Бондур Валерий Григорьевич (RU),Воробьев Владимир Евгеньевич (RU),Давыдов Вячеслав Федорович (RU),Комаров Евгений Геннадьевич (RU)
申请号：
RU2015102922/13
公开号：
RU0002588179C1
申请日:
2015.01.29
申请国别(地区):
RU
年份:
2016
代理人:
摘要：
FIELD: ecology.SUBSTANCE: invention relates to ecology and can be applied to monitoring states of permafrost territories with purpose of early detection of critical states. Method for determining above-soil cover digression in Arctic zone includes registration of two different types of signals by tools installed on space carrier: solar flow reflected from underlying surface, and proper surface upward radiation in infrared range. Depending on moisture of above-soil cover these signals have bidirectional nature, for their pixel by pixel ratio in synthetic matrix can provide stable contrast image for detection of critical state areas on image. Using methods for spatial differentiation, contours of critical state sections are marked, function of image fractal dimensions inside selected area is calculated, and compared with fractal size of test (reference) section. Results of processing and selecting critical sections are plotted on contour map of Arctic zone.EFFECT: method provides reliability and accuracy in detecting early signs of critical changes of ground cover.1 cl, 6 dwgИзобретение относится к области экологии и может найти применение при контроле состояния территорий вечной мерзлоты в целях раннего обнаружения критических состояний. Способ определения дигрессии надпочвенного покрова в Арктической зоне включает регистрацию двух разнотипных сигналов средствами, установленными на космическом носителе: отраженного от подстилающей поверхности солнечного потока и собственного восходящего излучения поверхности в ИК-диапазоне. В зависимости от увлажненности надпочвенного покрова эти сигналы имеют разнонаправленный характер, в силу чего их попиксельное отношение в синтезированной матрице изображения обеспечивает устойчивый контраст для выявления участков критического состояния на изображении. Методами пространственного дифференцирования выделяют контуры участков критического состояния, вычисляют функцию фрактальной размерности изображения внутри выделенного участка и сра
