Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок

ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок"

На правах рукописи

НЕКРАСОВ Виктор Владимирович

□□3163567

Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок

Специальность 25.00 34 «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 1 ЯНВ 2008

Москва-2007

003163567

Работа выполнена в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии (МИИГАиК) на кафедре Вычислительной техники и автоматизированной обработки аэрокосмической информации

Научный руководитель - д т н , профессор Журкин Игорь Георгиевич

Официальные оппоненты

дтн, профессор Воронков Владимир Николаевич, к т н Гречищев Александр Владимирович

Ведущая организация Федеральное Государственное Унитарное Предприятие УРПЦГ «Уралгеоинформ», г Екатеринбург

Защита состоится в /¿часов на заседании диссертационного

совета Д212 143 01 в Московском Государственном Университете Геодезии и Картографии по адресу

105064, Москва, К-64, Гороховский пер 4, МИИГАиК, ауд 101,корп4

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского Государственного Университета Геодезии и Картографии

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета

Краснопевцев Б В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы

В настоящее время при моделировании местности, выполнении картографических работ, в различных геоинформационных приложениях широко используются цифровые модели рельефа (ЦМР) Для получения ЦМР на большие территории наиболее эффективным решением является обработка космических снимков Объектом данного исследования является технология использования снимков высокого пространственного разрешения при построении ЦМР по материалам космических съемок на примере обработки данных космической системы «Комета»

Актуальность постановки и решения научно-технической проблемы подтверждается следующими факторами

1 Отсутствием на настоящий момент эффективной и производительной технологии построения ЦМР с использованием совместной обработки космических снимков различного пространственного разрешения

2 Наличием большого архива космических снимков, в том числе и снимков системы «Комета», который может быть использован для построения ЦМР

3 Совершенствованием методов и средств, в том числе технических, построения цифровых моделей рельефа

4 Наличием большого спроса на цифровые модели рельефа для целей картографии, связи, экологии, ГИС-приложений

Цель и основные задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка и исследование компьютерной технологии, позволяющей эффективно создавать ЦМР на большие территории при совместной обработке космических снимков различного пространственного разрешения на примере данных системы «Комета»

Для достижения цели исследования решались следующие задачи

1 Исследование искажений снимков, построение эффективных процедур автоматизации процесса внутреннего ориентирования

2 Разработка методик и алгоритмов внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающих повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения

3 Разработка алгоритмов поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющих увеличить скорость обработки данных большого объема Для эффективной обработки больших объемов данных оценка времени работы алгоритма (верхняя оценка) не должна превышать О (п2) Алгоритмы поиска одноименных точек должны обеспечивать субпиксельную точность отождествления и критерии для определения успешности отождествления

4 Разработка методов получения регулярной ЦМР по нерегулярному набору точек

Научная новизна работы

• Разработаны метод и алгоритм повышения точности внешнего ориентирования на основе использования совместной обработки снимков различного разрешения, отличающиеся от существующих большей точностью

• Разработана геометрическая модель панорамного снимка, используемая в алгоритме повышения точности внешнего ориентирования, и при ортотрансформировании снимков с панорамной и сканерной геометрией, отличающаяся от существующих простотой реализации без потери точности модели

• Разработан новый алгоритм триангуляции нерегулярной сети высотных точек на основе выпуклых оболочек, отличающийся от существующих большей устойчивостью за счет учета особенностей исходных данных, получаемых в процессе стереоотождествления

Положения, выносимые на защиту

1 Методы и алгоритмы повышения точности внешнего ориентирования с использованием совместной обработки снимков различного разрешения

2 Геометрическая модель панорамного снимка, используемая в алгоритме повышения точности внешнего ориентирования и при ортотрансформировании снимков с панорамной и сканерной геометрией

3 Критерии синтеза алгоритма поиска одноименных точек и алгоритм, синтезированный по данным критериям

4 Разработанный алгоритм триангуляции нерегулярной сети высотных точек

5 Разработанный алгоритм регуляризации нерегулярной сети высотных точек

6 Доказана высокая эффективность совместного использования снимков с различной геометрией и пространственным разрешением при выполнении фотограмметрических работ

Вклад автора в проведенное исследование

Автором разработаны все алгоритмы и методы, выносимые на защиту и разработан программный пакет, реализующий технологию использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок включающий перечисленные алгоритмы Практическая значимость работы

1 Разработана программа геометрической привязки космических снимков «Комета», использующая алгоритм повышения точности внешнего ориентирования

2 Разработана программная реализация модели панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков

3 Разработана программная реализация алгоритма поиска одноименных точек

4 Разработана программа построения нерегулярной сети высотных точек, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350

5 Разработана программа регуляризации нерегулярной сети высотных точек

6 Доказана высокая эффективность совместного использования снимков с различной геометрией и пространственным разрешением при выполнении фотограмметрических работ

Апробация работы и публикации по теме

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на

4-ой Международной конференции «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды» МИИГАиК, Москва, 21-23 декабря 1998 г,

4-ой научно-практической конференции «Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования» Москва, 28-29 октября 2003 г

Третьей учебно-практической конференции "Проблемы ввода и обновления пространственной информации" Москва, 23-27 февраля 1998 г, Научно-технической конференции "Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography" г Сеул, Южная Корея, 3 марта 2001г,

Международном симпозиуме ISPRS «International Symposium on Resource and Environmental Monitoring» г Хайдарабад, Индия, 3-6 декабря 2002г Материалы диссертационных исследований опубликованы в 6 статьях в периодических научных изданиях, 3 публикациях в виде тезисов докладов Отдельные результаты теоретических и экспериментальных исследований

отражены в отчетах по научно-исследовательским работам и материалах опытно-конструкторских работ Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 213 наименований и одном приложении Общий объем работы составляет 174 страниц машинописного текста, 62 рисунка, 37 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель, поставлены задачи и описаны 1раничные условия для разработки алгоритмов обработки Кратко рассмотрен круг вопросов, рассматриваемых в данной диссертационной работе Далее, в каждой главе диссертации рассматривается одна из задач исследования, делается обзор публикаций по рассматриваемой теме, производится обоснование выбора метода решения задачи, подробно рассматриваются разработанные методы и алгоритмы, и в заключении кратко перечисляются основные результаты главы Все разработанные методы проиллюстрированы на примерах обработки реальных космических изображений

В первой главе "Анализ космических съемочных систем, предназначенных для получения геопространственных данных" рассмотрены наиболее известные космические системы дистанционного зондирования Земли, произведено сравнение их характеристик, обоснован выбор данных космической системы «Комета» как информационной основы для разработки технологии построения ЦМР при совместной обработке космических снимков различного пространственного разрешения

Для рассмотренных систем сравнение производилось по геометрии сенсора, разрешению снимков, покрытию единичным снимком,

геометрическому качеству (отношение базиса стереопары к высоте фотографирования В/Н)

Топографическая камера ТК-350 и панорамная камера высокого разрешения КВР-1000, вместе с датчиками для определения элементов внешнего ориентирования снимков в полете, образуют космическую картографическую систему «Комета», предназначенную для создания топографических и цифровых карт Камера ТК-350 позволяет получать высокоточные стереопары с геометрией центральной проекции, пригодные для создания моделей рельефа, а фотокамера КВР-1000 предназначена для получения снимков высокого разрешения, необходимых для дешифрирования объектов местности

При высоте съемки 220 км панорамная камера КВР-1000 обеспечивает разрешение на местности 2м, ширину кадра 40 км и полосу захвата 160 км Таким образом, площадь, покрываемую одним кадром ТК-350 (200x300 км), покрывают 7 кадров КВР-1000 при совместном включении обеих камер

Рассмотренные особенности системы «Комета» позволяют использовать данные этой космической системы для отработки эффективной технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок

Во второй главе "Разработка технологической схемы процесса создания ЦМР и ее обоснование" поставлена задача на основе обобщенной блок-схемы йроцесса создания ЦМР выделить блоки обработки, специфические для решения задачи построения ЦМР высокой точности и разработать методы и алгоритмы обработки данных, позволяющие учесть особенности исходных данных для создания ЦМР с максимальной точностью На основе анализа совокупности данных выделены следующие блоки, максимально влияющие на точность и производительность обработки данных в процессе создания

ЦМР

1 блок ориентирования,

2 блок автоматической корреляции;

3 блок построения и регуляризации ЦМР

В главе 2 рассмотрены результаты разработки блоков 1-2 Разработка блока построения и регуляризации ЦМР рассмотрена в главе 3 Блок ориентирования

Процедура взаимного ориентирования для стереопары, составленной из снимков, имеющих область перекрытия, но взятых с разных запусков КА доработана с учетом того, что параметры камеры для левого и правого снимков стереопары могут различаться Для учета данного факта алгоритм взаимного ориентирования доработан для использования снимков камер с различными параметрами внутреннего ориентирования

Методика повышения точности внешнего ориентирования Для получения максимальной точности внешнего ориентирования стереомодели совместно используются снимки различного разрешения Таким образом точность ЦМР определяется точностью опорных точек и разрешением снимка (для камеры ТК-350 10-12 м) Использование методов субпиксельной корреляции позволяет получить точность вычисления высот ЦМР (свободная модель) - до 0 5-5 м. Таким образом, главным ограничением точности ЦМР является точность опорных точек В настоящее время источником наиболее точной опорной информации являются GPS точки - их точность может достигать 0,01-1 м при использовании дифференциальных методов измерения Однако использовать GPS-точки для непосредственного ориентирования снимков среднего разрешения без потери точности невозможно, так как точность опознания GPS-точки, например, на снимке ТК-350, обладающего разрешением на местности 10-12 метров, не может быть существенно выше тех же самых 10-12 метров

Для повышения точности внешнего ориентирования предлагается следующая методика На первом этапе GPS-точки опознаются на снимке высокого разрешения, далее точка переносится на стереопару из снимков

среднего разрешения и производится внешнее ориентирование и построение ЦМР по стереопаре В качестве снимков высокого разрешения могут быть использованы снимки КВР-1000 с характерным разрешением 2 метра на местности, снимки КА Псопоб с разрешением 1 метр, КА (ЗшскВиё с . разрешением до 0 6 метра

Перенос опорных точек со снимка высокого разрешения на снимки среднего разрешения осуществляется с помощью разработанной панорамной модели снимка, учитывающей высоты местности (что не позволяют сделать методы, использующие полиномиальные зависимости) и таким образом значительно улучшить точность переноса точек со снимка высокого разрешения на снимок среднего разрешения

По стереопаре строится свободная модель местности В полученной свободной системе координат производится внешнее ориентирование снимка высокого разрешения, для используемой модели панорамного снимка находится не менее 7 одноименных точек - на левом, правом снимках стереопары и та же точка на снимке высокого разрешения (для используемой модели панорамного снимка необходимо не менее 7 точек)

Соответственно для опорной точки I, опознанной на снимке высокого разрешения можно вычислить ее координаты в свободной системе координат стереомодели - Х„ У, Для этого строится локальная ЦМР (в окрестности опорной точки) и ищется точка пересечения луча, проходящего через . опорную точку на снимке и поверхности, образованной локальной ЦМР Все три координаты опорной точки находятся либо прямым вычислением, либо итеративным путем Определив координаты Х„ У„ Ъх в свободной системе координат по элементам взаимного ориентирования стереопары легко восстанавливаем положение опорной точки на снимках стереопары Полученные координаты опорных точек используются в процессе внешнего ориентирования

Решение проблемы повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, построенной по снимкам ТК-350 обеспечивается заменой прямого внешнего ориентирования стереомодели по опорным точкам на два этапа - взаимное ориентирование снимков стереомодели и внешнее ориентирование снимка высокого разрешения в свободной системе координат На практике установлено, что точность взаимного ориентирования значительно выше точности внешнего ориентирования и остаточный вертикальный параллакс может составлять 0 01 пиксела, то есть при размере пиксела, соответствующего 10 метрам на местности точность ориентирования составит 0 1 метра. Для внешнего ориентирования снимка высокого разрешения точность может составить 0 5-15 пиксела, что для снимков КВР-1000 разрешения 2 метра на местности составит 1-3 метра, а для снимков Псопоз с разрешением 1 метр, соответственно 0 5-1 5 метра Геометрическая модель панорамного снимка

Геометрическая модель панорамного снимка позволяет учитывать смещение точки фотографирования, изменение углов ориентирования камеры в процессе съемки и выглядеть следующим образом

Х-Х0= -Г

г*

у-у0=-ГХ1

г*

где

х,у - координаты на снимке,

х0,у0 - координаты главной точки фотоснимка,

X* = а1(Х-(Х3|+Ух*( АХ+ВУ)) )+Ь1(У-(У81+У,*( АХ+ВУ)) )+с,(7-(г81+У2*( АХ+ВУ)) ) У*= а2(Х-(Хв,+УЛ АХ+ВУ)) )+Ь2(У-(У51+Уу*( АХ+ВУ)) )+с2(г-(^1+У/( АХ+ВУ)) ) Ъ* = а3(Х-(Х3|+Ух*( АХ+ВУ)) )+Ь3(У-(У8,+Уу*( АХ+ВУ)) Усъ(Ъ-(г,\^ *{ АХ+ВУ)) ) А = сов(ф) В = -вт(<р),

«р- поворот оси X' относительно исходной системы координат ХУ

Х,У,г - координаты на местности,

Хв^в^в - координаты точки фотографирования,

а] = соз(а')*соз(к') -8ю(а')*.чт(со')*5ш(к') аг = -со5{а')*зт(к') - зт(а')*5т((о')*со8(к') а3 = -зт(а')*со8(оУ)

Ь1 = со8(о)')*зт(кг) Ъг = соз(ю')*со5(к') Ъз = -этСю')

£I = зт(а')*со8(к') + соэ(аг}*5т(а/)*зю(к') с2 = + соз(а')*ш(ю")*со$00

Сз = С05(а')*С05(0}'),

а'==а+У„( АХ+ВУ) ю'=о^Уи( АХ+ВУ) к'=кН-У,<( АХ+ВУ ),

Для определения параметров ориентирования по опорным точкам необходимо представить систему нелинейных уравнений в линейном виде относительно определяемых переменных [ Х3, У3, г3/ а, а>, к, Ух, Уу, V*, Уа, А, в ] . Система уравнений решается методом

наименьших квадратов Результаты исследования данной модели приведены в главе 4

Блок автоматической корреляции

Задача поиска идентичных точек на изображениях, составляющих стереопару имеет большое практическое значение для использования в системе построения ЦМР по космическим снимкам Космические снимки обладают рядом особенностей большой размер, невысокое значение отношения сигнал/шум Размерность задачи накладывает особые требования на вычислительную сложность алгоритма Для процедуры автоматической корреляции были сформулированы критерии синтеза алгоритма поиска одноименных точек снимка, позволяющие минимизировать вычислительную сложность К ним относятся

• Минимальная сложность функции, задающей меру близости двух изображений,

• Объем перебора при поиске наилучшего соответствия двух изображений,

• Стратегия поиска (полный перебор - ОСМ2!^2), пирамидальные слои,

градиентным поиск в среднем осм'тч), где NxN - размеры изображения, МхМ- размеры области поиска В соответствии с этими критериями был разработан алгоритм поиска одноименных точек

В качестве стандартных мер близости двух областей изображений размера R, заданных функциями F(p+h) и G(p) соответственно, где h-вектор смещения, р-вектор положения, используют различные нормы норма Li = XpeR|F(p+h)-G(p)| норма U = (XpeR[F(x+h)-G(p)]2)1/2 нормализованная кросс-корреляция к_ ZXRRF(p+h)*G(p))

(X^Fip+h)2)1'2 (ZpERG(p)2)1/2 Минимальной вычислительной сложностью обладает норма Li

Для минимизации объема перебора при поиске решения предложено использовать последовательный алгоритм оценки близости - sequential similarity detection algorithm (SSDA), который только оценивает ошибку для каждого вектора диспаратности. Для оценки найденного решения используется функция нормализованной кросс-корреляции, позволяющая по значению коэффициента корреляции судить о достоверности решения При этом значение функции вычисляется только для небольшого окна оценки, что уменьшает вычислительные затраты В зависимости от размеров окна оценки вычисляется пороговый коэффициент корреляции

Для данной задачи требуется субпиксельная точность отождествления одноименных точек Рассмотрены три способа субпиксельного уточнения аппроксимация параболоидом, адаптивная субпиксельная кросс-корреляция (adaptive subpixel cross-correlation), адаптивная корреляция методом наименьших квадратов (adaptive least squares correlation) В синтезированном алгоритме используется аппроксимация параболоидом, обладающая по

сравнению с остальными методами наименьшей вычислительной сложностью и точностью порядка 1/8 пиксела

Для разрабатываемой технологии построения ЦМР синтезированный алгоритм позволяет получить следующие результаты

1 Использование последовательного алгоритма оценки близости значительно увеличивает скорость обработки (до 10 раз по сравнению с рассмотренными методами), однако приводит к увеличению числа ошибочных определений

2 Использование функции оценки позволяет отбрасывать ошибочные определения

3 Метод субпиксельного уточнения найденного решения позволяет получить точность порядка 1/8 пиксела

4 Введение геометрических ограничений значительно уменьшает область поиска

В третьей главе "Разработка метода и алгоритма построения ЦМР по космическим снимкам" поставлена задача по нерегулярному набору точек получить регулярную сетку точек и обеспечить достаточную гладкость полученной ЦМР Для решения этой задачи рассмотрены существующие алгоритмы интерполяции и триангуляции Разработан алгоритм триангуляции набора нерегулярно расположенных точек на основе выпуклых оболочек, алгоритм обладает большей устойчивостью, чем рассмотренные алгоритмы Алгоритм предполагает построение списка вложенных выпуклых оболочек для набора входных точек и последующую триангуляцию двух соседних выпуклых оболочек

При построении ЦМР по данным космических съемок (как и аэрофотосъемки) можно учесть особенности получения и представления исходных данных для алгоритма триангуляции (рис 1)

Рис 1 Построение выпуклых оболочек и триангуляция замкнутого полигона с учетом структуры данных Информация о высотах точек местности получается в результате корреляции взаимных точек на эпиполярной (развернутой вдоль базиса) стереопаре, в результате полученные точки образуют почти правильную регулярную сетку с пропусками точек из-за невозможности их отождествления примененным алгоритмом корреляции Для представления таких данных (с учетом их дальнейшей обработки) удобно использовать списки точек по строкам

Запись алгоритма на псевдокоде представлена на рисунке 2 В реальных фотограмметрических и картографических цифровых системах, где организация исходных данных приближается к регулярной сетке точек высотных отметок, наиболее целесообразным представляется использование улучшенного алгоритма триангуляции с помощью выпуклых оболочек с общей оценкой 0(п*1о§(п)) по наибольшей оценке первого шага, где п - число точек

Начало алгоритма

//Шаг 1

Цикл пока входной список точек не пуст

Выбрать самую левую точку s в первой строке Исключить s из списка точек строки

Выбрать при обходе по ходу часовой стрелки крайнюю точку si другой строки

Исключить si из списка точек строки

Создать ребро оболочки

Цикл по всем крайним точкам всех строк

Если крайняя точка строки s[i] левее ребра, То Удалить текущее ребро

Добавить ребро et начало - точка s, конец- новая крайняя точка строки Исключить s[i] из списка точек строки Текущее ребро =el

Иначе

Текущее ребро = следующее ребро

Конец Цикла Конец цикла //Шаг 2

Цикл по всем выпуклым оболочкам

Образовать замкнутый полигон из оболочки_| и оболочки j+1 Триангуляция замкнутого полигона Конец цикла Конец алгоритма

Рис 2 Алгоритм триангуляции с помощью выпуклых оболочек

Алгоритм регуляризации нерегулярной сети высотных точек

Большой объем данных, получаемый по снимкам космических систем, требует использовать максимально быстрые локальные алгоритмы, с минимальной оценкой времени работы

Были рассмотрены следующие алгоритмы регуляризации

1 аппроксимация ЦМР набором плоскостей, проходящих через узлы триангуляции,

2 полиномиальная функция, проходящая через вершины текущего треугольника и смежных с ним треугольников,

3 метод взвешенной интерполяции по ближайшему соседу, аналогичный методу интерполяции Гаусса (при р=2 формулы совпадают)

Недостатки

1 все методы не обеспечивают гладкого перехода на ребре между смежными треугольниками, и ЦМР даже визуально не выглядит гладкой, что во многих случаях неприемлемо

2 для определения коэффициентов полиномиальной функции необходимо решить систему линейных уравнений, что ведет к значительным вычислительным затратам,

Для обеспечения гладкости на ребрах треугольника предложен следующий алгоритм, состоящий из двух шагов

1 Для ребра треугольника методом взвешенной интерполяция по ближайшему соседу строится гладкая граница При этом в качестве опорных точек для интерполяции выбираются вершины ребра и вершины треугольников, прилежащих к заданному ребру (обеспечиваются четыре опорные точки) Гладкая граница строится для всех трех ребер заданного треугольника

2 Для заданной точки текущего треугольника определяются три точки, лежащие на ребрах треугольника, их высоты выбираются из построенной гладкой границы для каждого ребра Вместе с вершинами текущего треугольника по полученным шести точкам вычисляется высота заданной точки

Данный алгоритм позволяет построить гладкую поверхность локально, при этом обеспечивается учет смежных локальных поверхностей и общая результирующая поверхность является гладкой и за счет локальности данного алгоритма обеспечивается линейное время работы алгоритма с оценкой О(п) в худшем случае Что позволяет использовать его в системе получения ЦМР по космическим снимкам

В четвертой главе "Экспериментальные исследования" приведены результаты экспериментальных исследований методов и алгоритмов,

применение которых обосновано в предыдущих главах и разработанных для решения поставленных задач

Для процесса внутреннего ориентирования экспериментально исследовались следующие закономерности

■ распределение искажений снимков по разным видам искажений,

■ точность процесса внутреннего ориентирования в зависимости от учитываемых искажений

Для проведения экспериментальных исследований были подготовлены два тестовых примера Каждый тестовый пример представляет из себя стереопару, составленную из фрагментов снимков ТК-350 размером 16x26см Размер фрагментов обусловлен используемым сканером (UltraScan 5000), размер окна сканирования которого 25 2x24 6см при сканировании с высоким разрешением (полный размер снимка ТК-350 больше окна сканирования) Для тестов использовались снимки на территорию Саудовской Аравии В первом тесте использовались снимки на район города Aseer полученные 18 10 2000 года (20 запуск) Во втором тесте использовались снимки на район города Jeddah, полученные 29.03 1991 года (13 запуск)

Полный учет искажений снимков позволяет получить следующие точности параметров внутреннего ориентирования

1. проект Aseer левый снимок - СКО=2 842 мкм, правый снимок -СКО=3 217 мкм,

2 проект Jeddah левый снимок - СКО=3.318 мкм, правый снимок -СКО=3 065 мкм

Результаты экспериментов говорят о возможности получить точность внутреннего ориентирования до 3-4 мкм при учете особенностей камеры ТК-350

Для использования в процедурах повышения точности разработанной модели панорамного снимка было проведено исследование геометрической точности данной модели для снимков камеры КВР-1000 При исследования

предельной точности геометрической модели были использованы опорные точки, полученные методом дифференциальной GPS

Анализ результатов показывает, что для разработанной геометрической модели панорамного снимка максимальное среднеквадратическое отклонение .находится в интервале 2 072-3 386 м что эквивалентно 1 0361 693 пиксела, а минимальное СКО находится в интервале 0 090-0 783 м, что для снимков КВР-1000 с разрешением на местности 2 м эквивалентно 0 0450 3915 пиксела, что позволяет сделать вывод о хорошей геометрической точности разработанной модели панорамного снимка

Для использования в процедуре повышения точности снимков высокого разрешения космической системы Ikonos проводилось исследование геометрической точности разработанной модели для этих снимков Результирующая точность внешнего ориентирования снимков Ikoiios составляет 0 492 м (приблизительно 0 5 пиксела) и обусловлена, в основном, ошибками опознания опорных точек при их определении После ортотрансформирования были измерены ошибки на опорных точках - СКО= 0 476402 м Для контрольных точек, которые не были использованы при ориентировании снимка результирующая ошибка СКО= 0 551588 м

Результаты, полученные при исследовании точности геометрической модели панорамного снимка позволяют утверждать, что для повышения точности ориентирования стереопары снимков ТК-350 можно применять как снимки камеры КВР-1000, так и снимки, обладающие другой геометрией, но имеющие лучшее разрешение, например снимки систем Ikonos и QuickBird Результаты применения процедур повышения точности внешнего ориентирования.

Для тестовых проектов использовались опорные точки, полученные методом дифференциальной GPS Точность данных опорных точек не хуже 0 1-05 метра Производилось внешнее ориентирование стереомодели для

данных опорных точек Использовалась первая методика повышения точности, описанная во второй главе

Получены следующие результаты для тестового района Авеег (Саудовская Аравия, стеропара 14001 Ьшр, 14023 Ьтр) -точность внешнего ориентирования (СКОхуг) 10 369783 м, -точность ориентирования в плане (СКОху) 10 7710 м, - точность ориентирования по высоте (СКОг) 9 5167 м

Для снимка высокого разрешения КВР-1000 на район Авеег точность внешнего ориентирования (СКО) равна 3 022093 м

После применения первой методики повышения точности внешнего ориентирования точность ориентирования СКОху= 8 52 м В результате применения методики, точность повысилась на 20 8%

Для тестового района 1еск1а11 (Саудовская Аравия, стереопара 1172 Ьтр, 1194 Ьтр) получены следующие результаты -точность внешнего ориентирования (СКОхуг) 12 336599 м, -точность ориентирования в плане (СКОху) 13 7537 м, -точность ориентирования по высоте (СКОг) 8 8456 м

Для снимка высокого разрешения КВР-1000 на район 1ес1с1а11 точность ориентирования (СКО) 4 962 м После применения методики повышения точности внешнего ориентирования, точность ориентирования (СКОху) составила 10 65 м В результате применения методики, точность повысилась на 22 5% Полученные результаты говорят о том, что применение методики повышения точности внешнего ориентирования позволяет получить увеличение точности внешнего ориентирования до 20%, относительно исходной точности ориентирования Увеличение точности зависит от количества точек, использованных в процессе уточнения по снимку высокого разрешения

Результаты исследований алгоритмов триангуляции

Были исследованы следующие алгоритмы триангуляции алгоритм 'Т)ш<1е&Со1К1иег", инкрементный алгоритм, алгоритм "Sweepllne" и алгоритм триангуляции с помощью выпуклых оболочек Полученные результаты .позволяют рекомендовать использование разработанного алгоритма триангуляции с использованием выпуклых оболочек для построения триангуляции в разрабатываемой технологии

Проведено исследование построения гладкой ЦМР по нерегулярному триангулированному набору точек с помощью различных методов построения регулярной ЦМР, описанных в третьей главе Сравнение полученных данных говорит о том, что предложенный метод получения гладкой регулярной ЦМР обеспечивает получение результата путем применения локальной процедуры

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Разработана методика и алгоритм внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающий повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения На основе разработанного алгоритма повышения точности внешнего ориентирования разработана программа, реализующая данный алгоритм

2 Разработана модель панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков Дана программная реализация этой модели

3 Разработан алгоритм и программный модуль поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющие увеличить скорость обработки данных большого объема на основе алгоритма ББОА Оценка времени работы алгоритма не превышает О (п2), что позволяет эффективно обрабатывать

данные большого объема Алгоритм обеспечивает субпиксельную точность отождествления

4 Разработана эффективная программа построения нерегулярной сети высотных точек на основе алгоритма триангуляции, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350

5 Разработанные алгоритмы и программ*»! реализованы в виде программных модулей и технологий обработки снимков, полученных космической съемочной системой «Комета»

6 Подтверждена эффективность применения снимков различного разрешения при выполнении фотограмметрических работ с использованием разработанных алгоритмов и программ

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ (по перечню ВАК 3 статьи)

1 Некрасов В В Повышение точности внешнего ориентирования стереомодели // Геодезия и картография - 2001 - №11 - с 32-34

2 Некрасов В В Совместное использование снимков различного разрешения для повышения точности внешнего ориентирования стереомодели // Известия высших учебных заведений Геодезия и аэрофотосъемка Московский государственный университет геодезии и картографии - 2001 -№4 - с 98-102

3 Журкин И Г , Некрасов В В Алгоритмы получения ЦМР по материалам космических съемок // Геодезия и картография - 2002 - №7 - с 43-48

4 Victor V Nekrasov Ortho/Z-Space Software and it's use for solving of actual tasks of modern Cartography Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography (Пакет программ Ortho/Z-Space* и его использование для решения актуальных задач современной картографии) march, 3-9, 2001, Seoul, Korea рр 31-58

5, Nekrassov Victor V, Chekalm Vladimir F, Moltchachkine Nikolai M ORTHO/Z-SPACE SOFTWARE HIGHLY ACCURATE

ORTHORECTIFICATION OF VERY HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGES (Пакет программ Ortho/z-space высокоточное ортотрансформирование спутниковых снимков очень высокого разрешения) / ISPRS Technical commission УП Symposium on Resource and Environmental Monitoring and ISRS annual Convention - Hyderabad, India, 2002 - Vol 34 -Part 7 -pp 22-25

6 Victor V Nekrassov, Nikolai M Moltchachkme INCREASING OF ACCURACY OF EXTERIOR ORIENTATION OF TK-350 SATELLITE IMAGES (Увеличение точности внешнего ориентирования космических снимков TK-350) / ISPRS Technical commission VII Symposium on Resource and Environmental Monitoring and ISRS annual Convention december, 3-6, 2002 Hyderabad, India, 2002 - vol 34 -part8-pp 24-26

7 Некрасов В В Orthospace - новое программное обеспечение для обработки материалов дистанционного зондирования (Тезисы доклада на 4

9

Международной конференции «Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды» МИИГАиК, г Москва, 21-23 декабря 1998 г )

8 Некрасов В В Синтез алгоритма стереоотождествления для обработки космических изображений // Четвертая научно-практической конференции Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования Тез докладов -М 2003 -с28-29

9 Чекалин В Ф , Некрасов В В , Головин Ю.В Orthospace 1 1 - новое программное обеспечение для обработки материалов дистанционного зондирования // Третья учебно-практическая конференция Проблемы ввода и обновления пространственной информации Тез докладов - М, 1998 - с 139-141

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Некрасов, Виктор Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава I. АНАЛИЗ КОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОЧНЫХ СИСТЕМ ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ.

1.1. Классификация космических съемочных систем.

1.2. Обзор космических съемочных систем высокого разрешения.

1.2.1. Космическая съемочная система Ikonos.

1.2.2. Космическая съемочная система QuickBird.

1.2.3. Космическая съемочная система Eros-A, Eros-B.

1.2.4. Космическая съемочная система OrbView-З.

1.2.5. Космическая съемочная система IRS-P5 (Indian Remote Sensing Satellite-P5)/Cartosat-l.

1.2.6. Космическая съемочная система Cartosat-2.

1.2.7. Космическая съемочная система Монитор-Э.

1.2.8. Космическая съемочная система Ресурс ДК.

1.3. Обзор космических съемочных систем среднего разрешения.

1.3.1. Космическая съемочная система SPOT.

1.3.2. Космическая съемочная система TERRA (платформа ASTER).

1.3.3. Космическая съемочная системаLandsat 7.

1.3.4. Космическая съемочная система ALOS.

1.3.5. Космическая съемочная система "Комета".

1.4. Выводы по главе.

Глава И. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ ПРОЦЕССА СОЗДАНИЯ ЦМР И ЕЕ ОБОСНОВАНИЕ.

2.1. Обобщенная технологическая схема процесса создания ЦМР.

2.2. Сканирование и предобработка снимков.

2.3. Технология взаимного ориентирования космических снимков.

2.4. Технология использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок.

2.4.1. Учет кривизны Земли.

2.4.2. Условия совместного использование снимков различного разрешения для повышения точности внешнего ориентирования стереомо дели.

2.4.3. Внешнее ориентирование стереопары с помощью снимка высокого разрешения.

2.4.4. Внешнее ориентирование стереопары, построенной по снимкам различного разрешения.

2.4.5. Методика внешнего ориентирования.

2.5. Геометрическая модель панорамного снимка.

2.6. Эпиполярное трансформирование.

2.7. Исследование технологии автоматической корреляции идентичных точек на стереопаре.

2.8. Построение регулярной ЦМР (регуляризация) и автоматическая коррекция.

2.9. Выводы по главе.

Глава III. РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМА ПОСТРОЕНИЯ ЦМР ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ.

3.1. Обзор и анализ алгоритмов триангуляции.

3.1.1. Обзор алгоритмов триангуляции.

3.1.2. Алгоритм "разделяй и властвуй" (Divide-and-Conquer).

3.1.3. Итеративный алгоритм Гибаса и Штольфи.

3.1.4. Сравнение алгоритмов.

3.2. Разработка алгоритма триангуляции на основе выпуклых оболочек.

3.2.1. Обобщенный алгоритм триангуляции на основе выпуклых оболочек.

3.2.2. Анализ алгоритма.

3.2.3. Алгоритм триангуляции с помощью выпуклых оболочек с учетом организации исходных данных.

3.2.4. Анализ алгоритма.

3.3. Алгоритм регуляризации нерегулярной сети высотных точек.

3.4. Выводы по главе.

Глава IV. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

4.1. Результаты экспериментальных исследований определения элементов внутреннего и внешнего ориентирования космических снимков тестовых стереопар.

4.2. Результаты исследований алгоритмов триангуляции.

4.3. Построение ЦМР.

4.4. Выводы по главе.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок"

Развитие геоинформационных технологий обусловлено следующими основными факторами - это развитие средств дистанционного зондирования Земли, развитие технологий спутникового позиционирования и развитие методов и алгоритмов обработки данных на основе совершенствования вычислительной техники [62]. Одним из обязательных слоев геоинформационных приложений является слой цифровой модели рельефа (ЦМР). Кроме обычного использования ЦМР в картографии [149,164,180,44], можно привести следующие области, где использование геоинформационных технологий и ЦМР позволили получить новые интересные результаты — геология [60], геоморфология [17,18,191], палеогеографические реконструкции в геологии [28], мониторинг современного вулканизма [75], поиск и диагностика астроблем [56], системы гидрологического назначения [27,47,59,64], градостроительная деятельность [43,160], землеустройство нефтепромыслов [41], инженерно-геологический и эколого-геологический мониторинг [30], исследования вегетации растительности [118], задачи классификации [182], техническая инвентаризация [24], диагностика техносферы [80], интернет-ориентированные приложения для хранения пространственной информации [136]. Цифровые модели рельефа могут использоваться либо самостоятельно, либо как высотная основа для ортотрансформирования изображений местности и создания картографической продукции. Для получения ЦМР на большие территории наиболее эффективным решением является обработка космических снимков. Данное исследование посвящено разработке технологии использования снимков высокого пространственного разрешения при построении цифровой модели рельефа по материалам космических съемок на примере обработки данных космической системы «Комета».

Актуальность постановки и решения научно-технической проблемы подтверждается следующими факторами:

1 .Отсутствием на настоящий момент эффективной и производительной технологии построения ЦМР с использованием совместной обработки космических снимков различного пространственного разрешения.

Данные систем высокого разрешения позволяют создавать ЦМР с характерной точностью до 0.5-2 пиксела снимка (Ikonos - CKOh=7M, шаг 30 м по орбитальным данным и с субпиксельной точностью до 0.5-3.0 м при использовании GPS точек [114,199], SPOT-5 - СКОь=5м [140]). По снимкам с разрешением более 10 м (среднего разрешения) возможно создание ЦМР с точностью 1-2 пиксела при внутренней точности менее пиксела [199]. Стандартное программное обеспечение не позволяет одновременно обрабатывать снимки различного разрешения, что является препятствием для получения субпиксельной точности при обработке снимков среднего разрешения.

2. Наличием большого архива космических снимков среднего разрешения, в том числе и снимков системы «Комета», который может быть использован для построения ЦМР.

На настоящий момент накоплен огромный архив снимков среднего разрешения, которые могут быть использованы для построения цифровых моделей рельефа. Материалы космических съемок покрывают большую часть земного шара [111]. В связи с большими характеристическими временами изменения рельефа данный архив может быть успешно использован для целей получения ЦМР. Одним из достоинств космической системы «Комета», позволивших выбрать её в качестве источника данных для разрабатываемой технологии, является наличие в ее составе камеры высокого разрешения КВР-1000 и камеры среднего разрешения ТК-350, что позволяет наглядно продемонстрировать технологию использования снимков высокого разрешения при построении ЦМР по снимкам камеры ТК-350 для повышения точности получаемой ЦМР.

3. Совершенствованием методов и средств, в том числе технических, построения цифровых моделей рельефа.

Построение ЦМР на большие территории - сложная вычислительная задача, требующая обработки больших объемов информации. Для примера, объем отсканированного с разрешением 14 мкм снимка камеры ТК-350 составляет 870 Мб. До недавнего времени обработка таких объемов информации была возможна только на специализированных рабочих станциях. На настоящий момент развитие вычислительной техники привело к тому, что возможно организовать обработку вышеуказанных объемов информации на настольной персональной системе. Кроме того, эффективность обработки в первую очередь зависит не от вычислительной мощности компьютера, а от способа организации обработки информации и примененных алгоритмов обработки. Для обработки указанных объемов информации необходимо применение специализированных алгоритмов с Л минимальной оценкой вычислительной сложности - не более 0(п ), где п -количество обрабатываемых точек.

4. Наличием большого спроса на цифровые модели рельефа для целей картографии, связи, экологии, ГИС-приложений.

Цифровые модели рельефа могут использоваться как отдельный слой ГИС-приложения, или самостоятельно для ортотрансформирования снимков (см. выше). Для ортотрансформирования снимков высокого разрешения (снимки с разрешением менее 2 м, например снимки КВР-1000 имеют разрешение 2 метра, снимки Ikonos, Quick Bird имеют разрешение 1метр и до 0.6 метра соответственно) и имеющих характерные углы наклона не более 15 градусов, точность используемой ЦМР должна быть не хуже 10 м по высоте (СКО), что позволяет использовать ЦМР, полученную по снимкам среднего разрешения при условии использования разработанной технологии повышения точности ЦМР.

Цель работы - разработка и исследование компьютерной технологии, позволяющей эффективно создавать ЦМР на большие территории при совместной обработке космических снимков различного пространственного разрешения на примере данных системы «Комета».

Задачи исследования

1. Исследование искажений снимков, построение эффективных процедур автоматизации процесса внутреннего ориентирования.

2. Разработка методик и алгоритмов внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающих повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения.

3. Разработка алгоритмов поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющих увеличить скорость обработки данных большого объема. Для эффективной обработки больших объемов данных оценка л времени работы алгоритма (верхняя оценка) не должна превышать 0(п ). Алгоритмы поиска одноименных точек должны обеспечивать субпиксельную точность отождествления и критерии для определения успешности отождествления.

4. Разработка методов получения регулярной ЦМР по нерегулярному набору точек.

Методы исследований. Перечисленные задачи решены методами вычислительной математики, математического моделирования и математического программирования.

Научная новизна

1. Разработаны метод и алгоритм повышения точности внешнего ориентирования на основе использования совместной обработки снимков различного разрешения, отличающиеся от существующих большей точностью.

2. Разработана геометрическая модель панорамного снимка, используемая в алгоритме повышения точности внешнего ориентирования и при ортотрансформировании снимков с панорамной и сканерной геометрией, отличающаяся от существующих простотой реализации без потери точности модели.

3. Разработан новый алгоритм триангуляции нерегулярной сети высотных точек на основе выпуклых оболочек, отличающийся от существующих большей устойчивостью за счет учета особенностей исходных данных, получаемых в процессе стереоотождествления.

Практическая значимость работы

1. На основе разработанного алгоритма повышения точности внешнего ориентирования разработана программа геометрической привязки космических снимков «Комета».

2. Разработана программная реализация модели панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков.

3. Разработана программная реализация алгоритма поиска одноименных точек.

4. Разработана программа построения нерегулярной сети высотных точек, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350.

5. Разработана программа регуляризации нерегулярной сети высотных точек.

6. Доказана высокая эффективность совместного использования снимков с различной геометрией и пространственным разрешением при выполнении фотограмметрических работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Некрасов, Виктор Владимирович

4.4. Выводы по главе

Исследование искажений снимков камеры ТК-350 позволило построить эффективную процедуру внутреннего ориентирования. Результаты исследования точности модели панорамного снимка на реальных снимках камере КВР-1000 и Ikonos показали, что результирующая точность описания геометрии снимка достигает 0.5-1.5 пиксела. Использование данной модели для повышения точности внешнего ориентирования стереомодели позволило достичь увеличения точности до 20%.

Заключение

Разработана методика и алгоритм внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивающий повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения. На основе разработанного алгоритма повышения точности внешнего ориентирования разработана программа, реализующая данный алгоритм. Алгоритм внешнего ориентирования стереомодели, обеспечивает повышение точности внешнего ориентирования путем совместной обработки снимков разного разрешения, что позволяет увеличить точность внешнего ориентирования до 20%. На основе разработанного алгоритма повышения точности внешнего ориентирования разработана программа, входящая в состав программного пакета «Вертикаль».

Разработана модель панорамного снимка, позволяющая использовать ее как в процедуре повышения точности внешнего ориентирования стереомодели, так и для ортотрансформирования одиночных снимков. Дана программная реализация этой модели.

Для реализации максимального быстродействия алгоритмов поиска одноименных точек разработан алгоритм и программный модуль поиска одноименных точек на снимках стереопары, позволяющие увеличить скорость обработки данных большого объема на основе алгоритма SSDA. Оценка времени работы алгоритма не превышает 0(п ), что позволяет эффективно обрабатывать данные большого объема. Алгоритм обеспечивает субпиксельную точность отождествления.

Разработана эффективная программа построения нерегулярной сети высотных точек на основе алгоритма триангуляции, входящая в состав программного пакета для получения ЦМР по снимкам ТК-350. Учет особенностей исходных данных - псевдорегулярность набора исходных

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Некрасов, Виктор Владимирович, Москва

1. Аванесов ГА., Киенко Ю.П. Цифровые аэросъемочные комплексы // Геопрофи. 2004. - № 1. - С. 8-12.

2. Агапов С.В. Фотограмметрия сканерных снимков. М.: Картгеоцентр -Геодезиздат, 1996. - с. 176.

3. Адров В.Н., Карионов Ю.А., Титаров П.С., Громов М.О., Харитонов В.Г. О точности создания ортофотопланов по снимкам Quickbird // Геопрофи. 6. - 2005. - с.21-24.

4. Адров В.Н., Карионов Ю.И., Титаров П.С., Харитонов В.Г., Громов М.О. «Определение точностных характеристик снимков QuickBird» V Международный семинар пользователей системы Photomod, Юрмала. - 13-16 сентября 2005.

5. Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее приложения. -М.: Мир, 1989.-316с.

6. Алчинов А.И., Кекелидзе В.Б. Автоматическое построение модели рельефа с использованием ЦФС «Талка» // Геопрофи. 4. - 2005. - с.18-20.

7. Базлов Б.Ю., Герасимов А.П., Ефимов Г.Н., Насретдинов К.К. Параметры связи систем координат // Геодезия и картография 1996. - С.6-7.

8. Болсуновский М.А. Геометрическая коррекция данных со спутника Quickbird // Геопрофи. 1. - 2006. - с.16-19.

9. Болсуновский М.А. Данные ДЗЗ высокого разрешения, ближайшие перспективы // Геопрофи. 2. - 2006. - с.13-15.

10. Болсуновский М.А. Европейский спутник дистанционного зондирования высокого разрешения Pleiades // Геопрофи. 5. - 2005. - с.20-22.

11. Болсуновский М.А. Серия спутников ДЗЗ высокого разрешения Eros // Геопрофи. 4. - 2005. - с.15-17.

12. Болсуновский М.А. Система спутников ДЗЗ SPOT // Геопрофи. 3. -2005. - с.19-21.

13. Болсуновский М.А. Снимки высокого разрешения со спутников Quickbird и Worldview. настоящее и будущее // Геопрофи. 1. - 2005. - с.21-23.

14. Болсуновский М.А. Спутник Formosat-2 данные ДЗЗ высокого разрешения с периодичностью в один день // Геопрофи. - 6. - 2005. - с.18-20.

15. Болсуновский М.А. Спутники дистанционного зондирования высокого разрешения Orbview // Геопрофи. 2. - 2005. - с.10-12.

16. Бугаевский JI. М. Математическая картография. М.:Златоуст, 1998. -с.400.

17. Волков В.В., Кудинова Т.М. Способ построения достоверных геоморфологических карт стереофотограмметрическим методом // Информация и космос. 2004.- №4. - с.32-36.

18. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный толковый словарь-справочник (Введение в современные информационные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах). 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Физматлит, 2003. - 760 с.

19. Геворков В.Р. Характеристики спутников высокого разрешения // Пространственные данные. 2005. - №1. - с.28-41.

20. Горелов В. А.; Лукашевич Е. Л., Стрельцов В. А. Космические системы детального наблюдения Земли // ГИС-ежегодник. 1999. - №5.

21. Горелов В.А, Лукашевич Е.Л., Стрельцов В.А Состояние и тенденции развития космических средств дистанционного зондирования высокого разрешения // Информационный бюллетень ГИС-ассоциации. 2002. -№5(37). - с.7-15.

22. Гречищев А.В. Трёхмерное ГИС-моделирование и техническая инвентаризация // Arcreview.- 2006. 3. - с.19-20.

23. Дракин М. А., А. В. Зеленский, А. Б. Елизаров, А. Ю. Сечин Алгоритмы автоматического расчета связующих точек в Photomod 4.0 // Геодезия и картография. 2006. - №5. - с.37-41.

24. Евтеев Д.А. Классификация приемников спутникового позиционирования // Пространственные данные. 2006. - №3. - с.46-50.

25. Ерзин Э. Разработка ГИС водоснабженияТашкента // Arcreview.- 2006. -3.-С.21.

26. Жемчужников В., Малахов Д., Фазылов Е. Палеогеографические реконструкции в геологии // Arcreview.- 2006. 4. - с.12.

27. Журкин И.Г., Некрасов В.В. Алгоритмы получения ЦМР по материалам космических съемок // Геодезия и картография. 2002. - №7. - с.43-48.

28. Зеркаль О.В. Использование материалов дистанционного зондирования в инженерно-геологическом и эколого-геологическом мониторинге // Arcreview.- 2005.- 3.- с.7.

29. Изображения Земли из космоса: примеры применения: научно-популярное издание. М.: ООО Инженерно-технологический центр «СКАНЭКС». - 2005. - 100 е.: ил. ISBN 5-9900182-2-3

30. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов (издание официальное). ГКИНП (ГНТА)-02-036-02. М., ЦНИИГАиК. - 2002. - 100с.

31. Канатников А.Н., Крищенко А.П. Аналитическая геометрия. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - стр.123-124.

32. Караванов М.Ю. Современные тенденции развития спутникового оборудования // Пространственные данные. 2006. - №1.- с.47-49.

33. Каханер Д., Моулер К., Нэш С., Численные методы и программное обеспечение. М.: Мир. - 1998. - 575 стр.

34. Книжников Ю.Ф. О точности визуальных измерений на компьютере // Геодезия и картография. -2005. №1. - с. 13-17.

35. Книжников Ю.Ф. Теоретические основы и метрические свойства цифровой стереоскопической модели местности // Геодезия и картография. -2006. №9. - с.24-33.

36. Кошкарев А.В. Инфраструктуры пространственных данных // ГИС-обозрение. 2000. - № 3-4. - С. 5-10; 2001. - № 1. - С. 28-32.

37. Кривенко А.А., Катаев А.В. Землеустройство на нефтепромыслах ООО Лукойл-Пермь с использованием данных дистанционного зондирования // Arcreview.- 2005. 3. - с.13-14.

38. Лавров В. Н. Определение прогиба выравнивающего стекла аэрофотоаппарата // Геодезия и картография. 1984. - №11.

39. Лебедева Н., Самохина А. Цифровые картографические основы информационных систем градостроительной деятельности // Arcreview.-2006.- 3.-c.14.

40. Литвинова Л.С, Горбатюк А.В. Использование современных технологий сбора и обработки пространственной информации для подготовки картографических изданий // Arcreview.- 2005. 4. - с.24.

41. Лобазов В.Я., Ефимов Г.Н., Колевид Т.К. Использование систем географических координат и состояние опорных геодезических сетей в

42. Российской Федерации. Современная ситуация и перспективы развития // Информационный бюллетень ГИС-ассоциации. 2005. - №2(49). - с. 17-27.

43. Лобанов А.Н. Фотограмметрия: Учебник для вузов. 2-е изд. перераб. и доп. М.: Недра, 1984. - 552с.

44. Лукьянчикова О.Г., Васильчиков Ф.Ю., Ульянкина Л.К. Геоинформационная система гидрологического назначения в Самарской области // Arcreview.- 2006. 1. - с. 10-11.

45. Майкл Ласло. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++: Пер. с англ. М.: «Издательство БИНОМ», 1997. - 304 с.

46. Миллер С.А. Рынок геоинформатики России в 2003 г. (анализ, основные результаты, перспективы и проблемы развития // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 2004. - № 2(44). - С. 27-33.

47. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. М.: Недра, 1979. - 296 с.

48. Мостицкий И.Л. Англо-русский энциклопедический словарь по современной электронной технике и программированию: Компьютеры, Интернет, телекоммуникации, аудио-, видео-, теле- и радиотехника и пр. -М.: Триумф, 2004. 784 с.

49. Мышляев В. А. Автоматическое определение координат одноименных точек стереоизображений способом прямолинейных радиальных траекторий // Геодезия и картография. 2005. - 8. - с.16-18.

50. Некрасов В.В. Повышение точности внешнего ориентирования стереомодели // Геодезия и картография. 2001. - №11. - с.32-34

51. Некрасов В.В. Синтез алгоритма стереоотождествления для обработки космических изображений // Четвертая научно-практической конференции Современные проблемы фотограмметрии и дистанционного зондирования: Тез. докладов. М.: 2003. - с.28-29.

52. Никифоров И.А., Ильин А.В., Глаз С.Г. Использование цифровых топографических карт при поисках и диагностике астроблем // Arcreview.-2005. 4. - с.22-23.

53. Никулин Е.А. Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики.- СПб.:БХВ-Петербург, 2003. с.560.

54. Олейник С.В. Фотограмметрические сканеры // Геопрофи. 3. - 2004. -с.21-24.

55. Павлов С.В., Галямов С.Р., Христодуло О.И., Заитов И.Н. Паводковая ГИС Башкортостана // Arcreview.- 2006. 4. - с.5.

56. Попов А.Г. Геолого-картографическое моделирование для решения практических задач // Arcreview.- 2006. 4. - с.13.

57. Роджерс Д., Адаме Дж. Математические основы компьютерной графики.- М.: «Мир», 2001 . 240 с.

58. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. М.: Картгеоцентр - Геодезиздат, 2001. - 228 с.

59. Серапинас Б.Б. Введение в Глонасс и GPS измерения. Учебное пособие. -Ижевск.: Удм. Гос. Ун-т, 1999. -93с.

60. Серебряков С.В., Гущин А.Н., Коршунов М.Е. Опыт прогноза зон затопления при паводках и наводнениях // Геопрофи. 4. - 2005. - с.53-55.

61. Скворцов А.В. Алгоритмы построения триангуляции с ограничениями // Вычислительные методы и программирование. 2002. - №3. - с. 82-92.

62. Скворцов А.В. Обзор алгоритмов построения триангуляции Делоне // Вычислительные методы и программирование. 2002. - №3. - с. 14-39.

63. Скворцов А.В. Особенности реализации алгоритмов построения триангуляции Делоне с ограничениями // Вестник Томского гос. ун-та. -2002. № 275. - с. 90-94.

64. Скворцов А.В. Триангуляция Делоне и ее применение. Томск: Изд-во Томск, ун-та. - 2002.-128 с.

65. Смирнов С.А. Стереоперспектива в фотограмметрии. М.: Недра, 1982. -с.142.

66. Титаров П.С. «Метод приближенной фотограмметрической обработки сканерных снимков при неизвестных параметрах сенсора» // Геодезия и картография. 2002. - № 6. - стр. 30-34.

67. Титаров П.С. «Практические аспекты фотограмметрической обработки сканерных космических снимков высокого разрешения» Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации, №3(45) - №4(46), 2004

68. Титаров П.С. «Решение фотограмметрических задач по снимкам ASTER» // Материалы международной научно-технической конференции, посвященной 225-летию МИИГАиК. Геодезия / МИИГАиК. Москва. - 2004. -С. 102-106.

69. Титаров П.С. Фотограмметрическая обработка спутниковых сканерных стереопар. // Геодезия и картография. 2001. - №8. - С. 30-34.

70. Хренов А.П., Шкарин В.Е. Аэрокосмический мониторинг современного вулканизма // Arcreview.- 2006. 4. - с.4.

71. Цифровая стереоскопическая модель местности: экспериментальные исследования. Под ред. Ю.Ф. Книжникова. М: Научный мир, 2004. -243с.

72. Чекалин В.Ф. Ортофототрансформирование фотоснимков. М.: Недра, 1986.-c.168.

73. Шикин Е.В., Плис А.И. Кривые и поверхности на экране компьютера. -Руководство по сплайнам для пользователей. М.: Диалог-МИФИ. - 1996.-240с.

74. Шухостанов В., Цыбанов А., Ведешин JI. Космическая диагностика техносферы с использованием данных дистанционного зондирования высокого и сверхвысокого разрешения // Arcreview.- 2005. 3. - с. 18-20.

75. Ackermann F. High Precision Digital Image Correlation / Proceedings of the 39th Photogrammetric Week. 1984. - vol 9. - Schriftenreihe der Universitat Stuttgart. - Stuttgart.

76. Ager Thomas P. Evaluation of the geometric accuracy of Ikonos imagery / SPIE 2003 AeroSense Conference. 21-25 April 2003. - Orlando, Florida. - pp. 1725.

77. Aggarwal J.K., Davis L.S., Martin W.N.Correspondence process in dynamic scene analysis // Proc.IEEE. 1981.-69 (5). - pp.562-572.

78. Artuso R., S. Bovet, A. Streilein Practical methods for the verification of countrywide terrain and surface models. / International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing, and Geoinformation Sciences. 2003. -XXXIV(3/W13). - pp.14-19.

79. Ayman F. Habib, Michel Morgan, Soo Jeong, Kyung-Ok Kim. Analysis of epipolar geometry in linear array scanner scenes // The Photogrammetric Record. -(March 2005). 20(109). - pp.27-47.

80. Ayman F. Habib, Young-Ran Lee. Surface matching and change detection using a modified hough transformation for robust parameter estimation // Photogrammetric Record. 2001. - 17(98). -pp.303-315.

81. Ballard D.H. Generalizing The Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes // Pattern Recognition. 1981. -13 (2).-pp.111-122.

82. Barnea D.I., Silverman H.F. A Class of Algorithms of Fast Digital Image Registration // IEEE Trans.of Computer. 1972. - Vol 21(2). - pp.179-186.

83. Bauerhansl C., Rottensteiner F., Briese C. Determination of terrain models by digital image matching methods. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing, and Geoinformation Sciences. 2004. - XXXV(B4). - pp.414-. 419.

84. Breton E., Bouillon A., Gachet R., Delussy F. Pre-flight and in-flight geometric calibration of Spot 5 HRG and HRS images. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2002. -34(1). - pp.20-25.

85. Brown L.G. A Survey of Image Registration Techniques // ACM Computing Survey. 1992. - 24 (4). - pp.325-376.

86. Buyuksalih Gurcan, Guven Kocak, Huseyin Topan, Murat Oruc, Ay can Marangoz. Spot revisited: accuracy assessment, dem generation and validation from stereo SPOT 5 HRG images // The Photogrammetric Record. (June 2005). -20(110). - pp.130-146.

87. Buyuksalih Gurcan, Guven Kocak, Murat Oruc, Hakan Akcin, Karsten Jacobsen. Analysis, dem generation and validation using russian Tk-350 stereo-images accuracy // The Photogrammetric Record. (September 2004), - 19(107). -pp.200-218.

88. Buyuksalih, G., Akcin, H., Jacobsen, K. Geometry of Orbview-3 images / ISPRS Topographic Mapping from Space (with Special Emphasis on Small Satellites). Ankara, Turkey. February 14-16. - 2006. - Volume Number: XXXVI-1/W41.

89. Buyuksalih, G., Kocak, M. G., Oruc , M., Akcin, H., Jacobsen, K. DEM generation by ASTER and TK350. / Joint ISPRS / EARSeL Workshop High Resolution Mapping from Space. 2003. - Hanover. - ppl2-18.

90. C. Vincent Tao, Yong Hu. 3D Reconstruction methods based on the rational function model // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2002.- Vol. 68.-NO. 7.-pp. 705-714.

91. Chekaline V.F., Fomtchenko M.M. Russian concept of the space images digital processing / International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. - Vol. XXXIII. - Part B4. - Amsterdam.- pp 175-179.

92. Chen Т., Shibasaki R., S. Murai. Development and Calibration of the Airborne Three-Line Scanner (TLS) Imaging System // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2003. - 69(1). - pp.71-78.

93. Chen Tianen, Ryosuke Shibasaki, Koichi Tsuno, Kazuya Morita Triplet-matching for dem generation with prism, alos / XXth ISPRS Congress. 12-23 July. - 2004. - Istanbul. - Turkey. - Commission III. - WGIII/2.

94. Doyle Frederuek J. A Large Format Camera for Shuttle // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. -1979.- Vol 45. №1

95. Dwyer R. A faster divide and conquer algorithm for constructing Delaunay triangulations //Algorithmica. 1989.- No2.-P.137-151.

96. Eisenbeiss H., E. P. Baltsavias, M. Pateraki, L. Zhang. Potential of Ikonos and Quickbird Imagery for Accurate 3D-Point Positioning, Orthoimage and DSM Generation. / IAPRS. 2004.- Vol. 35 (B3). - pp.522-528.

97. Fomtchenko Mikhail M., Chekalin Vladimir F. The Use of Russian TK-350 images and GPS Point in generation of DEM. представлена на XIX конгресе ISPRS.

98. Fontannaz, D. Begni, G. A new generation satellite: Spot 5 in orbit. // ISPRS Highlights. 2002. - 7(3). - pp.30-32.

99. Fortune S. Sweepline Algorithms for Voronoi diagrams // Algorithmica. -1987.-No2.- P.153-174.

100. Fox Adrian J., Gooch Michael J. Automatic dem generation for antarctic terrain // Photogrammetric Record. 2001. - 17(98). - pp.275-290.

101. Fraser C.S., G. Dial and J. Grodecki Generation Sensor orientation via RPCs // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. May 2006. - 60(3). -pp.182-194.

102. Fraser Clive S., Hanley Harry В., Takeshi Yamakawa. Three-dimentional geopositioning accuracy of Ikonos imagery // Photogrammetric Record. 2002. -17(99).- pp.465-479

103. Gabriel Scarmana, John G. Fryer. Recovering enhanced resolution images and digital elevation models from compressed image sequences // The Photogrammetric Record. (June2004). - 19(106). -pp.149-162.

104. Georgescu, В., Meer P. Point Matching Under Large Image Deformations and Illumination Changes. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2004. - 26(6). - pp. 674-688.

105. Grant H. Thomson Analytical methods of assessing the image quality associated with digital and photographic imaging systems // The Photogrammetric Record. (September 2004). - 19(107).-pp.237-249.

106. Gruen A. Adaptive Least Squares Correlation: A powerful image matching technique // South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography. 1985. - Vol. 14. - Part 3.

107. Gruen A., L. Zhang. Automatic DTM generation from TLS data. / Optical 3D Measurement Techniques VI. 2003. - Vol. I. - pp.93-105.

108. Gruen, A., L. Zhang. Sensor Modelling for Aerial Mobile Mapping with Three-Line-Scanner (TLS) Imagery // IAPRS. 2002. - Vol. 34 (2/II). - pp.139146.

109. Guibas L.J., Knuth D.E. Sharir M. Randomized Incremental Construction of Delaunay and Voronoi diagrams // Algorithmica. 1992.-No7.-P.381-413.

110. Guibas, L. Stolfi, J., Primitives for the Manipulation of General Subdivisions and the Computation of Voronoi Diagrams //ACM Transactions on Graphics. 1985.-Vol.4, No2.-P.74-123.

111. Hanley Harry В., Fraser Clive S. Geopostioning accuracy of Ikonos imagery: indications from two dimentional transformations // Photogrammetric Record. -2001.- 17(98).-pp.317-329.

112. Harvey Simon J., Mitchell L. Integration, validation and point spacing optimisation of digital elevation models // The Photogrammetric Record. 2004. -19(108).-pp.277-295

113. Hofmann-Wellendorf В., Kienast G. Lichtenegger H. GPS in der Praxis. -1994. Springer-Verlag Wien, New York.

114. Hofmann-Wellendorf В., Lichtenegger H., Collins J. Global Positioning System Theory and Practice. Third, revised edition. 1994. - Springer-Verlag Wien New York.

115. Hong-Gyoo Sohn, Choung-Hwan Park, Hoon Chang. Rational function model-based image matching for digital elevation models // The Photogrammetric Record. (December 2005). - 20(112). - pp366-383.

116. Hong-Gyoo Sohn, Gi-Hong Kim, Jae-Hong Yom Imagery mathematical modelling of historical reconnaissance corona KH-4B, // The Photogrammetric Record. (March 2004). - 19(105). -pp.51-66.

117. Huang Y.D. Evaluation of information loss in digital elevation models with digital Photgrammetric systems // Photgrammetric Record. 2000. - 16(95). -pp.781-791.

118. Jacobsen К. Calibration of imaging satellite sensors / ISPRS Topographic Mapping from Space (with Special Emphasis on Small Satellites) Ankara, Turkey February 14-16. 2006. - Volume Number: XXXVI-1/W41.

119. Jacobsen K.,. Mapping with IKONOS images. / Proceedings of the 22nd EARSeL Symposium, Prague EARSeL. 2002.- 48.- pp. 149-156.

120. Joanne Poon, Clive S. Fraser, Zhang Chunsun, Zhang Li, Armin Gruen. Quality assessment of digital surface models generated from ikonos imagery // The Photogrammetric Record. (June 2005). - 20(110). - pp. 162-171.

121. Karel W., Pfeifer N., Briese C. DTM quality assessment / ISPRS Technical Commission II Symposium. Vienna. - 12-14 July. - 2006. - Working Group II/7.

122. Kocak G., Buyuksalih G. Jacobsen K. Analysis of digital elevation models determined by high resolution space images. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2004. -35(B4). - pp.636-641.

123. Koch, A., Heipke, C. Lohmann, P. Analysis of SRTM DTM-methodology and practical results. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2002. - 34(4). - pp.470-475.

124. Kornus W., R. Alamus, A. Ruiz, J. Talaya DEM generation from Spot-5 3fold along track stereoscopic imagery using autocalibration // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. May 2006. - 60(3).- pp.147-159.

125. Krupnik Amnori. Accuracy prediction for ortho-image generation // Photogrammetric Record. 2003. - 18(101). - pp.41-58.

126. Lamdan Y. Wolfson H.J.,Geometric Hashing. A General and Efficient Model-based Recognition Scheme,Proc.ICCV, (1988),238-249.

127. Lavrov Victor N. Space Servey photocameras for captographic applications Korea Cartography / Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography. 2001. - march, 3-9. - Seoul, Korea. - pp67-71.

128. Lavrov Viktor N. Mapping with the use of russian space high resolution images / International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2000. -Vol. XXXIII. - Part B7. - Amsterdam. - pp 760-767.

129. Lee S., G. Wolberg, S. Y. Shin, Scattered Data Interpolation with Multilevel BSplines // IEEE Transactions on Visualisation and Computer Graphics. Vol. 3. - NO. 3. - july - September, 1997. - P. 228-244.

130. Lee, H.-Y., Kim, Т., Park, W. Lee, H.-K. Extraction of digital elevation models from satellite stereo images through stereo matching based on epipolarity and scene geometry. // Image and Vision Computing. 2003. - 21(9). - 789-796.

131. Leger, D., Viallefont, F., Hillairet, E. Meygret, A. In-flight refocusing and MTF assessment of Spot 5 HRG and HRS cameras. / SPIE. 2003. - 4881.- pp. 224-231.

132. Lhuillier M., Quan L. A Qasi-Dense Approach to Surface Reconstruction from Uncalibrated Images. // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2005. - 27(3). - pp. 418-433.

133. Li R. Potential of High-Resolution Satellite Imagery for National Mapping Products // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1998. - Vol. 64, No. 12, pp. 1165-1170.

134. Lo К., C. Mulder, N. J. High precision DEM generation from SPOT stereo imagery by object space least squares matching. / International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 1992. - 29(B3). - pp. 133-138.

135. Lowe G. D.,. Distinctive Image Features from Scale- Invariant Keypoints. // International Journal of Computer Vision. 2004. - 60(2). - pp. 91-110.

136. Lucas В., Kanade T. An iterative image registration technique with anapplication to stereo vision / International Joint Conference on Artificial Intelligence. Vancouver. - 1981. - pp. 674-679.

137. Mayumi Noguchi, Clive S. Fraser, Takayuki Nakamura, Takahiro Shimono, Shoichi Oki Accuracy assessment of Quickbird stereo imagery // The Photogrammetric Record. (June 2004). - 19(106). - pp.128-137.

138. McGlone, J. C. Manual of Photogrammetry. Fifth edition. American Society of Photogrammetry and Remote Sensing, Bethesda, Maryland. 2004. - 1151 pages.

139. Michalis P., Dowman I. J. A rigorous model and DEM generation for SPOT5-HRS. / International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2004. - 35(B1). - pp.410-415.

140. Mills J. P., Buckley, S. J. Mitchell H. L. Synergistic fusion of GPS and photogrammetrically generated elevation models. // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2003. - 69(4). - pp.341-349.

141. Mitchell H. L., Fryer J. G. Paquet, R. Integration and filtering of 3D spatial data using a surface comparison approach. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2002. -34(B4). - pp.644-649.

142. Moeller Matthias S., Thomas Blaschke Urban change extraction from high resolution satellite image / ISPRS Technical Commission II Symposium. Vienna. -12-14 July. - 2006. - pp.151-160.

143. Mohammadzadeh Ali, Toosi K. N., Tavakoli Ahad, Mohammad J. Valadan Zoej, K. N. Toosi Road extraction based on fuzzy logic and mathematical morphology from pan-sharpened ikonos images // The Photogrammetric Record. -(March 2006). 21(113).- pp.44-60.

144. Moury, G.,. Compression of digital images. Digital photogrammetry (Eds. M. Kasser and Y. Egels). Taylor & Francis, London and New York. 2002. - 351 pages.

145. Nekrasov Victor V. Ortho/Z-Space Software and it's use for solving of actual tasks of modern Cartography / Russian Concept and Technology of Satellite Remote Sensing and Cartography. -2001. march, 3-9. - Seoul, Korea. - pp 31-58.

146. Nekrassov Victor V., Moltchachkine Nikolai M. Increasing of accuracy of exterior orientation of tk-350 satellite images / ISPRS Technical commission VII

147. Symposium on Resource and Environmental Monitoring and ISRS annual Convention. Hyderabad, India, 2002. - pp.24-26.

148. Nister D. An efficient solution to the five-point relative pose problem. // IEEE transaction on pattern analysis and machine intelligence. 2004. - 26(6). -pp.756-770.

149. Noguchi Mayumi, Clive S. Fraser, Takayuki Nakamura, Takahiro Shimono, Shoichi Oki. Accuracy assessment of Quickbird stereo imagery // The Photogrammetric Record. (June 2004). - 19(106). - pp.128-137.

150. Noguchi M., Fraser C. S., Nakamura Т., Shimono, T. Oki S. Accuracy assessment of QuickBird stereo imagery. // Photogrammetric Record. 2004. -19(106).-pp.128-137.

151. Ono Т., Hattori S. Fundamental principles of image orientation using orthogonal projection model. // International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2002. - 34(3B). - pp.194-199.

152. Passini R., Jacobsen K. Accuracy of Digital Orthophotography from High Resolution Space Images / URISA, Charlotte. 2004. - Feb. 25-27. - pp.25-27.

153. Patrick M., Raphael Hoever, Onay Urfalioglu. Error analysis of subpixel edge localization / The International Conference on Signal-Image Technology & Internet Based Systems. December 2006.- pp. 531 -542.

154. Poli D. Orientation of Satellite and Airborne Imagery from Multi-line Pushbroom Sensors with a Rigorous Sensor Model. / IAPRS. 2004. - Vol. 35(B1). -pp.130-135.

155. Poon Joanne, Clive S. Fraser, Zhang Chunsun, Zhang Li, Armin Gruen. Quality assessment of digital surface models generated from ikonos imagery // The Photogrammetric Record. (June 2005). - 20(110). - pp. 162-171.

156. Rabus В., Eineder M., Roth A., Bamler, R. The shuttle radar topography mission a new class of digital elevation models acquired by spaceborne radar. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2003. - 57 (4). - pp. 241262.

157. Sadeghian S., Valadan Zoej M.J. Comparative Tests of Mathematical Models for Accuracy Potential of Point Measurements in Ikonos Geo Image / ISPRS Commision III. WGIII/I. - 2004.

158. Schiewe J. Integration of multi-sensor data for landscape modeling using a region-based approach. // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. -2003.-57(5/6).-pp.371-379.

159. Silver W.M. Normalized Correlation Search in Alignment, Gauging and Inspection // Proc.SPIE. 1987. - 755. - pp.23-34.

160. Simard R., Slaney R. Digital terrain model and image integration for geologic interpretation // Proceedings of the Fifth Thematic Conference on Remote Sensing for Exploration Geology, Reno. 1987. - Nevada, U.S.A., September 29 -October 2. - pp. 49-60.

161. Simon J. Buckley, Harvey L. Mitchell. Integration, validation and point spacing optimisation of digital elevation models // The Photogrammetric Record.-(December 2004). 19(108). - pp.277-295.

162. Slama С. C. Panoramic cameras. In Manual of Photogrammetry. Fourth edition. American Society of Photogrammetry, Falls Church, Virginia. 1980. -1056 pages. Section 4.2.2: 196-207.

163. Sohn H.-G., Yoo H.-H., Kim S.-S. Evaluation of geometric modeling for KOMPSAT-1 EOC imagery using ephemeris data. // ETRI Journal. 2004. - 26(3). -pp.218-228.

164. SPOT Image, 2002. Spot Satellite Geometry Handbook. S-NT-73-12-SI. -76 pages.

165. Stein F., Medioni G. Structural Indexing: Efficient 2-D Object Recognition, IEEE Trans.on PAMI,14 (12)(1992),1198-1204.

166. Stephen Kyle. Using parallel projection mathematics to orient an object relative to a single image // The Photogrammetric Record. (March 2004). -19(105). -pp.38-50.

167. Sulebak J. R., Hjelle O. Multiresolution Spline Models and Their Applications in Geomorphology / Concepts and Modelling in Geomorphology: International Perspectives. TERRAPUB. - Tokyo. - 2003. - pp. 221-237.

168. Taejung Kim. A Study on the Epipolarity of Linear Pushbroom Images // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2000. - Vol. 66. - N8. -pp.961-966.

169. Taejung Kim, Ian Dowman. Comparison of two physical sensor models for satellite images: position-rotation model and orbit-attitude model // The Photogrammetric Record. (June 2006). - 21(114). - pp.110-123.

170. Tian-Yuan Shih, Jung-Kuan Liu. Effects of JPEG 2000 compression on automated dsm extraction: evidence from aerial photographs // The Photogrammetric Record. (December 2005). - 20(112). - pp.351-365.

171. Topan H., Buyuksalih G., Jacobsen K. Information contents of Orbview-3 for topographic mapping / ISPRS Topographic Mapping from Space (with Special Emphasis on Small Satellites) Ankara, Turkey February 14-16. 2006. - Volume Number: XXXVI-1 /W41.

172. Topan H., Buyuksalih G., Jacobsen K.,: Comparison of Information Contents of High Resolution Space Images / ISPRS International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. 2004. - Vol. 35. - Part B4. - pp. 583-588.

173. Toutin Th. Three-dimensional topographic mapping with ASTER stereo data in rugged topography. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. -2002. 40(10). - pp.2241-2247.

174. Toutin Th. Comparison of Stereo-Extracted DTM from Different High-Resolution Sensors: Spot-5, Eros-A, Ikonos-II and QuickBird. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. - Vol.42(10). - pp.21212129.

175. Toutin Th. Generating DEM from Stereo Images with a Photogrammetric Approach: Examples with VIR and SAR Data // EARSeL Journal Advances in Remote Sensing. 1995. - Vol. 4, No. 2. - pp. 111-117.

176. Toutin Th. Generation of DSMs from Spot-5 in-track HRS and across-track HRG stereo data using spatiotriangulation and autocalibration // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. May 2006. - 60(3). - pp.170-181.

177. Toutin Th., Cheng P. Demystification of Ikonos // Earth Observation Magazine. 2000. - Vol. 9, No. 7. - pp. 17-19.

178. Tsai D. M., Lin С. Т., Fast Normalized Cross Correlation for Defect Detection // Pattern Recognition Letters. 2003. - Vol. 24. - pp. 2625-2631.

179. Vozikis G., Fraser C., Jansa J. Alternative sensor orientation models for high resolution satellite imagery. / Publikationen der Deutschen Gesellschaft fuE r Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation. 2003. - 12.- pp. 179-186.

180. Ye C.-S., Jeon B.-M., Lee K.-H. Digital elevation model combination using triangular image warping interpolation and maximum likelihood. // International Journal of Remote Sensing. 2003. - 24(18). - pp.3683-3689.

181. Yong Ни C., Vincent Tao. Updating Solutions of the Rational Function Model Using Additional Control Information // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2002. - Vol. 68. - No. 7. - pp.715-723.

182. Zhang J., Zhang Z. Strict geometric model based on affine transformation for remote sensing image with high resolution. // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2002. -34(3B). -pp.309-312.

183. Zhang Li, Armin Gruen. Multi-image matching for DSM generation from IKONOS imagery Pages // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume. May 2006. - 60(3). - 195-211.

184. Zheltov S.Yu., Sibiryakov A.V. Adaptive Subpixel Cross-Correlation in a Point Correspondence Problem // Optical 3D Measurement Techniques, Zurich. -29 September 2 October. - 1997. - pp.86-95.

185. Zhilin, Guoxiang Liu, Xiaoli Ding. Exploring the generation of digital elevation models from same-side ers sar images: topographic and temporal effects // The Photogrammetric Record. (June 2006). - 21(114).- pp.124-140.168

186. Zhu J. Conversion of Earth-centered Earth-fixed coordinates to geodetic coordinates, Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions. -1994.- Vol: 30. Issue: 3. - ISSN: 0018-9251.- pp 957-961.

187. Zoej M.J., Valadan S., Sadeghian. Rigorous and Non-Rigorous Photogrammetric Processing of IKONOS Geo Image / Joint Workshop of ISPRS WG 1/2, 1/5, 1С WG II/IV. High Resolution Mapping from Space. - October 2003.