WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 |

На правах рукописи

УДК 004.8.032.26:537.86

МАНСУРОВ АЛЕКСАНДР ВАЛЕРЬЕВИЧ

АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

РАДИОВОЛНОВОГО ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ НА ОСНОВЕ

ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05.13.18 – «математическое моделирование,

численные методы и комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Барнаул – 2006

Работа выполнена на кафедре радиофизики и волнового зондирования

физикотехнического факультета Алтайского государственного университета

Научный руководитель – доктор физикоматематических наук,

профессор Комаров Сергей Александрович

Официальные оппоненты – доктор технических наук, профессор

Поляков Юрий Александрович

доктор технических наук, старший научный

сотрудник

Романов Андрей Николаевич

Ведущая организация – Институт вычислительного моделирования СО РАН (г.

Красноярск)

Защита состоится 19 сентября 2006 года в 13.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.005.04 при Алтайском государственном университете по адресу 656043, Барнаул, пр. Ленина, 61, конференцзал АлтГУ

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Алтайского госуниверситета по адресу 656043, Барнаул, пр. Ленина,

Автореферат разослан 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физикоматематических наук, профессор Безносюк С.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Необходимость усиления контроля за глобальными процессами изменения климата, ростом негативного антропогенного воздействия на биосферу, а также потребности в прогнозировании природных и техногенных катастроф, в ведении хозяйственной деятельности выдвигают в качестве приоритетной задачи дистанционное зондирование природной среды. Ученые и специалисты многих стран активно разрабатывают методики изучения Земли с использованием дистанционных измерений, совершенствуется и техническая база мониторинга, и методы интерпретации данных. Ключевая роль в этом процессе отводится системам обработки данных дистанционного зондирования (ДЗ) с применением многоканальных оптических, а также микроволновым измерительным системам и радиолокаторам с синтезированной апертурой (РСА).

Радиоволновые (радиолокационные и радиометрические) методы исследования земной поверхности являются перспективными, поскольку не зависят от естественной освещенности местности и состояния атмосферы. Наблюдения в радиоволновом диапазоне чувствительны к влажностным, геометрическим и диэлектрическим характеристикам объектов. Это делает возможным ведение мониторинга объектов и определение характеристик объектов, которые недоступны для оптических систем наблюдения. Один из последних выведенных на орбиту спутников – ALOS – помимо сенсоров видимого и ИКдиапазона оборудован РСА PALSAR с разрешением от 10 до 100 м (Lдиапазон). В 2007 году готовится к запуску спутник SMOS, имеющий на борту усовершенствованный радиометр Lдиапазона для изучения влажности почв и солености океанов. Однако обработка результатов радиолокационных и радиометрических исследований является более сложной по сравнению с оптическими системами мониторинга и требует нетривиальных методик, адаптированных к физическим и техническим особенностям формирования данных. Также для повышения оперативности при мониторинге природных ресурсов необходимы новые методы экспрессанализа и быстрой обработки данных ДЗ в режиме реального времени.

Одним из направлений дальнейшего совершенствования методов изучения природных ресурсов является использование искусственных нейронных сетей (ИНС), обладающих способностью реализовать широкий класс функций без априорных допущений о законах их распределения. Повышенный интерес к применению ИНС в подобного рода задачах объясняется простотой и эффективностью, с которой нейронные сети выполняют функциональные преобразования при обработке сигналов – зачастую при отсутствии определенного закона или модели, а также в условиях работы с зашумленными данными. На основе их обучения может быть обеспечено более точное и оперативное получение искомых параметров в реальном масштабе времени.

Разработка эффективных алгоритмов, основывающихся на искусственных нейронных сетях, для выполнения задач подобного класса представляет собой актуальную проблему данного исследования.

Цель исследования ­– разработка алгоритмов восстановления температуры и влажности почвенного покрова, мониторинга овражной сети по данным дистанционного зондирования почвенного покрова в радиоволновом диапазоне с применением искусственных нейронных сетей.

Основные задачи

исследования:

анализ методик применения нейросетевых компонент в составе алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования;

разработка методики применения нейросетевых алгоритмов для обработки данных дистанционного зондирования земных покровов с целью получения оптимального решения;

разработка и апробация основанного на искусственной нейронной сети алгоритма определения влажности и температуры почвенного покрова по данным радиометрического дистанционного зондирования;

разработка и апробация алгоритма определения овражной сети по радиолокационному изображению при помощи искусственной нейронной сети.

Объект исследования. Алгоритмы и методы обработки данных дистанционного зондирования, использующие в основе своей работы искусственные нейронные сети.

Предмет исследования. Разработка и исследование алгоритмов обработки радиометрических и радиолокационных данных дистанционного зондирования поверхности Земли с применением нейронных сетей.

Методы исследования. Для реализации цели и задач работы используются: методы нейроинформатики, методы математического моделирования и оптимизации, математического моделирования взаимодействия электромагнитных волн с почвенным покровом, имеющим геометрические и диэлектрические неоднородности, методы вейвлетанализа.

Научная новизна работы:

Предложены основывающиеся на ИНС алгоритмы обработки данных радиометрического дистанционного зондирования и радиолокационных изображений, сформированы схемы анализа работы предложенных алгоритмов и адаптации их к конкретной задаче;

Продемонстрирован нейросетевой способ определения неоднородности распределения влаги в приповерхностном слое почвы по данным многоканальных измерений в СВЧдиапазоне;

Впервые предложен базирующийся на ИНС и вейвлетанализе метод выделения овражной сети на радиолокационном изображении;

Экспериментально показано преимущество РЛИ SIRC (Lдиапазон) с поляризацией HV над РЛИ JERS1 (Lдиапазон) с поляризацией HH при нейросетевом определении овражной сети на радиолокационных изображениях.

Практическая значимость работы. Разработанные алгоритмы обработки данных дистанционного зондирования земных покровов в радиодиапазоне могут быть использованы в сельском хозяйстве, для оперативной обработки данных зондирования и контроля земельных ресурсов, для наполнения баз данных ГИС при интеграции результатов в геоинформационные системы, а также при решении различных задач обработки данных дистанционного зондирования Земли.

На защиту выносятся следующие положения:

Базирующийся на искусственной нейронной сети алгоритм определения влажности и температуры почвенного покрова по данным радиометрического дистанционного зондирования в режиме реального времени;

Предложенный алгоритм определения влажности и температуры почвенного покрова дает возможность находить неоднородность распределения влаги в приповерхностном 5сантиметровом слое почвы при многоканальных измерениях в микроволновом диапазоне (4 и более каналов) на разных частотах и двух поляризациях;

Алгоритм выделения овражной сети по радиолокационным изображениям, полученным с помощью радаров с синтезированной апертурой с использованием искусственной нейронной сети и методов вейвлетанализа;

Разработанный алгоритм выделения овражной сети выполняет классификацию наиболее точно при использовании радиолокационных изображений в диапазоне L и поляризации HV для аппарата SIRC.

Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались, обсуждались и изложены на следующих конференциях: международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, 2000); международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам «Ломоносов2003» (Москва, 2003); всероссийской конференции «Дистанционное зондирование поверхности Земли и атмосферы» (Иркутск, 2003); 4й международной конференции молодых учёных и студентов «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, 2003); международной научной конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики» (Тольятти, 2004) и на XII Всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» (Красноярск, 2004).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 5 – в научных журналах и сборниках научных трудов.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, главы с обзором литературы и описанием существующих методов и технологий исследования и обработки данных ДЗ, двух глав с описанием собственных исследований, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации составляет 127 страниц, работа содержит 25 рисунков и 9 таблиц. Список литературы содержит 137 цитируемых источников отечественных и зарубежных авторов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы задачи исследования и дана общая характеристика исследования.

В первой главе «Обзор современных методов обработки радиолокационных и радиометрических данных дистанционного зондирования» автором дается классификация современных методов обработки радиолокационных и радиометрических данных дистанционного зондирования. Анализ и обработка данных дистанционного зондирования в целом сводится к задачам классификация объектов по экспериментальным данным и определению количественных параметров (инверсии).

Традиционные подходы к решению задач классификации основывается на применении к данным статистической модели сигналов (по возможности простой), которая использует распределения вероятностей (обычно – гауссовы), связанные с классами образов. Это объясняется тем, что вследствие случайного характера протекания природных явлений результаты ДЗ подвержены случайным изменениям, маскирующим характерные различия между классами, а исследуемые классы могут перекрываться в пространстве измерений. Особенность формирования изображений земной поверхности, получаемых с радиолокаторов с синтезированной апертурой, обязывает учитывать при обработке, так называемый, мультипликативный спеклшум, что приводит к существенному усложнению статистических моделей (гамма, Краспределение вероятностей) и самого алгоритма в целом. В большей степени это относится к многоканальным радиолокационным изображениям, алгоритмы обработки которых изначально базируются на рабочих гипотезах о распределении многомерных данных и сейчас находятся в процессе активной разработки и совершенствования, образуя отдельную большую область исследования – поляриметрию.

Решение задач инверсии связано с выбором определенной модели, описывающей изучаемый класс объектов, определением и подстройкой ее параметров в соответствии с некоторой оценкой качества работы такой модели. При обработке радиолокационных и радиометрических данных применяется модельное представление процессов взаимодействия радиоволн со средой (объектами), определение радиоизлучательных и диэлектрических характеристик объектов. В виду сложности протекающих в природе процессов, модели зачастую оказываются сложными, а функциональные зависимости не выражаются в явном виде. Модель связи между искомыми и измеряемыми параметрами может быть статистической. Тогда решение задачи выполняется статистическими методами – получением статистических оценок искомых параметров для конкретной совокупности измеряемых характеристик.

Обзор традиционных подходов к анализу и обработке данных дистанционного зондирования в радиодиапазоне позволяет отметить следующие особенности:

Pages:     || 2 | 3 | 4 |




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.