Эллиптическая орбита

Гелиоцентрическая орбита — эллиптическая траектория движения небесного тела вокруг Солнца. Один из двухфокусов эллипса, по которому движется небесное тело, совпадает с центром Солнца.3%E5%EB%E8%EE%F6%E5%ED%F2%F0%E8%F7%E5%F1%EA%E0%FF_%EE%F0%E1%E8%F2%E0" [1]

При движении небесного тела под действием силы притяжения звезды его полная энергия E и момент импульса Lотносительно этой звезды сохраняются:

где v — скорость тела, r — радиус-вектор, проведенный из центра звезды к телу, M — масса звезды, m — масса небесного тела. В полярной системе координат эти уравнения имеют вид:

,

где использованы следующие представления для скорости и момента импульса:

— единичные орты.

Билет №6 Джанибекова

1.Методы получения геоинформации по снимкам.

*Методы получения геоинформации по снимкам.

Необходимая для географических исследований информация (предметно-содержательная и геометрическая) извлекается из снимков двумя основными методами: дешифрированием и фотограмметрической обработкой1 (1Фотограмметрия (от греч. photos - свет, gramma - запись, metreo - измеряю) - дисциплина, изучающая способы определения пространственного положения, размеров и формы объектов путем измерения их фотографических изображений, а также снимков, полученных другими методами.). Оба метода используют как традиционные технологии, основанные на визуальной обработке аналоговых снимков, так и компьютерные, которые автоматизируют эти процессы при работе с цифровыми снимками.

Дешифрирование, которое должно дать ответ на основной вопрос, что изображено на снимке, позволяет получать предметную, тематическую (в основном качественную) информацию об изучаемом объекте или процессе, его связях с окружающими объектами. В визуальном дешифрировании обычно выделяют чтение снимков и их интерпретацию (толкование). Умение читать снимки базируется на знании дешифровочных признаков объектов и изобразительных свойств снимков. Глубина же интерпретационного дешифрирования существенно зависит от уровня географической подготовки исполнителя. Чем лучше знает дешифровщик предмет своего исследования, тем полнее и достовернее информация, извлекаемая из снимка.

Фотограмметрическая обработка призвана дать ответ на вопрос, где находится изучаемый объект и каковы его геометрические характеристики - размер, форма. Она позволяет определять по снимкам плановое и пространственное положение объектов и их изменение во времени. Для фотограмметрических измерений снимков применяют специальные прецизионные оптико-механические приборы, а также компьютерные комплексы со специализированным программным обеспечением.

Компьютерные технологии. Сейчас разработаны многие сотни алгоритмов и программ компьютерной обработки изображений. Для обработки аэрокосмических снимков на персональных компьютерах можно использовать коммерческое программное обеспечение общего назначения, такое, как Adobe Photoshop, Corel PHOTO-PAINT. Однако значительно большие возможности предоставляют профессиональные программные продукты, среди которых в нашей стране наиболее известны ERDAS Imagine, Er Mapper, ENVI. Кроме того, на отечественном рынке геоинформационных услуг представлены пакеты специализированных программ, предназначенных для решения узких задач, например, топографического картографирования на цифровых фотограмметрических системах PHOTOMOD, Талка, ЦНИИГАиК (Центральный научно-исследовательский институт геодезии, аэросъемки и картографии). Географ должен уметь выбрать оптимальный вариант обработки из многих возможных, предоставляемых коммерческим программным обеспечением.

Современные компьютерные технологии позволяют решать следующие группы задач:

визуализация цифровых снимков;

геометрические и яркостные преобразования снимков, включая их коррекцию;

конструирование новых производных изображений по первичным снимкам;

определение количественных характеристик объектов;

компьютерное дешифрирование снимков (классификация).

Наиболее сложной является задача компьютерного (автоматизированного) дешифрирования, которая составляет фундаментальную проблему аэрокосмического зондирования как научной дисциплины и для решения которой прилагалось и прилагается много усилий.

При визуальном дешифрировании снимков исполнителю приходится на основе дешифровочных признаков определять, узнавать объекты, а также выделять одинаковые, однородные объекты. Для выполнения этих эвристических процедур с помощью компьютера применяют наиболее распространенный подход, основанный на спектральных признаках, в качестве которых служит набор спектральных яркостей, зарегистрированных многозональным снимком. Формальная задача компьютерного дешифрирования снимков сводится к классификации - последовательной «сортировке» всех пикселов цифрового снимка на несколько групп. Для этого предложены алгоритмы классификации двух видов - с обучением и без обучения, или кластеризации (от англ. cluster- скопление, группа). При классификации с обучением пикселы многозонального снимка группируются на основе сравнения их яркостей в каждой спектральной зоне с эталонными значениями. При кластеризации же все пикселы разделяют на группы-кластеры по какому-либо формальному признаку, не прибегая к обучающим данным. Затем кластеры, полученные в результате автоматической группировки пикселов, дешифровщик относит к тем или иным объектам. Достоверность компьютерного дешифрирования формально характеризуется отношением числа правильно классифицируемых пикселов к их общему числу и составляет в среднем 70-85 %, заметно падая с увеличением набора дешифрируемых объектов.

Достижения в области полной автоматизации дешифрирования, при которой можно было бы исключить или существенно ограничить участие человека в получении географической информации по аэрокосмическим снимкам, пока скромны. Вычислительные алгоритмы, основанные на спектральных признаках отдельных пикселов, обеспечивают решение самых простых классификационных задач; они рационально включаются в качестве элементов в сложный процесс визуального дешифрирования, которое пока остается основным методом извлечения природной и социально-экономической географической информации из аэрокосмических снимков. Для существенного прогресса в развитии компьютерного дешифрирования необходим переход к программному обеспечению более высокого уровня, основанному на знаниях экспертов. Специалисты в области искусственного интеллекта видят решение проблемы автоматизации дешифрирования аэрокосмических снимков в объединении формализованных знаний высококвалифицированных дешифровщиков (экспертов) с возможностями современных компьютеров, т. е. в создании компьютерных экспертных систем.

2.Круговая орбита