Обработка данных гиперспектральной съемки

Необходимо обработать данные гиперспектральной съемки, чтобы определить состав грунтов, растительности и иные характеристики местности.

Большинство объектов компании «Газпром нефть» строятся в труднодоступных местах, находящихся далеко от цивилизации. При строительстве важно учитывать расположение участков леса, рек и озер, особенности местности и т. п. Есть предположение, что для получения точных карт местности с отражением водных объектов, пород деревьев, типа почвы и т. п. применение результатов гиперспектральной съемки с применением беспилотных воздушных средств будет эффективнее классических методов составления карт. Компания «Газпром нефть» реализует проект, позволяющий проверить эту гипотезу. В рамках проекта необходимо будет выполнить обработку данных гиперспектральной съемки по четырем сценариям: «Лес», «Грунты и породы», «Вода», «Тепло» и сравнить результаты с данными аэрофотосъемки, которые предоставит лидер проекта.

Проект рассчитан на то, что им будут заниматься четыре человека — инженер-почвовед, инженер по обработке гиперспектральных изображений лесной местности, инженер по обработке гиперспектральных изображений водных объектов, инженер по гиперспектральной съемке. Другие варианты формирования команд также рассматриваются.

Инженеру-почвоведу: 1. Разработать алгоритм обработки данных гиперспектральной съемки, которые предоставит лидер проекта. 2. Обработать данные грунтов на поверхности, в соответствии с требованиями технического задания по сценарию «Грунты и породы». 3. Оценить корректность обработанных данных, сравнив с данными аэрофотосъемки, которые предоставит лидер проекта. 4. Подготовить отчет по итогам работы. 5. Передать результаты работы лидеру проекта. Инженеру по обработке гиперспектральных изображений лесной местности: 1. Разработать алгоритм обработки данных гиперспектральной съемки, которые предоставит лидер проекта. 2. Обработать данные в соответствии с требованиями технического задания по сценарию «Лес» (включая участки с разными типами растительности). 3. Оценить корректность обработанных данных, сравнив с данными аэрофотосъемки, которые предоставит лидер проекта. 4. Подготовить отчет по итогам работы. 5. Передать результаты работы лидеру проекта. Инженеру по обработке гиперспектральных изображений водных объектов: 1. Разработать алгоритм обработки данных гиперспектральной съемки, которые предоставит лидер проекта. 2. Обработать данные участков с различной водонасыщенностью местности в соответствии с требованиями технического задания по сценарию «Вода». 3. Оценить корректность обработанных данных, сравнив с данными аэрофотосъемки, которые предоставит лидер проекта. 4. Подготовить отчет по итогам работы. 5. Передать результаты работы лидеру проекта. Инженеру по гиперспектральной съемке: 1. Разработать алгоритм обработки данных гиперспектральной съемки, которые предоставит лидер проекта. 2. Обработать данные участков с различным распределением температуры в соответствии с требованиями технического задания по сценарию «Тепло». 3. Оценить корректность обработанных данных, сравнив с данными аэрофотосъемки, которые предоставит лидер проекта. 4. Подготовить отчет по итогам работы. 5. Передать результаты работы лидеру проекта.

1. Алгоритмы обработки данных аэрофотоснимков гиперспектральной съемки по каждому сценарию. 2. Аналитический отчет о выполненных работах, содержащий: • пояснительную записку, • текстовые и графические материалы, соответствующие требованиям технического задания.

Отчет соответствует требованиям технического задания и предоставленному шаблону технического отчета, согласован с лидером проекта.

Проект предусматривает денежное вознаграждение, размер которого будет определен в процессе переговоров с лидером проекта.

Лидер проекта предоставит вам: • техническое задание на проект; • шаблон документа «Технический отчет о выполненных работах»; • исходные аэрофотоснимки VIS, NIR в формате GeoTIFF (без сжатия) в электронном виде; • данные для проверки результатов работы. Лидер проекта готов отвечать на вопросы.