BRPI0713189A2 - sistema de modelação geoespecial e método de modelação geoespecial - Google Patents

Abstract

SISTEMA DE MODELAçãO GEOESPACIAL E MéTODO DE MODELAçãO GEOESPACIAL. Trata-se de um sistema de modelação geoespacial (20) que pode incluir um banco de dados de modelo geoespacial (21) e um processador (22) . Mais particularmente, o processador (22) pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial (21) para o sombreamento de dados em pelo menos um espaço vazio (51a<39>) em dados de características culturais de modelo geoespacial (52a<39>) com base na propagação de dados do contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

Description

SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL E MÉTODO DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL

A presente invenção refere-se ao campo da topografia, e, mais particularmente, a um sistema e a métodos relacionados para gerar modelos topográficos.

Os modelos topográficos de áreas geográficas podem ser utilizados para muitas aplicações. Por exemplo, os modelos topográficos podem ser utilizados em simuladores de vôo e para o planejamento de missões militares. Além disso, os modelos topográficos de estruturas sintéticas (por exemplo, cidades) podem ser extremamente úteis nas aplicações tais como a colocação de antenas celulares, o planejamento urbano, a prontidão e a análise de desastres, e o mapeamento, por exemplo.

Vários tipos e métodos para a elaboração de modelos topográficos estão sendo utilizados atualmente. Um modelo topográfico comum é o mapa de elevação digital (DEM) . Um DEM é uma representação de matriz amostrada de uma área geográfica que pode ser gerada em uma forma automatizada por um computador. Em um DEM, os pontos das coordenadas são feitos de modo a corresponder com um valor da altura. Os DEMs são utilizados tipicamente para a modelação de terrenos onde as transições entre as elevações diferentes (por exemplo, vales, montanhas, etc.) são geralmente lisas de uma à seguinte. Isto é, os DEMs modelam tipicamente um terreno como uma pluralidade de superfícies curvas e quaisquer descontinuidades entre as mesmas são desse modo "alisadas".

Desse modo, em um DEM típico nenhum objeto distinto está presente no terreno.

Um produto de modelação de locais tridimensionais particularmente vantajoso é o RealSite® da presente cessionária, Harris Corp. 0 RealSite® pode ser utilizado para registrar imagens sobrepostas de uma área geográfica de interesse, e extrai DEMs de alta resolução utilizando técnicas de visualização estéreo e nadir. 0 RealSite® provê um processo semi-automatizado para a obtenção de modelos topográficos tridimensionais (3D) de áreas geográficas, incluindo cidades, que têm texturas e limites de estrutura precisos. Além disso, os modelos do RealSite® são geoespacialmente precisos. Isto é, a localização de qualquer ponto determinado dentro do modelo corresponde a uma localização real na área geográfica com uma exatidão muito elevada. Os dados utilizados para gerar os modelos do RealSite® podem incluir a fotografia aérea e de satélite, a detecção eletro-óptica, infravermelha, e a detecção e variação da luz (LIDAR).

Uma outra abordagem vantajosa para a geração de modelos de locais tridimensionais é apresentada na patente norte-americana n° . 6.654.690 concedida a Rahmes et al., que também é cedida à presente cessionária e aqui incorporada em sua totalidade a título de referência. Esta patente apresenta um método automatizado para fazer um modelo topográfico de uma área incluindo o terreno e os edifícios no mesmo com base em dados espaçados aleatoriamente da elevação versus a posição. O método inclui o processamento dos dados espaçados aleatoriamente para gerar dados em grade da elevação versus a posição que se conformam a uma grade de posição predeterminada, o processamento dos dados em grade para distinguir os dados do edifício dos dados do terreno, e a execução da extração poligonal para que os dados do edifício para montar o modelo topográfico da área incluindo o terreno e os edifícios no mesmo.

Embora as abordagens acima observadas resultem em modelos tridimensionais excepcionais de áreas urbanas com detalhes de características culturais (por exemplo, edifícios) precisos e realísticos, em algumas aplicações pode ser desejável produzir um modelo topográfico de uma área geográfica de interesse sem as características culturais que podem estar presentes na área de interesse. Além disso, uma vez que as características culturais são identificadas e extraídas dos dados do terreno, pode haver espaços vazios remanescentes no DEM resultante. Além disso, em algumas situações pode ser desejável focalizar nas características culturais de uma área de interesse, mas a folhagem, etc., pode obscurecer partes de uma ou mais característica culturais que irão resultar similarmente em espaços vazios na característica cultural quando a folhagem for extraída.

Várias técnicas de interpolação são geralmente utilizadas para preencher os dados faltantes em um campo de dados. Uma tal técnica é a interpolação síncrona, que supõe que um sinal é de banda limitada. Embora esta abordagem seja bem apropriada para sinais de comunicação e de áudio, ela pode não ser bem apropriada para modelos de dados tridimensionais. Uma outra abordagem é a interpolação polinomial. Esta abordagem é algumas vezes difícil de executar porque as despesas gerais computacionais podem ficar excessivamente pesadas para os polinômios de uma ordem mais elevada, que podem ser necessários para obter a exatidão desejada.

Uma abordagem de interpolação adicional é a interpolação de ranhura. Embora esta abordagem possa propiciar uma exatidão de reconstrução relativamente elevada, esta abordagem pode ser problemática na implementação em um modelo de dados tridimensionais por -causa da dificuldade de solucionar uma ranhura global por todo o modelo, e porque as matrizes requeridas podem ser mal-condicionadas. Um inconveniente adicional de tais técnicas convencionais é que elas tendem a borrar o conteúdo da borda, o que pode ser um problema significativo em um modelo topográfico tridimensional.

Uma outra abordagem para preenchimento em regiões dentro de uma imagem é apresentada na patente norte-americana n°. 6.987.520 concedida a Criminisi et al. Essa patente apresenta um sistema de preenchimento baseado em exemplos que identifica o material de preenchimento apropriado para substituir uma região de destino em uma imagem e preenche a região de destino utilizando esse material. Isto é feito para aliviar ou minimizar a quantidade de edição manual requerida para preencher uma região de destino em uma imagem. As telhas dos dados da imagem são "emprestadas" da proximidade da região de destino ou de alguma outra fonte para gerar novos dados da imagem para preencher a região. As regiões de destino podem ser designadas pela entrada pelo usuário (por exemplo, a seleção de uma região da imagem por um usuário) ou por outros meios (por exemplo, a especificação de uma cor ou uma característica a ser substituída) . Além disso, a ordem na qual a região de destino é preenchida por telhas exemplificadoras pode ser configurada para enfatizar a continuidade de estruturas lineares e texturas compostas utilizando um tipo de processo de amostragem de imagem dirigido por isofotos.

Uma outra maneira em que os dados de modelo geoespacial podem terminar com espaços vazios nos mesmos é quando os dados são coletados no domínio da freqüência, tal como no caso com a coleta de dados de Radar de Abertura Sintética (SAR) . Isto é, um SAR retorna um mapa ou uma representação da refletividade do radar incluindo a amplitude e a fase em uma pluralidade de freqüências diferentes. No entanto, devido à interferência das fontes de sinais existentes, durante algumas varreduras do SAR determinadas bandas de freqüências podem experimentar interferência nos dados do SAR resultantes. Além disso, o operador do SAR pode ter que omitir ou bloquear intencionalmente determinadas faixas de freqüências em determinadas áreas geográficas da varredura para evitar a interferência em tais fontes de comunicação. Além disso, os maus funcionamentos de hardware podem resultar em quedas de pulsos. Em cada um destes casos, o resultado é que a representação do domínio da freqüência da área de interesse terá aberturas ou espaços vazios na mesma, as quais, quando convertidas ao domínio espacial, fazem com que a imagem de modelo geoespacial resultante seja distorcida.

Falando de maneira genérica, várias abordagens foram utilizadas para atacar aos efeitos da interferência em dados de domínio de freqüência. Uma abordagem consiste em utilizar a interpolação linear. Técnicas de super resolução e/ou de convolução iterativa também foram utilizadas, as quais supõem um alvo parecido com um ponto na imagem. Além disso, abordagens de hardware também foram implementadas para alterar o salto do modo para evitar a interferência ou a escuta nos pulsos piloto para caracterizar a interferência.

Uma outra abordagem para a supressão da interferência em imagens do SAR é apresentada em um artigo intitulado "Interference Suppression in Synthesized SAR Images" da autoria de Reigber et al. , IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 2, n° . 1, janeiro de 2005. Esse artigo propõe uma abordagem de supressão de interferência que é baseada na transformação de imagens do SAR sintetizadas em uma representação onde os métodos de filtragem da interferência de dados brutos comuns podem ser aplicados. Mais particularmente, esta abordagem utiliza a filtragem a posteriori.

Apesar do fato das vantagens que tais abordagens da técnica anterior podem propiciar em determinadas aplicações, avanços adicionais podem ser desejáveis para o preenchimento de espaços vazios em dados de modelo geoespacial.

Em vista dos fundamentos acima, a presente descrição apresenta um sistema de modelação geoespacial e métodos relacionados que podem lidar vantajosamente com os espaços vazios dentro dos modelos geoespaciais e dos métodos relacionados.

Um sistema de modelação geoespacial pode incluir um banco de dados de modelo geoespacial e um processador. Mais particularmente, o processador pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial para sombrear os dados em pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial com base na propagação dos dados de contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

Mais particularmente, os dados de características culturais de modelo geoespacial podem incluir dados de elevação. Dessa maneira, o processador pode sombrear ao propagar os dados de contorno de elevação de fora de pelo menos um espaço vazio ao longo de uma direção de linhas de contorno de elevação constante de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio. Além disso, o processador pode propagar iterativamente os dados de contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

O processador pode receber como entrada os dados de modelo geoespacial que contêm dados da folhagem de modelo geoespacial e dados de características culturais de modelo geoespacial, e extrai os dados de características culturais de modelo geoespacial. Mais especificamente, o processador pode determinar pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial com base na extração dos dados de folhagem de modelo geoespacial, e os dados de características culturais de modelo geoespacial podem incluir pelo menos um limite de edifício.

Além disso, o processador pode receber como entrada os dados de modelo geoespacial baseados em uma captação de dados de superfície refletiva simples para uma determinada área. Os dados de modelo geoespacial também podem incluir os dados digitais de elevação digital (DEM) que têm uma resolução de menos de 3 0 metros, por exemplo. Além disso, o processador pode executar o sombreamento baseado em pelo menos uma equação de modelação de fluxo de fluido turbulento.

Mais particularmente, pelo menos uma equação de modelação de fluxo de fluido turbulento pode ser uma equação de Navier- Stokes. Além disso, o sistema de modelação geoespacial também pode incluir um monitor acoplado ao processador para exibir os dados de características culturais de modelo geoespacial produzidos pelo mesmo.

Um aspecto do método de modelação geoespacial pode incluir a provisão de dados de características culturais de modelo geoespacial. O método também pode incluir dados de sombreamento em pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial com base na propagação dos dados de contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

A FIGURA 1 é um diagrama de blocos esquemático de um sistema de modelação geoespacial de acordo com a invenção.

A FIGURA 2 é um fluxograma que ilustra um aspecto do método de modelação geoespacial o sombreamento de espaços vazios dentro dos dados do terreno de modelo geoespacial de acordo com a invenção.

As FIGURAS 3A-3B são vistas de nadir de dados do terreno de modelo geoespacial em um DEM antes e depois do sombreamento de espaços vazios de acordo com a invenção.

As FIGURAS 4A-4D são uma série de vistas aproximadas de um espaço vazio nos dados do terreno de modelo geoespacial que ilustram a técnica de sombreamento utilizada nas FIGURAS 3A e 3B em maiores detalhes.

A FIGURA 5 é um fluxograma que ilustra um aspectoalternativo do método de modelação geoespacial para o sombreamento de espaços vazios dentro dos dados de características culturais de modelo geoespacial de acordo com a invenção.

A FIGURA 6 é uma vista dos dados de características culturais de modelo geoespacial em um DEM antes e depois do sombreamento de espaços vazios de acordo com o método ilustrado na FIGURA 5.

AS FIGURAS 7A-7D são uma série de vistas aproximadas de um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial que ilustram a técnica de sombreamento utilizada na FIGURA 6 em maiores detalhes.

A FIGURA 8 é um diagrama de blocos esquemático de um sistema de modelação geoespacial alternativo de acordo com a invenção para o sombreamento de espaços vazios dentro dos dados de domínio da freqüência de modelo geoespacial.

A FIGURA 9 é um fluxograma que ilustra um aspecto alternativo do método de modelação geoespacial da invenção para o sombreamento de espaços vazios dentro dos dados de domínio da freqüência de modelo geoespacial.

A FIGURA 10 é uma representação do domínio da freqüência do K-espaço do edifício do Capitólio dos Estados Unidos de um SAR com espaços vazios no mesmo.

A FIGURA 11 é uma imagem equivalente espacial temporal dos dados de domínio da freqüência da FIGURA 10.

A FIGURA 12 é uma representação dos dados de domínio da freqüência do K-espaço da FIGURA 10 como deve aparecer depois do sombreamento de espaços vazios de acordo com o método mostrado na FIGURA 9.

A FIGURA 13 é uma imagem equivalente de domínio espacial da representação de domínio da freqüência da FIGURA 12.

A presente invenção será descrita agora de maneira mais abrangente em seguida com referência aos desenhos anexos, nos quais são mostradas as realizações preferidas da invenção. A presente invenção pode, no entanto, ser englobada em muitas formas diferentes e não deve ser interpretada como limitada às realizações aqui apresentadas. Ao invés disto, estas realizações são fornecidas de modo que esta descrição seja plena e completa, e irão transportar completamente ao âmbito da invenção aos elementos versados na técnica. Os números semelhantes referem-se aos elementos semelhantes por toda parte, e as notações com plicas e múltiplas plicas são utilizadas para indicar elementos similares em realizações alternativas.

Com referência inicialmente à FIGURA 1, um sistema de modelação geoespacial 20 inclui ilustrativamente um banco de dados modelo geoespacial 21 e um processador 22, tal como uma unidade de processamento central (CPU) de um PC, Mac, ou uma outra estação de trabalho de computação, por exemplo. Um monitor 23 pode ser acoplado ao processador 22 para exibir os dados de modelação geoespacial, tal como será discutido mais adiante.

Voltando adicionalmente para as FIGURAS 2-4, uma abordagem para sombreamento dados em um ou mais espaços vazios em dados de terreno de modelo geoespacial é agora descrita .Começando no bloco 30, uma ou mais capturas de dados são executadas para a área geográfica de interesse para obter a elevação tridimensional versus os dados da posição. A captura dos dados pode ser executada utilizando várias técnicas, tais como a formação de imagem óptica estereofônica, a detecção e variação da luz (LIDAR), o radar de abertura sintética interferométrico (IFSAR), etc. Falando de maneira genérica, os dados serão capturados das vistas de nadir da área geográfica de interesse por aviões, satélites, etc., tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica. No entanto, as imagens oblíquas de uma área geográfica de interesse também podem ser utilizadas além de ou em vez das imagens para adicionar detalhes tridimensionais adicionais a um modelo geoespacial.

No exemplo ilustrado, uma captura de dados de superfície refletiva simples é executada para obter os dados tridimensionais da área geográfica de interesse, no bloco 31.

Os dados "brutos" obtidos na coleta irão incluir tipicamente o terreno, a folhagem, e/ou características culturais (por exemplo, edifícios). O processador 22 utiliza estes dados brutos para gerar um modelo geoespacial (isto é, DEM) dos dados da posição da elevação versus a posição com base na posição conhecida dos coletores, etc., no bloco 32, utilizando várias abordagens que são conhecidas dos elementos versados na técnica. Naturalmente, em outras realizações o DEM pode ser gerado por um outro computador e ser armazenado no banco de dados de modelo geoespacial 21 para processamento pelo processador 22. Os dados de DEM podem ter uma resolução relativamente alta, por exemplo, de mais de aproximadamente trinta metros para fornecer detalhes altamente exatos da imagem, embora resoluções mais baixas possam ser utilizadas para algumas realizações, caso desejado. Em algumas realizações, resoluções de um metro ou mais podem ser obtidas.

Em muitos exemplos é desejável separar ou extrair um dos tipos acima observados de dados de um modelo geoespacial. Por exemplo, em alguns casos pode ser desejável remover as características culturais de um DEM de modo que somente o terreno e/ou a folhagem permaneçam, no bloco 33. Particularmente, o processo de extração pode incluir uma série de etapas de re-amostragem de DEM, preenchimento de lacunas, subtração de DEM, e expansão nula, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica. Além disso, a extração das características culturais deve deixar normalmente furos ou espaços vazios dentro do DEM. Um DEM 4 0a é mostrado nas FIGURAS 3A e 3B, nas quais os espaços vazios 41a aparecem no terreno 42a onde os edifícios foram extraídos.

Quando as características foram extraídas do modelo geoespacial, isto é que faz a determinação dos espaços vazios a serem preenchidos (bloco 34) relativamente diretos, uma vez que estes espaços vazios irão ocorrer onde a característica cultural ou outros dados foram extraídos. No entanto, em algumas realizações os espaços vazios podem resultar de causas que não a extração de dados, tal como um ponto cego de um coletor, nuvens sobre uma área geográfica de interesse, etc. A abordagem aqui descrita também pode ser utilizada para corrigir tais espaços vazios.

Falando de maneira genérica, os espaços vazios 41a são sombreados pela propagação dos dados de contorno de fora de um determinado espaço vazio para esse espaço vazio, no bloco 35. Mais particularmente, o processador 22 sombreia ao propagar os dados de contorno de elevação de fora e tal espaço vazio ao longo de uma direção das linhas de contorno de elevação constante de fora de tal espaço vazio para o espaço vazio, tal como visto nas FIGURAS 4A-4D. Mais particularmente, as linhas de contorno de elevação constante podem ser baseadas nas direções de isofoto (V pH) e de gradiente (V H) em tais pontos ao longo do limite dos pontos vazios, tal como mostrado na FIGURA 4C. Conforme será apreciado pelos elementos versados na técnica, o sombreamento é uma técnica de interpolação não-linear que no presente exemplo é utilizada para propagar os dados da área em torno de um espaço vazio criado por um edifício extraído para "preencher" o espaço vazio.

Mais particularmente, o processador 22 propaga a informação da elevação de fora do espaço vazio ao longo de uma direção de iso-contorno, tal como representada pela seguinte equação:

<formula>formula see original document page 13</formula>

onde VL é uma transformação de Laplace distinta. Uma direção N do iso-contorno é obtida ao tomar uma rotação de 90 graus do gradiente de DEM, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica. Uma equação de sombreamento para executar a propagação acima observada é tal como segue:

<formula>formula see original document page 13</formula>

A propagação acima observada é executada um determinado número de iterações para "encolher" o espaço vazio até um tamanho desejado tal como visto na FIGURA 4D. O limite inicial 43a do espaço vazio é mostrado na FIGURA 4D de modo que a quantidade de propagação de uma iteração pode ser vista. Depois que o número desejado de iterações é executado, no bloco 36, então os dados de terreno de modelo geoespacial finais 40b podem ser exibidos no monitor 23, no bloco 37, desse modo concluindo o método ilustrado (bloco 38). No presente exemplo, 4.000 iterações da propagação foram utilizadas para sombrear os espaços vazios 41a nos dados de terreno de modelo geoespacial, mas mais ou menos números de iterações podem ser utilizados em realizações diferentes dependendo da exatidão requerida e do teto computacional associado com as mesmas.

Falando de maneira genérica, a abordagem descrita acima trata essencialmente um DEM como um fluido incompressível, o que permite que técnicas de mecânica dos fluidos sejam utilizadas para preencher os espaços vazios.

Isto é, as equações diferenciais parciais esboçadas acima são utilizadas para estimar como os limites diretamente adjacentes a um espaço vazio no modelo tridimensional devem fluir naturalmente e preencher o espaço vazio se os DEM forem considerados como fluidos incompressiveis, tal como deve ser apreciados pelos elementos versados na técnica.

Esta abordagem permite vantajosamente a reconstrução autônoma da terra limpa nos lugares onde os edifícios ou outras características culturais foram removidos, embora ainda mantenha contornos de elevação contínua. Além disso, a técnica de interpolação não-linear de sombreamento permite a propagação exata dos dados da área que circunda um limite de espaço vazio. Além disso, o DEM pode ser vantajosamente evoluído iterativamente até que um estado constante seja atingido, e a velocidade da propagação pode ser controlada para se obter uma troca desejada entre a exatidão dos dados geoespaciais resultantes e a velocidade de modo que a carga limite de processamento não se torne indesejavelmente grande, tal como deve ser apreciado pelos elementos versados na técnica.

A abordagem descrita acima pode ser similarmente utilizada para reconstruir outras características além do terreno. Mais particularmente, ela pode ser utilizada para executar o sombreamento em espaços vazios em uma característica cultural (por exemplo, edifícios) resultante da folhagem, etc., que obscurece parte da característica cultural. Voltando agora adicionalmente às FIGURAS 5-7, o processador 22 pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial 21 para sombrear os dados em um ou mais espaços vazios 51a dados de características culturais de modelo geoespacial 5 0a causados pela extração de dados da folhagem (isto é, árvore) do DEM, no bloco 33'. A título de exemplo, a extração da folhagem pode ser executada com base na cor dos dados (se os dados em cores forem fornecidos), assim como o gradiente da cor dos dados, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica. Naturalmente, outras técnicas apropriadas de extração de folhagem também podem ser utilizadas. Uma vez mais, os espaços vazios 51a podem ser determinados com base na localização da folhagem que é extraída.

Conforme discutido acima, o processador 22 sombreia ao propagar iterativamente os dados de contorno de elevação fora dos espaços vazios 51a nas partes de dados 52a, 62a ao longo de uma direção das linhas de contorno de elevação constante fora dos espaços vazios para os espaços vazios, nos blocos 35'-36', para produzir as partes de dados "reparados" finais 52b, 62b em que as bordas de edifícios 55b', 65b1 são agora completas e contínuas. O processo de sombreamento também é ilustrado nas FIGURAS 7A-7D, em que a informação da elevação (tal como representado visualmente pelo sombreado diferente) da região limitadora de uma parte de dados 72a em torno de um espaço vazio 71 é propagada no espaço vazio (FIGURAS 7A e 7B) com base na seguinte relação:

<formula>formula see original document page 15</formula>

onde VH é o gradiente de DEM e VpH é a direção do iso- contorno para produzir a seção de dados reparados 72b (FIGURAS 7C e 7D). Aqui outra vez, a equação acima observada (2) pode ser utilizada. Esta abordagem permite vantajosamente a criação autônoma de DEMs de alta resolução de características culturais (por exemplo, edifícios). Além disso, isto pode ser feito enquanto são mantidas a consistência da elevação e a agudeza de borda dos edifícios das regiões sombreadas identificadas.

Voltando, adicionalmente, às FIGURAS 8 a 13, ainda um outro sistema 20 para dados de domínio da freqüência de modelo geoespacial para o sombreamento de espaços vazios é agora descrito. Aqui outra vez, o sistema 20" inclui ilustrativamente um banco de dados de modelo geoespacial 21", um processador 22", e um monitor 23" acoplado ao processador, os quais podem ser similares aos componentes descritos acima.

No entanto, nesta realização o banco de dados de modelo geoespacial 21" armazena dados de domínio da freqüência de modelo geoespacial para processamento pelo processador 22". A título de exemplo, os dados de domínio da freqüência podem ser capturados utilizando um SAR, um S0NAR, ou um dispositivo de coleta sísmica, por exemplo, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica, nos blocos 80-81. O exemplo que será discutido abaixo com referência às FIGURAS 10-13 é baseado em dados de domínio da freqüência do SAR.

Mais particularmente, um mapa 100 dos dados do domínio da freqüência ilustrado na FIGURA 10 é uma representação do K-espaço de dados de fase/amplitude 101 de uma varredura do SAR do edifício do Capitólio dos Estados Unidos. Para finalidades do presente exemplo, determinadas faixas 102 de dados de fase/amplitude foram removidas do mapa de fase para representar os efeitos de falta de dados da freqüência. Mais particularmente, tais faixas de dados faltantes 102 unem tipicamente o resultado do entalhe de freqüências particulares para evitar a interferência em outros emissores de RF, de maus funcionamentos de hardware que resultam em saídas de pulsos, interferências de RF, etc.

Deve ser observado que no presente exemplo as faixas 102 estiveram removidas manualmente para finalidades ilustrativas, e não são o resultado de entalhe, mau funcionamento de hardware, etc. As faixas de dados faltantes 102 podem, portanto, ser tratadas como espaços vazios na representação de dados do domínio da freqüência. O resultado destes espaços vazios é uma representação espacial borrada ou distorcida do domínio dos dados 110a do SAR quando convertidos ao domínio espacial, tal como mostrado na FIGURA 11. Isto é, os espaços vazios resultam em uma imagem de domínio espacial degradada com uma relação de ruído multiplicativa elevada (MNR), tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica.

No entanto, as técnicas de sombreamento descritas acima também podem ser vantajosamente utilizadas para reparar tais espaços vazios em dados de domínio da freqüência de modelo geográfico. Mais particularmente, o processador 22" coopera com o banco de dados de modelo geoespacial 21" para sombrear os dados nas faixas de dados faltantes 102 (isto é, os espaços vazios) com base na propagação dos dados do contorno fora dos espaços vazios para os espaços vazios, no bloco 82. Mais particularmente, a propagação ocorre ao longo de uma direção das linhas de contorno constante fora dos espaços vazios para os espaços vazios. Além disso, ao invés de ser baseado em dados de contorno de elevação tal como nos exemplos descritos acima, aqui os dados de contorno correspondem aos valores da fase e da amplitude dos dados que circundam os espaços vazios. Aqui outra vez, a propagação é preferivelmente executada iterativamente um número desejado de iterações (bloco 83), ou até um estado constante ser atingido, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica.

Uma vez mais, esta abordagem é baseada na reconstrução de dados para as freqüências que estão faltando de uma representação do domínio da freqüência de uma área geográfica de interesse através da modelação das assinaturas espectrais que estão presentes nos dados que circundam os espaços vazios como um fluxo (ou seja, fluido) turbulento. Isto é, cada freqüência conhecida individual é tratada como uma partícula em um fluxo de eddy, que são campos pequenos de turbulência dentro de um campo geral de turbulência. Dessa maneira, os "eddies" conhecidos nos dados de domínio da freqüência podem, portanto, ser modelados para interpolar os valores faltantes.

Falando de maneira genérica, o processador 22" executa o sombreamento baseado em uma ou mais equações de modelação de fluxo de fluido turbulento. A título de exemplo, equações/relações de mecânica dos fluidos de Navier-Stokes podem ser utilizadas com alguma modificação para o K-espaço. Mais particularmente, a função da corrente terá dois componentes ao invés de um, tal como segue:

<formula>formula see original document page 18</formula>

onde as funções A, R, e Q são quatro vezes diferenciáveis, e z = √ - 1. Desse modo, a observação das equações derivadas com respeito às intensidades da imagem resulta no seguinte:

<formula>formula see original document page 18</formula>

Uma abordagem de Navier-Stokes similar também pode ser utilizada para as operações de sombreamento de espaços vazios de terreno/característica cultural descritas acima, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica.

Depois que a propagação iterativa é terminada ao utilizar a abordagem descrita acima, o mapa de K-espaço 100 é "reparado" com as faixas de dados faltantes 102a não mais presentes (ou diminuídos substancialmente), tal como mostrado na FIGURA 12, que, quando convertido ao domínio espacial (bloco 84), fornece a imagem espacial substancialmente menos distorcida de domínio espacial da Capital 110b mostrada na FIGURA 13. Aqui outra vez, deve ser observado que a representação na FIGURA 12 não foi reparada realmente ao utilizar técnicas de sombreamento tal como descrito acima; ao invés disto, esta é uma representação real do K-espaço do edifício do Capitólio sem nenhum espaço vazio no mesmo. No entanto, a teoria dos requerentes é que a utilização da abordagem descrita acima irá fornecer uma abordagem próxima da representação 110b da FIGURA 13, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica. Uma vez que o sombreamento esteja completo, os dados de domínio espacial de modelo geoespacial podem ser exibidos no monitor 23", caso desejado, no bloco 85, e/ou armazenados no banco de dados de modelo geoespacial 21", etc., concluindo desse modo o método ilustrado (bloco 86).

Claims (10)

1. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, caracterizado pelo fato de compreender: um banco de dados de modelo geoespacial; e um processador que coopera com o dito banco de dados de modelo geoespacial para sombrear os dados em pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial com base na propagação dos dados do contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

2. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que os dados de características culturais de modelo geoespacial compreendem dados da elevação.

3. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o dito processador efetua o sombreamento ao propagar dados do contorno da elevação de fora de pelo menos um espaço vazio ao longo de uma direção das linhas de contorno de elevação constante de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

4. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dito processador propaga iterativamente os dados do contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

5. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o processador recebe, como um modelo geoespacial de entrada, dados que contêm tanto dados de folhagem de modelo geoespacial quanto dados de características culturais de modelo geoespacial, e extrai os dados de características de folhagem de modelo geoespacial.

6. MÉTODO DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, caracterizado pelo fato de compreender: a provisão de dados de características culturais de modelo geoespacial; e a utilização de um processador para efetuar o sombreamento dos dados em pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial ao utilizar um processador com base na propagação de dados do contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

7. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que os dados de características culturais de modelo geoespacial compreendem dados da elevação.

8. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que o sombreamento compreende a propagação de dados do contorno da elevação de fora de pelo menos um espaço vazio ao longo de uma direção das linhas de contorno de elevação constante de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o sombreamento compreende a propagação iterativa dos dados do contorno de fora de pelo menos um espaço vazio para pelo menos um espaço vazio.

10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de compreender a extração de uma entrada que compreende tanto dados de folhagem de modelo geoespacial quanto dados de características culturais de modelo geoespacial; e de compreender adicionalmente a determinação de pelo menos um espaço vazio nos dados de características culturais de modelo geoespacial com base na extração dos dados de folhagem de modelo geoespacial.