nabbla (nabbla1) wrote,
nabbla
nabbla1

Category:

Таруса-2012: секция "Съемочные системы в космических аппаратах"

Секция под номером 3 почему-то была первой, заняв всю вторую половину дня в понедельник и утро вторника. Всего 10 докладов, по 20 минут по регламенту (около 15 - сам доклад, еще 5 - ответы на вопросы). Один доклад затерялся - у меня нет по нему презентации, а исключительно по памяти боюсь ошибиться. А про другие раскажу немножко.


Процедура орторектификации снимков комплекса многозональной спутниковой съемки, получаемых с космического аппарата «Метеор-М» - Жуков С. Б. (ИКИ РАН)

Речь идет о том, что съемка местности далеко не всегда проводится с зенита, часто - под острым углом, и в этом случае, если снимается гористая местность с километровыми перепадами, необходимо сделать коррекцию. Хотя 10 пикселов - не такая уж большая погрешность, но у многоспектральной системы Метеора (КМСС) есть ахиллесова пята - разные спектральные каналы снимают разные участки местности, поэтому в гористой местности появятся "радужные разводы", что абсолютно недопустимо!


Процедура коррекции достаточно простая, это итеративный процесс. Сначала мы делаем нулевое приближение, что сняли точку А (см рисунок). Потом смотрим по карте, какая высота в точке А и делаем поправку вбок, снова сверяем по карте, и так до тех пор, пока результат не станет меняться менее чем на единицы метров.

Эта обработка производится в НЦ ОМЗ (Научный Центр Оперативного Мониторинга Земли), впрочем, работает довольно медленно - на один кадр 7926 х 11000 уходит полчаса работы персонального компьютера с процессором i7. Поэтому такой обработке подвергают не все данные, а только в гористых местностях.

Возможности восстановления смазанных космических изображений - Жуков Б.С. (ИКИ РАН)

"Наращивать мегапиксели" сейчас гораздо проще, чем повышать качество оптических систем, особенно, если речь идет о длиннофокусных объективах. Ведь есть принципиальное ограничение - дифракционный предел, из-за которого каждый элемент изображения будет изображаться пятнышком в фокальной плоскости, Функцией Рассеяния Точки (ФРТ). Возникает вопрос - если мы точно знаем ФРТ (определили экспериментально в наземных испытаниях), то нельзя ли побороть дифракционный предел, получить разрешение выше оптического?

Оказывается (ну, как бы давно это было известно), что можно, но высокой ценой. Как правило, шумы матрицы (и даже шумы квантования) имеют широкий пространственный спектр, в то время как в целевых изображениях максимум энергии сосредоточен в области низких пространственных частот. Применяя обратную свертку, мы поднимаем высокие частоты, а вместе с ними - и шум. В принципе, это довольно понятно - можно в графических редакторах поэкспериментировать с фильтром "Sharpen" - оно и будет.



Поэтому просто обратная свертка почти никогда не годится, надо сделать что-то похитрее, например, Винеровскую фильтрацию. Но для нее надо знать как спектр нашего незашумленного изображения, так и спектр шумов - слишком сложно. Есть более простой метод - фильтрация Тихонова, там всего один параметр, который можно ручками покрутить, чтобы получить субъективно наилучший результат. Так и было сделано, и получен субъективный же вывод - можно поднять разрешение примерно в 2 раза, не более.

Не сказать, что в докладе было что-то принципиально новое - я встречал описания куда более хитрых методик устранения смаза, где и вид ФРТ априори считался неизвестен, и с определением вектора движения при "смазе" по Фурье-образу изображения, и многое другое. Но картинки красивые :)

Полетная абсолютная радиометрическая калибровка комплекса многозональной спутниковой съемки на космическом аппарате «Метеор-М»№1 - Жуков Б.С. (ИКИ РАН)

Когда делают фотографии или видеосъемку, никого обычно не заботит, какую абсолютную яркость имел тот или иной объект - главное, чтобы в кадре не было пересвеченных или наоборот, излишне темных участков. В радиоспектрометре - все не так, абсолютные показания яркости в разных спектральных диапазонах - чуть ли не основная информация, которую он дает. По Коэффициенту Спектральной Яркости (КСЯ) можно определить, насколько та или иная зона покрыта растительностью, в частности, определить проблемные участки в сельском хозяйстве одним-единственным кадром. И различные подстилающие поверхности отличить друг от друга не хитрючими алгоритмами распознавания (которые легко могут ошибиться, даже люди долго ошибаясь, находя на Марсе искуственные каналы!), а достоверно по значениям КСЯ.

Но сначала приборы надо настроить, об этом и шла речь. Методов было много, самый надежный - сравнивая снимки снегов, сделанные КМСС и прибором MODIS на аппарате Terra. Задача нетривиальная, поскольку спектральные диапазоны разные, и довольно широкие, и атмосферу тоже никто не отменял.



И второй способ - получить изображение одного из участков Земли непосредственно с поверхности, для сравнения. Но с этим получилось не шибко хорошо - с погодой не повезло, хотя какие-то данные получились - в пределах погрешности согласуется.

Построение цифровой модели объекта путем его синхронной съемки двумя камерами с фиксированным базисом
Никитин А.В. (ИКИ РАН)


Это эскизные проработки для аппарата "Луна-Ресурс", чтобы построить трехмерную карту поверхности. На поверхность предлагается светить лазером с насадкой, дающей сетку точек, и снимать её с помощью двух камер. Точки однозначно выделяются, остается только по смещению определить дистанцию до каждой из них - и готово!



Работает, хотя изображение для теста не самое хорошее. Можно видеть, что большинство точек попали на плоскую стену, кроме буквально нескольких. Результат получился правильный - плоская стена с всплеском в районе предохранителей, но как-то это не очень эффектно. Да и новизной не похвастает, но работает же - это хорошо.

Оценка точности автоматической географической привязки пространственных данных комплекса многозональной спутниковой съемки в ходе летной эксплуатации - Кондратьева Т.В. (ИКИ РАН)

Довольно подробный доклад о том, как обрабатываются данные с Метеора-М: к каждой строке прикладываются показания звездного датчика, приемника Глонасс/GPS (дает не только координаты, но и точное время) и ДУСов, чтобы потом на Земле обеспечить географическую привязку.



Привязывается, как можно видеть. "Перед коррекцией" - это если игнорировать звездные датчики и считать, что спутник летит в орбитальной системе координат, выходит ошибка в 100 км. "После коррекции" - она упала до 100 м, т.е до единиц пикселей. Так что система вполне рабочая.

Камера-спектрометр для исследований минералогического состава грунта - Липатов А.Н. (ИКИ РАН)

Интересный доклад о приборе для аппарата "Луна-Ресурс". В нем будет фонарик :) Ультрафиолетовый, чтобы люминесцентным методом определить состав грунта, что позволяет отследить присутствие веществ с концентрацией до 10^(-11) г/г.


И при этом, масса прибора должна быть 0.6 кг, а потребляемая мощность - 2 Вт. Пока в железе - нету, только прорабатывается.

Алгоритм системы технического зрения посадочного модуля - Бондарев В.Г. (Ставропольский технологический институт сервиса)

Докладчик преподает в институте сервиса, но по естественно-научным дисциплинам, т.е про ремонт бытовой техники. Почувствовал тягу к прекрасному :) Постановки задачи такая: есть стереосистема на посадочном модуле, которая "уцепилась" за три точки на поверхности планеты (или луны, или астероида), и еще одна точка (которую может быть и не видно) - это куда надо сесть. Задача - определить свое местоположение относительно поверхности, чтобы мягко сесть. А для кучи - понять, насколько поверхность ровная (по 4 точкам).



Оказывается, геометрически задача полностью обусловлена, все формулы выведены. Другое дело, ни слова не сказано о погрешностях, о том, какая должна быть база и как именно выбрать эти 3 точки и сопоставлять их по мере того, как аппарат приближается и масштаб возрастает многократно.

Но в любом случае мужик - молодец! Очень доброжелательный и веселый. В первый день на кофе-брейке поправил мне воротник рубашки (он у меня стоял торчком), я рассказал, что первый раз в командировке, вот даже галстук забыл надеть. Он говорит - всегда все случается в первый раз, в любом возрасте (ему лет 55 с виду), и как он тоже когда из дому выехал, жена позвонила - доклад забыл! Оказалось, правда, это был другой доклад :)

Анализ видимости линии горизонта при различных условиях наблюдения для решения задач оптической навигации летательных аппаратов - Гришин В.А. (ИКИ РАН)

Доклад выделяется чуть особняком - речь идет скорее о самолетах - БПЛА, а не о космических аппаратах. Впрочем, низкоорбитальные КА тоже упоминаются. Речь о способах автономной их навигации - хотя GPS изначально разрабатывался сугубо для военных, в итоге именно военным он мало подходит - слишком легко заглушить эти сигналы! Поэтому хочешь не хочешь, а нужно возращаться к старым дедовским способам, в частности - использовать линию горизонта. Проводилось моделирование, насколько хорошо она видна в разных погодных условиях и в разных спектральных диапазонах, чтобы выбрать параметры оптического прибора.



Чем это закончилось - не знаю, по-моему, пока ничем - разработки в самом начале, но уже сейчас понятно, что такие способы - не панацея, т.к сильно зависят от погодных условий.

Наблюдение космических объектов с помощью оптических датчиков в экспериментах Спирит/Коронас-Ф и Тесис/Коронас-Фотон - Кузин С.В. (ФИАН)

До самого начала доклада не знал, о чем пойдет речь, думал, что об изучении солнечной короны. Нет! Оказывается, на указанных спутниках провели еще один интересный попутный эксперимент - все, что снимали звездные датчики, отсылали на землю, чтобы потом среди звезд, битых пикселей матрицы и треков заряженных частиц углядеть космический мусор и попытаться его таким образом каталогизировать.

Идея действительно хороша - звездные датчики есть почти у любого КА, чувствительность у них хорошая, алгоритмы отбраковки (что есть звезда, а что нет) уже и так есть, для работы по целевому назначению. Так почему бы на них и не возложить новую задачку?



Когда спутник проходит в радиационных поясах, лучше этого не делать - от треков заряженных частиц нет спасения. И даже вне поясов они встречаются, но отличить одно от другого можно - на указанных аппаратах объектив звездного датчика был дублирован и оба канала были включены одновременно. Если мусор, он будет сразу на обоих, если трек - только на одном. Но и если объектив один, есть методы, по характерным особенностям (интенсивность, длина, расфокусировка, осцилляции).

И кое-что уже получилось: в поле зрения звездного датчика попадал космический мусор в среднем раз за 8 минут! Параметры орбиты пока восстанавливали приближенно, считая их круговыми, но это временно. В кулуарах поступило еще одно предложение (по-моему даже не шутливое) - давайте тогда и радиационный фон измерять тем же самым звездным датчиком! Ну а что добру пропадать? Распределенные вычисления, "умные облака" сейчас достаточно на слуху. Задействовать чуть ли не каждый имеющийся спутник для решения этих задач - очень заманчиво.


Вот такая вот была секция. Если какая-то работа особенно заинтересовала, могу прислать презентацию и рассказать побольше. В конце года должен появиться сборник работ, в ИКИ принято его выкладывать и в электронном виде. Когда это случится, ссылку вывешу.
Tags: Таруса - 2012, доклады, конференция
Subscribe

  • Нахождение двух самых отдалённых точек

    Пока компьютер долго и упорно мучал симуляцию, я пытался написать на ассемблере алгоритм захвата на ближней дистанции. А сейчас на этом коде можно…

  • Слишком общительный счётчик

    Вчера я чуть поторопился отсинтезировать проект,параметры не поменял: RomWidth = 8 вместо 7, RamWidth = 9 вместо 8, и ещё EnableByteAccess=1, чтобы…

  • Балансируем конвейер QuatCore

    В пятницу у нас всё замечательно сработало на симуляции, первые 16 миллисекунд полёт нормальный. А вот прошить весь проект на ПЛИС и попробовать "в…

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 7 comments