarenko, O., Svideniuk, M., Andreiev, A., Lysenko, A., & Singh, S.K. (2021). Long-Term Satellite Data Time Series Analysis for Land Degradation Mapping to Support Sustainable Land Management in Ukraine. Advances in Geographical and Environmental Sciences, 165–189. https://doi.org/10.1007/978-981-16-4768-0_11

4. Stankevich, S. A., Svideniuk, M. O., & Lysenko, A. R. (2021). Land Surface Roughness Parameter Retrieval by Inverse Simulation of Dual-Polarization Radar Backscattering. Applied Questions of Mathematical Modeling, 4(2.1). https://doi.org/10.32782/kntu2618-0340/2021.4.2.1.22

5. Stankevich, S. A., Popov, M., Shklyar, S., Sukhanov K., Andreiev A., Lysenko, A., Xing, K., Cao, S., Shh, Y., & Sun, B. (2020). Estimation of mutual subpixel shift between satellite images: software implementation. Ukrainian Journal of Remote Sensing, 24, 9–14. https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.24.165

6. Станкевич, С.А., Шкляр, С.В. & Лисенко, А.Р. (2018). Програмний модуль оцінки субпіксельного зміщення знімків, отримуваних з квадрокоптеру. Український журнал дистанційного зондування Землі, 17, 10-13. https://doi.org/10.36023/ujrs.2018.17.128

7. Станкевич, С.А., Лубський, М.С., & Лисенко, А.Р. (2017). Підвищення просторової розрізненності аерознімання з квадрокоптеру на основі субпіксельної обробки зображень. Український журнал дистанційного зондування Землі, 15, 40-42. https://doi.org/10.36023/ujrs.2017.15.113

8. Лисенко, А.Р. (2023). Методика підвищення інформативності космічних знімків, отриманих за допомогою багатополяризаційного радара із синтезованою апертурою. Український журнал дистанційного зондування Землі, 10(3), 10–15. https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.3.243

9. Stankevich, S. A., Piestova, I. O., & Lysenko, A. R. (2020). Radar Data Product Superresolution under Parameter Variation. Central European Researchers Journal, 6(2), 8–13.

10. Stankevich, S., Popov, M., Shklyar, S., Sukhanov, K., Andreiev, A., Lysenko, A., Kun, X., Shixiang, C., Yupan, S., Xing, Z., & Boya, S. (2020). Subpixel-shifted Satellite Images Superresolution: Software Implementation. WSEAS Transactions on Computers, 19, 31–37. https://doi.org/10.37394/23205.2020.19.5

11. Stankevich, S. A., Lubskyi, M. S., & Lysenko, A. R. (2021). Long-wave infrared remote sensing data spatial resolution enhancement using modulation transfer function fusion approach. 2021 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT 2021), 89–94. https://doi.org/10.1109/IDT52577.2021.9497630

12. Stankevich, S., Piestova, I., Shklyar, S., & Lysenko, A. (2019). Physically Constrained SAR Data Superresolution. 2019 IEEE 14th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT 2019), 228–231. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929833

13. Stankevich S.A., Andreiev A.A., & Lysenko A.R. (2020). Multiframe remote sensed imagery superresolution. Proceedings of the 15th International Scientific-Practical Conference on Mathematical Modeling and Simulation Systems (MODS 2020), 128–131.

Файли

Схожі дисертації