Построение ЭЭ-моделей объектов захоронения отходов и оценка их объемных характеристик
Читать статью полностью
Построение ЭЭ-моделей объектов захоронения отходов и оценка их объемных характеристик(499,5 KB)Аннотация
В работе предлагается методика построения 3D-моделей объектов захоронения отходов (свалок, полигонов твердых бытовых отходов, терриконов и т.д.) по данным высотных изображений. Представлена блок-схема методики и описаны основные этапы обработки. Приведена общая классификация пространственных геометрических параметров объектов захоронения отходов, к которым относятся объем, площадь поверхности, высота, угол откоса, шероховатость, параметры эквивалентного эллипсоида, радиальные и радиально-временные изменения концентрации замусоривания и т.д. Описаны формулы расчета некоторых наиболее важных из них. Обозначены основные виды трехмерных образов объектов захоронения отходов (уровни высот, контур поверхности, изображение поверхности).
Ключевые слова:
Ключевые слова: космическое изображение - space image; объект захоронения отходов - waste disposal facility; полигон ТБО - solid waste landfill; свалка - dump; 3D-модель - 3D-model; 3D-моделирование - 3D-modeling; геометрические параметры - geometric parameters; объем - volume; площадь поверхности - surface area; высота - height; 3D-образ - 3D-image; регрессия - regression; поверхность регрессии - regression surface.
Список литературы
1. Оценка геометрических параметров областей замусоривания по мультиспектральным космическим изображениям / А.А. Рихтер [и др.] // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 2. - С. 2866-2870.
2. Рихтер, А. А. Метод визуального детектирования в задаче космического мониторинга объектов захоронения отходов / А.А. Рихтер, М.А. Шахраманьян, М.Л. Казарян // Вестник Владикавказского научного центра. - 2015. -Т. 15, № 3. - С. 61-67.
3. Шахраманьян, М. А. Выявление очагов замусоривания по данным космических изображений низкого пространственного разрешения Landsat / М.А. Шахраманьян, М.Л. Казарян, А.А. Рихтер // Информация и Космос. - 2016. -№ 3. - С. 91-96.
4. Казарян, М. Л. 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 / М.Л. Казарян, А.А. Рихтер, М.А. Шахраманьян // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2016. -Т. 327, № 8. - С. 52-58 .
5. Силаев, Ю. В. Обзор основных направлений исследований по построению 3D-модели объекта по 2D изображениям / Ю.В. Силаев // Российский технологический журнал. - 2015. - Т. 2, № 4 (9). - С. 201-213.
6. Лежнина, Ю. А. Проблема получения 3Б-модели по цифровым изображениям / Ю.А. Лежнина, К.А. Шумак, Н.Ю. Хроменко. // В сб.: Потенциал интеллектуально одаренной молодежи - развитию науки и образования Материалы V Международного научного форума молодых ученых, студентов и школьников / Под общей редакцией Д.П. Ануфриева. - 2016. - С. 144-145.
7. Хроменко, Н. Ю. Методика получения 3Б-модели по имеющимся плоским изображениям / Н.Ю. Хроменко // Перспективы развития строительного комплекса. 2016. -№ 1. - С. 360-363.
8. Богданов, Д. О. Проектирование фотореалистичного 2Б-изображения на основе 3Б-модели / Д.О. Богданов, B. И. Луцейкович // В сб.: Материалы докладов 49-й Международной конференции преподавателей и студентов. - 2016. - C. 291-293.
9. Robust 3D face modeling and reconstruction from frontal and side images / Hai Jin [et al.] // Original Research Article/ Computer Aided Geometric Design. - January 2017. - Vol. 50. -P. 1-13.
10. Рыжаков, А. Н. Сравнительный анализ цифровых моделей рельефа, созданных на основе данных радарной и геодезической съемок / А.Н. Рыжаков // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. - 2016. - № 3 (63). -С. 18-23.
11. Matrix completion-based MIMO radar imaging with sparse planar array / Xiaowei Hu [et al.] // Signal Processing. -February 2017. - Vol. 131. - P. 49-57.
12. Synthetic bandwidth azimuth modulation imaging radar for airborne single-channel forward-looking imaging / Hongmeng Chen [et al.] // Signal Processing. - January 2017. -Vol. 130. - P. 86-92.
13. Virtual multi-offset reflection profiling with interferometric imaging for borehole radar / Lanbo Liu // Signal Processing. -March 2017. - Vol. 132. - P. 319-326.
14. Dynamic analysis of ecological environment combined with land cover and NDVI changes and implications for sustainable urban-rural development: The case of Mu Us Sandy Land, China / Yurui Li [et al.] // Journal of Cleaner Production. -20 January 2017. - Vol. 142, Part 2. - P. 697-715.
15. Land surface phenology derived from normalized difference vegetation index (NDVI) at global FLUXNET sites / Chaoyang Wu [et al.] // Agricultural and Forest Meteorology. -15 February 2017. - Vol. 233. - P. 171-182.
16. Global evaluation of gap-filling approaches for seasonal NDVI with considering vegetation growth trajectory, protection of key point, noise resistance and curve stability / Ronggao Liu [et al.] // Remote Sensing of Environment. - February 2017 - Vol. 189. - P. 164-179.
17. The role of permafrost and soil water in distribution of alpine grassland and its NDVI dynamics on the Qinghai-Tibetan Plateau / Xiaoyun Wang [et al.] // Global and Planetary Change. - December 2016. - Vol. 147. - P. 40-53.
18. Multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI) and MRI-Transrectal Ultrasound Fusion Biopsy for Index Tumor Detection: Correlation with Radical Prostatectomy Specimen / Jan P. Radtke [et al.] // European Urology. - November 2016. -Volume 70, Issue 5. - P. 846-853.