Как насчёт алгоритма, который сам находит ошибки в спутниковых снимках и исправляет их без участия человека? Один аспирант из МФТИ предложил именно такое решение — и его идея уже показывает ошеломляющие результаты.
Богдан Савченко, молодой исследователь и аспирант Физтех-школы аэрокосмических технологий, разработал способ, который способен резко повысить точность радиолокационных изображений, поступающих с орбиты. Его подход избавляет от необходимости вручную сопоставлять снимки — ту самую рутинную работу, которую операторы выполняли десятками лет.
В обычной практике обработка радиолокационных данных требует визуального сравнения с оптическими изображениями: только так можно устранить искажения, вызванные неточностью метаданных, и корректно «привязать» снимки к реальной географии. Любое отклонение — и вы рискуете ошибиться на сотни метров.
«С помощью предлагаемого подхода можно будет значительно снизить нагрузку на операторов и осуществлять автоматическую обработку радиолокационных изображений с целью улучшения их качества».
— Богдан Савченко, аспирант МФТИ
Суть нового алгоритма — в интеллектуальном сопоставлении оптических и радиолокационных снимков с учетом различий их проекций. Это позволяет вычислять координаты опорных точек и использовать их для точной коррекции всей радиолокационной карты.
Испытания метода на данных с российского спутника «Кондор-Э» дали впечатляющий результат: средняя ошибка геопривязки снизилась с 630 метров до всего 26. Это почти 25-кратное улучшение точности, что открывает новые горизонты для использования спутниковых данных в науке, обороне, экологии и мониторинге чрезвычайных ситуаций.
Источник: МФТИ
