Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 54.210.224.114
    [SESS_TIME] => 1711703970
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 5644aa0b1ecdbd063b342f3cccf960a2
    [UNIQUE_KEY] => 80bb28ecbec86d30a2429e618bf7841d
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2016 год, номер 7

Восстановление глубин прибрежных акваторий по данным много- и гиперспектральной съемки

О.В. ГРИГОРЬЕВА, Д.В. ЖУКОВ, А.В. МАРКОВ, В.Ф. МОЧАЛОВ
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского, 197198, г. Санкт-Петербург, ул. Ждановская, 13
alenka12003@mail.ru
Ключевые слова: батиметрия, гиперспектральные данные, коэффициент спектральной яркости, показатели поглощения и рассеивания света водой, bathymetry, hyperspectral data, reflectance, absorption and scattering of light in water
Страницы: 553-559

Аннотация

Рассматривается метод актуализации глубин прибрежных акваторий по данным много- и гиперспектральной съемки в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах спектра. Восстановление глубины для каждого элемента изображения производится на основе решения обратной задачи, заключающейся в обучении искусственной нейронной сети с помощью полуаналитической модели переноса излучения в воде, учитывающей эффекты рассеивания и поглощения света в подводном световом поле, как минимум в трех информативных спектральных каналах для каждого типа дна. При этом предусмотрена возможность корректировки процесса обучения с помощью регрессионных алгоритмов определения органических и минеральных примесей в воде по их натурным измерениям. Выполнено пополнение библиотеки спектральных характеристик различных типов дна и найдены информативные признаки их идентификации. Результаты апробированы по данным авиационных и космических гиперспектральных съемок.

DOI: 10.15372/AOO20160704