Исследование и разработка многоспектральной оптико-электронной системы комплексирования изображений для обнаружения и мониторинга лесных пожаров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.07, кандидат наук Васильев Александр Сергеевич

• Васильев Александр Сергеевич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Васильев Александр Сергеевич

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ и классификация современных оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров

1.1 Виды, структура и оптические свойства лесного пожары

1.2 Классификация оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров

1.3 Оптические и оптико-электронные системы видимого диапазона излучения

1.4 Оптико-электронные системы ближнего и дальнего инфракрасного диапазона излучения

1.5 Лидарные оптико-электронные системы

1.6 Многоспектральные оптико-электронные системы

1.6.1 Наземные многоспектральные оптико-электронные системы

1.6.2 Авиационные многоспектральные оптико-электронные системы

1.6.3 Метод комплексирования изображений в МОЭС

1.7 Обзор и классификация носителей средства обнаружения и мониторинга36

1.7.1 Наземное наблюдение

1.7.2 Спутниковое наблюдение

1.7.3 Авиационное наблюдение

1.8 Выводы по главе

2 Теоретические исследования принципов и особенностей построения МОЭС комплексирования изображений

2.1 Обобщенная схема преобразования информации в МОЭС комплексирования изображений

2.2 Оптические схемы построения МОЭС комплексирования изображений

2.3 Математическая модель формирования комплексированного изображения в МОЭС обнаружения и мониторинга лесных пожаров

2.3.1 Особенности формирования излучения видимого и ближнего ИК диапазонов спектра на поверхности ОС

2.3.2 Особенности формирования излучения длинноволнового ИК диапазона спектра на поверхности ОС

2.3.3 Процесс преобразования оптического сигнала в цифровое комплексированное изображение

2.3.4 Функция пространственного преобразования цифрового изображения при комплексировании

2.3.5 Функция преобразования яркости цифровых изображений при комплексировании

2.4 Визуализация информации на комплексированном изображении

2.5 Критерии объективной оценки качества комплексированного изображения

2.5.1 Критерии оценки качества пространственного преобразования цифрового изображения

2.5.2 Критерии оценки качества преобразования яркости цифрового изображения

2.6 Выводы по главе

3 Экспериментальное исследование методов пространственного преобразования и преобразования яркости цифровых изображений при реализации

комплексирования

3.1 Компьютерная модель синтезирования цифровых изображений обобщенной ОЭС

3.1.1 Модель объекта

3.1.2 Модель фонового излучения

3.1.3 Модель ослабления излучения

3.1.4 Модель оптической системы

3.1.5 Модель смаза изображения при движении ОЭС

3.1.6 Модель электронного тракта

3.1.7 Модель аналого-цифрового преобразования в ОЭС

3.1.8 Функция синтеза цифрового изображения компьютерной модели ОЭС103

3.2 Исследование методов пространственного преобразования цифровых изображений

3.3 Исследование методов преобразования яркости

3.3.1 Методика проведения исследований методов преобразования яркости110

3.3.2 Сравнительный анализ методов преобразования яркости комплексированного изображения

3.3.3 Объективная оценка качества комплексированных изображений

3.4 Выводы по главе

4 Особенности проектирования МОЭС комплексирования изображений для обнаружения лесных пожаров

4.1 Принцип работы МОЭС в составе программно-аппаратного комплекса обнаружения лесных пожаров

4.2 Структурная схема построения МОЭС мониторинга и обнаружения лесных пожаров

4.3 Оптический канал видимого спектрального диапазона

4.3.1 Параметры объектива оптического канала видимого спектрального диапазона

4.4 Оптический канал инфракрасного спектрального диапазона

4.4.1 Параметры объектива оптического канала инфракрасного спектрального диапазона

4.5 Программно-аппаратная реализация модуля обработки и передачи информации

4.5.1 Методика выполнения временного анализа работы СПО МОЭС обнаружения и мониторинга лесных пожаров

4.6 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

151

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

АЦП - аналогово-цифровой преобразователь. БВМ - вычислительный блок мониторинга. БЛА - беспилотный летательный аппарат. БП - блок питания.

ГСП - гиростабилизированная платформа.

ДУ - датчик углового положения.

ИК - инфракрасный (спектр).

МОП - металл-оксид полупроводник.

МОПИ - модуль обработки и передачи информации.

МОЭС - многоспектральная оптико-электронная система

ОЗУ - оперативное запоминающее устройство.

ОС - оптическая система.

ОЭС - оптико-электронная система.

ПАК - программно-аппаратный комплекс.

ПЗС - прибор с зарядовой связью.

ПЗУ - постоянное запоминающее устройство.

ПЛИС - программируемая интегральная схема.

ПОИ - приемник оптического излучения.

СПО - специальное программное обеспечение.

СУ - устройство сопряжения.

ТВ - телевизионное (изображение).

ТПВ - тепловизор, тепловизионное (изображение).

У - усилитель.

УВ - устройство вывода.

УПД - устройство передачи данных.

Ф - фильтр.

ЦБО - цифровой блок обработки.

ЭВМ - электронно-вычислительная машина.

ЭТ - электронный тракт.

GPS - global positioning system (система глобального позиционирования). SSD - solid-state drive (твердотельный накопитель).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка многоспектральной оптико-электронной системы комплексирования изображений для обнаружения и мониторинга лесных пожаров»

ВВЕДЕНИЕ

Под лесными пожарами понимается стихийное, неуправляемое распространение огня по лесным площадям. Отличие природных пожаров от других чрезвычайных катастроф природного характера заключается в их регулярности и большой территории распространения. Лесные пожары могут наблюдаться почти в любое время года. Основными причинами их возникновения является деятельность человека, грозовые разряды, самовозгорания торфяной крошки и сельскохозяйственные палы в условиях жаркой погоды или в, так называемый, пожароопасный сезон (период с момента таяния снегового покрова в лесу до появления полного зеленого покрова или наступления устойчивой дождливой осенней погоды). На большей части лесной зоны лесные пожары являются одним из наиболее опасных природных явлений, ведущих к существенным экономическим потерям и отрицательным экологическим последствиям. В результате пожаров нарушается жизнедеятельность лесной флоры и фауны, их продуктивность. Ежегодно данное явление наносит экологический и экономический ущерб, а так же уносит человеческие жизни во многих государствах по всему миру. Для России эта тема особенно актуальна в связи с широкой распространенностью лесных угодий и их хозяйственной значимостью [1, 2].

Последствия катастрофических лесных пожаров сказываются на протяжении длительного времени и часто приводят к необратимым последствиям. Одним из наиболее суровых пожарных сезонов в России был 1915 г., когда в Сибири полностью погибло около 14 млн. га продуктивных лесов на общей территории 160 млн. га, а общая территория, покрытая дымом, составила 600 млн. га [3,4]. В последние годы на территории России также были отмечены сложные пожарные ситуации связанные с аномальной жарой и отсутствием осадков. Следствием этого в 2010 году стали лесные и торфяные пожары в средней полосе страны, в Поволжье, на Дальнем Востоке и в других регионах. Среди наиболее пострадавших регионов - Нижегородская, Московская, Рязанская и Воронежская области; огонь подступил

к пригородам многих крупных российских городов. Погибли более 60 человек, уничтожено свыше 1500 домов. Площадь пожаров составила более чем 500 тысяч га. Лесными пожарами были полностью или частично уничтожены сотни населённых пунктов [5, 6]. В 2013 году на территориях Приволжского, Уральского и Сибирского федеральных округах было зафиксировано более 10 тысяч очагов лесного пожара [7]. В 2014 году чрезвычайная пожарная ситуация отмечалась в Дальневосточном, Сибирском и Центральном федеральных округах [8].

Специалистами по экологическому мониторингу на основе информации о глобальном изменении климата, связываемые с повышением концентрации в атмосфере парниковых газов, прогнозируется дальнейшее увеличение числа лесных пожаров и охватываемых ими площадей.

Все это приводит к необходимости постоянного мониторинга и контроля за состоянием лесного массива, особенно во время повышенной пожароопасности. До недавнего времени такой контроль осуществлялся визуально воздушными и наземными патрулями. Но их эффективность из-за малой площади охвата низка. В связи с этим возрастает роль применения оптико-электронных систем мониторинга, контроля и обнаружения лесных пожаров, которые бы позволили пожарным службам принять своевременные меры по предупреждению катастрофы и взять развитие ситуации под свой контроль.

Большинство современных оптико-электронных систем, решающих задачу обнаружения и мониторингу лесных пожаров, построены на базе телевизионных камер, работающих в видимом спектральном диапазоне. Такой подход позволяет осуществлять обнаружение пожаров лишь по вторичным признакам (задымление), что значительно снижает эффективность системы.

В последние десятилетия произошел значительный рост производительности вычислительных средств, на базе которых в настоящее время появилась возможность строить решения по реализации оптико-электронных систем обнаружения лесных пожаров, с параллельной обработкой изображений, полученных в нескольких спектральных диапазонах. При этом применение метода комплексирования разноспектральных изображений позволяет значительно

упростить процесс восприятия и анализа получаемого изображения и увеличить вероятность обнаружения очагов пожара.

Также в последнее время повышенный интерес в решении задач мониторинга получили беспилотные летательные аппараты (БЛА), которые за счет простоты в конструкции и легкости в эксплуатации находят широкое применение в различных областях человеческой деятельности. В частности, применение БЛА при решении задач обнаружения лесных пожаров позволит существенно повысить оперативность нахождения очагов пожаров на ранней стадии возгорания.

Указанные обстоятельства определяют актуальность и важность темы диссертации, посвященной исследованию многоспектральной

оптико-электронных систем комплексирования изображений для обнаружения и мониторинга лесных пожаров, особенностей их построения на базе беспилотного летательного аппарата и методов обработки разноспектральных изображений.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка многоспектральной оптико-электронной системы (МОЭС) комплексирования изображений для обнаружения и мониторинга лесных пожаров на базе беспилотного летательного аппарата, позволяющей осуществлять мониторинг в реальном времени и высокой вероятностью производить обнаружение очагов лесных пожаров.

Для достижения поставленной цели следует решить ряд задач.

1. Произвести анализ и классификацию современных оптических и оптико-электронных систем обнаружения лесных пожаров, выполнить критический анализ условий их использования и определение направления исследований.

2. Исследовать принципы и особенности построения МОЭС комплексирования цифровых изображений, провести анализ процессов обработки разноспектральных изображений для выполнения пространственных и яркостных преобразований при их комплексировании.

3. Разработать методики оценки качества комплексированного изображения.

4. Разработать и исследовать компьютерную модель формирования изображения лесного пожара как источника оптического излучения.

5. Провести экспериментальные исследования методов комплексирования разноспектральных изображений на компьютерных и физических моделях.

6. Разработать обобщенные структуры построения МОЭС комплексирования изображений для более эффективного обнаружения лесных пожаров на базе беспилотного летательного аппарата.

Научная новизна работы

1. Предложен метод комплексирования разноспектральных цифровых изображений на основе степенного преобразования с инвертированным изображением в показателе степени, позволяющий повысить контраст результирующего комплексированного изображения в режиме реального времени.

2. Разработан критерий количественной оценки информационных составляющих комплексированного изображения на основе расчета значения кросс-энтропии лапласиана изображения.

3. Предложен способ оценки качества комплексированного изображения, основанный на определении эксцесса Фурье-спектра цифрового изображения, инвариантный к флуктуациям яркости на изображении.

Теоретическая и практическая значимость работы

1. Сформирована обобщенная схема преобразования информации в МОЭС, позволяющая оптимизировать структуру многоспектральных систем комплексирования цифровых изображений при разработке систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров на базе беспилотного летательного аппарата.

2. Реализован комплекс компьютерных моделей обобщенной оптико-электронной системы синтезирования цифрового изображения лесного пожара, позволяющий получать изображение лесного пожара и антропогенных объектов с учетом основных характеристик возгорания, условий окружающей среды и параметров оптико-электронной системы.

3. Предложен способ моделирования фонового излучения и ослабления на основе генерации яркостного поля методом бикубической сплайн интерполяции случайной двумерной функции, распределенной по нормальному закону, позволяющий достоверно имитировать фоновую помеху в МОЭС.

4. Разработан алгоритм визуализации комплексированного изображения, основанный на сегментации с глобальным порогом деталей объектов на тепловизионном изображении и представлении в псевдоцветовой палитре, упрощающий процесс дешифровки и анализа комплексированного изображения.

5. Разработан и реализован стенд для проведения исследований методов пространственных преобразований изображений для устранения геометрических искажений, характерных для МОЭС.

6. Сформирована схема МОЭС комплексирования изображений на базе беспилотного летательного аппарата и специальным программным обеспечением, управляющее процессом захвата, комплексирования и передачи данных.

Методология и методы исследования

Для решения поставленных задач в диссертационной работе использовались методы системного анализа, математические методы теории преобразования оптического излучения в оптико-электронных системах, методы цифровой обработки изображений.

Экспериментальные исследования проведены методами компьютерного имитационного моделирования в программной среде MATLAB с использованием пакета Image Processing Toolbox, Mathcad и физического моделирования на разработанном макете.

Положения и результаты, выносимые на защиту

1. Комплексирование разноспектральных изображений на основе степенного преобразования с инвертированным изображением в показателе степени, позволяет повысить контраст результирующего комплексированного изображения в режиме реального времени.

2. Принципы композиции модулей МОЭС комплексирования изображений для обнаружения лесных пожаров на базе беспилотного летательного аппарата, основанные на комплексном подходе к выбору элементов вычислительного модуля и компонентов оптических каналов видимого и длинноволнового ИК диапазонов позволяют упростить структуру МОЭС.

3. Подходы к построению компьютерной модели формирования изображения лесного пожара как источника излучения, позволяющей производить сравнительный анализ методов комплексирования изображений.

4. Критерий качества комплексированного изображения основанный на значении кросс-энтропии лапласиана изображения для количественной оценки информационных составляющих изображения.

5. Способ оценки качества комплексированного изображения, основанный на определении эксцесса Фурье-спектра цифрового изображения.

6. Алгоритм визуализации комплексированного изображения, основанный на сегментации с глобальным порогом деталей объектов на тепловизионном изображении и представлении в псевдоцветовой палитре в режиме реального времени, упрощающий процесс дешифровки и анализа комплексированного изображения

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка из 137 наименований, содержит 164 страницы, 56 рисунка, 9 таблиц.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 12 конференциях: II, III, IV Всероссийском конгрессе молодых ученых (Санкт-Петербург, Россия, 2013-2015 гг.); XLI, XLII XLIII научных и учебно-методических конференциях Университета ИТМО (Санкт- Петербург, Россия, 2012-2014); XIX Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика'2012» (Санкт- Петербург, Россия, 2012), X, XI Международная конференция «Прикладная оптика» (Санкт-Петербург, Россия, 2012, 2014); Международная конференция «Sensorica-2014» Санкт-Петербург, Россия, 2014); Международная конференция SPIE Photonics Europe (г. Брюссель, Бельгия, 2014),

Международная конференция SPIE Optical Metrology 2015 (г. Мюнхен, Германия 2015).

По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, из них 5 статей в изданиях из перечня ВАК, 4 статьи в изданиях, включенных в систему цитирования Scopus, 3 - в трудах международных конференций.

Работа выполнена на кафедре оптико-электронных приборов и систем Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО).

1 Анализ и классификация современных оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров

Целью анализа является рассмотрение и классификация современных оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров по принципу действия, способам построения и особенностям реализации. Результатом анализа должна стать:

- обобщенная классификация оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров;

- критический анализ оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров.

Выводы, сформулированные в данной главе, определяют дальнейшие цели и задачи диссертационной работы.

1.1 Виды, структура и оптические свойства лесного пожары

Согласно ГОСТ 17.6.1.01-83 «Охрана природы. Охрана и защита лесов. Термины и определения», лесным пожаром называется пожар, распространяющийся по лесной площади [ 9 ]. При этом лесные пожары в зависимости от характера возгорания и состава лесного массива классифицируют по 3 видам [9, 10]:

- Верховой пожар - лесной пожар, охватывающий полог леса. Распространяется по кронам деревьев, при этом чаще всего горит весь древостой. Возникновение и развитие верховых пожаров в основном происходит от низовых в древостоях с низко опущенными кронами, в разновозрастных хвойных, в многоярусных и с обильным подростом насаждениях, а также в горных лесах. Возникновению верховых пожаров в значительной степени способствуют засухи и сильные ветры. Верховые пожары, выделяя большое количество теплоты, вызывают восходящие потоки продуктов горения и нагретого воздуха и образуют конвективные колонки диаметром в несколько сотен метров. Их поступательное движение совпадает с направлением продвижения фронта пожара. Пламя в середине колонки может подниматься на высоту до 100-120 метров. Конвективная

колонка увеличивает приток воздуха в зону пожара и порождает ветер, который усиливает горение. Форма площади при беглом верховом пожаре вытянутая по направлению ветра. Дым верхового пожара темный.

- Низовой пожар - лесной пожар, распространяющийся по нижним ярусам лесной растительности, лесной подстилке. Горит лесной опад, состоящий из мелких ветвей, коры, хвои, листьев: лесная подстилка, сухая трава и травянистая растительность: живой напочвенный покров из трав, мхов, мелкий подрост и кора в нижней части древесных стволов. Цвет дыма - светло-серый, скорость распространения низовых пожаров против ветра в 6-10 раз меньше, чем по ветру. В ночное время суток скорость распространения пожара меньше, чем днём. По скорости распространения огня и характеру горения низовые пожары бывают беглые и устойчивые. Низовые пожары развиваются в середине лета, когда подстилка просыхает по всей толщине залегания. Для низового пожара характерна вытянутая форма пожара с неровной кромкой.

- Торфяной (подземный) лесной пожар - лесной пожар, при котором горит торфяной слой заболоченных и болотных почв. Развивается в результате "заглубления" огня низового пожара в нижние слои подстилки и торфяной слой почвы. При торфяном пожаре сгорают корни, деревья вываливаются и падают, как правило, вершинами к центру пожара. Глубина прогорания торфяной залежи определяется уровнем залегания грунтовых вод. Горение обычно происходит в режиме "тления", то есть в беспламенной фазе как за счет кислорода, поступающего вместе с воздухом, так и за счет его выделения при термическом разложении сгораемого материала [11]. Их отличительной чертой является сильное задымление и длительность горения, которые может продолжаться месяцы и годы.

Лесной пожар представляет собой сложный объект, в составе которого можно выделить следующие основные элементы (рисунок 1.1) [9]:

- Контур лесного пожара - внешняя граница лесной площади, пройденная огнем.

- Фронт лесного пожара - часть кромки лесного пожара, окаймляющая контур лесного пожара и непосредственно примыкающая к участкам, не пройденным огнем

- Тыл лесного пожара - часть кромки пожара, наиболее медленно распространяющаяся в сторону, противоположную движению фронта лесного пожара.

- Фланги пожара - продвигающаяся перпендикулярно ветру огневая кромка.

Рисунок 1.1 - Структура лесного пожара

Контур лесного пожара постоянно меняется в течение развития возгорания. Она зависит от многих факторов - силы и направления ветра, рельефно-ландшафтного состава лесного массива, времени прошедшего с момента возгорания и т. д.

В начальной стадии развития, особенно в безветренную погоду при однородных и равномерно распределенных по площади горючих материалах, лесной пожар приобретает округлую форму, огонь распространяется равномерно

во всех направлениях. При этом практически невозможно определить, где фронт, тыл или фланги пожара. По мере увеличения площади, количества выделяемой тепловой энергии и скорости ветра возрастает скорость горения фронтальной кромки и замедляется распространение противоположной тыловой кромки, которое происходит против ветра.

Процесс горения лесного массива сопровождается обильным выбросом в атмосферу загрязняющих веществ. Физико-химический состав выбросов лесного пожара в атмосферу зависит в первую очередь от его вида и составляющих лесогорючего материала. В выбросах преобладают следующие компоненты: оксид углерода (СО), углекислый газ (СО2), оксид азота (К02), сажа (элементарный углерод), метан (СН4), озон (О3), другие углеводороды и органические вещества процесса термического разложения растительной биомассы.

В зависимости от вида пожара, стадии развития и погодных условий (наиболее существенным являются ветер, температура и влажность воздуха) для лесного пожара различается радиояркостная температура излучения в процессе горения. Основные характеристики лесных пожаров в зависимости от его вида и интенсивности приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Виды лесного пожара и их основные характеристик [10,11,13]

Вид пожара Интенсивность пожара Температура горения, °С Мощность тепловыделения кВт/м Скорость распространения, м/мин Высота пламени, м

Низовой Слабая 400-900 до 100 До 1 До 0,5

Средняя 1-3 До 1,5

Высокая Более 3 Более 1,5

Торфяной Слабая 400-600 101...750 До 1 Глубина менее 0,25

Средняя 1-3 Глубина 0,25-0,5

Высокая Глубина более 0,5

Верховой Слабая 900-1200 более 750 До 3

Средняя 3-100

Высокая Более 100

При этом лесной пожар в любой стадии сопровождается процессом возникновения электромагнитного излучения в оптическом диапазоне, длина волны которого лежит в ультрафиолетовой, видимой и инфракрасной области. Излучение очага пожара в зависимости от температуры горения и вида химической реакции имеет различный спектральный состав. Спектр излучения пламени достаточно сложный, однако для каждого конкретного состава горючих веществ характерен определенный вид спектра.

В лесном пожаре можно выделить, по крайней мере, четыре изучающих компонента, имеющих различный характер излучения: раскаленную твердую поверхность горящей древесины, угли, пламя и дым. Все они вносят свой вклад в суммарный спектральный состав изучения лесного пожара, но вклад каждого компонента различен.

- Раскаленная поверхность горящей древесины и угли, имеющие различную температуру - это источники с непрерывным распределением энергии излучения по спектру.

- Пламя лесного пожара весьма сложный источник излучения, имеющий полосовую структуру распределения энергии по длинам волн. Излучаемая пламенем энергия приходится главным образом на длины волн, соответствующие полосам поглощения веществ, содержащихся в пламени. Продукты, выделяемые при сгорании древесины (в основном это водяные пары и углекислый газ), имеют в ближней инфракрасной зоне спектра несколько характерных полос поглощения с центрами на длинах волн порядка: 1,3; 1,87; 2,7; 3,6; 6,3 мкм для воды, и 2,7 и 4,3 мкм для углекислого газа. Интенсивность каждой спектральной полосы меняется в зависимости от температуры пламени. Кроме того, внутри пламени имеются несгоревшие частицы, дающие в дополнение к полосовой структуре непрерывную составляющую излучения как в видимой, так и в инфракрасных (ИК) зонах спектра. Суммарный полосовой состав излучения пламени весьма сложен и непрерывно изменяется во времени, поскольку из-за турбулентности среды в зоне горения наблюдаются различные его участки.

- Дым (совокупность остывающих твердых мелких частиц, взвешенных в нагретом воздухе), также проявляется в виде излучения с непрерывным спектром. Температура дыма значительно ниже температуры пламени, поэтому собственное излучение этого компонента расположена только в инфракрасной части спектра. Дымы рассеивают и поглощают более коротковолновое излучение пламени, углей и горящей древесины. Из-за присутствия дыма интенсивность излучения и спектральный состав излучения лесного пожара являются сложными функциями, изменяющимися во времени и зависящими от многих факторов [12].

На рисунке 1.2 представлены графики относительной спектральной характеристики основных излучающих компонент лесных пожаров, а также излучения подстилающей поверхности земли, полученные на основе расчета по формуле Планка для значений из таблицы 1.1. Из него видно, что спектр излучения лесного пожара занимает широкий диапазон от видимой до средневолновой инфракрасной области с максимумом на участке 3-5 мкм.

3 2 1

\ / / 6 7

/// г/

\ \ л /у /// ц

ж ч 1

п V

г о,б

со-тччг г-к гч г?-: иэ т гч 1л со н ггг^шгп ш сп гч т м н т N (В т иэ оч см ш со н ^ ^ н т_ т г^ т н ^ ч- гп ш т гч ^ I» о" и н и гч" гч" гч" ггГ гп гп гг гг гТ [л 1л 1л ш ш иГ гС гС со со" со сп" сгГ от о"" о о" н н н н сч пГ гп гп гп И гг ^ 1л" гл

НИИ ^ЧгЧгЧгЧгНгН^Ц^ЧгН чЧ »Ч чЧ «Н

X, мкм

Рисунок 1.2 - Графики относительной спектральной характеристики излучения лесного пожара и фоновой составляющей: 1 - продукты тления и дым(370К); 2 -раскаленная поверхность(600К); 3 - пламя среднего верхового пожара (1100К); 4- пламя сильного верхового пожара (1200К); 5,6,7 - подстилающая поверхность

почва, песок и трава соответственно

Возникновение лесного пожара возможно только при сочетании трех условий: наличие растительного горючего материала, подходящих погодных условий (представляет собой комплекс метеорологических факторов, которые определяют способность горючего материала к возгоранию) и источника огня. При отсутствии одного из условий возникновение лесного пожара невозможно [13]. Основными причинами возникновения лесного пожаров является деятельность человека, грозовые разряды, самовозгорания торфяной крошки и сельскохозяйственные палы в условиях жаркой погоды или в, так называемый, пожароопасный сезон. Стоит отметить, что по вине человека возникает 85-95% случаев возгораний [14].

Дальнейшее распространение лесного пожара связано в первую очередь с организационными причинами [15]:

- несвоевременное обнаружение лесных пожаров (20% пожаров обнаруживают в конце дня или на следующий день);

- несвоевременное начало тушения (к тушению 15% пожаров приступают в конце дня или на следующий день);

- недостаточное количество сил и средств, направляемых на тушение;

- непрофессиональное руководство организацией тушения.

Таким образом, встает очень важная задача по обеспечению своевременного обнаружения и мониторинга возникающих лесных пожаров и их ликвидацию в начальной стадии развития. При этом, под мониторингом лесных пожаров понимается система наблюдений и контроля за пожарной опасностью в лесу по условиям погоды, состоянием лесных горючих материалов, источниками огня и лесными пожарами с целью своевременной разработки и проведения мероприятий по предупреждению лесных пожаров и (или) снижению ущерба от них. Обнаружение лесного пожара включает установление факта и места возникновения лесного пожара [16].

Выполнение этих задач требует от территориальных и федеральных органов управления лесным хозяйством создания и организации работы специализированных наземных и авиационных лесопожарных служб, оснащенных

средствами мониторинга, обнаружения и ликвидации горения, создания и подготовки добровольных пожарных дружин и других лесопожарных формирований из местного населения, рабочих и служащих, а также противопожарной техники, транспортных и других средств предприятий, организаций и учреждений.

Работа должна строиться таким образом, чтобы каждый пожар на территории лесного фонда мог быть обнаружен в начальной стадии его развития, а сообщение о нем было немедленно передано соответствующему органу, чтобы необходимые силы и средства пожаротушения своевременно прибыли к месту пожара и обеспечили его ликвидацию в кратчайший срок [17, 18].

1.2 Классификация оптических и оптико-электронных систем обнаружения и мониторинга лесных пожаров

В настоящее время подход к реализации систем мониторинга и обнаружения лесных пожаров осуществляется различными оптическими методами и системами. Для классификации ОЭС обнаружения и мониторинга лесных пожаров за базу были принята классификационная структура, предложенная профессором Мирошниковым М.М. [19]. Согласно предложенной структуре системы могут быть классифицированы по области спектра, способу использования информации, автоматизации, используемому источнику излучения, способу анализа поля излучения. Классификация этих систем представлена на рисунке 1.3.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Васильев Александр Сергеевич, 2015 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Афанасьев В.Н., Вершинин А.П., Паниди Е.А., Щербаков В.М. ГИС-обеспечение космического мониторинга возгорания лесов и торфяников Ленинградской области // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 2008. №1(63).

2 Проблемы тушения лесных пожаров на территории Российской Федерации / М.Ю.Кудрявцев [и др.] // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2008. № 34. 21 с

3 Акимов В., Соколов Ю. Огонь - хозяин тайги?! Пожары в лесах России// Центр стратегических исследований гражданской защиты МЧС России.

4 Андреев Ю. А. Влияние антропогенных и природных факторов на возникновение пожаров в лесах и населенных пунктах: Дис. д-ра техн. наук : 05.26.03 Москва, 2003 333 с.

5 Государственный доклад о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2010 году. - М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2011

6 Лесные пожары // rg.ru: Российская газета [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rg.ru/sujet/2531/index.html (Дата обращения 05.02.2012)

7 Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2013 году» // МЧС России. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2014, 344 с. ISBN 978-5-93970-105-1

8 Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2014 году» // — М.: МЧС России. ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2015, 350 с. ISBN 978-5-93790-132-7

9 ГОСТ 17.6.1.01-83 Охрана природы. Охрана и защита лесов. Термины и определения.

10 Щетинский, Е. А. Тушение лесных пожаров / Е. А. Щетинский. - М.: ВНИИЛМ, 2002. - 328 с

11 Орловский С. Н. Лесные и торфяные пожары, практика их тушения в условиях Сибири. // Электронное учебное пособие, Центр дистанционного обучения КрасГАУ, Красноярск, 2003

12 Волков А.М. Определение спектральных характеристик природных объектов на полигонах и вопросы эффективности космических систем. М. Гидрометиздат. 1985г. -120 с.

13 Иванов В.А., Иванова Г.А., Москальченко С.А. Справочник по тушению природных пожаров; Проект ПРООН/МКИ «Расширение сети ООПТ для сохранения Алтае-Саянского экорегиона» - 2-е изд., перераб. и доп. - Красноярск, 2011. - 130 с.

14 Цветков П. А., Буряк Л.В. Исследования природы пожаров в лесах Сибири. // «Сибирский лесной журнал» 2014, №3, Новосибирск - ISSN 2311-1410

15 Щетинский Е.А. Спутник руководителя тушения лесных пожаров. М.: ВНИИЛМ, 2003, 96 с.

16 ГОСТ Р 22.1.09-99 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования.

17 Постановление Правительства РФ №417 от 30 июня 2007 г. «Об утверждении правил пожарной безопасности в лесах»;

18 Лесной кодекс Российской Федерации от 4 декабря 2006 г. №200-ФЗ

19 Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов: Учебное пособие. 3-е изд., испр. и доп. — СПб.: Издательство «Лань», 2010. - 704 с.

20 Ханин А., Чеботарев Р., Принципы оптического метода автоматического детектирования лесных пожаров // "Алгоритм Безопасности" № 1, 2011 год

21 R.Pu, P.Gong, Z.Li, J.Scarborough «A dynamic algorithm for wildfire mapping with NOAA/AVHRR data» // International Journal of Wildland Fire, 2004, 13

22 Chen T., Yin S; Huang Y.; Ye Y. The Smoke Detection for Early Fire-Alarming System Based on Video Processing. In Proceedings of International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing, 2006

23 Davis B.J., Nawab S.H. The Relationship of Transform Coefficients for Differing Transform and/or Differing Subblock Sizes. IEEE Trans. Sign. Process. 2004, 52, 1458-1461

24 Васильев А.С., Краснящих А.В., Лашманов О.Ю. Алгоритмы фильтрации задымленного изображения // Изв. вузов. Приборостроение. - Санкт-Петербург, 2013. - Т. 56. - № 11. - С. 26-29.

25 Yu C., Faon J., Wang J., Zhang Y., State K. Video Fire Smoke Detection Using Motion and Color Features. Fire Technol. 2010, 46, 651-663

26 Chen R., Luo Y.,.Alshrif M.R Forest Fire Detection Algorithm Based on Digital Image, Journal of Software, vol.8, №8, 2013

27 Specifications Which Allow Deployment Under A Wide-Range Of Conditions, Budgets And Mission, Delacom Detection Systems 2013, [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.wildlandsystems.com/ (Дата обращения 17.05.2015)

28ALASIA Marketing, "Fire Hawk ForestWatch," 2013, [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.firehawk.co.za/ (Дата обращения 22.05.2015)

29 FireWatch, "An Early Warning System for Forest Fires, successfully in the global use," 2013, [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.fire-watch.de/system-overview (Дата обращения 22.05.2015)

30 Оптико-электронный комплекс панорамного видеонаблюдения "Панорама", Бюро Научной Технической Информации, [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.bnti.ru/ (Дата обращения 23.05.2015)

31 Информационная система «Лесной Дозор», ООО "ДСК" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.lesdozor.ru/ (Дата обращения 02.06.2015)

32 Ho C., Kuo T. "Real-Time Video-Based Fire Smoke Detection System." IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2009.

33 Bosch I., Gómez S., and Vergara L., "Automatic forest surveillance based on infrared sensors" // Proc. 2007 International Conference on Sensor Technologies and Applications, (SENSORCOMM 2007), pp 572-577. 0-7695-2988-7/07

34 Ollero A., Arrue B.C., Martínez-de Dios J.R., Murillo J.J., 1999. Techniques for Reducing False Alarms in Infrared Forest-Fire Automatic Detection Systems" // Control Engineering Practice, vol. 7, no. 1, pp. 123-131

35 Алеев Р.М., Иванов В.П., Овсянников В.А. Несканирующие тепловизионные приборы: Основы теории и расчета. - Казань.: Изд-во Казанск. Ун-та, 2004. - 228 с. ISBN 5-7464-0579-5

36 Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Тенденции совершенствования элементной базы инфракрасных систем 3-го поколения // Изв. вузов. Приборостроение. - Санкт-Петербург,. - 2012. - Т. 55. - № 5.

37 Криксунов Л.З., Падалко Р.А. Тепловизоры (справочник). Киев: Техника. - 1987. - 166 с.

38 Дорофеева М.В., Омелаев А.И. Зеркальные сканирующие системы оптико-электронных приборов ИК диапазона спектра // Оптический журнал. -1996. - №11. - с.66-70

39 Arrue, B.C., Ollero A., Martinez de Dios, J.R., An intelligent system for false alarm reduction in infrared forest-fire detection. IEEE Int. Systems, May/June 2000, 64-72.

40 Simser S. Utilization of thermalinfrared technology on wildfires in Alberta. Inframation 2008, Proceedings Vol. 9, pp. 417-428.

41 SR7-Project VERSI: Division of Surveillance of Forest Fires [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://sr7.eu/otros_productos_sistemas.php (Дата обращения 02.04.2015)

42FLIR: Неохлаждаемые модули Tau 2 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.flir.com/cvs/cores/ru/view/?id=54717 (Дата обращения 25.05.2015)

43 Xenics: Raven-384 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.xenics.com/ru/camera/raven-384 (Дата обращения 25.05.2015)

44 Tamarisk®640[Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.drsinfrared.com/Products/Tamarisk640.aspx (Дата обращения 25.05.2015)

45 Thermal Camera Module C200 Series [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.infrared.avio.co.jp/en/products/ir-module/lineup/c200/spec.html

46 Тепловая инфракрасная аэросъемка: авиационный тепловизор ИКАР-002 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.teploscan.ru/index.php/nasha-apparatura/aviatsionnyj-teplovizor-ikar-002 (Дата обращения 25.05.2015)

47 Федеральное Государственное Унитарное Предприятие научно-производственная корпорация "ГОИ им. С.И. Вавилова". [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://soi.srv.pu.ru/r_1251/directions/dir1/dir1.htm (Дата обращения 25.05.2015)

48 Tamarisk®640 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.drsinfrared.com/Products/Tamarisk640.aspx (Дата обращения 25.05.2015)

49 Компания «ИРТИС» - производитель инфракрасных приборов для визуализации и измерения тепловых полей [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://irtis.ru/index.html (Дата обращения 25.05.2015)

50 Савиных В.П., Соломатин В. А. Оптико-электронные системы дистанционного зондирования: Учеб. для вузов. - М.: Недра, 1995. - 315с. ISBN 5-247-03504-6

51 Горяинов В.С., Бузников А. А., Черноок В.И. Возможность применения лидарных систем для контроля состояния природной среды // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ. 2012. № 9.

52 Открытое акционерное общество «Научно-производственная корпорация «Системы прецизионного приборостроения» (ОАО «НПК «СПП») [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.npk-spp.ru/deyatelnost/ekomonitoring.html

53 ООО "Обнинская Фотоника" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://eridan.mega.ru/lidar_r.htm (Дата обращения 27.05.2015)

54 Forest Fire Search System MV Group Ltd. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.goldeneye-fire.eu (Дата обращения 20.07.2013)

55 Бюро научно-технической информации: двухспектральная система видеонаблюдения «Грифон» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bnti.ru/des.asp?itm=4964&tbl=19.01.01. (Дата обращения 27.05.2015)

56 Пат. 2335790 Российская Федерация, Двухканальный коаксиальный зеркально-линзовый объектив / Журавлев П. В., Хацевич Т. Н.,Косолапов Г.И..,. 14.11.06, - 3 с. :3 ил.

57 Бюро научно-технической информации: Трехканальная система наблюдения «Зонд» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bnti.ru/des.asp?itm=3679&tbl=19.01.01. (Дата обращения 27.05.2015)

58 Павлов Н.И., Ясинский Г.И. Авиационный малогабаритный многоспектральный сканирующий прибор. - Оптический журнал, 2010, т.77, №3

59 Шилин Б.В., Груздев В.Н., Васильев И.А., Гаврилов Д.С., Хотяков В.В. Основные достижения в развитии тепловой аэросъемки. // Оптический журнал, Т.70, - №10, - 2003.

60DST Control [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dst.se/ (Дата обращения 27.05.2015)

61 Pergam Suisse AG [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.pergam-suisse.ch/ (Дата обращения 27.05.2015)

62 Тетерин В.В., Павлов В. А., Александров В. А. Метод комплексирования информации от многоканальной системы с использованием вейвлет-спектров // «Оптический журнал», том 73, №10, - 2006. с.34-40.

63 Казбеков Б. В. Совмещение инфракрасных изображений с изображениями видимого диапазона в задачах идентификации подвижных наземных целей с борта беспилотного летательного аппарата // Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск № 65, 2013

64 Никитин О.Р., Кисляков А.Н., Шулятьев А.А. Комплексирование данных многоканального мониторинга земной поверхности // Методы и устройства передачи и обработки информации, Вып.13, 2011 ISSN 2220-2609

65 Никитин О. Р., Кисляков А. Н., Шулятьев А. А. Мониторинг лесных массивов методом многоспектрального дистанционного зондирования Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2011, № 1 ISSN 2221-2574

66 Васильев А.С., Краснящих А.В., Коротаев В.В., Лашманов О.Ю., Ненарокомов О.Н. Разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения лесных пожаров методом совмещения изображений // Изв. вузов. Приборостроение. - Санкт-Петербург, 2012. - Т. 55. - № 12.

67 Овсянников В.А., Овсянников Я.В., Филиппов В.Л., Оценка эффективности комплексирования разноспектральных изображений // Оборонная техника, №6-7, 2010

68 Chen H., Olson T. Adaptive spatiotemporal multiple sensor fusion //Optical Engng. - 2003.-№5

69T&TT Ltd Обеспечения безопасности объектов различного назначения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://tttsystem.ru/ (Дата обращения 07.06.2015)

70 Кудрин А.Ю., Запорожец Л.И., Подрезов Ю.В. Современные методы обнаружения и мониторинга лесных пожаров // Технологии гражданской безопасности №4 (10), 2006

71 Авиалесоохрана / Официальный сайт ФГУ "Авиалесоохрана" [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.aviales.ru (Дата обращения 07.12.2012)

72 Галеев А.А, Котельников Р.В., Крашенинникова Ю.С. и др. Институт космических исследований РАН - Сопоставление информации о лесных пожарах по данным спутниковых, наземных и авиационных наблюдений ИСДМ-Рослесхоз, 2008 г. - Состояние и перспективы развития Российской системы дистанционного мониторинга лесных пожаров, // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, ИКИ РАН, ISSN - 2070-7401, № 5, 2008. с. 458-468

73 Сквазников М.А., Алтухов А.И., Дудин Е.А., Октябрьский В.В. Решение задач экологического мониторинга с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Метеорологический вестник. 2013. Т. 5. № 2

74 Дудин Е.А., Анисимов А.Н., Воронцов В.А., Левачков В.А., Курочкин А.А. К вопросу автоматизации этапов наземной обработки данных дистанционного зондирования Земли // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2012. № 636

75 Шилин Б.В., Груздев В.Н. Прикладные задачи тепловой аэросъемки // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 6.

76 Шилин Б.В., Груздев B.H., Марков A.B., Мочалов В.Ф. Использование видеоспектральной аэросъемки для экологического мониторинга. // Оптический журнал. — 2001. — Т.68. №12

77 «Беспилотные системы ЗАЛА АЭРО» (на международном рынке A-Level Aerosystems), http://zala.aero (Дата обращения 28.05.2015)

78 «АФМ-Серверс», [Электронный ресурс]. - Режим доступа:www.ptero.ru

79 ЗАО «Транзас», [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://avia.transas.com (Дата обращения 12.07.2013)

80Авгуръ РосАэроСистемы: Привязные аэростаты [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://rosaerosystems.ru/aero/ (Дата обращения 28.05.2015)

81 Малышев Г. Аист в ветровом потоке // Наука и жизнь. - 2003 - №8. - с.

24-27

82 Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. Двух- и многодиапазонные оптико-электронные системы с матричными приемниками излучения. - М.: Университетская книга; Логос, 2007. - 192 с.

83 Васильев А.С. Методология комплексирования изображений // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. - Санкт-Петербург, 2014. -474 с. - ISBN 978-5-7577-0470-8.

84 Аксенов О.Ю., Совмещение изображений // Цифровая обработка сигналов. № 3, 2005, стр. 51-55.

85 Васильев А.С., Коротаев В.В., Краснящих А.В., Лашманов О.Ю., Ненарокомов О.Н. Совмещение тепловизионного и телевизионного изображений при обследовании строительных конструкций зданий и сооружений // Изв. вузов. Приборостроение. - Санкт-Петербург, 2012. - Т. 55. - № 4. - ISSN 0021-3454

86 Maraev A.A.,Vasilev A.S., Timofeev A.N. Study of irradiance distribution in optical equisignal zone // Proceedings of. SPIE, Optics, Photonics, and Digital Technologies for Multimedia Applications III / Peter Schelkens; Touradj Ebrahimi; Gabriel Cristobal; Frederic Truchetet; Pasi Saarikko. - Брюссель: SPIE, 2014. - Vol. 9138. - P. 1-7(91380Q). - DOI 10.1117/12.2052636.

87 Тарасов В. В., Якушенков Ю. Г. Современное состояние и перспективы развития зарубежных тепловизионных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2013. - № 3 (85). - С. 1-13

88 Ишанин Г. Г., Козлов В.В. Источники оптического излучения. Учебное пособие для вузов. СПб.: Политехника, 2009.-415с.

89 ГОСТ 7601-78 Физическая оптика. Термины, буквенные обозначения и определения основных величин

90 Порфирьев Л.Ф. Основы теории преобразования сигналов в оптико-электронных системах. - СПб.: Лань, 2013.- 400 с.

91 Мосягин Г.М., Немтинов В.Б., Лебедев Е.Н. Теория оптико-электронных систем. Машиностроение, М., 1990 , 431 с.

92 Потапов А.С. Влияние взаимных геометрических искажений на возможность пространственного совмещения изображений методом локальной корреляции // «Оптический журнал», том 71, №8, 2004 - с.74-80

93 Goshtasby, Ardeshir, "Image registration by local approximation methods," Image and Vision Computing, Vol. 6, 1988, pp. 255-261

94 Ташлинский А.Г. Оценивание параметров пространственных деформаций последовательностей изображений // Ульяновский государственный технический университет. Ульяновск: УлГТУ, 2000. 132 с.

95 Vasilev A.S., Korotaev V.V. Research of the fusion methods of the multispectral optoelectronic systems images // Proceedings of SPIE. - 2015. - Т. 9530, вып. Automated Visual Inspection and Machine Vision. - С. 953007-1. - DOI 10.1117/12.2184554

96 Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Trans. Sys., Man., 1979, Cyber. 9: 62-66.

97 Liu Z. and Laganiere R., "Context Enhancement through Infrared Vision: A Modified Fusion Scheme" // Signal, Image and Video Processing, vol. 1, no. 4, pp. 293-301, Oct. 2007.

98 Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное - Москва: Техносфера, 2012 - 1104 с., ISBN 978-5-94836-331-8

99 Jin Zhu , Weiqi Jin, Jiakun Li, Li Li A visible/infrared gray image fusion algorithm based on the YUV color transformation" // Proceedings of SPIE 8558, Optoelectronic Imaging and Multimedia Technology II, 855814 (November 30, 2012); doi:10.1117/12.2001309

100 Jianfang Dou, Jianxun Li Optimal image-fusion method based on nonsubsampled contourlet transform // Optical Engineering 51(10), 107006 (October 2012)

101 Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Под ред. Ю.В.Прохорова. — М.: Большая российская энциклопедия, 2003. — 912 с

102 ООО "Аэроэкология", [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.airdz.ru (Дата обращения 09.06.2015)

103 Макаров А.С., Омелаев А.И., Филиппов В.Л. Введение в технику разработки и оценки сканирующих тепловизионных систем. Научно-техническое издание. - Казань: «Унипресс», 1998. - 320 с. ISBN 5-900044-41-6

104 Торшина И.П. Компьютерное моделирование оптико-электронных систем первичной обработки информации. - М.: Университетская книга; Логос, 2009. - 248 с.

105 Васильев А.С., Краснящих А.В., Коротаев В.В., Лашманов О.Ю., Лысенко Д.Ю., Широков А.С. Математическая модель лесного пожара как источника инфракрасного излучения // Изв. вузов. Приборостроение. -Санкт-Петербург, 2013. - Т. 56. - № 7. - С. 44-50. - ISSN 0021-3454

106 Коротаев В.В., Краснящих А.В. Телевизионные измерительные системы / Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2007. - 108 с.

107 Воробьев Л., Акимов В. А., Соколов Ю.И. Лесные пожары на территории России: Состояние, проблемы./ Ю; МЧС России.- М.: ДЭКС-ПРЕСС, 2004. - 312 с

108 Бондур В.Г., Савин А.И. Принципы моделирования полей сигналов на входе аппаратуры дистанционного зондирования аэрокосмических систем мониторинга окружающей среды // Исслед. Земли из космоса. 1995. № 4. С. 24-33

109 Агишев P.P., Защита от фоновой помехи в оптико-электронных системах контроля состояния атмосферы. — М.: Машиностроение, 1994. — 128 с.: ил. ISBN 5-217-02365-1

110 Джабиев А.Н., Ишанин Г.Г., Панков Э.Д., Оптическое излучение естественных объектов и фонов и его имитация: Учеб. пособие. СПб: СПб ГИТМО (ТУ), 2001. 199 с.

111 Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит,

2006

112 Монин А.С., Яглом А.М. Статистическая гидромеханика. М.: "Наука", главная редакция физико-математической литературы, 1965.- 640 с.

113 Филиппов В.Л., Макаров А.С., Иванов В.П. Оптическая погода в нижней тропосфере. Научно-техн. сборник. - Казань: Издательство «Дом печати». - 1998 г. - 183 стр

114Обухов А.М. Турбулентность и динамика атмосферы «Гидрометеоиздат» 414 стр. 1988 ISBN 5-286-00059-2

115 Григорьев А.Н., Шилин Б.В. Анализ сезонных изменений спектральных характеристик компонентов ландшафта по данным космического видеоспектрометра HYPERION // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 6.

116 Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. Москва: Техносфера, 2010. - 560 стр. ISBN 978-5-94836-244-1

117 Андреев А.Л. Моделирование и расчет автоматизированных видеоинформационных систем наблюдения за объектами. Методические указания к лабораторным работам. - СПб: НИУ ИТМО, 2013. - 82 стр.

118 Чуриловский В. Н. Теория оптических приборов //Л.: Машиностроение. -

1966.

119 Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D и 3D изображений: учеб.пособие. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 608 с. ISBN 978-5-9775-0700-4

120 Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход — М.: «Вильямс», 2004. — 928 с. — ISBN 5-8459-0542-7

121 Краснов А., Смоловский В. Воздушная разведка в интересах применения высокоточного оружия //Зарубежное военное обозрение. — 1994. — № 3

122 Созыкин А.В., Гольдштейн М.Л., Система обработки изображений с автоматическим распараллеливанием на основе MapReduce // Вестник

Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование», № 27, 2012. с. 109-118

123 Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. -М.: Радио и связь, 1991

124 Anisimov A.G., Pantyushin A.V., Lashmanov O.U., Vasilev A.S., Timofeev A.N., Korotaev V.V., Gordeev S.V. Absolute scale-based imaging position encoder with submicron accuracy // SPIE Optical Metrology. - 2013. - Iss. 87882T. - Optical Measurement Systems for Industrial Inspection VII. - 4 p.

125 Altera FPGA: overview and solution [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.altera.com/solutions/industry/broadcast/overview.html (Дата обращения 12.06.2015)

126 Дирочка А.И., Корнеева М.Д., Филачёв А.М. Фотоэлектроника XXI века // Прикладная физика. 2011. № 2

127 Ишанин Г.Г., Челибанов В.П. Приёмники оптического излучения /Под ред. профессора В.В. Коротаева. - СПб.: Издательство «Лань», 2014. - 304 с. (Учебники для вузов. Специальная литература)

128 Пресс Ф.П., Носов Ю.Р Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. - М: Радио и связь, 1991.

129 Janesick JR. Dueling etectors - CMOS or CCD? // SPIE's OE Magazine, February 2002. p.30-33.

130 Якушенков Ю.Г. Основы оптико-электронного приборостроения: учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Логос, 2013. - 376 с.

131 Хребтов И.А., Маляров В.Г. Неохлаждаемые тепловые матричные приемники ИК излучения // Оптический журнал. - 1997. - №6

132 Gunapala S. D., Bandara S. V., Liu J. K. et al. Demonstration of 1024 [ 1024 pixel dual-band QWIP focal plane array // SPIE Proc. 2010. Vol. 7660. P. 76603L

133 Le Noc L., Tremblay B., Martel A. et al. 1280 x 960 pixel microscanned infrared imaging module // SPIE Proc.2010. Vol. 7660. P. 766021

134 Тимофеев А.Н., Коняхин И.А., Васильев А.С., Шубарев В.А., Михайлов А.Н., Молев Ф.В., Оптико-электронный преобразователь контроля смещений элементов крупногабаритных конструкций // Вопросы радиоэлектроники. - Москва: Центральный научно-исследовательский институт "Электроника" (Москва), 2014. -Т. 1. - № 2. - С. 53-62

135 Тарасов И., «ПЛИС Xilinx и цифровая обработка сигналов особенности, преимущества, перспективы» // ЭЛЕКТРОНИКА: НАУКА, ТЕХНОЛОГИЯ, БИЗНЕС, №3, 2011. с.70-75

136 Vasilev A.S., Konyakhin I.A., Timofeev A.N., Lashmanov O.U., Molev F.V. Electrooptic converter to control linear displacements of the large structures of the buildings and facilities // Proceedings of SPIE. 2015. Vol. 9525. pp. 95252W-1 -95252W-7.

137 Цыцулин А.К., Фахми Ш.С. Видеосистемы на кристалле: новые архитектурные решения в задачах обработки видеоинформации // Датчики и системы. 2011. № 4.