WWW.UK.X-PDF.RU

БЕЗКОШТОВНА ЕЛЕКТРОННА БІБЛІОТЕКА - Книги, видання, автореферати

 
<< HOME
CONTACTS




Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы

Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы

«УДК 550.73+57.042:519.67 © 2010 С. А. Станкевич, О. В. Титаренко, С. В. Шкляр Ефективна обробка даних польового спектрометрування в природоресурсних задачах (Представлено академiком НАН ...»

УДК 550.73+57.042:519.67

© 2010

С. А. Станкевич, О. В. Титаренко, С. В. Шкляр

Ефективна обробка даних польового

спектрометрування в природоресурсних задачах

(Представлено академiком НАН України В. I. Ляльком)

Запропоновано математичнi моделi та алгоритми ефективного аналiзу тонких спектральних вiдмiн наборiв прецизiйних спектрограм, отриманих у ходi польового спектрометрування при розв’язаннi природоресурсних задач. Застосування запропонованих алгоритмiв дозволяє скоротити потрiбнi обчислювальнi витрати в бiльш нiж 50 разiв та пiдвищити вiрогiднiсть вдвiчi.

Застосування польового спектрометрування. Сучаснi данi дистанцiйного зондування використовуються для отримання характеристик природних утворень рослинностi, гiрських порiд та грунтiв, водних поверхонь. Вимоги до якостi й точностi характеристик зростають з пiдвищенням складностi створюваних бiофiзичних моделей, удосконаленням методiв наукових дослiджень i технологiй дистанцiйного зондування.

Для бiльш ефективного використання даних дистанцiйного зондування необхiднi спектри природних утворень, що отриманi за допомогою польових спектрометрiв, потрiбних для з’ясування оптимальних технiчних характеристик аерокосмiчних сенсорiв.

Польова спектрометрiя це кiлькiсне вимiрювання яскравостi, освiтленостi, вiдбиття або пропускання об’єктiв земної поверхнi в польових умовах як функцiї довжини хвилi. Вимiри проводили за допомогою спектрометрiв, якi дають змогу вивчати зразки поза традицiйних лабораторiй, що потребують дорогих методiв тестування. Крiм того, польову спектрометрiю можна застосовувати i як самостiйний iнструмент для виявлення процесу або речовини (матерiалу). Це представляє iнтерес, тому що пряма iдентифiкацiя речовин у полi важливiша за збiр зразкiв для подальшого аналiзу в лабораторiї.

Iснує велика кiлькiсть областей застосування спектральних польових даних у сiльському господарствi, екологiї i лiсництвi, при розвiдцi корисних копалин, у гiрськiй промисловостi, грунтознавствi. В деяких випадках спектральну iнформацiю використовували як довiдковi данi для iнтерпретацiї спектральних зразкiв, в iнших випадках як безпосередню iнформацiю. Завдяки спектральному аналiзу дослiджено взаємозв’язок мiж спектральною iнформацiєю та хiмiчними i бiофiзичними властивостями вказаних об’єктiв.

Роздiлення спектрограм. Роздiлення близьких спектрограм здiйснюється за тонкими спектральними вiдмiнами, а отже, проводиться по результатах робастної статистичної обробки. Досить надiйнi результати дає використання як показника роздiльностi ймовiрностi переплутання спектрограм, що роздiляються [1].

Вимiрянi спектрограми можна вважати реалiзацiями ергодичних випадкових процесiв [2]. Iмовiрнiсть 12 переплутування спектрограм (1) й (2) визначається законами розподiлу густини ймовiрностi їх сигналiв за спектром p1 () й p2 ():

–  –  –

де n обсяг статистичної вибiрки; D12 дивергенцiя Кульбака–Лейблера [3].

110 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2010, № 1 На практицi зазвичай виконується серiя спектрометрувань, яка потiм, за результатами сумiсної статистичної обробки, подiляється на об’єктовi та фоновi вимiрювання. Для кожного з n можливих подiлiв визначається ймовiрнiсть (i) i далi (при вiдсутностi додаткової iнформацiї) на пiдставi принципу максимальної правдоподiбностi можна знайти номер i найкращого в розумiннi статистичної значущостi подiлу. На жаль, пряма обробка безпосереднiх результатiв польового спектрометрування, як правило, демонструє досить високi значення ймовiрностi помилки (i ) 0,4. Покращити достовiрнiсть роздiлення спектрограм можна за допомогою селекцiї найбiльш iнформативних спектральних вiдлiкiв [4].

Величина iнформацiйної дивергенцiї буде залежати вiд складу пiдiбраних спектральних вiдлiкiв, якi можна задати булiвським вектором-селектором W, а разом з нею й iмовiрнiсть помилки (1), причому D(i, 0) 0 та вiдповiдно (i, 0) 1. Тому обов’язково iснує певний оптимальний вектор-селектор W :

W : (i, W ) min. (2) Задача полягає в знаходженнi оптимального за виразом (2) вектора-селектора. Розв’язок цiєї задачi у випадку великої кiлькостi вiдлiкiв неможливо отримати прямим перебором.

Для кiлька сот спектральних вiдлiкiв добре себе зарекомендував алгоритм псевдоградiєнтного пошуку на регулярнiй решiтцi в просторi змiнних вектора W [5]. Але для кiлькох тисяч спектральних вiдлiкiв, якi продукують сучаснi польовi спектрометри, обчислювальнi витрати навiть псевдоградiєнтного пошуку занадто високi. Потрiбно зниження вхiдної розмiрностi.

Оптимальна лiнеаризацiя спектрограм. Ефективним iнструментом зниження розмiрностi спектрометричних даних є лiнеаризацiя. Особливiсть лiнеаризацiї при обробцi даних польового спектрометрування полягає в необхiдностi визначення єдиного спiльного набору абсцис вузлових точок лiнеаризацiї для всiєї множини спектрограм, що обробляються. Це викликано потребою подальшого коректного порiвняння рiзних лiнеаризованих спектрограм.

Для кожної окремої спектрограми математична задача зводиться до знаходження кусково-лiнiйної функцiї (m-вимiрну функцiю однiєї змiнної спектрального вiдлiку), всi значення якої лежать у наперед заданому околi таблично заданої функцiї значень спектрограми.

Шукаємо кусково-лiнiйну функцiю f : [1... m] Rn, абсциси точок зламу якої цiлi точки, а ординати лежать у межах Li (j) fi (j) Hi (j), i = 1,..., n, j = 1,..., m.

Це робиться в два етапи:

1) знаходяться можливi абсциси точок зламу;

2) для кожного i = 1,..., n визначається одновимiрна кусково-лiнiйна функцiя fi зi знайденими на першому етапi абсцисами точок зламу (тобто зi знайденими iнтервалами лiнiйностi), значення якої лежать у межах Li (j) fi (j) Hi (j), j = 1,..., m.

Рис. 1 iлюструє можливостi оптимальної лiнеаризацiї типової спектрограми рослинностi, отриманої за допомогою польового спектрометра FieldSpec 3FR. Практика обробки даних польового спектрометрування демонструє можливiсть лiнеаризацiї набору спектрограм з кiлькох тисяч спектральних вiдлiкiв 30–40 лiнiйними сегментами з ±0,5 %.

Розрахунок iнформацiйної дивергенцiї. Пiсля проведення лiнеаризацiї спектрограм стає можливим аналiтично визначити iнтеграл, що описує iнформацiйну дивергенцiю. Розглянемо лiнiйнi сегменти двох спектрограм, якi описуються рiвняннями a1 + b1 ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2010, № 12 Рис. 1. Оптимальна лiнеаризацiя типової прецизiйної спектрограми

–  –  –

112 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2010, № 12 Рис. 2. Розташування просторового профiлю, вздовж якого проводилося спектрометрування рослинностi Вiдтепер за рiвнянням (4) з урахуванням виразу (5) стає можливим безпосередньо розрахувати дивергенцiю Кульбака–Лейблера для довiльних двох лiнеаризованих спектрограм.

Крiм того, стає реальним проведення селекцiї iнформативних спектральних iнтервалiв (2), оскiльки вектор-селектор W буде накладено не на безлiч маловпливових вхiдних спектральних вiдлiкiв, а на набагато важливiшi лiнiйнi сегменти спектрограм, у просторi можливих комбiнацiй яких i буде здiйснюватися псевдоградiєнтний пошук.

Можна показати [6, 7], що для типового зниження розмiрностi в результатi лiнеаризацiї у 50–90 разiв скорочення обчислювальних витрат складе в середньому 40–270 тис. разiв.

Обчислювальнi ж витрати на лiнеаризацiю можна вважати постiйними, вони будуть приблизно лiнiйно зростати лише зi збiльшенням кiлькостi вхiдних спектрограм n.

Апробацiя на польових даних. Апробацiю запропонованої моделi здiйснювали для визначення границi контуру покладу вуглеводнiв шляхом роздiлення спектрограм рослинностi за простором уздовж профiлю, який перетинає продуктивну та непродуктивну дiлянки покладу вуглеводнiв. Профiль було прокладено в межах однорiдних рослинних фацiй ландшафту з урахуванням геологiчної будови вхрест простягання геологiчної структури, мiж непродуктивною та продуктивною пошуковими свердловинами (рис. 2).

Прецизiйне спектрометрування виконували за допомогою сучасного польового спектрометра типу FieldSpec 3FR. Вiдбiр листя берези здiйснено 17.06.2009 р. за пошуковим маршрутом уздовж лiсосмуги. Проведено спектрометрування листя берези в 35 точках уздовж обраного профiлю.

Результати обробки даних польового спектрометрування шляхом оптимальної лiнеаризацiї набору отриманих спектрограм iлюструє рис. 3.


Купить саженцы и черенки винограда

Более 140 сортов столового винограда.


ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2010, № 12 Рис. 3. Результати роздiлення спектрограм рослинностi вздовж просторового профiлю: 1 лiнеаризованих, лiнеаризованих з селекцiєю найбiльш iнформативних сегментiв 2 За результатами обробки спектрограм з використанням запропонованої методики максимальна вiрогiднiсть роздiлення вiдповiдає 5-й та 34-й точкам просторового профiлю, що пояснюється наявнiстю там розбурених свердловин (№ 16, № 51 й № 62). На цих дiлянках спостерiгається значне забруднення територiї, яке впливає на спектральнi характеристики рослин. Крiм того, Схiднорогiнцiвська нафтогазоносна структура має достатньо високу неотектонiчну активнiсть, про що свiдчать iнтенсивнi сучаснi флюїдогеодинамiчнi процеси в межах її блокiв. Збiльшення вiрогiдностi роздiлення спектрограм рослинностi в точках 19–28 пов’язане з геологiчними розломами та вказує на високу флюїдопровiднiсть цiєї дiлянки внаслiдок наявностi зони пiдвищеної трiщинуватостi в породах фундаменту. Отже, спектрограми рослинностi в точках 1–19 можуть бути вiднесенi до продуктивної дiлянки покладу вуглеводнiв, а в точках 19–35 до непродуктивної.

Таким чином, запропонована методика статистичного роздiлення спектрограм рослинностi шляхом оптимальної лiнеаризацiї з подальшою селекцiєю iнформативних спектральних iнтервалiв демонструє принципову можливiсть виявлення закономiрних змiн спектральних характеристик рослинностi при переходi вiд пошукових дiлянок до фонових.

Запропонована модель статистичного роздiлення спектрограм є досконалою теоретичною основою методики виявлення об’єктiв за їх спектрами по матерiалах прецизiйного польового спектрометрування i може бути успiшно адаптована для розв’язання певного кола природоресурсних задач (у сiльському господарствi, екологiї i лiсництвi, при розвiдцi корисних копалин, у гiрськiй промисловостi, грунтознавствi тощо).

Оптимальна лiнеаризацiя є ефективним iнструментом зниження розмiрностi спектрометричних даних. Попередня лiнеаризацiя даних польового спектрометрування дозволяє описати набiр спектрограм з кiлькох тисяч спектральних вiдлiкiв (кожна з 30–40 лiнiйними сегментами), що, в свою чергу, дозволяє значно скоротити потрiбнi обчислювальнi 114 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2010, № 12 витрати та створити можливiсть ефективної обробки спектрометричних даних саме в польових умовах.

Методика, технiчнi рiшення та практичнi рекомендацiї, якi можна розробляти на пiдставi викладених пiдходiв, спроможнi значно розширити функцiональнiсть та пiдвищити ефективнiсть iснуючих апаратно-програмних комплексiв обробки даних польового спектрометрування. Наприклад, вiдбiр найбiльш iнформативних лiнiйних сегментiв дає змогу пiдвищити вiрогiднiсть правильного роздiлення спектрограм у 2–3 рази.

Подальшi дослiдження мають бути спрямованi на розробку алгоритмiв iдентифiкацiї бiльш складних просторових розподiлiв результатiв польового спектрометрування, на теоретичне обгрунтування створення нових ефективних iнварiантiв для аналiзу прецизiйних спектрограм, а також на залучення додаткових наземних геологiчних, геофiзичних та дистанцiйних даних для пiдвищення ефективностi розв’язку природоресурсних задач [8].

1. Архипов А. И., Станкевич С. А., Титаренко О. В. Определение границы контура залежи углеводородов по признаку статистической разделимости спектрограмм растительного покрова // Материалы

Всеросс. конф. “Дегазация Земли: геодинамика, геофлюиды, нефть, газ и их парагенезы”. – Москва:

ИПНГ РАН, 2008. – С. 33–36.

2. Станкевич С. А. Кiлькiсне оцiнювання iнформативностi гiперспектральних аерокосмiчних знiмкiв при розв’язаннi тематичних задач дистанцiйного зондування Землi // Доп. НАН України. – 2006. – № 10. – С. 136–139.

3. Martinez-Uso A., Pla F., Sotoca J. M., Garcia-Sevilla P. Clustering-Based Hyperspectral Band Selection Using Information Measures // IEEE Transact. on Geosci. and Rem. Sensing. – 2007. – 45, No 12. – P. 4158–4171.

4. Станкевич С. А., Титаренко О. В. Оптимiзацiя даних наземного спектрометрування при картуваннi меж фiтоiндикацiйних аномалiй // Наук. вiсн. Нац. аграрн. ун-ту. – 2008. – Вип. 128. – С. 312–319.

5. Станкевич С. А. Оптимизация состава спектральных каналов гиперспектральных аэрокосмических изображений при решении тематических задач дистанционного зондирования Земли // Косм. наука i технологiя. – 2007. – 13, № 2. – С. 25–28.

6. Floudas C. A. Deterministic Global Optimization: Theory, Algorithms and Applications. – Oxford: Oxford Univ. Press, 1995. – 650 p.

7. Попов М. А., Станкевич С. А. Методы оптимизации числа спектральных каналов в задачах обработки и анализа данных дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – Вып. 3. Т. 1. – Москва: ИКИ РАН, 2006. – С. 106–112.

8. Станкевич С. А., Титаренко О. В. Методика iнтеграцiї дистанцiйних та геолого-геофiзичних даних при пошуку нафти та газу // Уч. зап. Таврич. нац. ун-та им. В. И. Вернадского. – 2009. – 22 (61), № 1. – С. 105–113.

ДУ “Науковий центр аерокосмiчних дослiджень Землi Надiйшло до редакцiї 26.03.2010 Iнституту геологiчних наук НАН України”, Київ S. A. Stankevich, O. V. Titarenko, S. V. Shklyar Field spectrometry eective data processing in the natural resource management Mathematical models and algorithms for the eective analysis of ne spectral dierences between the sets of precision spectrograms registered during a eld spectrometry in the natural resource management are oered. These algorithms reduce the necessary computing expenses by more than 50 times and increase the reliability twice.

ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2010, № 12



Похожие работы:

«Міністерство освіти і науки України Львівський національний університет імені Івана Франка Програма VІ Міжнародної наукової конференції студентів та аспірантів “Молодь і поступ біології” (21–24 вересня 2010 року) Львів – 2010 Ministry of Education and Science of Ukraine Ivan Franko National University of Lviv Program of the VІ International Scientific Conference for Students and PhD Students “Youth and Progress of Biology” (September 21–24, 2010) Lviv – 2010 Голова оргкомітету конференції,...»

«Анотований список друкованої продукції ПОІППО за 2011 р. *Постметодика. – Полтава : ПОІППО, 2011. – № 1 (98). – 64 с. Тягар норми У цьому номері обговорюється тема відношень індивіда та соціального порядку. Стаття Шкоди В.В. зосереджена на формуванні екзистенціального завдання індивіда, а саме: підтвердження та відстоювання своєї унікальності, завданої як на рівні природного буття, так і у суспільному жітті. Продовжує тему дослідження Кравченко П.А. щодо процесу дегуманізації вищої освіти в...»

«Урок № 1 Дата / / Клас Прізвище учителя Біологія — наука про життя. Основні властивості живого Мета: сформувати уявлення про біологію як науку, що вивчає живі організми; поглибити знання учнів про основні властивості живого; розвивати критичне мислення, уміння аналізувати, порівнювати, робити висновки; виховувати етично-ціннісне ставлення до природи. Очікувані результати: учні називають основні властивості живого (ріст, розмноження, взаємодія із зовнішнім середовищем тощо), відмінності живого...»

«Наталія Осніцька, Лариса Монько Посібник для учнів Автори: Монько Л. В. – вчитель біології та екології Рівненського НВК № 26 Осніцька Н.О. – вчитель географії та економіки Рівненського НВК № 26 Рецензенти: Букша Н. М. – методист КУ «Рівненський міський методичний кабінет» Вдовенко Л. Г. – вчитель біології вищої категорії, « Вчитель методист» ЗОШ №23 м. Рівного. Затверджено на засіданні методичної ради Рівненського навчальновиховного комплексу «Загальноосвітня школа І – ІІІ ступенів –...»

«Лікувальна фізична культура, спортивна медицина й фізична реабілітація Yurii Popadiukha, Olga Marchenko, Alla Aleshina. Peculiarities of usage of pneumatic simulators HUR in physical rehabilitation. The article presents the peculiarities of construction and functioning of modern pneumatic simulators HUR for rehabilitation and strengthening of locomotive apparatus of a man. The perspectives of usage of modern pneumatic simulators HUR in physical rehabilitation, for traumas prophylaxis, force...»

«МІНІСТЕРСТВО АГРАРНОЇ ПОЛІТИКИ ТА ПРОДОВОЛЬСТВА УКРАЇНИ УМАНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ САДІВНИЦТВА ЗБІРНИК СТУДЕНТСЬКИХ НАУКОВИХ ПРАЦЬ присвячений 210 річниці від дня народження директора Головного училища садівництва, професора Олександра Давидовича Нордмана Частина ІІІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКІ, БІОЛОГІЧНІ І ГУМАНІТАРНІ НАУКИ Умань – 2013 УДК 63 (06) Збірник студентських наукових праць Уманського національного університету садівництва – / Редкол.: О.О. Непочатенко (відп. ред.) та ін. – Умань:...»

«Боген М.М. Обучение двигательным действиям / Микола Боген. – М. : 3. Физкультура и спорт, 1985. – 135 с. Медведев В.Х. Теория и практика физического воспитания и спорта: респ. 4. межвед. сб. М., 1975. – С. 29-31. Маліков М.В. Актуальные проблемы физической культуры и спорта в 5. современных условиях жизни. / М.В. Маліков // Педагогіка, психологія та медикобіологічні проблеми фізичного виховання і спорту: наукова монографія за редакцією проф. Єрмакова С.С. – Харків: ХДАДМ, 2007. №6. – С.195-197....»

«ДСТУ НАЦІОНАЛЬНИЙ СТАНДАРТ УКРАЇНИ М'ЯСО ПТИЦІ Загальні технічні умови МЯСО ПТИЦЫ Общие технические условия POULTRY MEAT General specification Чинний від_ 1 СФЕРА ЗАСТОСУВАННЯ 1.1 Цей стандарт поширюється на м'ясо птиці тушки (курей, курчат, курчат-бройлерів, качок, каченят, гусей, гусенят, iндичок, індичат, цесарок, цесарят) та їх частини (далі за текстом м'ясо птиці), яке не було оброблене у такий спосіб, що сприяє його зберіганню, за винятком процесів охолодження або заморожування,...»

«В. Борулько, О. Бонь, В. Карамушка, Р. Лісовський, Т. Гаврилова, Д. Заболотний, B. Зізак, М. Дімерлі, А. Скачек, О. Братченко, О. Непрокін, Ю. Прудіус, В. Семенов ПроПозиції для морського просторового планування в 12-мільній зоні для Одеської агломерації на основі принципів комплексного управління прибережними смугами Рекомендації щодо просторового планування в прибережній смузі – Одеська агломерація from the Створено за фінансовою підтримкою Європейського Союзу INTERREG III B CADSES Project...»

«Тези доповідей Конференції молодих дослідників-зоологів – 2009 м. Київ, Інститут зоології, 8–9 квітня 2009 р. Зоологічний кур’єр № 3, квітень 2009 у Тези доповідей Конференції молодих дослідників-зоологів – 2009 (м. Київ, Інститут зоології НАН України, 8–9.04 2009 р.). — Київ, 2009. — 61 с. — (Зоологічний кур’єр, № 3.) — http://izan.kiev.ua/KMDZ09-abstr.pdf У збірнику подано тези доповідей Конференції молодих дослідників-зоологів України, що працюють у галузі дослідження фауни, систематики,...»




Продажа зелёных и сухих саженцев столовых сортов Винограда (по Украине)
Тел.: (050)697-98-00, (067)176-69-25, (063)846-28-10
Розовые сорта
Белые сорта
Чёрные сорта
Вегетирующие зелёные саженцы


 
2013 www.uk.x-pdf.ru - «Безкоштовна електронна бібліотека»