Автореферат (1137225), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Изучены растровая и векторная модели представления данных дистанционного зондирования, предложены численные методыих совместной обработки.2.Разработаны численные методы и алгоритмы предварительной обработки данных дистанционного зондирования, обеспечивающие совместную обработку растровых аэрокосмических изображений и картографических данных, представленных в векторной модели, а именно метода индексации векторных данных, метода повышения пространственного разрешения изображений с использованием векторной модели представления априорной информации и алгоритм получения объединения, пересечения, разности полигоновв векторной модели данных ДЗЗ.3.Разработаны численные методы и алгоритмы тематической обработкиданных дистанционного зондирования, обеспечивающие обнаружение и распознавание природных и антропогенных объектов на аэрокосмических изображениях, а именно территорий, поврежденных в результате природных пожаров на космических изображениях низкого разрешения, и транспортныхсредств на данных сверхвысокого пространственного разрешения.4.Все разработанные методы предварительной и тематической обработки данных ДЗЗ реализованы программно на языке программирования Си,изучена их эффективность путем вычислительных экспериментов с использованием реальных данных аэрокосмической съёмки.
Показатели сравнены стеоретическими оценками и с существующими методами.5.Программы, реализующие разработанные методы, зарегистрированыв государственном реестре программ для ЭВМ и внедрены в эксплуатациюв составе макета аппаратно-программного комплекса в рамках НИР «Проблемно – ориентированные поисковые исследования в области разработкикосмических методов и технологий мониторинга и прогнозирования эмиссийвредных примесей в атмосферу при лесных и торфяных пожарах» (проект16.515.11.5028), проведённой в НИИ «АЭРОКОСМОС» в 2012-2013 годах.Рекомендации.Полученные результаты могут быть использованы вобласти мониторинга природных и антропогенных территорий для обработкиаэрокосмических изображений высокого, среднего и низкого пространственного разрешения. Использование автоматических методов обработки данныхдистанционного зондирования позволяет ускорять получение требуемого результата и повышать эффективность использования аэрокосмических данных.Перспективыдальнейшего исследования состоят в повышении качества методов тематической обработки для улучшения результата классификации.
При снижении уровня ошибок распознавания разработанные методымогут быть использованы вместо экспертной дешифровки аэрокосмическихизображений с аналогичной и даже более высокой точностью.Список публикаций автора по теме диссертации:Работы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научныхжурналах и изданиях, рекомендованных ВАК:1. Бондур В.Г.
Метод вычислительной оптимизации в задаче сопоставлениярастровой и векторной информации при анализе спутниковых данных /Бондур В.Г., Мурынин А.Б., Матвеев И.А., Трекин А.Н., Юдин И.А. //Современные проблемы дистанционного зондирования. - 2013. - Т. 10. №4.- С. 98-106. - 0,5 п.л. (личный вклад автора 0,4 п.л.).2. Бондур В.Г. Распознавание выгоревших территорий на мультиспектральных изображениях с адаптируемой маской облачности / Бондур В.Г.,Матвеев И.А., Мурынин А.Б., Трекин А.Н. // Известия Южного федерального университета. Технические науки.
- 2012. Т. 131., №. 6. - С.153-156. - 0,3 п.л. (личный вклад автора 0,2 п.л.).3. Matveev I. A. Method for Detecting Cars in Aerospace Photos / I.A.Matveev, A.B. Murynin, A.N. Trekin // Pattern Recognition and ImageAnalysis. - 2015. - V. 25, №. 4. - p. 717–721. - 0,45 п.л. (личный вкладавтора 0,3 п.л.).25Работы, опубликованные автором в других изданиях:4. Matveev I. Vehicle detection in color images / I.
Matveev, A. Murynin, A. Trekin// The 11-th International Conference «Pattern Recognition and Image Analysis: newinformation technologies» (PRIA-11-2013) September 23-28, 2013, Samara. ConferenceProceedings. - 2013. - V. 2. - p.656-659. - 0,3 п.л. (личный вклад автора 0,15 п.л.).5. Матвеев И.А.
Метод обнаружения автомобилей на аэрокосмических снимках / И.АМатвеев., А.Н. Трекин // Машинное обучение и анализ данных. - 2014. - №7. - C.828-834. - 0,4 п.л. (личный вклад автора 0,25 п.л.).6. Трекин А.Н. Метод повышения разрешения космических изображений с использованием априорной информации в векторной форме для сохранения границ / А.Н.Трекин, И.А Матвеев., А.Б. Мурынин, В.Г.
Бочкарева // Машинное обучение ианализ данных.- 2015. - T. 1, № 12. - C. 1717 - 1730. - 0,9 п.л. (личный вклад автора0,6 п.л.).7. «Модуль П расчета площади, пройденной огнем при природных пожарах»[Электронный ресурс]: свидетельство о государственной регистрации программыдля ЭВМ № 2013614800 /И.А., Мурынин А.Б.;Трекин А.Н.,Бондур В.Г., Гапонова М.В., МатвеевРежим доступа: http://www1.fips.ru/Archive/EVM/2013/201302/DOC/RUNW/000/002/013/614/800/document.pdf(датаобращения:10.09.2015).8. «Модуль О обучения классификаторов для космических снимков низкого и высокогоразрешения» [Электронный ресурс]: свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ № 2013614299 / Трекин А.Н., Бондур В.Г., Гапонова М.В., Матвеев И.А., Мурынин А.Б.; Режим доступа: http://www1.fips.ru/Archive/EVM/2013/201302/DOC/RUNW/000/002/013/614/299/document.pdf(датаобращения:10.09.2015).9.
«Модуль Э расчета эмиссий вредных примесей в атмосферу при лесных и торфяныхпожарах» [Электронный ресурс]: свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ № 2013614241 / Трекин А.Н.,Бондур В.Г., Гапонова М.В., Матвеев И.А., Мурынин А.Б.; Режим доступа: http://www1.fips.ru/Archive/EVM/2013/201302/DOC/RUNW/000/002/013/614/241/document.pdf10.09.2015).26(датаобращения:Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.Подписано в печать «»2016 г. Формат 60х84/16Бумага офсетная. Печать офсетная.Усл.
Печ. Л 1,2Тираж 100 экз. Заказ №27.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
