Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37585
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКазарян, Маретта Левоновнаru
dc.contributor.authorРихтер, Андрей Александровичru
dc.contributor.authorШахраманьян, Михаил Андраниковичru
dc.contributor.authorKazaryan, Maretta Levonovnaen
dc.contributor.authorRichter, Andrey Aleksandrovichen
dc.contributor.authorShachramanian, Michail Andranikovichen
dc.date.accessioned2017-03-30T08:30:38Z-
dc.date.available2017-03-30T08:30:38Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationКазарян М. Л. Методика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям / М. Л. Казарян, А. А. Рихтер, М. А. Шахраманьян // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. — 2017. — Т. 328, № 3. — [С. 46-53].ru
dc.identifier.issn2413-1830-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/37585-
dc.description.abstractПредлагается методика автоматического выделения компонент объектов захоронения отходов и разложения поверхности объекта на компоненты по космическим изображениям. Методика позволяет построить модели поверхности структурных объектов, таких как полигоны твердых бытовых отходов и муниципальных свалок, составленных из нескольких компонент, заданных разными текстурами поверхности. Применяются матрицы информационных признаков, идентифицирующие тот или иной компонент, дана их математическая модель и различные формы представления. Представлены понятия изображений компонент поверхности и общие компонентные изображения, на которых детально отражаются области детектирования, соответствующие разным текстурам поверхности. Описан критерий принадлежности пикселя изображения к тому или иному компоненту, каждый из которых характеризуется своей матрицей информационных признаков. Отмечена возможность обработки территорий поверхности Земли любого размера и автоматизации обработки. Цель: разработать методику автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям. Методы исследования: методы регрессионного анализа, методы математической статистики и обработки космических изображений. Результаты. Представлены результаты методики на примере полигона твердых бытовых отходов Кучино (поселок Салтыковска, Балашихинский район Московского региона). Приведено представление в проекциях пространства информационных признаков значений яркости эталонной области покрытия заданной текстуры. Показан пример компонентного разложения фрагмента участка складирования отходов полигона: изображения ряда компонент и общее компонентное изображение. Построено компонентное разложение всего участка складирования: дифференцирование исходного видимого изображения WorldView2 покрытия свалки на небольшие участки, компонентное разложение каждого участка и интегрирование участков.ru
dc.description.abstractThe authors propose the method of automatically separation of components of waste objects and decomposition of the object surface to the components by space images. The technique allows constructing a model of surface of structural objects, such as solid waste landfills and municipal landfill sites, made up of several components, given by the different surface textures. The paper used the matrix of information signs, identifying a particular component, their mathematical model and various presentation forms are given. The paper introduces the concepts of surface component images and overall surface component images, which reflects in details the detection areas corresponding to different surface textures. The authors have described the criterion of pixel belonging to one or another component, characterized by a complex of matrices of information signs. There is an opportunity of processing the earth's surface area of ??any size and process automation. The main aim of the study is to develop a method of automatic detection of components of waste objects for space images. The methods used in the study: the regression analysis methods, statistical methods and processing of satellite images. Results. The paper introduces the results of the method on the example of landfill Kuchino (village Saltykov, Balashikha District of Moscow Region) and representation in projection of the information space of standard values ??of the covering area of a given texture. The example of component decomposition of landfill waste section fragment: images of six components and the total component image. The authors constructed the component decomposition of the full waste area: differentiation of the original visible image WorldView2 of a dump cover into small sections, component decomposition of each sites and its integration.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.publisherТомский политехнический университетru
dc.relation.ispartofИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328, № 3ru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.sourceИзвестия Томского политехнического университетаru
dc.subjectкосмические изображенияru
dc.subjectобъектыru
dc.subjectотходыru
dc.subjectзахороненияru
dc.subjectсвалкиru
dc.subjectтекстурыru
dc.subjectматрица информационных признаковru
dc.subjectкомпонентыru
dc.subjectдетектированиеru
dc.subjectвыделениеru
dc.subjectповерхностиru
dc.subjectмодели поверхностиru
dc.subjectкомпонентные моделиru
dc.subjectкомпонентное разложениеru
dc.subjectspace imageru
dc.subjectwaste disposal objectru
dc.subjectlandfillru
dc.subjecttextureru
dc.subjectmatrix of information signsru
dc.subjectcomponentru
dc.subjectdetectionru
dc.subjectseparationru
dc.subjectsurface componentsru
dc.subjectsurface modelru
dc.subjectcomponent modelru
dc.subjectcomponent decompositionru
dc.titleМетодика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениямru
dc.title.alternativeMethod of automatic detecting the components of waste disposal objects by space imagesen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dcterms.audienceResearchesen
local.description.firstpage46-
local.description.lastpage53-
local.filepathbulletin_tpu-2017-v328-i3-05-
local.identifier.bibrecRU\TPU\book\355889-
local.issue3-
local.localtypeСтатьяru
local.volume328-
Располагается в коллекциях:Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
bulletin_tpu-2017-v328-i3-05.pdf1,79 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.