Лента новостей

17:29
Медведев испугался отставки
15:47
Reuters: «Короткое замыкание» в Крыму
15:44
Киев зря торопится топить Марин Ле Пен
15:42
Bloomberg: Российские опросы что-то да значат
15:39
Правило «пяти почему» от системы качества «Тойоты»
15:36
Hlavn? spr?vy: Химическая атака Асада — фейк?
15:32
ПРО США готовит России засаду
15:17
Foreign Policy: Очередная победа трубопроводной политики России
15:12
АТОшники прикидывались инвалидами, чтобы содрать с родины по 200 тысяч гривен
15:11
Кокс признал: Судьбу Украины решают за границей
15:11
Истерика Вятровича: Поляки продались Кремлю и сносят памятники героям УПА
15:10
Польский рокер Балчун и львовские олигархи Дубневичи продают железную дорогу полякам
15:10
Киевляне проклинают «Евровидение»: «Кому нужна эта показуха?»
15:09
В МВД ЛНР объявили в розыск сотрудников телеканала «Интер» и Бочкалу
14:52
Украинские планы Лукашенко застали Киев врасплох
14:52
Внезапный ход. Порошенко предупредил Трампа, что Украина отойдёт России
14:45
В МИД Белоруссии ответили на попытки представить страну нахлебником России
14:41
Bloomberg узнало о страхе Медведева за свой пост
14:40
Американцы могут сбивать российские МБР на 150-й секунде полета
14:38
Станет ли ракета «Циркон» чудо-оружием российского флота?
14:37
Сирия: Трамп вводит, Россия выводит
14:36
Россия сможет дать самый жесткий ответ на ядерную атаку США
14:35
Запад добивает украинскую энергетику
11:45
«Онижедети» принесли за день в СБУ 700 доносов на российских звезд
11:45
Эстония отгородится от России буйками за 74 млн. евро
11:44
В Европе начали подозревать, что от санкций выиграла Россия
11:43
Prolet?ren: Почему не расследуют химическую атаку?
11:39
Киевская партия войны снова лезет в драку
11:14
УНИАН: «Планы» Путина и Донбасс
11:10
Лукашенко — Порошенко: «Мы — родные люди»
11:07
США: Новые подстрекательства к войне с Россией
09:59
Российской экономике сулят рывок из болота
09:57
Sueddeutsche Zeitung: Слишком дорогая дешевая Lada Vesta
09:53
«Адмирал Григорович» мог остановить удар по Сирии
09:49
Стивена Сигала включили в базу сайта «Миротворец» за посещение Крыма
09:46
Al Riyadh: России больше нечего делать в Сирии
09:39
«Очень-очень страшная русская ракета 9М729 — SSC-X-8»
09:36
Встреча у реактора: о чём договорились в Чернобыле президенты Украины и Белоруссии
09:35
В КНДР заявили, что не прекратят ядерные испытания, пока есть угроза от США
09:34
La Stampa: Итальянцы на Донбассе
09:34
Ползучее гетто: когда в Украине станет страшно заговорить по-русски
08:56
Почему графа «национальность» в паспорте сделает Украину страной-изгоем
08:55
ФСБ задержала 12 членов террористической группировки в Калининграде
08:49
Хотят ли русские войны?
08:48
Сергей Иванов: «Хотите, раскрою государственную тайну?»
Все новости

Архив публикаций

«    Апрель 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
» » Разработан алгоритм, способный точно расшифровать данные съемки поверхности Земли

Разработан алгоритм, способный точно расшифровать данные съемки поверхности Земли

Гиперспектральные данные

У каждого вида вещества на Земле имеется уникальная спектральная "подпись", определяемая не только видом молекул, но и положением химических связей, скрепляющих отдельные атомы молекулы в единое целое. Человеческий глаз видит только часть этой подписи, которую мы с вами ощущаем как цвет. Диапазон видимого света является лишь малым отрезком всего диапазона электромагнитных волн, и он, видимый свет, несет очень мало информации об объекте, его строении и химическом составе. Но в мире существуют и более совершенные инструменты, нежели глаза человека. Такие инструменты называются гиперспектральными датчиками и они способны дать достаточно большое количество информации об объекте, попавшем в их поле зрения.

Обычно такие гиперспектральные датчики устанавливаются на летательных аппаратах и искусственных спутниках для проведения подробной съемки поверхности Земли. Но данные, собранные гиперспектральными датчиками, с большим трудом поддаются математической обработке даже с помощью самых мощных компьютеров, для их обработки требуются аналитические методы распознавания образов, подобные тем, которые работают в наших с вами мозгах.

Гиперспектральный снимок


Главная проблема заключается в том, что гиперспектральные датчики работают очень и очень хорошо. Даже в тех местах, которые в обычном свете имеют одинаковый цвет, данные от этих датчиков могут отличаться на сотни и тысячи единиц. С математической точки зрения это делает каждый пиксел изображения уникальным для обрабатывающего компьютера, эта проблема известна под названием эффекта Хьюза и это до последнего времени мешало широкому использованию гиперспектральных датчиков для расширения доступных людям знаний о нашей планете.

Существующие алгоритмы обработки гиперспектральных данных могут объединять схожие по значению пикселы в группы, базируясь на данных о расстоянии между этими пикселами. В некоторых случаях, к примеру, при определении типа растительного покрова поверхности, такие алгоритмы дают достаточно неплохие результаты, но существуют такие варианты, на которых алгоритмы так называемой "кластеризации" не приносят никакого результата. Взяв за основу один из стандартных алгоритмов "кластеризации", группа исследователей из Китая и США дополнила его технологией использования образцов, согласно которым распознается характер каждого кластера пикселей.

Гиперспектральный снимок #2


На втором из приведенных снимков можно увидеть результаты работы нового алгоритма. Снимок является результатом космической съемки территории университета Павии в Италии. На первом этапе первая часть алгоритма разбивает все изображения на кластера, которым соответствуют участки поверхности определенного характера. Затем, при помощи всего 15 образцов программа смогла достаточно точно разобрать всю поверхность на находящиеся на ней объекты, составив более-менее подробную карту места. Неплохие результаты комбинированный метод показал на снимке сельскохозяйственных угодий, на которых высажены различные культуры. Кстати, именно на таких снимках алгоритмы обычной кластеризации отказывались нормально работать, но использование образцов позволило программе составить карту местности с точностью от 50 до 80 процентов.

Создание достаточно надежно работающего алгоритма обработки гиперспектральных данных позволит в скором будущем организовать полуавтоматический контроль если не за всей, то за некоторыми участками земной поверхности. А данные этого контроля будут чрезвычайно полезны людям самых различных специальностей, начиная от проектировщиков, строителей и заканчивая биологами, экологами и другими учеными, занимающимися отслеживанием изменений окружающей среды.
 

Первоисточник





Опубликовано: legioner     Источник

Похожие публикации


Добавьте комментарий

Новости партнеров


Loading...

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Наверх