Регистрация / Вход
Прислать материал

14.575.21.0028

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.575.21.0028
Тематическое направление
Информационно-телекоммуникационные системы
Исполнитель проекта
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (государственный университет)"
Название доклада
Разработка макета универсального программно-аппаратного комплекса тематической обработки данных авиакосмической дистанционной видеоспектрометрии
Докладчик
Николенко Александр
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Разработка комплекса научных и научно-технических решений в области создания программного и аппаратного обеспечения для повышения оперативности, достоверности и автоматизации процесса тематической обработки авиакосмических данных дистанционной видеоспектрометрии (гиперспектральные изображения) при решении научно-исследовательских и прикладных задач дистанционного контроля и мониторинга состояния природных и техногенных объектов.
Цели прошедшего 4 этапа исследований – реализация разработанных методик, подходов и алгоритмов; компоновка и экспериментальные исследования ЭОУПАК.
Задачи, решённые на этапе исследования:
1) разработка алгоритма идентификации целевых объектов с использованием эталонов из спектральных библиотек;
2) разработка алгоритма расчета спектральных индексов с учетом положения и ширины каналов гиперспектральной аппаратуры;
3) разработка методики классификации гиперспектральных данных при решении ресурсноэкологических задач тематической картографии;
4) разработка алгоритма классификации гиперспектральных данных при решении ресурсноэкологических задач тематической картографии;
5) программная реализация разработанных алгоритмов;
6) компоновка экспериментального образца универсального программно-аппаратного комплекса (ЭОУПАК);
7) компиляция программного обеспечения программно-аппаратного комплекса;
8) разработка программы и методики экспериментальных исследований ЭОУПАК;
9) проведение экспериментальных исследований ЭОУПАК.
Актуальность и новизна исследования
Ресурсно-экологическое направление – одно из старейших направлений использования аэрокосмической информации для составления тематических карт. В ладшафтоведении, геоботанике, геологии, почвоведении, лесном хозяйстве авиационные, а в дальнейшем и космические снимки широко использовались с середины прошлого века. Однако методики их тематической обработки основывались на визуальном и визуально-инструментальном дешифрировании. В результате сформировалась методология визуального дешифрирования, основанная на комплексе описательных признаков, часто трудно формализуемых. При появлении компьютерных средств цифровой обработки изображений для визуального дешифрирования снимков стали использоваться процедуры, позволяющие усилить и подчеркнуть такие признаки, однако принципиального изменения сама методология не претерпела.
Однако по мере развития мультиспектральных, а в последствии и гиперспектральных съемочных систем, а также расширения сферы их прикладного использования, классификация на основе многомерного статистического анализа становится доминирующей методологией тематической обработки видеоданных дистанционного зондирования. Требование к минимизации затрат на обработку снимков приводят к необходимости разработки подходов, общих для ЭОУПАК в целом и доступных к использованию для различных видов гиперспектральных сцен, вследствие чего методы неконтролируемой классификации и снижения размерности данных (в том числе, с построением индексных изображений) представляют особый интерес.
Описание исследования

1. Получение полноценных картографических продуктов для выполнения комплексного анализа пространственных данных средствами ГИС  требует включения в программное обеспечение тематической обработки аэрокосмических изображений следующих средств пространственного анализа результатов тематической классификации:

- сглаживания результата классификации по преобладающему в окрестности пикселя классу;

- сегментации классифицированного изображения (выделения связных областей, принадлежащих одному классу);

- устранение мелких областей путем их исключения из рассмотрения или «поглощения» смежными крупными областями;

- преобразования сегментированного результата к популярному векторному формату (предпочтительно в шейп-файл);

- создание зональных атрибутов векторного файла путем его оверлея с произвольным растровым результатом тематической обработки.

На основе проведенного анализа методик и методов тематической классификации изображений высокого спектрального разрешения с учетом перечисленных выше выводов разработана общая методика тематической классификации  гиперспектральных изображений для решения ресурсно-экологических задач.

2. В целях повышения универсальности применимости ЭОУПАК для различных типов задач целесообразна реализация широкого набора алгоритмов классификации гиперспектральных данных.

Так, в отличие от наиболее распространенных у отечественных пользователей пакетов ERDAS Imagine и ENVI, в нашей версии алгоритма реализуются оба варианта ISODATA:

  • простой алгоритм k внутригрупповых средних, описанный в разделе 3 (аналог варианта ERDAS Imagine);
  • полный вариант ISODATA (аналог варианта ENVI).

Алгоритмы класса ISODATA соответствуют случаю линейно разделимых классов, при этом использование статистических метрик при определении расстояния между центрами кластеров позволяет проводить байесово разделение классов. Выбор варианта предоставляется пользователю. 

3. Комплекс обработки гиперспектральных данных представляет собой сложную систему, выполняющую множество функций. При разработке комплекса необходимо особое внимание уделить структуре программного обеспечения, чтобы обеспечить корректную, бесперебойную работу системы и минимизировать трудозатраты на ее создание. Многие алгоритмы, использующиеся для обработки гиперспектральных данных, используют одинаковые атомарные операции, которые необходимо реализовывать в виде функций общего назначения, которые можно переиспользовать в нескольких алгоритмах. Примером такой операции служит вычисление статистических характеристик изображения. Кроме того, реализациям всех алгоритмов необходимо предоставить доступ к обрабатываемым данным, так что чтение и запись внутреннего формата также необходимо выделить в отдельную подсистему. Весь программный комплекс был разделён на модули, функционально отвечающие за проведение различных процедур обработки, а также служебных задач. Таким образом, при необходимости доработки или исправления программного кода все изменения легко локализуются. 

Результаты исследования
  1. Разработаны, реализованы программно и опробованы модули классификации гиперспектральных данных, построения спектральных индексов. В основу алгоритма неконтролируемой классификации легла наиболее полная версия алгоритмов класса ISODATA. Предусмотрена возможность функционирования алгоритма в автоматическом режиме без задания пользователем дополнительных параметров (параметры рассчитываются по статистике изображения). Включение в программное обеспечение алгоритмов классификации калькулятора критериев открывает широкие возможности для проведения дальнейших исследований по совершенствованию методов  классификации гиперспектральных изображений.
  2. В результате проведённых работ был разработан модуль расчета спектральных индексов, поддерживающий как расчёт стандартных спектральных индексов, так и их адаптацию под конкретную ГСА. В методике учтён характерный ход спектральных кривых и неоднородность плотности информации, а также устойчивости индексных значений по длине волны. Методика предполагает формирование пользователем библиотеки спектральных индексов для использования с конкретной ГСА, что позволяет достичь высокой степени адаптивности алгоритма при сохранении его универсальности.
  3. Повышение точности классификации ряда тематических категорий, особенно при высоком спектральном разрешении изображений, может быть обеспечено комбинированием спектрально-угловых и статистических критериев.
  4. В период с 25 мая по 20 июня 2016 года комиссией МФТИ, действующей на основании приказа 370-1 от 23.05.2016 г. были проведены экспериментальные исследования ЭОУПАК. Результаты испытаний отражены в протоколах испытаний. Они показали полное соответствие созданного ЭОУПАК требованиям Технического Задания.
  5. Было проведено патентное исследование в соответствии с требованиями ГОСТ Р 15.011-96, подготовлена и подана заявка на изобретение.
  6. Индустриальным партнёром были проведены полевые измерения спектральных отражательных характеристик подстилающей поверхности для анализа состояний сельскохозяйственных культур возле города Плавск Тульской области; также были проведены авиационные съемки в указанном районе.
Практическая значимость исследования
Предлагаемое техническое решение ЭОУПАК позволяет решить ряд проблем. Производителей предлагаемой комплексной услуги в РФ пока нет. При организации центров обслуживания потребителей тематической информации, получаемой с помощью ЭОУПАК, потенциальный объем рынка может достигнуть 1 млрд. руб. в год, поскольку потенциальными потребителями являются профильные федеральные организации и структуры, профильные региональные (в РФ 85 субъектов) министерства (сельскохозяйственное; промышленности и природных ресурсов; радиационной и экологической безопасности; строительства, инфраструктуры и дорожного хозяйства и пр.) профильные НИИ, профильные ВУЗы, фермерские хозяйства, муниципальные предприятия и организации сельскохозяйственные, топливно-энергетические, экологические, транспортные и пр. (При самом пессимистическом сценарии выхода на рынок его оценка может быть рассчитана 85*200 (муниц. и город. районы и округа)=17000 потребителей. Фермерские хозяйства не берем в расчет из-за неблагоприятной обстановки в этой отрасли).
60000 руб * 17000=1,020 млрд руб.
Период окупаемости в РФ даже при нынешнем состоянии экономики может быть 1,5 – 2 года при первоначальном вложении 100 млн. руб. и при агрессивном выходе на рынок услуг тематической видеоспектрометрии с линейным увеличением количества потребителей по 10 в каждому регионе ежегодно, что вполне вероятно, поскольку количество потенциальных потребителей в среднем 200 в регионе. (1 год – 850*60000: доходы 51 млн, второй год – 102 млн, третий год 153 млн. – прибавление по 850 клиентов ежегодно).
По окончании исследований возможна доработка ЭОУПАК до УПАК, постепенное увеличение производства УПАК, который можно будет устанавливать как на легкомоторные самолеты, так и на БПЛА, расширение рынка потребителей тематической информации как в РФ, так и за рубежом. Ключевым фактором для такого сценария, однако, является наличие или создание в регионах инфраструктуры по организации гиперспектральной съёмки, хранения и обработки полученных данных.