Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database
A novel flowchart for small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database using neural network technology based on compromise contradiction, i.e. simultaneously the resolution enhancement of the object segment of input image a...
Saved in:
| Date: | 2020 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/175 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| id |
uajuacgovua-article-175 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2020-12-22T23:28:14Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
satellite image small-size object spatial resolution graphic reference images database image interpretation support neural network technology |
| spellingShingle |
satellite image small-size object spatial resolution graphic reference images database image interpretation support neural network technology Stankevich, Sergey Maslenko, Oleh Andronov, Vitalii Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| topic_facet |
satellite image small-size object spatial resolution graphic reference images database image interpretation support neural network technology спутниковое изображение малоразмерный объект пространственное разрешение база графических эталонов поддержка дешифрирования нейросетевые технологии супутникове зображення малорозмірний об’єкт просторова розрізненність база графічних еталонів підтримка дешифрування нейромережеві технології |
| format |
Article |
| author |
Stankevich, Sergey Maslenko, Oleh Andronov, Vitalii |
| author_facet |
Stankevich, Sergey Maslenko, Oleh Andronov, Vitalii |
| author_sort |
Stankevich, Sergey |
| title |
Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_short |
Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_full |
Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_fullStr |
Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_full_unstemmed |
Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_sort |
neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database |
| title_alt |
Адаптация нейросетевых технологий к идентификации малоразмерных объектов на спутниковых изображениях недостаточного разрешения в базе графических эталонов Адаптація нейромережевих технологій до ідентифікації малорозмірних об’єктів на супутникових зображеннях недостатньої розрізненності в базі графічних еталонів |
| description |
A novel flowchart for small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database using neural network technology based on compromise contradiction, i.e. simultaneously the resolution enhancement of the object segment of input image and the resolution reduction of the reference image to joint resolution through the simulation of the imaging system has been proposed. This is necessary due to a significant discrepancy between the resolutions of the input image and the graphic reference images used for identification. The required level of resolution enhancement for satellite images, as a rule, is unattainable, and a significant coarsening of reference images is undesirable because of identification errors. Therefore, a certain intermediate spatial resolution is used for identification, which, on the one hand, can be obtained, and on the other the loss of information contained in the reference image is still acceptable. The intermediate resolution is determined by simulating the process of image acquisition with satellite imaging system. To facilitate such simulation, it is advisable to perform it in the frequency domain, where the advanced Fourier analysis is available and, as a rule, all the necessary transfer properties of the links of image formation chain are known. Three main functional elements are engaged for identification: an artificial neural network for the resolution enhancement of input images, a module of frequency-domain simulating of the graphical reference satellite imaging and an artificial neural network for comparing the enhanced object segment with the reference model images. The feasibility of the described approach is demonstrated by the example of successful identification of the sea vessel image in the SPOT-7 satellite image. Currently, the works are under way to compare the performance of a neural network platforms variety for small-size objects identification in satellite images aa well as to assess achievable accuracy. |
| publisher |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| publishDate |
2020 |
| url |
https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/175 |
| work_keys_str_mv |
AT stankevichsergey neuralnetworktechnologyadaptationtothesmallsizeobjectsidentificationinsatelliteimagesofinsufficientresolutionwithinthegraphicreferenceimagesdatabase AT maslenkooleh neuralnetworktechnologyadaptationtothesmallsizeobjectsidentificationinsatelliteimagesofinsufficientresolutionwithinthegraphicreferenceimagesdatabase AT andronovvitalii neuralnetworktechnologyadaptationtothesmallsizeobjectsidentificationinsatelliteimagesofinsufficientresolutionwithinthegraphicreferenceimagesdatabase AT stankevichsergey adaptaciânejrosetevyhtehnologijkidentifikaciimalorazmernyhobʺektovnasputnikovyhizobraženiâhnedostatočnogorazrešeniâvbazegrafičeskihétalonov AT maslenkooleh adaptaciânejrosetevyhtehnologijkidentifikaciimalorazmernyhobʺektovnasputnikovyhizobraženiâhnedostatočnogorazrešeniâvbazegrafičeskihétalonov AT andronovvitalii adaptaciânejrosetevyhtehnologijkidentifikaciimalorazmernyhobʺektovnasputnikovyhizobraženiâhnedostatočnogorazrešeniâvbazegrafičeskihétalonov AT stankevichsergey adaptacíânejromereževihtehnologíjdoídentifíkacíímalorozmírnihobêktívnasuputnikovihzobražennâhnedostatnʹoírozríznennostívbazígrafíčnihetalonív AT maslenkooleh adaptacíânejromereževihtehnologíjdoídentifíkacíímalorozmírnihobêktívnasuputnikovihzobražennâhnedostatnʹoírozríznennostívbazígrafíčnihetalonív AT andronovvitalii adaptacíânejromereževihtehnologíjdoídentifíkacíímalorozmírnihobêktívnasuputnikovihzobražennâhnedostatnʹoírozríznennostívbazígrafíčnihetalonív |
| first_indexed |
2025-07-17T11:22:25Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:22:25Z |
| _version_ |
1850411048903901184 |
| spelling |
uajuacgovua-article-1752020-12-22T23:28:14Z Neural network technology adaptation to the small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database Адаптация нейросетевых технологий к идентификации малоразмерных объектов на спутниковых изображениях недостаточного разрешения в базе графических эталонов Адаптація нейромережевих технологій до ідентифікації малорозмірних об’єктів на супутникових зображеннях недостатньої розрізненності в базі графічних еталонів Stankevich, Sergey Maslenko, Oleh Andronov, Vitalii satellite image small-size object spatial resolution graphic reference images database image interpretation support neural network technology спутниковое изображение малоразмерный объект пространственное разрешение база графических эталонов поддержка дешифрирования нейросетевые технологии супутникове зображення малорозмірний об’єкт просторова розрізненність база графічних еталонів підтримка дешифрування нейромережеві технології A novel flowchart for small-size objects identification in satellite images of insufficient resolution within the graphic reference images database using neural network technology based on compromise contradiction, i.e. simultaneously the resolution enhancement of the object segment of input image and the resolution reduction of the reference image to joint resolution through the simulation of the imaging system has been proposed. This is necessary due to a significant discrepancy between the resolutions of the input image and the graphic reference images used for identification. The required level of resolution enhancement for satellite images, as a rule, is unattainable, and a significant coarsening of reference images is undesirable because of identification errors. Therefore, a certain intermediate spatial resolution is used for identification, which, on the one hand, can be obtained, and on the other the loss of information contained in the reference image is still acceptable. The intermediate resolution is determined by simulating the process of image acquisition with satellite imaging system. To facilitate such simulation, it is advisable to perform it in the frequency domain, where the advanced Fourier analysis is available and, as a rule, all the necessary transfer properties of the links of image formation chain are known. Three main functional elements are engaged for identification: an artificial neural network for the resolution enhancement of input images, a module of frequency-domain simulating of the graphical reference satellite imaging and an artificial neural network for comparing the enhanced object segment with the reference model images. The feasibility of the described approach is demonstrated by the example of successful identification of the sea vessel image in the SPOT-7 satellite image. Currently, the works are under way to compare the performance of a neural network platforms variety for small-size objects identification in satellite images aa well as to assess achievable accuracy. Предложена новая схема идентификации малоразмерных объектов на спутниковых изображениях недостаточного разрешения в базе графических эталонов с применением нейросетевых технологий на основе компромиссной контрадикции – одновременного повышения разрешения объектового сегмента входного изображения и приведения разрешения эталонного изображения к общему разрешению через моделирование съёмочной системы. Необходимость этого обуславливается существенным расхождением между разрешениями входного изображения и графических эталонов, используемых для идентификации. Требуемый уровень повышения разрешения для спутниковых изображений, как правило, недосягаем, а значительное загрубление эталонов нежелательно, поскольку приводит к ошибкам идентификации. Поэтому для идентификации применяется определённое промежуточное пространственное разрешение, которое, с одной стороны возможно получить, а з другой – потери информации, содержащейся в эталоне, пока ещё приемлемы. Определение промежуточного разрешения осуществляется путём моделирования процесса получения изображений спутниковой съёмочной аппаратурой. Для облегчения такого моделирования целесообразно выполнять его в пространственно-частотной области, где имеется развитый аппарат Фурье-анализа и, как правило, известны все необходимые передаточные свойства звеньев тракта формирования изображений. Для проведения идентификации задействованы три основных функциональных элемента: искусственная нейронная сеть повышения разрешения входных изображений, модуль пространственно-частотного моделирования спутниковой съёмки графического эталона и искусственная нейронная сеть сравнения улучшенного объектового сегмента с модельными изображениями эталонов. Возможность реализации изложенного подхода продемонстрирована на примере успешной идентификации изображения морского судна на спутниковом снимке SPOT-7. В настоящее время проводятся работы по сравнению производительности разнообразных нейросетевых платформ для идентификации малоразмерных объектов на спутниковых изображениях и по оценке достижимой точности. Запропоновано нову схему ідентифікації малорозмірних об’єктів на супутникових зображеннях недостатньої розрізненності в базі графічних еталонів із застосуванням нейромережевих технологій на основі компромісної контрадикції – одночасного підвищення розрізненності об’єктового сегмента вхідного зображення та приведення розрізненності еталонного зображення до спільної розрізненності через моделювання знімальної системи. Необхідність цього обумовлюється суттєвою розбіжністю між розрізненностями вхідного зображення та графічних еталонів, що використовуються для ідентифікації. Потрібний рівень підвищення розрізненності для супутникових зображень, як правило, недосяжний, а значне загрублення еталонів небажане, оскільки приводить до помилок ідентифікації. Отже для ідентифікації застосовується певна проміжна просторова розрізненність, яку, з одного боку можливо отримати, а з іншого – втрати інформації, що міститься в еталоні, ще поки прийнятні. Визначення проміжної розрізненності здійснюється шляхом моделювання процесу отримання зображень супутниковою знімальною апаратурою. Для полегшення такого моделювання варто виконувати його в просторово-частотній області, де існує розвинений апарат Фур’є-аналізу і, як правило, відомі всі необхідні передавальні властивості ланок тракту формування зображень. Для проведення ідентифікації задіяно три основні функціональні елементи: штучна нейронна мережа підвищення розрізненності вхідних зображень, модуль просторово-частотного моделювання супутникового знімання графічного еталону та штучна нейронна мережа порівняння покращеного об’єктового сегмента з модельними зображеннями еталонів. Можливість реалізації викладеного підходу продемонстровано на прикладі успішної ідентифікації зображення морського судна на супутниковому знімку SPOT-7. Зараз проводяться роботи з порівняння продуктивності різноманітних нейромережевих платформ для ідентифікації малорозмірних об’єктів на супутникових зображеннях та з оцінки досяжної точності. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2020-12-10 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/175 10.36023/ujrs.2020.27.175 Ukrainian journal of remote sensing; No. 27 (2020); 13-17 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; № 27 (2020); 13-17 Український журнал дистанційного зондування Землі; № 27 (2020); 13-17 2313-2132 uk https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/175/201 Copyright (c) 2020 Ukrainian journal of remote sensing |