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: ngc 6520 |
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. |
||
|