Лента новостей

02:01
На пути фашизма или закон об исключительности украинского языка
02:00
Ответ Сталинграда Возрождение города-героя начиналось… со школ
01:57
Голь на выдумку хитра, или что делают украинцы, доведенные до отчаяния
01:56
Неизвестный Берия: Несостоявшийся триумф социализма
01:43
Вести недели с Дмитрием Киселевым от 22.01.17
01:41
Будет голод, но будет и холод
01:40
Закон о «лингвистическом геноциде» грозит Украине появлением новых «народных республик»
01:39
Конец резидента: Порошенко «спалил» «украинского подпольщика» из Луганщины
01:38
Черчиль: мы вызвали к существованию армии Колчака и Деникина
01:37
Псевдоискусство как технология расчеловечивания
16:58
Новое лицо войны
16:56
Убить ИС-3: Как шведы безуспешно пытались создать мощный танк
16:53
75 лет в авангарде
16:52
Трамп делает ставку на морпехов
16:51
Супер-БМП Т-15 Армата: впервые с действующим Афганитом
16:50
Боязнь русских заставила НАТО лететь в Прибалтику: ВВС Испании уже в пути
16:49
У «Искандера» появится новое лицо
16:48
Порошенко присвоил убийце звание Героя Страны
16:46
Что делают британские танки в тоннеле под Ла-Маншем
16:45
Порошенко анонсировал обеспечение армии новейшим оружием
16:44
Дальность действия — земной шар: почему ПАК ФА везде дотянется
16:34
Как морпехи США используют научную фантастику
16:33
Сирия, сводка: САА наступает в Хомсе и Алеппо, Тияс стал гробницей для ИГ
16:32
Неуправляемый «Трайдент»: Британские СМИ сообщили об инциденте с ядерной ракетой
16:20
Истребитель F-35 оказался ещё хуже, чем думали
16:17
Разрушения, рабство, смерть: беженцы Дейр эз-Зора сообщили о жизни при ИГ
16:16
Спецслужбы Украины лезут в Москву
16:15
Новый штурмовой комбинезон Альфа-1: невидим для врага, удобен для носителя
16:08
Ажиотаж по-японски: противолодочный корабль «Адмирал Трибуц» ошеломил местных жителей
16:07
«Конфету этому хлопцу»… Порошенко боится конкуренции
15:14
Патриоты в истерике: ЦРУ рассекретили документы про преступления ОУН-УПА
15:13
Юрий Селиванов: Отмороженная элита Америки
15:12
Тягнибок в бешенстве: мэра Львова Садового надо расстрелять
15:12
Дональд Трамп и новый американский патриотизм
15:10
Евросоюз приготовился к войне с США
15:09
Хочу такую речь от Путина!
15:07
Савченко под прицелом ВСУ: подробности спецоперации
15:06
Отдаст ли Трамп Беларусь на откуп Москве?
15:05
Марионетка Яценюк снова в деле. Кто вернёт его в большую политику
15:02
США начали отсчет: "Минск-2" становится головной болью Киева
15:01
Он не зря помолился пред боем
14:58
Украинцы в бешенстве: политиков нужно расстрелять за подхалимство к Трампу
14:55
Разоблачавший ЦРУ немецкий журналист не смог встретиться с Трампом — был найден мёртвым
14:54
Инаугурация Трампа: выиграно сражение, но не битва
14:51
Геноцид русского языка на Украине
Все новости

Архив публикаций

«    Январь 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031 
» » 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...

Loading...

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