RU2632176C1

RU2632176C1 - Method for identifying sea surface contamination

Info

Publication number: RU2632176C1
Application number: RU2016124098A
Authority: RU
Inventors: Валерий Григорьевич Бондур; Вячеслав Федорович Давыдов; Виктор Викторович Замшин
Priority date: 2016-06-17
Filing date: 2016-06-17
Publication date: 2017-10-02

Abstract

FIELD: ecology.

SUBSTANCE: invention relates to an area for monitoring the environmental contamination of shelf and coastal zones. The method comprises probing coastal areas containing reference areas with means installed on an aerospace carrier to produce synchronous images in the ultraviolet and near infrared regions with georeference of the images by the GLONASS positioning system, contrasting frames by forming synthesized matrices from the pixel relations of these images, extracting contours on the field of synthesized matrices, calculating identifiable signal parameters within the contours: space wave pattern F, fractal volume Ω, relief area S_p of wavy surface of the analyzed area, evaluating pollution state index (I) as a dependence on the product of the identifiable parameters

.

EFFECT: increased reliability of identification of sea surface anomalies, increased sensitivity of measurements.

7 dwg

Description

Изобретение относится к области океанологии и может найти применение при контроле гидрологических процессов, происходящих как на морской поверхности, так и в водной толще, мониторинге антропогенных воздействий на шельфовые зоны прибрежных акваторий.The invention relates to the field of oceanology and can find application in monitoring hydrological processes occurring both on the sea surface and in the water column, monitoring anthropogenic impacts on shelf zones of coastal waters.

Загрязнения морской поверхности проявляются в изменении физико-химических и биологических параметров водной среды, в том числе в изменении пространственного спектра волнения относительно тестовых (эталонных) участков. Последнее, как правило, происходит при взаимодействии между собой разнородных физических процессов: ветрового волнения и внутренних волн, течений, либо при изменении коэффициента поверхностного натяжения воды в местах загрязнений нефтепродуктами, скоплениях планктона, выбросов очистных сооружений прибрежных зон.Pollution of the sea surface is manifested in a change in the physicochemical and biological parameters of the aquatic environment, including a change in the spatial spectrum of waves relative to test (reference) areas. The latter, as a rule, occurs when heterogeneous physical processes interact with each other: wind waves and internal waves, currents, or when the coefficient of surface tension of water changes in places of pollution by oil products, accumulations of plankton, emissions of treatment facilities of coastal zones.

Для обнаружения таких загрязнений подстилающей поверхности при дистанционном зондировании используют различные методы и средства.Various methods and tools are used to detect such contaminants of the underlying surface during remote sensing.

Известен «Способ идентификации инвазий насаждений», Патент RU №2422 898, A01G 23/00, 2011 г. - аналог. В способе-аналоге получают изображение яркости I(х, y) от пространственных координат, разбивают изображение на мозаику участков, рассчитывают функции фрактальной размерности изображений участков и сравнивают их с эталоном, дополнительно получают спектрограммы тех же участков, функции яркости I(λ) от длины волны, отслеживают знак производной этой функции

в интервале 550…670 нм, изменение знака производной с минуса на плюс отождествляют с процессом дигрессии насаждения участка, рассчитывают средневзвешенное значение длины волны спектрограммы и коэффициент фрактальной размерности изображений обнаруженных участков, а фазу (Ф) поражения количественно определяют по регрессионной зависимостиThe well-known "Method for the identification of invasions of stands", Patent RU No. 2422 898, A01G 23/00, 2011 - analogue. In the analogue method, an image of brightness I (x, y) is obtained from spatial coordinates, the image is divided into a mosaic of sections, the functions of the fractal dimension of the images of sections are calculated and compared with a reference, spectrograms of the same sections are additionally obtained, the brightness functions I (λ) versus length waves track the sign of the derivative of this function

in the range 550 ... 670 nm, the change in sign of the derivative from minus to plus is identified with the process of digestion of the planting site, calculate the weighted average wavelength of the spectrogram and the coefficient of fractal dimension of the images of the detected areas, and the phase (Ф) of the lesion is quantified by the regression dependence

где λ_эт - средневзвешенная длина волны отраженного спектра эталонного участка;where λ _et is the weighted average wavelength of the reflected spectrum of the reference section;

Ω_эт - фрактальная размерность изображения эталонного участка;Ω _et - fractal dimension of the image of the reference area;

λ - средневзвешенная длина волны спектра анализируемого участка;λ is the weighted average wavelength of the spectrum of the analyzed area;

Ω - фрактальная размерность изображения анализируемого участка.Ω is the fractal dimension of the image of the analyzed area.

К недостаткам способа-аналога следует отнести:The disadvantages of the analogue method include:

- невозможность непосредственного использования из-за различия средств и технологий обработки сигнала;- the impossibility of direct use due to the difference in means and technologies of signal processing;

- отсутствие количественного критерия для априорного разбиения изображения на мозаику участков при невысоком контрасте их функции яркости.- the absence of a quantitative criterion for a priori dividing the image into a mosaic of areas with a low contrast of their brightness function.

Ближайшим аналогом по технической сущности к заявленному является «Способ обнаружения аномалий морской поверхности», Патент RU №2109304, G01S, 11/06, 13/89, 1997 г.The closest analogue in technical essence to the claimed one is “A method for detecting anomalies of the sea surface”, Patent RU No. 2109304, G01S, 11/06, 13/89, 1997.

Способ ближайшего аналога включает получение изображения морской поверхности в виде матрицы цифровых отсчетов |m×n| элементов функции яркости I(х, y) от пространственных координат, обработку матрицы путем разбиения изображения на мозаику фрактальных участков, вычисление огибающей пространственного спектра и автокорреляционной функции сигнала каждого участка, расчет интегрального признака z=R/B и сравнение его с фоновым z₀=R₀/B₀, вывод на отображение участков, для которых z/z₀>2, синтезирование из последовательности проанализированных участков мозаичной картины аномалии, где В, В₀ - максимальные значения автокорреляционных функций электрического сигнала матриц аномалии и фона соответственно, R, R₀ - ширина автокорреляционных функций на уровне 0,1 их максимального значения для аномалии и фона.The closest analogue method involves obtaining an image of the sea surface in the form of a matrix of digital samples | m × n | elements of the brightness function I (x, y) versus spatial coordinates, processing the matrix by dividing the image into a mosaic of fractal sections, calculating the envelope of the spatial spectrum and the autocorrelation function of the signal of each section, calculating the integral feature z = R / B and comparing it with the background z ₀ = R ₀ / B ₀ , displaying sections for which z / z ₀ > 2, synthesizing anomalies from the sequence of analyzed sections of the mosaic picture, where B and B ₀ are the maximum values of the autocorrelation functions of the electric signal and the anomaly and background matrices, respectively, R, R ₀ are the width of the autocorrelation functions at the level of 0.1 of their maximum value for the anomaly and background.

Недостатками способа ближайшего аналога являются:The disadvantages of the method of the closest analogue are:

- не все из возможных параметров сигнала учитываются при расчете интегрального критерия.- not all of the possible signal parameters are taken into account when calculating the integral criterion.

Задача, решаемая заявленным способом, состоит в повышении достоверности идентификации аномалий путем измерения нескольких параметров и увеличении чувствительности измерений путем совместного использования изображений, получаемых синхронно в ультрафиолетовом и ближнем инфракрасном участках оптического диапазона спектра электромагнитных волн.The problem solved by the claimed method is to increase the reliability of identification of anomalies by measuring several parameters and increasing the sensitivity of measurements by sharing images obtained synchronously in the ultraviolet and near infrared regions of the optical range of the spectrum of electromagnetic waves.

Поставленная задача решается тем, что способ идентификации загрязнений морской поверхности включает зондирование прибрежных акваторий, содержащих эталонные участки, средствами, установленными на воздушно-космическом носителе, с получением синхронных изображений в ультрафиолетовом или фиолетовом и ближнем инфракрасном участках оптического диапазона спектра электромагнитных волн с географической привязкой изображений системой позиционирования «ГЛОНАСС», формирование синтезированной матрицы из попиксельных отношений этих изображений, выделение контуров областей загрязнения программным расчетом градиента функции яркости I(х, y) синтезированного изображения, вычисление идентифицируемых параметров внутри выделенных контуров: частоты максимума одномерного пространственного спектра F, фрактального объема Ω, площади рельефа S_p функции яркости I(х, y) анализируемого участка изображения и соответствующего ему по геометрической площади S₀ эталонного участка, определение идентификатора (И) загрязнения в процентах из соотношенияThe problem is solved in that the method for identifying pollution of the sea surface includes sensing coastal waters containing reference areas by means installed on an aerospace carrier to obtain synchronous images in the ultraviolet or violet and near infrared regions of the optical range of the electromagnetic wave spectrum with geo-referenced images GLONASS positioning system, the formation of a synthesized matrix from the pixel-by-pixel relations of these images of the contours of contaminated areas by software calculation of the gradient of the brightness function I (x, y) of the synthesized image, the calculation of identifiable parameters inside the selected contours: maximum frequency of the one-dimensional spatial spectrum F, fractal volume Ω, relief area S _p brightness functions I (x, y) the analyzed image section and the corresponding geometrical area S _{0 of the} reference area, the definition of the identifier (I) pollution in percentage of the ratio

где F⋅Ω⋅S_p - произведение идентифицируемых параметров измеряемого и эталонного участков.where F⋅Ω⋅S _p is the product of identifiable parameters of the measured and reference sections.

Изобретение поясняется чертежами, The invention is illustrated by drawings,

где фиг. 1 - зависимость коэффициента отражения от длины волны падающего светового потока;where FIG. 1 - dependence of the reflection coefficient on the wavelength of the incident light flux;

фиг. 2 - выделенные контуры загрязнения поверхности;FIG. 2 - selected contours of surface contamination;

фиг. 3 - амплитудно-частотные характеристики эталонной а) и загрязненной б) поверхностей;FIG. 3 - amplitude-frequency characteristics of the reference a) and contaminated b) surfaces;

фиг. 4 - функции фрактального объема эталонной в) и загрязненной г) поверхностей;FIG. 4 - functions of the fractal volume of the reference c) and contaminated d) surfaces;

фиг. 5 - представление рельефа мозаикой треугольников;FIG. 5 - representation of the relief by a mosaic of triangles;

фиг. 6 - относительные S_p/S₀ площади рельефов эталонной д) и загрязненной е) поверхностей в зависимости от балльности волнения;FIG. 6 - relative S _p / S ₀ relief areas of the reference e) and contaminated e) surfaces, depending on the intensity of the waves;

фиг. 7 - функциональная схема устройства, реализующего способ.FIG. 7 is a functional diagram of a device that implements the method.

Техническая сущность изобретения состоит в следующем.The technical essence of the invention is as follows.

При загрязнении воды взвесями, пленками органических веществ, планктоном изменяется ее коэффициент поверхностного натяжения в пределах (0,071…0,03) Н/м [см., например, Л.С. Жданов, учебник по физике, физматгиз, М., 1978 г., таблица 12.1, стр. 112]. Изменение коэффициента поверхностного натяжения приводит к демпфированию мелкодисперсной ветровой ряби морского волнения на участках загрязнения и, как следствие, к изменению спектра пространственных волн [см., например, Научное открытие №62, РАЕН 1997 г., «Явление поглощения спектральных составляющих волнового процесса уединенной волной»]. Одновременно с изменением спектра изменяется и коэффициент преломления морской воды в диапазонах зондирования, что приводит к изменению формы волнения и коэффициента отражения падающего светового потока [см., Л.С. Жданов, учебник по физике, физматгиз, М., 1978 г., «Абсолютные показатели преломления» табл. 32.3, стр. 386]. Коэффициент отражения К электромагнитного поля от подстилающей поверхности определяется соотношениями Френеля.When water is contaminated with suspensions, films of organic substances, plankton, its surface tension coefficient changes within (0.071 ... 0.03) N / m [see, for example, L.S. Zhdanov, a textbook on physics, physmatgiz, M., 1978, table 12.1, p. 112]. A change in the surface tension coefficient leads to damping of finely dispersed sea ripples in the contaminated areas and, as a consequence, to a change in the spectrum of spatial waves [see, for example, Scientific discovery No. 62, RANS 1997, “The phenomenon of absorption of the spectral components of a wave process by a solitary wave "]. Simultaneously with the change in the spectrum, the refractive index of sea water in the sounding ranges also changes, which leads to a change in the waveform and reflection coefficient of the incident light flux [see, L.S. Zhdanov, textbook on physics, physmatgiz, M., 1978, "Absolute refractive indices" table. 32.3, p. 386]. The reflection coefficient K of the electromagnetic field from the underlying surface is determined by the Fresnel relations.

Для зондирования в надир коэффициент отражения в первом приближении будет равенFor sounding in nadir, the reflection coefficient in the first approximation will be equal to

;

где n - коэффициент преломления.where n is the refractive index.

Коэффициент преломления n существенно зависит от длины волны λ светового потока.The refractive index n substantially depends on the wavelength λ of the light flux.

Зависимость коэффициента отражения светового потока от длины волны иллюстрируется графиками фиг. 1. В ультрафиолетовом диапазоне (К) существенно выше, чем в ближнем ИК диапазоне. Последнее позволяет обеспечить контраст между изображениями при формировании синтезированной матрицы путем попиксельных отношений изображения большей яркости (ультрафиолетового) к меньшей яркости (инфракрасного). Формирование синтезированной матрицы представляется стандартной операцией специализированного программного обеспечения [см., например, MATH CAD. 7.0 PLUS, ИЗДАНИЕ 3-е стереотипное, информационно-издательский дом «Филинъ», 1998 г., стр. 211, Векторизация элементов матрицы.] После этого осуществляют нормирование функции сигнала синтезированной матрицы в стандартной шкале 0…255 уровней квантования.The dependence of the reflection coefficient of the light flux on the wavelength is illustrated by the graphs of FIG. 1. In the ultraviolet range (K) is significantly higher than in the near infrared range. The latter allows you to provide a contrast between the images during the formation of the synthesized matrix by pixel-by-pixel ratios of the image of higher brightness (ultraviolet) to lower brightness (infrared). The formation of a synthesized matrix seems to be a standard operation of specialized software [see, for example, MATH CAD. 7.0 PLUS, EDITION Filin 3rd stereotypical information and publishing house, 1998, p. 211, Vectorization of matrix elements.] After that, the signal function of the synthesized matrix is normalized in a standard scale of 0 ... 255 quantization levels.

Психологически, восприятие образа объекта человеком-оператором происходит на уровне контуров. Последнее достигается путем выделения контуров (контурного рисунка) на изображениях, осуществляемое методами пространственного дифференцирования [см., например. Дуда P.O., Харт П.Е. «Распознавание образов и анализ сцен», перевод с англ., изд. Мир, М., 1976 г. «Пространственное дифференцирование» стр. 287-288]. Существует несколько стандартных операторов (Робертса, Лапласа, Собела), позволяющих вычислить контуры на двумерных изображениях. Выделение контуров на изображении с использованием масок различных операторов представляется стандартной математической операцией [см., например, П.А. Минько «Обработка графики Photoshop CS2», изд. Эксмо, 2007 г., стр. 47-56]. Результат выделения областей загрязнения иллюстрируется фиг. 2. После выделения контуров на синтезированном изображении рассчитывают количественные значения идентифицирующих параметров.Psychologically, the perception of the image of an object by a human operator occurs at the contour level. The latter is achieved by selecting contours (contour drawing) in the images, carried out by methods of spatial differentiation [see, for example. Duda P.O., Hart P.E. “Pattern Recognition and Scene Analysis”, translation from English, ed. World, M., 1976 "Spatial differentiation" p. 287-288]. There are several standard operators (Roberts, Laplace, Sobel) that allow you to calculate the contours in two-dimensional images. The selection of contours in the image using masks of various operators is represented by a standard mathematical operation [see, for example, P.A. Minko, “Processing Photoshop CS2 Graphics,” ed. Eksmo, 2007, pp. 47-56]. The result of identifying contaminated areas is illustrated in FIG. 2. After selecting the contours in the synthesized image, quantitative values of the identifying parameters are calculated.

Падающий световой поток на взволнованную морскую поверхность по-разному отражается от нее. Гребни волн отражают падающий световой поток практически зеркально, в то время как скаты волн - диффузно. Поэтому текстура изображения морской поверхности повторяет ее геометрию, т.е. изображение содержит информацию о спектре волнения. Для получения спектра - образа используют математические процедуры спектрального анализа регистрируемых функций путем их разложения в тригонометрический ряд, обеспечивающий наивысшую точность измерений [см., например, Н.С.Пискунов «Дифференциальное и интегральное исчисления», учебник для ВТУЗов, т. 2, 5-е издание, М., Наука, 1964 г., «Ряды Фурье» стр.180-182, 218-221].The incident light flux on the excited sea surface is reflected in different ways from it. The wave crests reflect the incident light flux almost specularly, while the wave slopes reflect diffusely. Therefore, the texture of the image of the sea surface repeats its geometry, i.e. The image contains information about the wave spectrum. To obtain a spectrum-image, mathematical procedures are used for the spectral analysis of recorded functions by expanding them into a trigonometric series that provides the highest measurement accuracy [see, for example, N. S. Piskunov “Differential and Integral Calculus”, textbook for technical colleges, t. 2, 5 -th edition, M., Science, 1964, “Fourier Series” pp. 180-182, 218-221].

По определению, пространственный спектр Фурье вычисляют как двумерное Фурье-преобразование от функции яркости I(х, y) участка изображенияBy definition, the spatial Fourier spectrum is calculated as a two-dimensional Fourier transform of the brightness function I (x, y) of the image

где F_x, F_y - спектр волнения по координатам х, y;where F _x , F _y - wave spectrum along the x, y coordinates;

I(х, y) - функция яркости изображения;I (x, y) is the image brightness function;

m, n - число строк, столбцов матрицы |m×n|.m, n is the number of rows, columns of the matrix | m × n |.

Расчет спектра осуществляют алгоритмами быстрого Фурье-преобразования (БПФ) по стандартным программам, входящим в комплект специализированного программного обеспечения ПЭВМ типа MATHCAD, ER MAPPER [см., например, НТИ «Специализированное программное обеспечение MATHCAD 6.0 HLUS», изд. 2-е стереотипное, М., Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997 г., стр. 441]. Амплитудно-частотные характеристики (АЧХ) пространственных спектров изображений I(х, y) эталонного и загрязненного участков иллюстрируются фиг. 3.The spectrum is calculated using fast Fourier transform (FFT) algorithms according to standard programs included in the package of specialized PC software such as MATHCAD, ER MAPPER [see, for example, NTI “Specialized Software MATHCAD 6.0 HLUS”, ed. 2nd stereotypical, M., Information and Publishing House "Filin", 1997, p. 441]. The amplitude-frequency characteristics (AFC) of the spatial spectra of images I (x, y) of the reference and contaminated sites are illustrated in FIG. 3.

Вторым независимым параметром идентификации загрязнений является фрактальная размерность изображения I(х, y). Расчет фрактальной размерности осуществляют методом осцилляций согласно аналогу [Патент RU №2422898, 2011 г.] по специализированной математической программе.The second independent parameter for identifying contaminants is the fractal image dimension I (x, y). The calculation of the fractal dimension is carried out by the method of oscillations according to the analogue [Patent RU No. 2422898, 2011] according to a specialized mathematical program.

Текст программы вычисления фрактальной размерности изображений:The text of the program for calculating the fractal dimension of images:

Результат программного расчета функций фрактального объема иллюстрируется графиками фиг. 4. Среднее значение производных (тангенс угла наклона) этих функций для фиг. 4 составили в) эталонного участка 0,51, г) загрязненного участка 0,33.The result of software calculation of fractal volume functions is illustrated by graphs of FIG. 4. The average value of the derivatives (slope) of these functions for FIG. 4 amounted to c) a reference area of 0.51, d) a contaminated area of 0.33.

Третьим параметром идентификации загрязненной морской поверхности является площадь рельефа пикселей изображения. В соответствии со шкалой Бофорта при балльности волнения 0…3 балла изменяются длина волн в диапазоне 0,1…6,0 м по координатам х, y, а также высота волн в диапазоне 0,1…1,0 м по координате z. В пространстве координата z характеризует рельеф поверхности ветрового волнения. При наличии аналитического выражения z(x, y) площадь рельефа вычисляется как поверхностный интеграл [см., например, Н.С. Пискунов «Дифференциальное и интегральное исчисления», учебник для ВТУЗов, 5-е изд., Наука, М., 1964 г. § 7 «Вычисление площади поверхности» стр. 73-74]:The third parameter for identifying a contaminated sea surface is the relief area of the image pixels. In accordance with the Beaufort scale, with a wave score of 0 ... 3 points, the wavelength in the range of 0.1 ... 6.0 m in x, y coordinates, as well as the wave height in the range of 0.1 ... 1.0 m in z coordinate, change. In space, the z coordinate characterizes the surface topography of wind waves. In the presence of the analytical expression z (x, y), the relief area is calculated as a surface integral [see, for example, N.S. Piskunov “Differential and Integral Calculus”, textbook for technical colleges, 5th ed., Nauka, M., 1964 § 7 “Calculation of surface area” p. 73-74]:

Поскольку в области загрязнений аналитическую зависимость z(x, y) получить невозможно, используют численные методы программного расчета.Since it is impossible to obtain the analytical dependence z (x, y) in the area of pollution, numerical methods of program calculation are used.

Для вычисления площади рельефа кадра изображения осуществляют последовательное разбитие матрицы |m×n| на окна из четырех смежных элементов. Каждый пиксель изображения характеризуется разрешением по координатам Δх, Δy, яркость по координате z (глубиной Δh), которые считаются известными из технических характеристик средств зондирования. Алгоритм вычисления элементарной площади окна четырехточечного шаблона основан на триангуляции, т.е. разбиения его диагоналями 1-4 и 3-2 на две пары смежных треугольников. Процедура разбиения иллюстрируется фиг. 5.To calculate the relief area of the image frame, the matrix | m × n | on windows of four adjacent elements. Each image pixel is characterized by a resolution in the coordinates Δx, Δy, brightness in the z coordinate (depth Δh), which are considered known from the technical characteristics of the sensing means. The algorithm for calculating the elementary area of the window of a four-point pattern is based on triangulation, i.e. dividing it with diagonals 1-4 and 3-2 into two pairs of adjacent triangles. The splitting procedure is illustrated in FIG. 5.

Существуют два способа триангуляции - по главной диагонали (слева-сверху - направо-вниз) и по вспомогательной диагонали (справа-сверху - налево-вниз). Площадь вычисляется обоими способами, а в качестве результата выбирается среднегеометрическое. Если хотя бы одна вершина треугольника находится за границей участка - площадь треугольника считается равной нулю. Если все вершины принадлежат участку, площадь треугольника вычисляется по формуле ГеронаThere are two ways to triangulate - on the main diagonal (left-top - right-down) and on the auxiliary diagonal (right-top - left-down). The area is calculated in both ways, and the geometric mean is selected as the result. If at least one vertex of the triangle is outside the boundary of the plot, the area of the triangle is considered equal to zero. If all the vertices belong to the site, the area of the triangle is calculated by the Heron formula

где а, b, с - длины сторон треугольника, р - полупериметр.where a, b, c are the lengths of the sides of the triangle, p is the half-perimeter.

Предварительно, по теореме Пифагора, рассчитывают длины сторон треугольников. В соответствии с фиг. 5 длины сторон треугольника, например, с вершинами 1-2-3 равныPreviously, according to the Pythagorean theorem, the lengths of the sides of the triangles are calculated. In accordance with FIG. 5 the lengths of the sides of the triangle, for example, with vertices 1-2-3 are equal

;

Диагональ

Diagonal

Метрику для координаты z (высоты Н) вычисляют из соотношения

, где h - высота волн по шкале Бофорта для данной балльности волнения, Δn - разница яркости пикселей в оцениваемом окне, n_max -максимальная яркость пикселя в обрабатываемой матрице. Рассмотренный алгоритм реализуется специализированной математической программой [см., например, «Способ определения площади рельефа» Патенты RU №2251075, №2255357, 2005 г.].The metric for the z coordinate (height H) is calculated from the relation

where h is the height of the waves on the Beaufort scale for a given severity of excitement, Δn is the difference in the brightness of the pixels in the estimated window, n _{max is the maximum} brightness of the pixel in the processed matrix. The considered algorithm is implemented by a specialized mathematical program [see, for example, “Method for determining the relief area” Patents RU No. 2251075, No. 22555357, 2005].

Текст программы расчета площади рельефа:The text of the program for calculating the relief area:

Площадь рельефа окна |2×2| элемента представляют в виде мозаики аппроксимирующих треугольников (фиг. 5), которую находят как среднегеометрическое:

площадей смежных треугольников. Площадь рельефа гладкой поверхности равна геометрической площади окна S₀. Площадь рельефа увеличивается для развитого волнения, как это иллюстрируется графиками фиг. 6. Тестовые прогоны показали, что отношение рельефа развитого волнения к геометрической площади окна заключается в интервале 1,1…2.4. В целом, индекс загрязнения морской поверхности представляется как зависимость от произведения идентифицируемых параметров И=И (F, Ω, S_p).The relief area of the window | 2 × 2 | the element is represented in the form of a mosaic of approximating triangles (Fig. 5), which is found as geometric mean:

areas of adjacent triangles. The surface area of the smooth surface is equal to the geometric area of the window S ₀ . The relief area increases for developed waves, as illustrated by the graphs of FIG. 6. Test runs showed that the ratio of the relief of developed waves to the geometric area of the window is in the range of 1.1 ... 2.4. In general, the pollution index of the sea surface is presented as a dependence on the product of identifiable parameters I = I (F, Ω, S _p ).

Пример реализации способаAn example implementation of the method

Заявленный способ может быть реализован по схеме фиг. 7. Функциональная схема содержит авиационный носитель (1) (типа самолетной лаборатории, созданной в рамках международной программы «Открытое небо») с установленными на нем цифровой видеокамерой (2) ультрафиолетового диапазона (типа «Фиалка МВ-Космос») и спектрозональной камеры (3) (типа «MOMS-2P», Германия) ближнего инфракрасного диапазона. Трассовую покадровую съемку запланированных акваторий в полосе сканирования (4) осуществляют от бортового комплекса управления (БКУ) (5) на основе заложенных в БКУ программ включения бортовой аппаратуры. Результаты покадровой съемки участков акваторий записывают в бортовое запоминающее устройство (6) с одновременной привязкой по координатам изображений от аппаратуры потребителей (7) космической системы позиционирования «ГЛОНАСС». После посадки самолетного носителя массивы полученных измерений помещают на сервер хранения данных (8). Тематическую обработку изображений осуществляют в центре обработки (9), где через устройство ввода и передачи (10) информация из сервера хранения поступает в электронно-вычислительную машину (11) со стандартным набором периферийных устройств: процессор (12), оперативное запоминающее устройство (13), винчестер (14), дисплей (15), принтер (16), клавиатура (17), сервер Internet (18). Предварительно в оперативное запоминающее устройство (13) записывают программы специализированного программного обеспечения MATH CAD или ER MAPPER. Затем формируют кадры синтезированных матриц из попиксельных отношений ультрафиолетового изображения и зонального инфракрасного изображения.The claimed method can be implemented according to the scheme of FIG. 7. The functional diagram contains an aircraft carrier (1) (such as an aircraft laboratory created as part of the Open Sky international program) with an ultraviolet digital video camera (2) (such as Violet MV-Cosmos) installed on it and a spectrozone camera (3 ) (type "MOMS-2P", Germany) near infrared range. Frame-by-frame shooting of planned water areas in the scanning strip (4) is carried out from the onboard control complex (BKU) (5) on the basis of the onboard equipment inclusion programs incorporated in the BKU. The results of frame-by-frame shooting of water areas are recorded in the on-board storage device (6) with simultaneous binding by coordinates of images from consumer equipment (7) of the GLONASS space positioning system. After landing the aircraft carrier, the arrays of the obtained measurements are placed on the data storage server (8). Thematic image processing is carried out in the processing center (9), where through the input and transmission device (10) information from the storage server enters an electronic computer (11) with a standard set of peripheral devices: a processor (12), random access memory (13) , Winchester (14), display (15), printer (16), keyboard (17), Internet server (18). Previously, programs of specialized software MATH CAD or ER MAPPER are recorded in the random access memory (13). Then frames of the synthesized matrices are formed from the pixel-by-pixel ratios of the ultraviolet image and the zonal infrared image.

В центре обработки создают базу (19) эталонных сигналов (идентифицируемых параметров) тестовых участков. Выделяют контуры на поле синтезированных матриц, как это иллюстрируется фиг. 2 (контуры 1, 2, 3. 4). Рассчитывают идентифицируемые параметры сигнала внутри выделенных контуров. Находят средневзвешенные значения пространственных спектров фиг. 3 а), б), F₁=0,3; F₂=0,5, которые делят площадь под кривыми а, б пополам. Вычисляют фрактальные объемы ветрового волнения тестового участка Ω₁=0,51 и текущего контура Ω₂=0,33, как это иллюстрируется фиг. 4.In the processing center, a base (19) of reference signals (identifiable parameters) of test sections is created. Contours are distinguished on the field of synthesized matrices, as illustrated in FIG. 2 (circuits 1, 2, 3.4). Identifiable signal parameters are calculated inside the selected loops. The weighted average values of the spatial spectra of FIG. 3 a), b), F ₁ = 0.3; F ₂ = 0.5, which divide the area under the curves a, b in half. The fractal volumes of wind waves of the test section Ω ₁ = 0.51 and the current circuit Ω ₂ = 0.33 are calculated, as illustrated in FIG. four.

По приведенной выше программе определяют площади рельефов взволнованной поверхности тестового участка: (S_p/S₀)_этал=1,8 и текущего контура: (S_p/S₀)_тек=1,5, как это иллюстрируется графиками фиг. 6. Оценивают интегральную степень загрязнения морской поверхности из соотношенияUsing the above program, the relief areas of the excited surface of the test section are determined: (S _p / S ₀ ) _etal = 1.8 and the current circuit: (S _p / S ₀ ) _tech = 1.5, as illustrated by the graphs of FIG. 6. Estimate the integral degree of pollution of the sea surface from the ratio

Визуализируют результаты обработки путем распечатки выделенных контуров и численных значений их индексов на контурной карте акваторий прибрежных зон.Visualize the processing results by printing the selected contours and the numerical values of their indices on the contour map of the coastal zones.

Способ реализуют на существующей технической базе. Эффективность способа характеризуется оперативностью, высокой точностью и документальностью результатов.The method is implemented on the existing technical basis. The effectiveness of the method is characterized by efficiency, high accuracy and documented results.

Claims

A method for identifying pollution of the sea surface includes sensing coastal water areas containing reference areas by means installed on an aerospace carrier to obtain synchronous images in the ultraviolet and near infrared regions of the solar spectrum with images referenced by the GLONASS positioning system, forming a synthesized matrix from pixel-by-pixel ratios of these images, the selection of contours of the areas of contamination by software calculation of the gradient of the function i brightness I (x, y) of the synthesized image, the calculation of identifiable parameters inside the selected contours: the spatial wave spectrum F, the fractal volume of the image Ω, the relief area S _p the brightness function I (x, y) of the analyzed area and the corresponding one, according to the geometric area S ₀ reference area, determination of the integral pollution index (I) as a percentage of the ratio

where F · Ω · S _p is the product of the identifiable parameters of the measured and reference sections.