+7 (495) 12-52-082    +7 (968) 091-58-04     info@GeoPoligon.ru

ScanEx Image Processor ®

Цена: 0.00 руб.
Количество:

ScanEx Image Processor

По запросу

Дополнительные модули:

Модуль Terrain (3D

По запросу

Модуль Thematic Pro

По запросу

Модуль DEM

По запросу

Модуль SAR

По запросу

Модуль Modeling

По запросу

Модуль SDK

По запросу

 

Полная комплектация (все модули) по специальной цене

По запросу

 

Цена включает в себя 1 год технической поддержки.

Возможна поставка:

  • Локальной лицензии
  •  Сетевой лицензии

Надбавка к стоимости сетевой лицензии относительно базовой стоимости ПО составляет 25%. Скидка второй лицензии в сетевой поставке составляет 50%, третьей – 55% и далее с шагом 5%. Максимальное число лицензий в стандартной сетевой поставке -10. Возможна поставка сетевой версии ПО с большим числом лицензий, при этом стоимость поставки оговаривается отдельным соглашением.

 

Академическая лицензия – 70 % скидка от коммерческой стоимости для образовательных учреждений.

Базовая конфигурация

  • Импорт/экспорт и визуализация растровых данных

    Импорт/экспорт в программе осуществляется на основании принципа единого базиса или единой системы координат и пространственного разрешения, к которому приводятся все загруженные изображения в программу. Данный подход позволяет одновременно работать с изображениями, исходно лежащими в разных картографических проекциях и имеющих различное пространственное разрешение, с возможностью перепроецирования загруженных растровых и векторных данных «на лету».

      Для визуализации растровых данных могут использоваться разные режимы:
    • режим RGB- модели (цветовой синтез по трем произвольным каналам снимка, изобр.1.а)
    • режим Grayscale (черно-белое одноканальное изображение, изобр.1.б)
    • режим градиентной палитры (только для одного канала, изобр.1 в). В данном режиме можно задавать растровые слои как с целочисленными, так и с вещественными значениями яркости пикселей.
    • режим индексированных цветов (только для одного канала, изобр.1.г). В этом режиме можно отображать растровые слои только с положительными целочисленными значениями яркости пикселей, лежащими в диапазоне от 0 до 255. Он может быть использован для визуализации результатов тематической и яркостной классификации, бинарных растров, например, результатов сегментации радиолокационных и многозональных снимков и т.д.
     
    Изобр. 1а   Изобр. 1б
     
    Изобр. 2а  

    Изобр. 2

  • Пакетная загрузка и коррекция данных SRTM-90 и GTOPO30

    В программе представлен функционал по автоматической распаковке и сшивке фрагментов цифровых моделей рельефа (ЦМР) на требуемые территории. Архив данных моделей бесплатно скачивается из глобальных каталогов SRTM-90 и GTOPO30. Цифровые модели построены по интерферометрической стереообработке радарных данных и нарезаны на прямоугольные фрагменты: GTOPO-30 – размером 40 на 50 градусов (я), SRTM-90 – на фрагменты 1 на 1 градус (изобр. 2.а, б). ЦМР GTOPO-30 и SRTM-90 применяются при ортокоррекции данных среднего и высокого пространственного разрешения.

     
    Изобр. 2. Модели GTOPO30 (а) и SRTM-90 (б)
  • Систематическая геометрическая коррекция данных ДЗЗ

    Систематическая коррекция – это коррекция систематических ошибок изображений, которая зависит от точности измерений углов пространственной ориентации спутника и камеры в момент съемки, от точности предрассчитанной сетки координат и для различных типов данных может составлять от нескольких метров до километров.

    В программе систематическая геометрическая коррекция производится в момент загрузки данных с запросом определения параметров требуемой картографической проекции. Помимо этого систематическая коррекция может выполняться либо по строгой модели, описывающей углы ориентации спутника и камеры для таких типов данных, как IRS-1C\1D, IRS-P6, EROS-A01, SPOT-2\4 и т.д., либо по предрассчитанной сетке координат для данных RADARSAT-1, TERRA-ASTER, TERRA \ AQUA – MODIS, NOAA 9-17 – AVHRR и т.д.

  • Уточняющая модель ориентации спутника и камеры

    Функционал Satellite Orbital Modelling или итерационной уточняющей модели позволяет посредством набранных опорных точек уточнить углы ориентации спутника и камеры в трех измерениях ROLL, PITCH и YAW с возможностью коррекции данных с учетом рельефа местности. Программа позволяет производить коррекцию как в ручном, так и в автоматическом режиме. В случае последнего итерационная уточняющая модель подбирает указанные параметры при условии минимизации ошибок в точках.

    Начальное положение спутника и камеры определяется по орбитальной модели и информации об углах ориентации спутника и камеры, полученных из файлов телеметрии операторами ДДЗ.

  • Полиномиальная трансформация

    Полиномиальная модель преобразований, Polynomial Transformation, применяется в случае проведения дополнительной геометрической коррекции данных, прошедших предварительные этапы геометрической коррекции, и недоступности использования итерационной уточняющей модели (изобр.5.). К классу полиномиальных преобразований в программе относятся как простые трансформационные модели, так и сложные аппроксимирующие: перенос или поворот без изменения масштаба пикселей по осям, аффинные, проективные и классические полиномиальные преобразования до 5-ой степени, рациональные и упрощенные полиномиальные преобразования до 5-ой степени, а также PRC-модель для данных OrthoKit и Quickbird. В функционал входит возможность включения в процедуру полиномиальных преобразований цифровых моделей рельефа.

    Изобр.5. Полиномиальная модель преобразований - Polynomial Transformation
  • Локальная трансформация

    Математическая модель локальной трансформации, Hierarchical Transformation, применяется в случае необходимости внесения локальных геометрических поправок, например, при коррекции обрывов, оврагов, горных вершин и пиков на изображениях. В локальных преобразованиях трансформируется та часть изображения, которая попадает в зону влияния опорной точки. Зона влияния задается двумя параметрами: базовой сеткой и дочерними ячейками в одной ячейке базовой сетки.

    Рис.6. Локальная трансформация горной территории
  • Ортотрансформирование растров
  • Автоматическая ко-регистрация растров

    Процедура ко-регистрации в программе - это улучшенный алгоритм полуавтоматической геопривязки изображений на основе коррелятора с автоматическим поиском опорных точек с суб-пиксельной точностью и их автоматической установкой в рабочем окне программы (изобр.8). В функционале реализован метод иерархической корреляции растровых изображений, позволяющий выполнять поиск опорных точек для изображений различного пространственного разрешения, а также возможность сохранения для повторного использования установленных пользователем правил автоматического поиска опорных точек и параметров совмещения растровых данных.

    Изобр.8. Полиномиальная модель преобразований - Polynomial Transformation
  • Image Fusion

    «Image Fusion» или улучшение пространственного разрешения - процедура слияния различными методами панхроматического изображения высокого пространственного разрешения и многозонального изображения более низкого разрешения с целью получения синтезированного цветного изображения высокого разрешения. В программе представлен как комбинированный метод главных компонент совместно с многоуровневым вейвлет анализом, применяемый для данных нового поколения сенсоров спутников Spot2/4, IKonos, QuckBird и других, так и классические методы: методы с использованием расчета главных компонент изображения (PCA) и сегментации, арифметические методы, «Browey Transform» и «Multiplicative», и другие.

     
    а   б
    Изобр.9. Процедура «Image Fusion»: а – панхроматический снимок; б – синтезированное цветное изображение высокого разрешения
  • Создание мозаик изображений

    Мозаика – это сшивка двух или более изображений в единое растровое покрытие. Мозаики можно разделить на два типа: запечатывание участков одного изображения другим и создание единого покрытия из двух и более соседних изображений. В программе существует возможность создавать как первый, так и второй тип мозаик с формированием «бесшовного» покрытия автоматической или интерактивной процедурой тональной балансировки (изобр. 10.а, б).

     
    а   б
    Изобр. 10. Совмещение 2 снимков (а) и мозаика из 2 снимков (б)
  • Компенсация дымки на изображениях

    Для компенсации атмосферной дымки в программе используется алгоритм «Haze Optimized Transform» предложенный B. Guindon и Y.Zhang (Robust HAZE reduction: an integral processing component in satellite-based land cover mapping). Алгоритм основан на факте различия степени взаимной корреляции между спектральными каналами видимого диапазона при различных атмосферных условиях. Так при отсутствии атмосферной дымки взаимная корреляция каналов видимого диапазона довольно высока практически по всей площади снимка во всем диапазоне яркостей, но в случае присутствия на сцене атмосферной дымки взаимная корреляция снижается в местах проявления дымки. Данный факт позволяет построить маску распределения дымки «HOT image» используемую для коррекции всей сцены.

    Коррекция проводится в два этапа:

    • Выделение на снимке участка с отсутствием дымки и построение маски (HOT image).
    • Определение диапазона, в котором находится дымка, и коррекция спектральных каналов в данном диапазоне.

    Данный алгоритм адаптирован для данных, имеющих синий спектральный диапазон (Landsat, IKONOS, QuickBird, MODIS). Его использование с другими типами данных не всегда дает хороший результат.

     
    а   б
    Изобр.11. а – до преобразований; б – после удаления дымки
  • Радиометрические преобразования
  • Арифметические операции с растровыми слоями
  • Вычисление текстурных характеристик изображений
  • Change Detection

    В программе реализовано два классических метода (Substraction и Division) поиска изменений пространственных объектов и один альтернативный (с использованием главных компонент изображений PCA).

    Стандартными методами обнаружения изменений (после проведения радиометрической нормализации изображений) являются вычитание яркостей одного снимка из яркостей другого (если предполагается аддитивное влияние искомых изменений на яркости), либо деление яркостей одного снимка на яркости другого (если предполагается мультипликативное влияние искомых изменений на яркости).

    К положительным сторонам такого простого способа поиска изменений, как вычисление разности, относится простота, устойчивость и понятная интерпретация. К недостаткам – предположение о линейной пропорциональности изменения яркостей искомым изменениям для всех объектов на снимке.

    К достоинствам использования отношения яркостей относится простота и меньшая требовательность к радиометрической и атмосферной коррекции. К недостаткам – линейность (изменения яркости от 20 до 40 и от 40 до 80 дадут одинаковый результат).

    Кроме приведенных простейших, существуют и более сложные схемы. Яркость одной точки на двух разновременных снимках рассматривается как точка в многомерном (в данной случае двумерном) пространстве. В этом случае можно построить более сложную, чем линейная регрессия, функцию, соотносящую яркости двух снимков. Функция строится таким образом, чтобы описать «типичный» переход для каждой яркости первого снимка (например, в виде распределения вероятностей яркостей точек второго снимка, имеющих данную яркость на первом снимке). Одним из наиболее эффективных методов такого описания является использование главных компонент (выявление направления максимальной изменчивости), что позволяет, в отличие от линейной регрессии, построить модель, симметричную по отношению к снимкам. В этом случае оценивается «типичность» изменения яркостей, а в качестве меры отклонения от «типичности» используется вторая главная компонента, ортогональная первой. Для того, чтобы при оценке степени изменения учесть пространственный контекст, может быть применена локальная нормализация яркостей с использованием локальной дисперсии (в этом случае одинаковые по величине изменения в областях с небольшими локальными изменениями яркости будут более значимы, чем в областях с большой локальной изменчивостью).

       
    а   б   в
    Изобр.15. а и б – разновременные снимки, в – схема изменения объектов
  • Загрузка, создание и редактирование векторных слоев
  • Автоматическая векторизация
  • Расчет тематических продуктов по данным MODIS
  • Предпечатная подготовка

 

Дополнительные модули


Модуль 3D моделирования и визуализации

  • Построение 3D моделей ландшафтов
  • Построение моделей с различной степенью детальности
  • Отображение в реальном времени созданных 3D моделей ландшафтов
  • Возможность быстрого создания типовых трехмерных объектов по контурным объектам векторной карты с использованием текстур
  • Нанесения векторных слоев
  • Нанесения дополнительных растровых тематических слоев
  • Моделирование облачности, тумана, дымки, дыма
  • Моделирование водной поверхности
  • Моделирования деревьев
  • Создание объектов «дороги» с использованием ориентированных текстур и векторных слоев
  • Интерактивное редактирование созданных трехмерных объектов
  • Работа с атрибутивной информацией, хранящейся в базе данных 3D-векторных объектов
  • Импорт 3D моделей в формате 3D Studio MAX
  • Инструментарий для навигации и управления
  • Запись видеороликов

Модуль углублённой тематической обработки данных дистанционного зондирования «Thematic Pro»

  • неуправляемая (автоматическая) классификация на основе кластерного анализа с использованием алгоритма ISODATA (Итерационная самоорганизующаяся методика анализа данных – Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)
  • управляемая классификация на основе топографических отображений (Topographic Mapping)
  • управляемая классификация мультиспектральных и радиолокационных данных на основе алгоритмов сегментации (объектно-ориентированного дешифрирования)

Модуль работы с цифровыми моделями рельефа (DEM)

  • Модуль построения гидрологически корректных ЦМР по векторным данным
  • Построение ЦМР по стереопарам сканерной съемки
  • Вычисление производных рельефа
  • Вертикальный и горизонтальный градиент
  • Классификация рельефа по Эвансу

Модуль обработки радиолокационных изображений

  • сегментация SAR данных
  • возможность учета текстурных характеристик снимка
  • тематическая калибровка результатов сегментации
  • автоматическая векторизация результатов
  • выявление нефтяных пятен
  • детектирование кораблей

Модуль «моделирование»

  • pасчет радиационного баланса
  • гидрологическая модель TOPOMODEL
  • моделирование и визуализация разливов, паводков и наводнений
  • получение модели распространения воды на указанную дату

Cредства разработчика (SDK)

  • Возможность работы с изображением как с матрицей
  • Использование более 40 стандартных математических функций, операторов и фильтров
  • Возможность выполнения стерео обработки
  • Выполнение радиометрической коррекции
  • Возможность написания скриптов
  • Возможность создания интерфейса пользователя (GUI) для скриптов с возможностью доступа к созданным скриптам через главное меню программы
Copyright www.maxx-marketing.net