В работе формулируются требования к моделям представления, алгоритмам получения, комплексирования и обработки слабоформализованных гетерогенных данных для построения пространственной модели объекта исследования. Спроектирован подход к агрегации мультиспектральных данных на примере задачи объединения визуальных данных аэрофотосъемки и географических координат объектов, которые получены с помощью беспилотных летательных аппаратов. Предложен алгоритм объединения визуальных данных на основе рекуррентного объединения изображений аэрофотосъемки, который включает в себя детектирование ключевых точек изображений и построение регрессионной модели RANSAC по этим точкам. Также предложен алгоритм сопоставления географических координат с точками объединенного изображения, который основан на идее эквивалентных преобразований над визуальными данными и географическими координатами объектов. Предложенные алгоритмы реализованы в виде программного инструмента, проведено его апробирование на нескольких наборах данных аэрофотосъемки. Выявлены перспективы развития предложенного подхода и недостатки входящих в него алгоритмов, которые требуется устранить. Установлено, что необходима дальнейшая оптимизация использования памяти при объединении изображений аэрофотосъемки и дальнейшие исследования в направлении компенсации перспективного искажения. Показана применимость предложенного подхода в задачах получения, комплексирования, обработки и визуализации слабоформализованных мультиспектральных данных в области аэрофотосъемки изображений различных диапазонов (тепловизионных, оптических и т. п.), а также в других областях обработки и анализа данных, таких как детектирование и семантическое сегментирование объектов на изображениях аэрофотосъемки. Дополнительная пространственная информация может повысить точность классификации и сегментации объектов на изображениях.
Ключевые слова
беспилотный летательный аппарат, модель представления данных, слабо формализованные гетерогенные данные, ключевые точки изображения, объединение изображений