Алгоритмы обработки данных радиоволнового дистанционного зондирования поверхности Земли на основе искусственных нейронных сетей - Автореферат

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Алгоритмы обработки данных радиоволнового дистанционного зондирования поверхности земли на основе искусственных нейронных сетей (На правах рукописи) Мансуров Александр Валерьевич Специальность 05.13.18 - «математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» УДК 004.8.032.26:537.86 Барнаул - 2006 Работа выполнена на кафедре радиофизики и волнового зондирования физико-технического факультета Алтайского государственного университета. Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Комаров Сергей Александрович. 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, конференц-зал АлтГУ. Ученые и специалисты многих стран активно разрабатывают методики изучения Земли с использованием дистанционных измерений, совершенствуется и техническая база мониторинга, и методы интерпретации данных. Один из последних выведенных на орбиту спутников - ALOS - помимо сенсоров видимого и ИК-диапазона оборудован РСА PALSAR с разрешением от 10 до 100 м (L-диапазон). В 2007 году готовится к запуску спутник SMOS, имеющий на борту усовершенствованный радиометр L-диапазона для изучения влажности почв и солености океанов. 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. Основные задачи исследования: 1. анализ методик применения нейросетевых компонент в составе алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования; 2. разработка методики применения нейросетевых алгоритмов для обработки данных дистанционного зондирования земных покровов с целью получения оптимального решения; 3. разработка и апробация основанного на искусственной нейронной сети алгоритма определения влажности и температуры почвенного покрова по данным радиометрического дистанционного зондирования; 4. разработка и апробация алгоритма определения овражной сети по радиолокационному изображению при помощи искусственной нейронной сети. Алгоритм выделения овражной сети по радиолокационным изображениям, полученным с помощью радаров с синтезированной апертурой с использованием искусственной нейронной сети и методов вейвлет-анализа. 4. Разработанный алгоритм выделения овражной сети выполняет классификацию наиболее точно при использовании радиолокационных изображений в диапазоне L и поляризации HV для аппарата SIR-C. 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 «Ломоносов-2003» (Москва, 2003); всероссийской конференции «Дистанционное зондирование поверхности Земли и атмосферы» (Иркутск, 2003); 4-й 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.