Математическое и программное обеспечение системы анализа динамики земной поверхности по данным дистанционного зондирования Земли

• Автор: Замятин, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 200 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
1.1. Математическое и программное обеспечение для анализа динамики земной поверхности.

1.1.1. Классификация моделей изменения земной поверхности

1.1.2. Программное обеспечение систем для решения задач анализа динамики земной поверхности
1.2. Проблемы анализа динамики земной поверхности с использованием данных дистанционного зондирования Земли.

1.2.1. Общие положения.

1.2.2. Анализ динамики земной поверхности

1.2.3. Особенности использования аэрокосмических изображений.

1.3. Проблема автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений

1.4. Цель и задачи исследования

1.5. Основные результаты и выводы по главе.
ГЛАВА 2. КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ.
2.1. Многоэтапный подход к анализу динамики земной поверхности с использованием аэрокосмических изображений.
2.2. Принципы тематической интерпретации аэрокосмических изображений
2.3. Двухэтапная классификация.
2.3.1. Методы двухэтапной классификации
2.3.2. Формирование вторичного признакового пространства в статистическом методе классификации.
2.3.3. Нейросети в двухэтаиной классификации
2.4. Принципы функционирования клеточных автоматов при моделировании изменений земной поверхности
2.5. Требования к системе анализа динамики земной поверхности
2.6. Принципы построения системы
2.7. Обобщенная структура системы.
2.8. Основные результаты и выводы по главе
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ.
3.1. Двухэтапная классификация АИ с раздельным использованием спектральных и пространственных признаков.
3.1.1. Реализация метода статистической классификации.
3.1.2. Непараметрическая оценка плотности распределения в двухэтапной классификации.
3.1.3. Способ индексирования многомерного признакового пространства
3.1.4. Особенности алгоритма индексирования многомерного признакового пространства
3.1.5. Модифицированный алгоритм непараметрической оценки плотности распределения.
3.1.6. Метод иейросетевой классификации.
3.1.7. Автоматизированный поиск обученных нейросетей.
3.2. Исследование эффективности методов и алгоритмов двухэтапной классификации
3.2.1. Постановка задачи исследования
3.2.2. Определение параметров в алгоритмах непараметрической оценки плотности распределения
4 3.2.3. Определение способа преобразования пространства большой
размерности в задаче классификации .
3.2.4. Анализ эффективности статистического и нейросетевого методов 5
3.2.5. Исследование эффективности нейросетевого метода классификации
при автоматизированном поиске нейросетей
3.3. Реализация моделирования изменений земной поверхности
3.3.1. Определение тенденций изменения
А 3.3.2. Реализация моделирования с использованием клеточных
автоматов 3.4. Исследование алгоритмов моделирования изменений земной
поверхности .
3.4.1. Постановка задачи исследования
3.4.2. Зависимость точности прогнозных тематических карт от точности
интерпретации исходных АИ 3.4.3. Исследование эффективности вероятностного подхода к
определению правил функционирования клеточных автоматов .
3.5. Основные результаты и выводы по главе
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА
ДИНАМИКИ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ .
1 4.1. Базовые программные средства системы
4.1.1. Выбор базовой системы предварительной обработки и визуализации
аэрокосмических изображений
4.1.2. Выбор базовой геоинформационной системы
4.1.3. СУБД для работы с данными в системе
4.1.4. Способы реализации иейросетевой имитации
4.1.5. Среды разработки программного обеспечения системы
4.2. Особенности программной реализации системы
4.2.1. Структура программного обеспечения
4.2.2. Хранение и поиск нейросетей
4.2.3. Особенности создания интерфейса пользователя
4.2.4. Программная реализация нейросетевого имитатора
4.3. Применение системы для решения задачи анализа динамики земной поверхности.
4.3.1. Постановка задачи исследования
4.3.2. Технология получения прогнозных карт
4.4. Применение системы для решения задачи тематического картирования
4.4.1. Постановка задачи тематического картирования
4.4.2. Технология тематического картирования.
4.5. Основные результаты и выводы по главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Именно такими сложными процессами характеризуются современные природнотерриториальные комплексы, единственным способом исследования которых часто становится использование вычислительного эксперимента. В целом вычислительный эксперимент в случае изучения земной поверхности можно представить в виде нескольких последовательных этапов 3. Первым этапом является выбор объекта исследования, представляющего собой интересующий исследователей фрагмент земной поверхности. И, наконец, разрабатываются численный алгоритм и его программная реализация, позволяющие производить интересующие расчеты при различных условиях, сравнивать результаты этих расчетов с имеющимися экспериментальными данными, принимать на их основе решения и т. Как было отмечено ранее, задачи моделирования изменений земной поверхности более интенсивно в последние годы решались зарубежными учеными. Это привело к некоторому несоответствию, а иногда и отсутствию устоявшейся отечественной терминологии в этой предметной области. Так, зарубежные ученые, занимающиеся проблемами анализа динамики земной поверхности путем моделирования изменений, выделяют два вида моделей модели изменения территорий землепользования от англ. В некоторых случаях эти модели рассматриваются совместно, ввиду схожести процессов моделирования. В этом случае модели называют v , и для них существует часто используемая аббревиатура . Поэтому для простоты и единообразия будем называть все подобные модели моделями изменения земной поверхности. Существует несколько различных критериев признаков классификации моделей изменения земной поверхности. Среди них наиболее важными являются такие критерии как уровень агрегирования модели и вид используемого математического аппарата непрерывный или дискретный. В качестве дополнительных критериев могут быть выбраны такие характеристики как вид входных или выходных данных, методы определения состояний моделируемой системы и другие критерии. В одном из наиболее часто цитируемых трудов известного зарубежного ученого В. Бэйкера , занимающегося проблемами моделирования изменений земной поверхности, предложено в качестве критериев классификации использовать критерий агрегирования, влияющий на уровень детальности моделируемого процесса и вид математического аппарата. Фрагмент моделируемой области земной поверхности удобно рассматривать в качестве матрицы, состоящей из пространственно распределенных элементов. Далее, говоря о модели земной поверхности, будем иметь ввиду именно матричное представление изображения. Каждый элемент такой матрицы является аналогом пикселя АИ или элементарным объектом элементом данных геоинформационной системы ГИС, поддерживающей растровое представление информации. При этом под моделированием будем понимать процесс исследования и изменения модели земной поверхности, а под прогнозом или прогнозной картой конечный результат такого моделирования. Моделирование или использование моделей изменения земной поверхности широко применяется как один из основных этапов при решении задач анализа динамики земной поверхности. Моделью первого типа, выделенной в по критерию агрегирования, является модель, с помощью которой исследуется значение некоторой переменной например, число элементов земной поверхности какоголибо типа, характеризующей изучаемую территорию в целом. Будем называть подобные модели обобщенными моделями. Моделью второго типа является модель, с помощью которой может исследоваться распределение значений какойлибо переменной например, типов земной поверхности на некоторой исследуемой территории. В качестве наиболее близких аналогов подобных моделей в отечественной литературе можно назвать модели динамики содержательного развития явлений и модели количественных методов прогноза . Будем называть такие модели распределенными моделями. И, наконец, самой детальной по уровню агрегированию является модель третьего типа, в которой исследуются пространственные характеристики, включая различные количественные характеристики элементов земной поверхности изучаемой территории.