Лента новостей

11:09
Санкционные войны: Россия нанесет ответный удар
11:04
Почему украинским переселенцам не рады в соседней Белоруссии
11:03
Россия доедает теневые резервы валюты
10:59
Угроза на триллион рублей: ЦБ спешит на помощь банкам
10:59
Украина оказалась под прицелом российских ракет
10:55
Решить корейский кризис Трампу поможет звонок в Кремль
10:50
США собираются оккупировать энергетический рынок Европы
09:07
Frankfurter Allgemeine Zeitung: Контрсанкции Путина вредят россиянам
09:04
Варшава сошла с ума, потребовав от Москвы триллионы за войну
09:00
Do Rzeczy: Конфронтация у Рубикона
08:52
Nation Alreview: «Украина не достойна уважения»
08:44
KCNA Wath: Россия ослепла или притворяется?
08:40
России предлагают развивать ЕАЭС за свой счёт
08:34
Advance: Вступление России в Евросоюз
08:30
Этот день в истории - 23 Августа
06:20
Авианосная доктрина США ломается о новую русскую ракету
06:18
Сирийской армии осталось добить противника
06:17
Российское зерно продолжит ставить рекорды
06:16
Россия бросает вызов глобалистам
17:59
Фальшь европейской дудки США
17:31
Под прикрытием русофобов НАТО идет на восток
09:00
Этот день в истории - 22 Августа
07:56
Шляхта лижет сапоги холопов?
07:49
Латвия готовится воевать с Россией любимым оружием афганских душманов
23:43
Доска почета «Миротворец»
21:55
Исламизация Бельгии: все, толерантность накрылась «медным тазом»
21:52
«Громыковская школа»: западные СМИ опасаются нового посла России в США
21:49
Возможна ли в США гражданская война?
21:47
Последняя битва Америки: геи против генерала Ли
21:47
Желающих посетить США россиян станет гораздо меньше
21:45
Королёвская «семёрка»: как СССР создал первую в мире межконтинентальную баллистическую ракету
21:44
Тем временем: Ляшко призвал расстрелять Саакашвили при пересечении границы Украины
21:43
«Джон Маккейн» столкнулся с танкером
21:40
США пытается заставить Путина «кормить» Украину
21:38
Страшные буквы: что ужаснуло патриотов Латвии в визите российского министра
21:37
На Украине старый советский танк выдают за шедевр оборонки
21:36
Наступает время агонии террористов в Сирии
21:35
«Русская лихорадка» охватила элиту Меркель
21:04
Новый российский экраноплан появится «в железе» после 2020 года
21:03
Сочинение школьницы об отличии русской и европейской цивилизации взбудоражило умы
21:02
«Коварный изменщик» Трамп: США приостановили выдачу виз россиянам
21:00
«Независимость от российского газа» обходится Прибалтике очень дорого
20:59
Почему эсминцы ВМС США идут на таран
20:58
Чем Россия ответит на поставки в Европу американского СПГ
20:55
Реальный преемник Владимира Путина появился на горизонте
Все новости

Архив публикаций

«    Август 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031 
» » 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