Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://smis.iki.rssi.ru/theses-cgi/thesis.pl?id=60
Дата изменения: Unknown
Дата индексирования: Mon Oct 1 20:45:06 2012
Кодировка: Windows-1251
Поисковые слова: deep sky
Thesis
Третья всероссийская открытая конференция
'Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса'
Москва, ИКИ РАН, 14-17 ноября 2005 г.
Сборник тезисов конференции
Обработка гиперспектральных данных для Земли и Марса
Балтер Б., Балтер Д., Котцов В.
Институт космических исследований РАН
117997, Москва, Профсоюзная 84/32, Balter@iki.rssi.ru, 333-35-89
В ИКИ РАН создается программный комплекс для систематизации, хранения и обработки данных гиперспектральной съемки Земли и Марса. В настоящее время обрабатываются данные наблюдений Марса - с гиперспектрометра OMEGA (эксперимент Mars-Express) и данные наблюдений Земли (образцы) - со спутникового и самолетного гиперспектрометров (Hyperion, AVIRIS). Исходные данные поступают в формате 'гиперкубов' с координатами X (вдоль трассы), Y (поперек трассы) и l (длина волны). Методы хранения, поиска и обработки едины для данных по Земле и Марсу.
Система. Архитектура комплекса -современная, четырехслойная: база данных (БД), слой смысловых EJB-объектов, интерфейсный слой представления результатов, клиентский слой. Особенности системы:
ћ удаленный доступ к данным и обработке через обычный браузер;
ћ использование свободного (open-source) софта;
ћ применение решений, разработанных для бизнеса, в научных целях;
ћ поддержка коллективной работы, обмена результатами;
ћ нейросеть - ядро системы, универсальный 'процессор' обработки данных.
Функции БД. В БД гиперкубы хранятся как одномерные сечения по l (спектры) и двумерные - по X и Y (изображения). Важнейшие функции БД:
ћ поиск объектов во всех данных по характерным спектральным линиям или координатам;
ћ упаковка разновременных данных об объекте в 3D-куб X-Y-t или 4D-куб X-Y-l-t;
Функции обработки. Основные алгоритмы:
ћ расчет глубины спектральной линии вокруг заданной длины волны l;
ћ нейросетевая классификация территории по спектральным признакам (с обучением и без);
ћ нейросетевая или регрессионная оценка параметров состояния смысловых объектов;
ћ нейросетевое моделирование временной динамики состояния смысловых объектов;
ћ картирование пространственно-спектральных структур по 'корреляционным портретам';
ћ энтропийная оценка информативности данных по отношению к смысловым объектам.
Примеры решаемых задач. Система тестировалась на следующих задачах:
Земля - картирование и определение параметров лесного пожара;
Марс - поиск водного льда в полярных шапках, кратерах и т.п.
Демонстрационный доступ: http://www.iki.rssi.ru/marsex/ - визуализация данных Omega.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных 17