Специальное программное обеспечение распределенной адаптивной обработки временных серий данных дистанционного зондирования

Введение
Глава 1. Анализ математического и программного обеспечения систем распределенной обработки данных, получаемых в результате накопления аэрокосмических снимков и точек лазерного сканирования
1.1. Анализ математического и программного обеспечения распределенной обработки аэрокосмических снимков
1.1.1. Аэрокосмические снимки в работе ситуационных центров.
1.1.2. Анализ особенностей данных, полученных в результате проведения аэрокосмической съемки. Анализ математического и программного обеспечения атмосферной коррекции снимков.
1.1.3. Анализ математического обеспечения определения нолей облачности на аэрокосмических снимках.
1.2. Анализ математического и программного обеспечения распределенной обработки данных лазерного сканирования
1.2.1. Трехмерные модели местности. Лазерная съемка.
1.2.2. Анализ математического и программного обеспечения обработки данных лазерного сканирования.
1.3. Ситуацион1ые задачи, решаемые при совместном использовании лазерного сканирования и аэрокосмической съемки.
1.3.1. Прогнозирование и мониторинг развития ситуации в условиях паводка.
1.3.2. Выявление мест и времени незаконного ввоза наркотических веществ на территорию России
1.3.3. Прогнозирование и мониторинг изменения состояния железнодорожной инфраструктуры
1.4. Структура распределенной обработки пространственных данных в целях пространственюго мониторинга.
1.5. Выводы но главе 1
Глава 2. Распределенные методы обработки аэрокосмических снимков сверхвысокого пространственного разрешения на основе модифицированных методов определения нолей облачности.
2.1. Параметрическая модель цифрового изобраэсения, предназначенная для имитации полупрозрачной облачности на снимках сверхвысокого пространственного разрешения
2.2. Алгоритм построения растровой карты минимальной облачности
2.4.1. Постановка задачи
2.4.2. Алгоритм построения растровой карты минимальной облачности
2.3. Распределенный метод адаптивного определения полей облачности на снимках сверхвысокого пространственного разрешения.
2.3.1. Формальное описание задачи.
2.3.2. Описание области интересов.
2.3.3. Распределенный метод адаптивного выделения полей облачности
2.3.4. Анализ эффективности методов сегментации для снимков сверхвысокого пространственного разрешения, полученных при полупрозрачной облачности.
2.3.5. Лабораторные испытания метода адаптивного определения полей облачности
2.4. Выводы по главе 2
Глава 3. Метод и технология автоматизированной ускоренной обработки данных дистанционного зондирования для построения цифровых моделей местности.
3.1. Анализ особенностей данных, полученных в результате проведения лазерной съемки. Существующие методы классификации точек
3.2. Технология совместного использования точек наземного и воздушного лазерного сканирования.
3.3. Метод автоматизированного построения ЦММ на основе данных лазерного сканирования. Построение изометрической модели рельефа
3.3.1. Постановка задачи
3.3.2. Метод автоматизированного построения ЦММ на основе данных лазерного сканирования
3.3.3. Оценка эффективности метода.
3.3.4. Построение изометрической модели рельефа на основе данных лазерного сканирования.
3.3.5. Технология построения цифровой модели местности на основе данных лазерного сканирования
3.4. Позиционирование трехмерных объектов. Оценка точности моделирования по результатам проведения лазерного сканирования
3.4.1. Оценка точности моделирования по результатам проведения лазерного сканирования.
3.4.2. Задача планирования лазерной съемки при заданной точности моделирования
3.5. Выводы по главе 3.
Глава 4. Специальное программное обеспечение распределенной адаптивной обработки временных серий данных дистанционного зондирования.
4.1 Архитектура программного комплекса, в рамках которого реализованы разработанные методы.
4.2 Реализация клиентского программного обеспечения
4.3 Реализация программного обеспечения на стороне сервера.
4.4 Выводы по главе 4
Заключение.
Литература