Предлагается простая методика построения ЗD-моделей объектов поверхности земли по данным одного космического изображения. Методика дает оценку модели по объекту-эталону, для которого известно значение высоты, соответствующего заданному отрезку на изображении, дающему в пространственной окрестности объекта высотный коэффициент, т.е. масштабирующий коэффициент по оси аппликат. Высотный коэффициент меняется во времени, т.е. от снимка к снимку, что позволяет оценить модели объектов разной четкости, от низкой до высокой, используя пространственно-временную окрестность объекта-эталона. С расстоянием от эталона высотный коэффициент непрерывно меняется, что позволяет оценить высоту отдалённого объекта «перемещением» расчётов через цепочку более близких объектов, соединяющих исходный и конечный. Использование альтернативного «расчёта по тени» позволяет дать оценку модели при фотографировании местности в надире, т.е. при отсутствии видимости боковых частей расчётного объекта. Ввиду доступности практического применения данной методики в системе общего образования, по данной методике выполнен ряд проектных работ школьников в области ЗD-моделировання по данным космических изображений.
Полигон ТБО, объект захоронения отходов, свалка, 3D-модель, 3D- моделирование, хоззона, хозяйственная зона, здание, ригидный объект, Sketch Up, высота, коэффициент масштаба, Google Earth, проектная ра- бота, школа, образование, учащийся
1. Выголов О.В., Желтов С.Ю., Визильтер Ю.В. Mobile Robot Stereovision System For Real-Time Obstacle Detection//MexaipoHHKa. управление и Информатика. 2011. № 6. С. 202-215.
2. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю. Использование проективных морфологии в задачах обнаружения и идентификации объектов на изображениях / Известия российской академии наук, теория и системы управления. 2009. № 2. С. 125-138.
3. Желтов С.Ю., Выголов О.В. Обнаружение препятствий на пути следования мобильного робота на основе метода радиального ортотрансформирования / Известия РАН теория и системы управления. 2005. № 5. С. 146-158.
4. Мурынин А.Б., Матвеев И.А. Принципы построения системы стереоскопического зрения для управления движением робота / Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. №3. С. 184-192.
5. Бондур В.Г., Мурынин А.Б., Рихтер А.А., Шахраманьян М.А. Разработка алгоритма оценки степени деградации почвы по мультиспектральным изображениям // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. № 6 (131). С. 130-135.
6. Рихтер А.А., Казарян М.Л., Шахраманьян М.А. Метод автоматизации оценки индексов подстилающей поверхности и их изменения во времени по космическим изображениям и его применение при оценке состояния окружающей среды в окрестности полигонов твердых бытовых отходов / Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг ресурсов. 2016. № 8. С. 52-58.
7. Richter A., Kazaryan M., Shakhramanyan М.. Borisova D., Stankova N., Ivanova I. Information modeling of waste disposal sites // Ecological engineering and environment protection. 2017. .№ 1. P. 15-21.
8. Рихтер А.А., Казарян М.Л., Шахраманьян М.А. Методика автоматического детектирования компонент объектов захоронения отходов по космическим изображениям // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328. № 3. С. 46-53.
9. Киричук B.C., Шакенов А.К. Двухпороговый алгоритм обнаружения точечных объектов по стереоизображениям // Автометрия. 2014. Т. 50. № 6. С. 55-60.
10. Попело В.Д., Ванеева М.В. Автоматизированная корреляционная процедура выбора соответственных точек на цифровых изображениях в стереопаре // Модели и технологии природообустройства (региональный аспект). 2015. Т. 1. С. 52-54.
11. Сущевский Д.В. Выявление и 3d визуализация искусственных объектов земной поверхности с использованием лидарных и оптических спутниковых изображений // Вестник Херсонского национального технического университета. 2014. № 3 (50). С. 165-168.
