Интерпретация и обработка данных гидролокатора бокового обзора с целью автоматизации данного процесса
Автор: Гончаров А.Е., Гончарова Е.А.
Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4 т.24, 2023 года.
Бесплатный доступ
Одним из наиболее эффективных средств дистанционного зондирования и визуализации подводных объектов являются гидроакустические приборы, в частности гидролокатор бокового обзора (ГБО). В последнее время, во многом, благодаря появлению доступных бюджетных образцов, география и сфера применения данного прибора существенно расширилась. Однако, несмотря на достигнутые успехи в части совершенствования и минимизации аппаратной части ГБО, используемые программные средства остаются, в целом, на базовом уровне, обеспечивая, главным образом, простую визуализацию донной среды и ее запись с целью дальнейшей постобработки. Опыт эксплуатации ГБО показывает, что основная проблема интерпретации акустических изображений заключается в самих физических особенностях их получения. Следует признать бесперспективными попытки осуществления автоматизированной интерпретации образов методами, применяемыми для оптических сред. В настоящей работе рассматриваются теоретические и прикладные аспекты процесса интерпритации и обработки данных ГБО с целью дальнейшей автоматизации данного процесса. С учетом условий эксплуатации данного прибора, в частности обширные площади акваторий - поисковых зон, настоящая проблема является одной из ключевых для операторов ГБО. Проблема автоматизации обработки данных напрямую связана с проблемой интерпретации данных дистанционного зондирования, в том числе космоснимков, геометрического искажения образов, вызванного физическими особенностями прибора и среды его эксплуатации, а также привязки полученных данных к системе спутниковых координат.
Гидролокатор бокового обзора, автоматизация, распознавание образов, спутниковые системы позиционирования, геометрическое искажение
Короткий адрес: https://sciup.org/148328191
IDR: 148328191 | DOI: 10.31772/2712-8970-2023-24-4-639-651
Список литературы Интерпретация и обработка данных гидролокатора бокового обзора с целью автоматизации данного процесса
- Фирсов Ю. Г. Основы гидроакустики и использование гидрографических сонаров. СПб.: Нестор-История, 2010. 348 с.
- Hamill D., Wheaton J. M., Buscombe D., Grams P.E., Melis T.S. Bed texture mapping in large rivers using recreational-grade sidescan sonar // River Flow 2016: Eighth International Conference on Fluvial Hydraulics (11-14 July 2016, Iowa City, IL) / Constantinescu, G. & H. (Eds). London: Taylor & Francis Group, 2017. P. 306-312. DOI: 10.1201/9781315644479-51.
- Halmai Á.; Gradwohl-Valkay A.; Czigány S.; Ficsor J.; Liptay Z.Á.; Kiss K.; Lóczy D.; Pirkhof-fer E. Applicability of a Recreational-Grade Interferometric Sonar for the Bathymetric Survey and Monitoring of the Drava River // ISPRS Int. J. Geo-Inf., 2020, No. 9(3), P. 149. DOI: 10.3390/ijgi9030149.
- Hamill D., Buscombe D., Wheaton J.M. Alluvial substrate mapping by automated texture segmentation of recreational-grade side scan sonar imagery // PLoS ONE. 2018. No. 13(3). P. e0194373. DOI: 10.1371/journal.pone.0194373.
- Blondel P. The handbook of sidescan sonar. Springer - PraxisPublishing, 2009. 316 p.
- Kaeser A., Litts T. An Illustrated Guide to Low-Cost Sonar Habitat Mapping v1.0. 2014 [Электронный ресурс]. URL: https://www.fws.gov/panamacity/resources/An%20Illustrated%20Guide%20 to%20Low-Cost%20Sonar%20Habitat%20Mapping%20v 1. 1 .pdf (дата обращения: 22.08.2023).
- Cobra D. T. Q. Estimation and correction of geometric distortions in side-scan sonar images // RLE Technical Report. 1990. No. 5561990. 142 p.
- Аузина Л. И. Опыт использования метода конечных разностей при моделировании изменения уровня грунтовых вод в пластах на наклонном водоупоре // Вестник ИрГТУ. 2011. № 8(55). С. 28-33.
- Cobra D. T., Oppenheim A. V., Jaffe J. S. Geometric distortions in side-scan sonar images: a procedure for their estimation and correction // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 1992. Vol. 17, No. 3. P. 252-268. DOI: 10.1109/48.153442.
- Daniel S., Le Leannec F., Roux C., Solaiman B., Maillard E. P. Side-Scan Sonar Image Matching // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1998, Vol. 23(3), P. 245-259.
- Багницкий А. В., Инзарцев А. В. Автоматизация подготовки миссии для автономного необитаемого подводного аппарата в задачах обследования акваторий // Подводные исследования и робототехника. 2010. № 2(10). С. 17-24.
- Бабий И. А., Галимзянов О. А., Гончаров А. Е. Обработка изображений с гидролокатора бокового обзора на примере одного участка нижнего течения реки Енисей // Российская Арктика. 2020. № 11. С. 16-23.
- Kaeser A. J., Litts T. L., Tracy T. W. Using low-cost side-scan sonar for benthic mapping throughout the Lower Flint River, Georgia, USA // River Res. Applic., 2013. No. 29. P 634-644. DOI: 10.1002/rra.2556/.
- Einsidler D., Dhanak M. R. Beaujean P-P. J. A Deep Learning Approach to Target Recognition in Side-Scan Sonar Imagery // OCEANS 2018: MTS/IEEE Charleston (22-25 October 2018, Charleston SC). IEEE, 2018. P. 1-4. DOI: 10.1109/OCEANS.2018.8604879.
- Christensen J. H., Mogensen L. V., Ravn O. Side-scan sonar imaging: Automatic boulder identification // OCEANS 2021: San Diego-Porto (20-23 September 2021, San Diego, CA). IEEE, 2021. P. 1-6. DOI: 10.23919/OCEANS44145.2021.9705713.
- Improved neural network with spatial pyramid pooling and online datasets preprocessing for underwater target detection based on side scan sonar imagery / J. Li, L. Chen, J. Shen et al. // Remote Sensing. 2023. No. 15. P. 440. DOI: https://doi.org/10.3390/rs15020440.