Description:

"На правах рукописи Напрюшкин Александр Алексеевич Алгоритмическое и программное обеспечение системы интерпретации аэрокосмических изображений для решения задач картирования ландшафтных объектов 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей Атв Томск - 2002". Работа выполнена в Томском политехническом университете. Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Н.Г. Марков Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор А.М. Кориков кандидат технических наук К.Т. Протасов Ведущая организация: Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, г. Новосибирск. Защита состоится 25 декабря 2002 г. в 15 ч. в ауд. 214 на заседании диссертационного совета Д 212.269.06 при Томском политехническом университете по адресу: 634034, г. Томск, ул. Советская, 84, институт "Кибернетический центр" ТПУ. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Томского политехнического университета по адресу: 634034, г. Томск, ул. Белинского, 53. Автореферат разослан 22 ноября 2002 г. Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент М.А. Сонькин. Общая характеристика работы Актуальность работы. Стремительное развитие аэрокосмических технологий в последние 30 лет открыло новые неоценимые возможности оперативного получения различной пространственной информации методами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Это обстоятельство обуславливает интенсификацию использования данных ДЗЗ для проведения ландшафтного мониторинга при решении различных задач рационального природопользования. Комплексное решение таких задач возможно при совместном использовании технологий ландшафтного тематического картирования территорий по аэрокосмическим изображениям (АКИ) и современных геоинформационных систем (ГИС), предоставляющих развитые средства хранения и пространственного анализа картографической информации. Увеличение объема поступающей аэрокосмической информации, используемой для создания и актуализации ландшафтных тематических карт в ГИС, а также повышение требований к скорости ее обработки обуславливают необходимость развития средств автоматизации процесса интерпретации (дешифрирования) данных ДЗЗ. Состояние проблемы автоматизированной интерпретации АКИ показывает, что данное направление до сих пор остается наиболее сложным и наименее проработанным. Среди основных задач автоматизированной интерпретации данных ДЗЗ следует выделить задачу синтеза эффективных методов и алгоритмов распознавания объектов на АКИ. Проблемам распознавания объектов (образов) посвящены многочисленные работы ученых: С.А. Айвазяна, В.Н. Вапника, А.Л. Горелика, А.В. Лапко, К.Т. Протасова, Л.А. Заде, Д. Ландгрэбэ, А. Розенфельда, Д. Ричардса, К. Фукунаги, Р. Харалика и др. Распространенные системы обработки и интерпретации данных ДЗЗ не позволяют решить задачу автоматизированной интерпретации АКИ в целом. Вопервых, наиболее эффективные подходы к синтезу методов и алгоритмов распознавания, реализованные в таких системах, базируются, главным образом, на использовании принципов параметрической статистики и описания классов ландшафтных объектов вероятностными моделями с предположением о нормальной плотности распределения признаков в распознаваемых классах. На практике такое предположение во многих случаях не справедливо, что обуславливает снижение эффективности параметрических методов. Перспективным направлением является развитие непараметрического подхода к распознаванию ландшафтных объектов, хотя в рамках данного подхода необходимо уделять внимание повышению вычислительной эффективности непараметрических методов и алгоритмов распознавания. Во-вторых, традиционные методы и алгоритмы распознавания АКИ часто основываются на рассмотрении лишь спектральных характеристик АКИ, что не всегда эффективно при различении спектрально похожих объектов. Подходы, учитывающие также другие характеристики объектов при распознавании базируются, главным образом, на использовании дополнительных данных об интерпретируемой ландшафтной сцене, однако, такие данные не всегда доступны. Перспективным подходом, но недостаточно развитым применительно к АКИ оптического диапазона, является использование теории машинного зрения и текстурного анализа для получения дополнительной информации о распознаваемых объектах, помогающей улучшить их различимость. Все вышесказанное говорит об актуальности проблем модификации существующих и разработки новых методов и алгоритмов интерпретации данных ДЗЗ, а также создания на их основе систем автоматизированной интерпретации АКИ, позволяющих эффективно решать задачи ландшафтного тематического картирования. Исследования и разработки по теме проводились в соответствии с утвержденными планами НИР Кибернетического центра ТПУ в 1997-2002 гг., а также в рамках проекта Минпромнауки РФ по гранту №00-15-98478 поддержки ведущих научных школ, проектов РФФИ по грантам №00-07-90124, №01-07-06009, №02-07-06005 и НИР по гранту аспиранта ТПУ 2002г. Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание алгоритмического и программного обеспечения системы автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений, позволяющей решать задачи тематического картирования ландшафтных объектов с использованием данных ДЗЗ. Для реализации поставленной цели необходимо последовательное решение следующих задач: 1) Создание концепции автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений. При этом должны быть определены базовые принципы распознавания ландшафтных объектов, а также принципы построения автоматизированной системы интерпретации. 2) Разработка математического обеспечения (методов и алгоритмов) системы автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений. Решение данной задачи предполагает также исследование эффективности предлагаемых методов и алгоритмов. 3) Разработка программного обеспечения системы автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений. Результатом решения этой задачи должны явиться программные средства такой системы, реализующие сформулированную концепцию и разработанные методы и алгоритмы. 4) Апробация разработанной системы автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений на примере решения прикладной задачи ландшафтно-экологического картирования. Методы исследований. В работе использованы методы многомерного статистического анализа, теории распознавания образов, статистического моделирования. Проверка работоспособности и эффективности адаптивной процедуры распознавания и положенных в ее основу алгоритмов, а также оценка достоверности полученных при этом результатов осуществлялась путем проведения численных экспериментов с использованием модельных данных и реальных космических снимков с различными характеристиками. Научную новизну полученных в работе результатов определяют: 1) Концепция автоматизированной интерпретации аэрокосмических изображений, включающая основные принципы распознавания ландшафтных объектов." Ключевые слова: ландшафтный объект, applications, структура, класс, распознавание ландшафтный, обработка, юкос, тк, historical center, markov napryushkin, решающий, расстояние, автоматизированный, markov, метод, критерий, design, апробация, наука, интерпретация, система автоматизированный, napryushkin, science, gis, позволять, интерпретация аэрокосмический, марково, изображение, адаптивный решающий, данный, адаптивный, редактирование векторный, использовать, растровый, использование, технология, принцип, образ, выборка, программный, оценка, положенный, пространственный, мультиспектральный, система, следующий, основной, месторождение, анализ, яркость, ландшафтный, модельный, international, эффективный, диссертация, новосибирск, распознавание, адрес, алгоритм классификация, скользящий окно, получить, процедура, рсп, соответствие, тематический карта, socio-natural co-evolution, подсистема, предложить, аэрокосмический изображение, карта, совместно, zamyatin, создание, упр, признак, результат, сегодняшний, international workshop, эффективность, обеспечение, предложенный, учитывать, этап, статистический, application, адаптивный процедура, studies, справедливый, зависимость, решающий правило, landmapper, дзз, картирование, аэрокосмический, интерпретация ака, спектральный, ландшафтно-экологический, независящий, плотность, international symposium, предположение, язык, гис, решение задача, текстурный, agile conference, тестовый выборка, сравнение, основа, формирование, томскнипинефть внк, эффективный подход, объем, подход, средство, процедура распознавание, оценка упр, характеристика, исследование, правило, распознаваемый класс, вероятностный, точность, функция, решение, задача, распределение, parts, ака, тематический, непараметрический, пиксель, geographic, вычислительный, позиция, строка, автоматизированный интерпретация, разработать, система признак, badmaev, алгоритмический, объект, management support, вектор, бпрп, рпк, перспективный, обучающий, дать, алгоритм, разработка, классификация, программный обеспечение