В статье рассматривается проблема интерпретации пространственных данных на спутниковых снимках. Предлагается использовать декомпозицию изображений по топологическим признакам для выделения на спутниковых снимках объектов интереса, а также глобальных и детализирующих структур. Приведено описание метода и особенности его реализации для создания программного продукта с эффективными алгоритмами обработки больших данных. Описан функционал разработанного программного обеспечения, который включает классификацию объектов на спутниковых снимках, сегментацию, бинаризацию, удаление шума. Показано, что эти алгоритмы построены на единой теоретической базе в виде топологической декомпозиции. Продемонстрированы примеры использования программы для сегментации и бинаризации спутниковых снимков из городских кварталов.

Еремеев Сергей Владимирович
Кандидат технических наук
Доцент кафедры «Информационные системы»
Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
602264 Муром, ул. Орловская, д. 23
e-mail: sv-eremeev@yandex.ru
AuthorID: 618264

Абакумов Артём Владимирович
Аспирант кафедры «Информационные системы»
Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
602264 Муром, ул. Орловская, д. 23
e-mail: artem210966@yandex.ru

Крайнов Сергей Андреевич
Студент кафедры «Информационные системы»
Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
602264 Муром, ул. Орловская, д. 23
e-mail: an0nim2020@ya.ru

Козлов Алексей Сергеевич
Студент кафедры «Информационные системы»
Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
602264 Муром, ул. Орловская, д. 23
e-mail: alexey-kozlov-dev@yandex.ru

1. Вагизов М.Р., Витлев К.А., Соколов А.Г., Попов А.И., Самсонов В.А., Макаров К.А. Методика применения программного продукта Wolfram Mathematica для геоинформационного моделирования лесных экосистем // Геоинформатика. – 2023. – № 2. – С. 49–56. DOI: 10.47148/1609-364X-2023-2-49-56.
2. Еремеев С.В., Абакумов А.В., Андрианов Д.Е., Ширабакина Т.А. Метод векторизации спутниковых снимков на основе их разложения по топологическим особенностям // Информатика и автоматизация. – 2023. – Т. 22. – № 1. – С.110–145. DOI: 10.15622/ia.22.1.5.
3. Еремеев С.В., Абакумов А.В., Андрианов Д.Е., Титов Д.В. Метод разложения изображения по топологическим признакам // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46. – № 6. – С. 939–947. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1080.
4. Hu X., Qian Y., Pickett S.T., Zhou W. Urban mapping needs up-to-date approaches to provide diverse perspectives of current urbanization: A novel attempt to map urban areas with nighttime light data // Landscape and Urban Planning. – 2020. – Vol. 195. – 103709. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2019.103709.
5. Kansakar P., Hossain F. A review of applications of satellite Earth observation data for global societal benefit and stewardship of planet Earth // Space Policy. – 2016. – Vol. 36. – P. 46–54. DOI: 10.1016/j.spacepol.2016.05.005.
6. Osco L.P., Junior J.M., Ramos A.P.M., de Castro Jorge L.A., Fatholahi S.N., de Andrade Silva J., Matsubara E.T., Pistori H., Gonçalves W.N., Li J. A review on deep learning in UAV remote sensing // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2021. – Vol. 102. – 102456. DOI: 10.1016/j.jag.2021.102456.
7. Zhao Q., Yu L., Du Z., Peng D., Hao P., Zhang Y., Gong P. An overview of the applications of Earth observation satellite data: Impacts and future trends // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14. – Iss. 8. – 1863. DOI: 10.3390/rs14081863.