Восстановление полей дрейфа морского льда по последовательным спутниковым радиолокационным изображениям методом прослеживания особых точек
Аннотация
Описываются подходы к автоматизированному расчету дрейфа морского льда по последовательным изображениям на основе данных активной радиолокации РСА-SAR (радиолокаторы с синтезированной апертурой). Предлагается оригинальный алгоритм на основе применения многомасштабного представления изображений с использованием адаптивного подавления шумов. Приводятся оценки качества расчетов с использованием данных спутника Sentinel-1А, демонстрируются преимущества разработанного алгоритма на основе результатов сопоставления с существующими мировыми аналогами.
При поддержке: Министерство образования и науки Российской Федерации в рамках проекта Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научнотехнологического комплекса России на 2014–2020 годы» по теме «Суда и волны в полярных регионах» (Соглашение № 14.618.21.0005, Уникальный идентификатор проекта: RFMEFI61815X0005)
Об авторах
Д. М. Демчев
Научный фонд «Центр по окружающей среде и дистанционному зондированию имени Нансена»; ГНЦ РФ Арктический и антарктический научно-исследовательский институт
Россия
Россия
Научный сотрудник.
Санкт-Петербург
В. А. Волков
Научный фонд «Центр по окружающей среде и дистанционному зондированию имени Нансена»
Россия
Россия
Кандидат географических наук.
Санкт-Петербург
В. С. Хмелева
Научный фонд «Центр по окружающей среде и дистанционному зондированию имени Нансена»
Россия
Россия
Младший научный сотрудник.
Санкт-Петербург
Э. Э. Казаков
Научный фонд «Центр по окружающей среде и дистанционному зондированию имени Нансена»; Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)
Россия
Младший научный сотрудник
Россия
Младший научный сотрудник
Список литературы
1. Рахина Т.В., Александров В.Ю., Бушуев А.В., Сандвен С. Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника «Океан» с использованием кросс-корреляционного алгоритма // Исследование Земли из космоса. 1998. № 4. С. 107–115.
2. Alcantarilla P.F., Bartoli A., Davison A.J. KAZE features // Computer Vision — ECCV 2012. Berlin; Heidelberg: Springer, 2012. P. 214–227.
3. Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. Surf: Speeded up robust features // Computer vision — ECCV 2006. Berlin; Heidelberg: Springer, 2006. P. 404–417.
4. Bretzner L., Lindeberg T. Feature Tracking with Automatic Selection of Spatial Scales // Computer Vision and Image Understanding. 1998. Vol. 71. № 3. P. 385–392.
5. Collins M.J., Emery W.J. A computational method for estimating sea ice motion in sequential Seasat synthetic aperture radar imagery by matched fi ltering // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1988. Vol. 93. № C8. P. 9241–9251.
6. Curlander J., Holt B., Hussey K. Determination of sea ice motion using digital SAR imagery // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1985. № 4. P. 358–367.
7. Dellinger F. et al. SAR-SIFT: A SIFT-like algorithm for applications on SAR images // Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 2012. P. 3478–3481.
8. Dorado-Munoz L.P., Velez-Reyes M., Mukherjee A., Roysam B. A Vector SIFT Detector for Interest Point Detection in Hyperspectral Imagery // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2012. № 11. P. 4521–4533.
9. Duits R. et al. On the axioms of scale space theory // Journal of Mathematical Imaging and Vision. 2004. Vol. 20. № 3. P. 267–298.
10. Fily M., Rothrock D.A. Quantitative use of satellite SAR imagery of sea ice // Advances in Space Research. 1987. Vol. 7. № 11. P. 323–326.
11. Goncalves H., Corte-Real L., Goncalves J.A. Automatic image registration through image segmentation and SIFT // Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 2011. Vol. 49. №. 7. P. 2589–2600.
12. Grewenig S., Weickert J., Bruhn A. From Box Filtering to Fast Explicit Diffusion // Lecture Notes in Computer Science. 2010. P. 533–542.
13. Hall R.T., Rothrock D.A. Sea ice displacement from Seasat synthetic aperture radar // Journal of Geophysical Research. 1981. Vol. 86. № C11. P. 11078–11082.
14. Karvonen J. Operational SAR-based sea ice drift monitoring over the Baltic Sea // Ocean Sci. Discuss. 2012. Vol. 9. № 1. P. 359–384.
15. Koenderink Jan J. The structure of images // Biol. Cybern. 1984. Vol. 50. № 5. P. 363–370.
16. Komarov A.S., Barber David G. Sea Ice Motion Tracking From Sequential Dual-Polarization RADARSAT-2 Images // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2014. Vol. 52. № 1. P. 121–136.
17. Kwok R., Tsatsoulis C. Analysis of SAR Data of the Polar Oceans. Berlin; Heidelberg: Springer, 1998. P. 235–259.
18. Lowe D.G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // International journal of computer vision. 2004. Vol. 60. № 2. P. 91–110.
19. Ninnis R.M., Emery W.J., Collins M.J. Automated extraction of pack ice motion from advanced very high resolution radiometer imagery // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1986. Vol. 91. № C9. P. 10725–10734.
20. Pedersen L.T., Saldo R., Fenger-Nielsen R. Sentinel-1 results: Sea ice operational monitoring // Proceedings of Igarss IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 26–31 July 2015. P. 2828–2831.
21. Perona P., Malik J. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion // Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on. 1990. Vol. 12. № 7. P. 629–639.
22. Rampal P., Weiss J., Marsan D. Positive trend in the mean speed and deformation rate of Arctic sea ice, 1979–2007 // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2009. Vol. 114. № C5. doi: 10.1029/2008JC005066
23. Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. ORB: an effi cient alternative to SIFT or SURF // IEEE I. Conf. Comp. Vis. (ICCV). 6–13 November 2011. P. 2564–2571.
24. Schwind P. et al. Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration // International Journal of Remote Sensing. 2010. Vol. 31. № 8. P. 1959–1980.
25. Thomas M., Geiger C.A., Kambhamettu C. High resolution (400 m) motion characterization of sea ice using ERS-1 SAR imagery // Cold Regions Science and Technology. 2008. Vol. 52. № 2. P. 207–223.
26. Vesecky J.F., Samadani R., Smith M.P., Daida J.M., Bracewell R.N. Observation of sea ice dynamics using synthetic aperture radar images: automated analysis // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 1988. Vol. 26. № 1. P. 38–48
27. Wang S., You H., Fu K. BFSIFT: A novel method to fi nd feature matches for SAR image registration // Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE. 2012. Vol. 9. №. 4. P. 649–653.
Рецензия
Для цитирования:
Демчев Д.М., Волков В.А., Хмелева В.С., Казаков Э.Э. Восстановление полей дрейфа морского льда по последовательным спутниковым радиолокационным изображениям методом прослеживания особых точек. Проблемы Арктики и Антарктики. 2016;(3):5-19.
For citation:
Demchev D.M., Volkov V.A., Khmeleva V.S., Kazakov E.E. Sea ice drift retrieval from SAR using feature tracking. Arctic and Antarctic Research. 2016;(3):5-19. (In Russ.)
Просмотров: 454
Послать статью по эл. почте 
