Диссертация (1137226)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Федеральное государственное автономное образовательное учреждениевысшего профессионального образования «Московский Физико-ТехническийИнститут (Государственный Университет)»На правах рукописиТрекин Алексей НиколаевичМетоды математического моделирования иалгоритмы автоматической обработкиаэрокосмических изображений прираспознавании природных и антропогенныхобъектов05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексыпрограмм (технические науки)ДИССЕРТАЦИЯна соискание учёной степеникандидата технических наукНаучный руководительд.т.н.Матвеев Иван АлексеевичМосква – 20162ОглавлениеВведениеГлава 1.. .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5Данные дистанционного зондирования Земли как осно­ва для развития модельных представления и алгоритмов рас­познавания природных и антропогенных объектов. . . . . . .16Источники электромагнитного излучения . . . .

. . . . . . . . . .161.1.1.Излучение Солнца. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .171.1.2.Собственное излучение Земли . . . . . . . . . . . . . . . .181.1.3.Спектральные свойства атмосферы . . . . . . . . . . . . .18Регистрация и обработка данных дистанционного зондирования .191.2.1.Растровая модель представления данных. . . . . . . . .201.2.2.Характеристики космических изображений. .

. . . . . .211.2.3.Геопривязка космических изображений . . . . . . . . . . .231.3.Данные, получаемые с помощью аэрофотосъемки . . . . . . . . .241.4.Векторная модель представления данных . . . . . . . . . . . . . .251.1.1.2.Глава 2.Численные методы предварительной обработки данныхдистанционного зондирования2.1.. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. .27Общая характеристика методов предварительной обработки . . .272.1.1.Численные методы повышения пространственного разре­шения. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .322.2.Статистические методы оценки качества обработки изображения332.3.Вычислительный метод повышения пространственного разреше­ния космических изображений с использованием векторной мо­дели представления априорной информации .

. . . . . . . . . . .352.3.1.Постановка задачи. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .382.3.2.Описание метода. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4032.3.3.2.4.Численный эксперимент. . . . . . . . . . . . . . . . . . .Метод индексации данных в векторной модели для совместнойобработки с данными в растровой геопривязанной форме2.5.44. . . .46. . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . .47. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .492.4.1.Постановка задачи2.4.2.Описание метода2.4.3.Реализация и численный эксперимент. . . . . . . . . . .54Эффективные алгоритмы для получения пересечения, объедине­ния, разности объектов векторной модели данных в виде много­угольников при работе с большими объёмами данных . . . . .

. .572.5.1.Постановка задачи. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .582.5.2.Существующие алгоритмы . . . . . . . . . . . . . . . . . .582.5.3.Анализ выбранных алгоритмов. . . . . . . . . . . . . . .592.5.4.Доработки реализации алгоритма Ватти . . . . . . . . . .622.5.5.Исследование доработанного алгоритма путём численно­2.5.6.Глава 3.го эксперимента . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . .66Выводы66. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Статистические и численные методы тематической об­работки данных дистанционного зондирования Земли3.1.. . . . .67Обзор существующих вычислительных методов обработки изоб­ражений. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . .673.1.1.Визуальное дешифрование . . . . . . . . . . . . . . . . . .683.1.2.Пороговая обработка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .693.1.3.Тематические индексы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .703.1.4.Методы распознавания образов . . .

. . . . . . . . . . . .733.1.5.Снижение размерности пространства признаков743.1.6.Неконтролируемая классификация (кластеризация)3.1.7.Контролируемая классификация3.1.8.Объектно-ориентированная классификация. . . . .. . .76. . . . . . . . . . . . . .80. . . . . . . .8243.1.9.3.2.Нейросетевой подход . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . .Численный метод обработки космических изображений для вы­деления выгоревших территорий . . . . . . . . . . . . . . . . . . .843.2.1.Мониторинг природных пожаров средствами ДЗЗ. . . .843.2.2.Мониторинг активных пожаров . . . . . . . . . . . . . . .853.2.3.Задача обнаружения территорий, поврежденных природ­ными пожарами . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .853.2.4.Постановка задачи. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .873.2.5.Метод решения. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .883.2.6.Построение обучающей выборки3.2.7.Классификация точек3.2.8.Реализация в виде комплекса программ и численный экс­. . . . . . . .

. . . . . .93. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .97перимент . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3.3.8397Численный метод обнаружения транспортных средств на цвет­ных аэрокосмических изображениях сверхвысокого разрешения . 1013.3.1.Постановка задачи. . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 1023.3.2.Метод решения3.3.3.Оценка вычислительной сложности . . . . . . . . . . . . . 1073.3.4.Численный эксперимент и анализ результатов . . . . . . . 108Заключение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . 110Литература. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1025ВведениеДистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) в настоящее время являетсяодним из основных методов получения информации в науках о Земле. Аппа­ратура, расположенная на спутниках — спектрометры, радиометры, камеры,лидары и др. — передаёт большое количество разнородных данных [42], а аэро­фотосъемка, в том числе с применением беспилотных летательных аппаратов,позволяет оперативно получать снимки поверхности Земли в высоком простран­ственном разрешении, в том числе многоспектральные и гиперспектральные.Путём анализа данных дистанционного зондирования можно получать инфор­мацию об атмосфере, поверхности суши и океана, в том числе отслеживатьизменения, выделять объекты на поверхности Земли.Космические изображения имеют некоторые достоинства, обеспечивающиеим важное место среди всех данных, применяемых в науках о Земле.

Во-первых,они имеют большой охват территории и частую повторяемость, однородныеданные могут быть получены до нескольких раз в сутки для всей территорииЗемли [39] в случае изображений низкого разрешения; во-вторых, имеется воз­можность оперативного получения данных, в том числе для труднодоступных иудалённых территорий. Высокая информативность данных дистанционного зон­дирования обеспечивается возможностью регистрации интересующей области вразличных спектральных диапазонах, в том числе гиперспектральной съёмкой,а также получением изображений одного участка различной аппаратурой [4].

Засчёт большого охвата данными территории Земли, в отношении к исследуемойплощади космические данные являются одним из наиболее недорогих видов,что в числе прочего позволяет поставщикам таких данных открывать бесплат­ный доступ к своим изображениям и производным продуктам для научного икоммерческого применения [161].Важное место среди в науках о Земле занимает область обработки данныхдистанционного зондирования.

Большие объемы разнородной информации, ре­6гистрируемые аппаратами космической и аэрофотосъемки, требуют автомати­зации извлечения из них полезных данных о поверхности, объектах на ней,температурным характеристикам, состоянии океана и атмосферы, процессах вэкосистемах. Обработка данных дистанционного зондирования делятся на пред­варительную и тематическую.Задача обработки данных дистанционного зондирования возникла одно­временно с получением первых данных такого рода — аэрофотоснимков. Напервых этапах развития дистанционного зондирования обработка, как правило,была экспертной (визуальное дешифрование).

В настоящее время визуальноедешифрование аэрокосмических изображений всё ещё применяется для состав­ления различных общих и тематических карт [15]. С развитием вычислительнойтехники стало возможным проведение автоматизированной и автоматическойобработки изображений, что позволило ускорить решение задач и упроститьработу дешифровщика [47].Предварительная обработка данных ДЗЗ направлена на улучшение харак­теристик изображения и приведение его к виду, более удобному для извлеченияиз него необходимой информации.

К предварительной обработке относятся раз­личные методы коррекции, географическая привязка, повышение разрешения.Тематическая обработка данных ДЗЗ — извлечение из них информациио состоянии наблюдаемых объектов — широкий и важный класс задач, реша­емых с помощью вычислительных систем. Для задач тематической обработкиприменяются как методы математического моделирования, так и методы ин­теллектуального анализа данных [73]. Одной из важных задач, решаемых сиспользованием данных ДЗЗ, является выделение и распознавание интересую­щих объектов на изображении.Основной целью, поставленной в данной работе, является создание мето­дов предварительной и тематической обработки космических изображений, при­годных для сегментации изображений, выделения аномальных зон и объектов,в широком классе задач исследования природных и антропогенных областей7поверхности Земли.Актуальность темы исследования.

Дистанционное зондирование Зем­ли (ДЗЗ) — комплекс методов получения информации о поверхности суши иводоёмов, а также различных слоёв атмосферы, с помощью различной съёмоч­ной аппаратуры, удалённой от предмета наблюдения, в частности, расположен­ной на авиационных и космических носителях. Дистанционное зондированиевключает в себя получение информации о литосфере, геологической структуреЗемли, покрытии земной поверхности, в том числе растительном покрове и ан­тропогенных объектах, климате и состоянии атмосферы.

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов диссертации