Метод автоматичної класифікації типів забруднень морських акваторій за їх формою на багатоканальних космічних знімках

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

05.07.12 - дистанційні аерокосмічні дослідження

МЕТОД АВТОМАТИЧНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ТИПІВ

ЗАБРУДНЕНЬ МОРСЬКИХ АКВАТОРІЙ ЗА ЇХ ФОРМОЮ НА БАГАТОКАНАЛЬНИХ КОСМІЧНИХ ЗНІМКАХ

СЛОБОДЯН Віра Олександрівна

Харків - 2009

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор

Красовський Григорій Якович,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут», професор кафедри

«Виробництво радіоелектронних систем літальних апаратів».

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Волосюк Валерій Костянтинович,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут», професор кафедри

«Проектування радіоелектронних систем літальних апаратів»

кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

Брук Володимир Вікторович,

Український науково-дослідний інститут екологічних проблем (УкрНДІЕП)

Захист відбудеться 18.12.2009 р. о 13-30 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д64.062.07 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Міністерства освіти і науки України за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» Міністерства освіти і науки України за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

Автореферат розісланий 05.11.2009 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Д64.062.07 Лукін В.В.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Важливу роль у становленні України як високорозвиненої європейської держави грають Чорне й Азовське моря. Внутрішні та зовнішні транспортні зв'язки, значний рекреаційний потенціал узбереж морів, запаси морепродуктів, що мають промислове значення, сировини для хімічної промисловості, будматеріалів, корисних копалин і багато чого іншого визначають басейни морів як район стратегічних інтересів України.

Антропогенне навантаження на моря інтенсивно зростає, що призводить до підвищеного ризику забруднень морських акваторій. Як наслідок, не забезпечується оперативність прийняття рішення про ступінь небезпеки аномального явища на морській поверхні. Між тим, оперативне виявлення і розпізнавання типів забруднень необхідно для підвищення ефективності систем моніторингу. Необхідною складовою такої системи є застосування космічних знімків.

Відповідно до Постанови Кабінету Міністрів України «Про затвердження Порядку здійснення державного моніторингу вод» від 20 липня 1996 року № 815 «Державний моніторинг вод здійснюється з метою забезпечення збирання, обробки, зберігання й аналізу інформації про стан вод…» з ціллю досягнення належного рівня інформаційного забезпечення державного контролю над станом навколишнього середовища, прогнозування його змін і розробки ефективних управлінських рішень в області охорони навколишнього середовища й природокористування.

Актуальність цього питання підтверджена Законами України «Про захист населення й територій від надзвичайних ситуацій техногенного й природного характеру», «Про об'єкти підвищеної небезпеки», «Програмою запобігання й реагування на надзвичайні ситуації техногенного й природного характеру на 2000 - 2005 роки» і іншими. Рада національної безпеки й оборони України визнала досягнення екологічної безпеки населення однією з найважливіших задач національної безпеки.

Автоматизація процесу класифікації типів забруднень за даними космічних зйомок є однією з актуальних задач державного моніторингу довкілля, тим більше, що з переходом до такої системи моніторингу істотно зменшується вклад людського фактору у дешифрування матеріалів космічних зйомок. Таким чином, розробка ефективних методів класифікації забруднень морських акваторій за даними ДЗЗ є актуальною науковою і практичною задачею.

На даний час накопичено великий обсяг матеріалів щодо типів забруднень морських акваторій та їх дешифрувальних ознак, визначених за даними аерокосмічних досліджень. Використовуються, в основному, природні дешифрувальні ознаки - ті, які оператор може оцінити візуально, наприклад, спектрально-яскравісні характеристики, текстура, форма плям забруднення та їх динаміка. Рідше використовуються штучні дешифрувальні ознаки, які можуть бути створені за допомогою математичних перетворень над природними. Однак задача надійного та оперативного розпізнавання класів забруднень за дешифрувальними ознаками в автоматичному режимі й досі не вирішена. В цей же час, сучасний розвиток техніки дистанційного зондування та інформаційних технологій дозволяє поліпшити процес класифікації типів забруднень за рахунок створення нових методів обробки матеріалів космічних зйомок, що забезпечить підвищення ефективності використання знімків.

Для вирішення визначеної проблеми необхідно знайти ознаковий простір, що забезпечує розділення класів забруднень, а також вдосконалити алгоритм дешифрування космічних знімків за рахунок застосування штучних дешифрувальних ознак забруднень морів. Дослідження характеристик морських акваторій показали, що форма плям забруднення являється однією з інформативних ознак, що було використано при розробці алгоритму класифікації.

Отже, розробка алгоритму обробки даних дистанційного зондування в автоматичному режимі для визначення класу забруднення морських акваторій за рахунок використання штучних дешифрувальних ознак являє собою актуальну наукову і практичну задачу, розв'язання якої потребує вирішення наступних завдань: створення математичної моделі контурів забруднень, формування інформативного ознакового простору і визначення правила прийняття рішень. У свою чергу, синтезовані алгоритми є концептуальною базою для розробки пропозицій з вдосконалення процесу космічного моніторингу.

Зазначені аспекти складають наукову основу дисертаційної роботи.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Тема роботи відповідає Державним програмам України, пов'язаним з розробкою методів обробки матеріалів космічних зйомок оптичного діапазону для підвищення ефективності аерокосмічного моніторингу природних ресурсів, а також держбюджетній НДР № ДР0106U001070, що виконувалась у НАКУ, НДР № 161/08.08.08-1, що виконувалась в Інституті телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України, держбюджетним НДР № ДР0107U005319 та № ДР0107U000564, що виконувались у ДНВЦ «Природа». У чотирьох зазначених НДР автор брала участь як виконавець.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення оперативності класифікації забруднень морських акваторій, які становлять загрозу для екологічного стану Чорного та Азовського морів, за рахунок автоматичної обробки космічних знімків із застосуванням ознак форми забруднень. Для досягнення поставленої мети в дисертаційній роботі сформульовані й вирішені наступні задачі дослідження:

-уточнення типів забруднень, характерних для Чорного й Азовського морів;

-аналіз яскравісних ознак і ознак форми забруднень морських акваторій на космічних знімках та алгоритмів, що використовуються для їх обробки;

-аналіз існуючих методів, що використовуються для виділення та класифікації аномальних явищ на космічних знімках;

-створення векторної математичної моделі контурів забруднень;

-розробка штучних структурних дешифрувальних ознак забруднень для автоматизації процесу розпізнавання аномальних явищ на морській поверхні;

-дослідження інформативності запропонованих ознак методами кореляційного та ймовірнісного аналізу;

-створення алгоритму класифікації забруднень морських акваторій по матеріалам космічних зйомок.

Об'єкт дослідження - забруднення морської поверхні, що зумовлені природними та антропогенними факторами впливу.

Предмет дослідження - природні й штучні дешифрувальні ознаки забруднень морських акваторій.

Методи дослідження - розрахунково-теоретичні методи та методи статистичного моделювання й кореляційного аналізу, а саме:

-методи статистичного моделювання для проведення імітаційних експериментів;

-кореляційні методи та методи теорії ймовірності для побудови ознакового простору;

-методи статистичної теорії прийняття рішень для побудови класифікатора забруднень морських акваторій.

Наукова новизна отриманих результатів:

Вперше запропонована векторна математична модель форми областей забруднень морських акваторій, яка є основою для виділення ознак при класифікації типів забруднень за даними космічних зйомок.

Вперше запропонований метод визначення штучної багатовимірної ознаки форми - кореляції форми забруднення з набором тестових фігур.

Удосконалений алгоритм тематичної обробки космічних знімків за рахунок використання розроблених методу і моделі, що дозволило автоматизувати процес визначення типів забруднень морської поверхні та підвищити оперативність їх класифікації.

Практичне значення результатів визначається наступним:

-розроблені алгоритм та програмне забезпечення виділення інформативних дешифрувальних ознак забруднень за матеріалами космічних зйомок оптичного діапазону;

-розроблені алгоритм та програмне забезпечення визначення класів забруднень, що дозволяє виконувати класифікацію в автоматичному режимі;

-розроблені рекомендації щодо побудови алгоритму обробки космічних знімків;

-запропонована методика використання результатів розпізнавання забруднень морських акваторій в геоінформаційних системах.

Результати дисертаційної роботи впроваджені:

-у держбюджетній НДР Г502-40/2006 «Створення геоінформаційних технологій прогнозування надзвичайних ситуацій та регіонального керування відтворюваними ресурсами з використанням засобів аерокосмічного моніторингу» № ДР0106U001070, що виконувалась у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського «ХАІ»;

-у держбюджетній НДР «Розробка складових ГІС раціонального природокористування: програмного забезпечення та інформаційних ресурсів» № ДР0107U000564, що виконувалась у ДНВЦ «Природа»;

-у НДР «Розробка та впровадження технологій дистанційного моніторингу морських акваторій і регіональних комп'ютерних систем картографічного забезпечення керування екологічною безпекою в системах “приморський регіон - прибережна зона моря - морська економічна зона”» № 161/08.08.08-1, що виконувалась в Інституті телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАНУ;

-у держбюджетній НДР «Розробка елементів картографічного забезпечення ДЗЗ/ГІС-технологій моніторингу морських акваторій та прибережних територій» № ДР0107U005319, що виконувалась у ДНВЦ «Природа».

Крім того, результати дисертаційної роботи використані:

-у навчальному процесі НАКУ «ХАІ» при постановці лекцій з дисципліни «Моделювання техногенних ситуацій з використанням ГІС» для спеціальності 6.070900 «Геоінформаційні системи і технології».

Особистий внесок здобувача. Основні результати роботи отримані автором самостійно. За результатами досліджень опубліковано 6 статей. Робота [1] містить аналіз типів забруднень морських акваторій і методику картографування плямистості морських акваторій. В роботі [8] описана технологія інвентаризації водойм із застосуванням розробленого програмного забезпечення. В [2] показані результати застосування алгоритмів, запропонованих в [1] і [8], а також дана коротка характеристика супутників, які використовуються для космічного моніторингу морських акваторій. В [3] представлені результати розробленого алгоритму оконтурювання ділянок із квазиоднорідними значеннями зональних яскравостей, варіації яких обумовлені розчиненими й зваженими речовинами й поверхневими плівками. В [4] запропоноване виділення штучних дешифрувальних ознак для підвищення ефективності космічного моніторингу морських акваторій. В [5] для класифікації забруднень запропонований набір тестових фігур, а також досліджена їх взаємна корельованість між собою. Методика розробки та результати роботи алгоритму класифікації забруднень морських акваторій приведені в [6].

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися на науково-технічних конференціях НАКУ «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні», 2005 р., 2006 р., 2007 р., IV міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні технології управління екологічною й інформаційною безпекою територій», V міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні проблеми екологічної й техногенної безпеки територій», VI міжнародній науково-практичній конференції «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях».

Публікації. Опубліковано 13 друкованих праць, з них: 3 статті в збірниках наукових праць, які включені в перелік ВАК України; 3 статті - у науково-технічних журналах, які включені в перелік ВАК України; 1 теза - у матеріалах регіональної наради, 3 тези - у матеріалах науково-технічних конференцій; 3 тези - у матеріалах науково-практичних конференцій.

Структура й обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, додатку і списку використаних джерел. Повний обсяг роботи становить 191 сторінку, у тому числі: 100 рисунків, 36 таблиць (з них рисунки і таблиці, розміщені на окремих сторінках, займають 47 сторінок); додаток на 6 сторінках, список використаних джерел зі 121 найменування на 12 сторінках.

ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтована актуальність теми, сформульовані мета та основні задачі роботи, визначені об'єкт і предмет досліджень, методологічна основа досліджень. Зазначені основні наукові результати, їх новизна та практична значимість, зв'язок роботи з науковими програмами і темами, а також відомості про публікації автора і його особистий внесок, інформація про апробацію результатів і структуру роботи.

У першому розділі проведено аналіз основних напрямків і результатів попередніх досліджень у галузі моніторингу морських акваторій, що дозволило виявити недоліки методів, які використовуються для обробки космічних знімків. Було проаналізовано інформативність матеріалів космічних зйомок оптичного діапазону з метою визначення спектрального інтервалу, який дозволяє виділяти забруднення на морській поверхні. Виявлено, що для Чорного та Азовського морів характерні наступні забруднення: абразія берегу, «цвітіння» фітопланктону, річковий стік, береговий стік та нафтові забруднення. Для кожного типу забруднення були відібрані матеріали космічних зйомок. Наприклад, для дослідження абразії берегу використовувалось 7 знімків. Обробка матеріалів дистанційного зондування забруднень морів дозволила виявити колірні відмінності ділянок, що аналізуються. Але колір як забруднень, так і чистої води виявився нестійким, тому ця ознака використовувалась тільки для виділення аномальної ділянки на морській поверхні. Запропоновані методи та алгоритми виділення берегової лінії та аномальних плям на поверхні морських акваторій.

Проведений аналіз космічних знімків показав, що форма забруднення та його текстура являються розрізнювальними характеристиками аномальних явищ. В даній роботі в якості інформативної ознаки для їх розпізнавання запропонована форма забруднення. Відомі методи опису форми об'єктів не дозволяють формувати компактну математичну модель, тому запропоновано формалізувати дану ознаку із застосуванням математичних функцій комплексної змінної з ціллю автоматизувати процес класифікації забруднень за космічними знімками оптичного діапазону.

В другому розділі розроблено метод побудови математичної моделі контуру забруднення. Необхідним етапом вирішення поставленої задачі є векторизація виділеної форми плями, для чого необхідно визначити область оконтурювання, стартову точку контуру, направлення оконтурювання та всі точки контуру. Для кожного із перерахованих етапів розроблені та реалізовані відповідні алгоритми. Запропонований метод дозволяє векторизувати довільні контури. Для його реалізації використовується обхід однорідних областей по периметру. Алгоритм протестовано на космічних знімках оптичного діапазону.

Для подальших досліджень пропонується контур виділеної ділянки представляти у вигляді залежності , i=1,N, де - довжина вектору від початку координат до точки перегину контуру, - кут між віссю абсцис та відповідним вектором (див. рис.1), N - кількість точок контуру, б - параметр моделі.



Рис. 1. Досліджувані залежності контуру фігури

Для створення розгортки контуру без втрати інформації та можливістю найкращої її апроксимації пропонується представити в комплексному вигляді (рис.2, 3):

, (1)

,

,

де б - параметр моделі із рівномірним прирощенням, .

Рис.2. Контур фігури Рис.3. V(и) у комплексному вигляді

Загальна схема алгоритму створення математичної моделі контуру об'єкту включає в себе наступні етапи: виділення контуру плями, розрахунок площі фігури, визначення центру тяжіння фігури, побудова розгортки контура, апроксимація контуру, побудова його математичної моделі. Розрахунок площі фігури та визначення її центру тяжіння необхідні для нормування контуру фігури, що забезпечує можливість порівняння всіх контурів між собою.

Представлення контуру у параметричному вигляді дає можливість апроксимувати контур з достатньою точністю, при цьому зберігається поведінка кривої. Функції, якими апроксимують контур, визначаються як:

,

.

Таке представлення дає можливість замінити складові розгортки і коефіцієнтами апроксимації.

Для апроксимації контуру застосовувався метод найменших квадратів, що дозволило представити функції, що апроксимувалися, у вигляді поліному K-ї степені, K<<N. Аналіз результатів апроксимації показав, що ступені поліному не перевищували 20, тому для збереження в базі даних всіх контурів була прийнята максимальна ступінь апроксимації 20. При цьому коефіцієнт відхилень моделі від реального контуру становить менше 3%.

Необхідний етап процесу класифікації - визначення ознакового простору, який дасть можливість виділити характерні розрізнення контурів, що досліджуються. Для порівняння різних контурів між собою запропоновано використовувати взаємну кореляційну функцію між математичними моделями контурів різних типів забруднень. Використання кореляційної функції забезпечує інваріантність контурів відносно кута повороту.

Аналіз результатів показав, що однотипні забруднення мають високі значення коефіцієнтів взаємної кореляції їх математичних моделей. У той же час для деяких видів забруднень спостерігаються високі значення коефіцієнтів взаємної кореляції із забрудненнями інших типів. З ціллю подальшого пошуку інформативних ознак забруднень морських акваторій був виконаний аналіз автокореляційних функцій контурів аномальних явищ, який виявив, що автокореляційна функція контурів забруднень є квазіперіодичною функцією. Раніше спеціалістами було запропоновано порівнювати контури об'єктів з набором еталонних фігур. В роботі було запропоновано підібрати такий набір тестових фігур, який також би мав періодичні автокореляційні функції, тобто по своїм кореляційним властивостям був подібний контурам забруднень. Дослідження автокореляційних функцій контурів різноманітних геометричних фігур дало можливість запропонувати тестові фігури, представлений на рис.4.

Рис. 4. Набір тестових фігур

Аналіз кореляційних функцій, проведений у даному розділі, дозволяє запропонувати в якості структурної ознаки забруднення максимальне значення взаємної кореляційної функції між контуром забруднення та контуром тестової фігури, який може бути визначений як

, (2)

де - математична модель контура z-го забруднення; - математична модель контура t-ої тестової фігури.

З урахуванням відібраних для подальшого аналізу 10 тестових фігур (рис.4) значення ознак (2) створюють векторний ознаковий простір:

,

де - максимальне значення кореляційної функції (2), розрахованої між i-им і z-м контурами; z - номер забруднення.

Для побудови алгоритмів розпізнавання по даним ознакам необхідно знизити розмірність ознакового простору, а також визначити вирішальне правило.

В третьому розділі проводився інформаційно-статистичний аналіз запропонованої векторної ознаки форми забруднень морських акваторій.

Статистичний аналіз ознаки форми потребує наявності тисяч космічних знімків з виявленими на них аномальними ділянками. Через брак такої кількості знімків було визнано доцільним виконати моделювання випадкових контурів із збереженням статистичних властивостей реальних об'єктів. Як основа для побудови статистичної моделі контурів забруднень запропонований середній контур, що характеризує відповідний клас забруднення. Для вирішення задачі формування середнього контура забруднення запропоновано аналізувати варіації форми, оцінюючи різницю координат відповідних точок між контурами одного типу забруднення. Для цього необхідно формування вибірки даних , що складається із різниці між m-ю та n-ю довжинами векторів контура при всіх значеннях приросту кута и (див.рис.5):

.

По отриманим даним виконувався статистичний аналіз варіацій форми контурів ДФ. Закони розподілу варіацій форми оцінювались гістограмним методом. Аналіз отриманих даних показав, що всі закони розподілу варіацій форми можуть бути описані нормальним законом розподілу, що дозволяє використовувати даний розподіл для моделювання випадкових контурів як

, (3)

де z - тип забруднення; - випадкова варіація форми; - середнє значення варіації форми контура ; - СКВ .

Параметри m_z, у_z були визначені на етапі формування середнього контура. Запропонована математична модель (3) може бути реалізована із застосуванням генератора випадкових чисел. Результат формування випадкових контурів показаний на рис. 6.

Рис.5. Визначення Рис.6. Приклад випадкових контурів

Моделювання контурів всіх типів забруднень необхідне для формування вибірки даних ознакового простору (2), що підлягає інформаційно-статистичному аналізу. Необхідна для аналізу кількість ознак - 2ⁿ. Результатом моделювання являється 1024 ознаки по кожному типу забруднення.

Для побудови ефективного алгоритму класифікації проводились дослідження корельованості запропонованих ознак (2) з метою мінімізації ознакового простору. Алгоритм кореляційного аналізу ознак включає в себе наступні етапи:

-виділення контуру забруднення на морській поверхні;

-моделювання випадкового контура, характерного для даного виду забруднення;

-нормування отриманих даних;

-перетворення контурів, що досліджуються, в залежність V(и(б)) (1);

-визначення запропонованих ознак (2), розрахованих між контурами забруднення та тестової фігури;

-формування вибірки даних ознакового простору;

-розрахунок коефіцієнтів кореляції ознак для кожного типу забруднення;

-формування таблиць коефіцієнтів кореляції для всіх типів забруднень по кожній ознаці.

По даній методиці проводилось моделювання максимальних значень (m - кількість класів забруднень, n - кількість ознак, сформованих по тестовим фігурам) взаємної кореляційної функції, розрахованої між вибірками ознак, що були сформовані в результаті кореляційного аналізу, для кожного типу забруднення. По виборці максимальних значень коефіцієнтів кореляції для всіх сполучень m, n були побудовані гістограми розподілів та щільності розподілів, по яким були розраховані параметри моделей (3) m, у.

У результаті статистичного моделювання були отримані вибірки 10 ознак для кожного виду забруднень. При побудові ефективного алгоритму класифікації припускається, що некорельовані ознаки несуть більше розрізнювальної інформації, ніж сильнокорельовані. У зв'язку з цим був виконаний аналіз корельованості отриманих 10 ознак з метою зменшення ознакового простору.

Значення коефіцієнтів кореляції між m-ю та n-ю ознаками розраховується як

,

,

де z - номер усередненого контура; , - вибірки максимальних коефіцієнтів кореляції, розраховані між z-м контуром забруднення та m-м і n-м контуром тестової фігури; , , , - математичне очікування та СКВ для вибірок , відповідно, N - кількість відліків у вибірках.

На основі отриманих даних були сформовані таблиці коефіцієнтів кореляції для всіх ознак по кожному виду забруднення. Аналіз отриманих результатів показав, що із 10 ознак для подальшого розгляду не варто використовувати ознаки №6, №7 (див. рис. 4). Це пов'язано з тим, що по всім забрудненням вони виявились сильно корельованими зі всіма іншими ознаками. космічний знімок забруднення акваторія

У четвертому розділі розроблено та експериментально досліджено алгоритм класифікації забруднень морських акваторій по запропонованій штучній векторній ознаці форми - максимальному значенню коефіцієнта кореляції між розгортками контурів забруднення та тестової фігури.

Так як статистичні моделі ознак форми забруднень морських акваторій представлені у вигляді щільностей розподілу, необхідно розглянути статистичні процедури прийняття рішень, адекватні інформації, що є в наявності. В результаті проведеного аналізу в якості вирішального правила був обраний критерій максимальної правдоподібності, тому що він не потребує знання апріорних ймовірностей класів та функцій утрат і дозволяє оцінювати достовірність рішень. По обраному критерію клас i визначається з наступної умови:

. (4)

Для визначення ймовірності помилкового рішення з метою оцінки ефективності алгоритму класифікації для всіх ознак форми , були отримані оцінки умовних по класам забруднень щільностей розподілу. Для кожної ознаки , була розрахована середня ймовірність прийняття правильного рішення , що визначалась як

,

.

Аналіз отриманих результатів показав, що з 8 запропонованих ознак найбільш інформативними являються три: , і , при цьому ймовірність прийняття правильного рішення знаходиться в межах 0,57…0,67. Також високі значення ймовірності простежуються при використанні ознак і .

З метою зменшення ймовірності помилки було прийнято рішення підвищити розмірність ознакового простору, тобто застосувати двовимірні ознаки. Проведений аналіз дозволив виділити найбільш інформативні ознаки форми, які дозволяють з найбільшими ймовірностями правильного рішення класифікувати забруднення морських акваторій: , і . В якості приклада в табл.1. представлені матриці помилок для одного з найбільш інформативного вектору ознак - .

Таблиця 1. Теоретична матриця помилок для векторної ознаки

	z=1	z=2	z=3	z=4	z=5
z=1	Абразія берегу	0,68	0,11	0,08	0,12	0,01
z=2	«Цвітіння» фітопланктону	0,16	0,74	0,05	0,03	0,02
z=3	Річковий стік	0,03	0,09	0,81	0,05	0,02
z=4	Нафтові забруднення	0	0,12	0,03	0,85	0
z=5	Береговий стік	0	0,08	0,03	0,01	0,88

Для подальшого підвищення ймовірностей прийняття правильного рішення при класифікації забруднень морських акваторій розмірність ознакового простору було збільшено: . В цьому випадку ймовірнісна модель визначається як

,

,

,

де М=3 - кількість інформативних ознак; - визначник кореляційної матриці ; - алгебраїчне доповнення елементу K_ij; , - вибірки значень ознаки , , розрахованої між z-им базовим контуром забруднення та i-им і j-им контурами тестових фігур; , - математичні очікування для вибірок , відповідно.

Результати розрахунку матриці теоретичних помилок для векторної ознаки наведені в табл.2.

Таблиця 2. Теоретична матриця помилок для векторної ознаки

	z=1	z=2	z=3	z=4	z=5
z=1	Абразія берегу	0,86	0,07	0	0,06	0,01
z=2	«Цвітіння» фітопланктону	0,04	0,91	0,03	0	0,02
z=3	Річковий стік	0,02	0,01	0,9	0,03	0,04
z=4	Нафтові забруднення	0,01	0	0,03	0,94	0,02
z=5	Береговий стік	0	0	0,01	0,01	0,98

Аналіз отриманих результатів показав, що використання тривимірного ознакового простору дозволяє підвищити вірогідність правильного розпізнавання типів забруднень на морській поверхні. Подальше розширення ознакового простору не призводить до суттєвого підвищення ймовірності прийняття правильного рішення.

Для верифікації алгоритму класифікації була створена методика його експериментального дослідження, яка включає в себе наступні етапи:

а) отримання космічних знімків Чорного та Азовського морів;

б) виділення контуру аномальної ділянки на морській поверхні;

в) створення математичної моделі виділеного контуру;

г) розрахунок ознак, як максимальних значень взаємної кореляційної функції між математичними моделями плям, що досліджуються, і тестових фігур;

д) розпізнавання класів забруднення, згідно з (4).

Для експериментального визначення класу забруднення проводилось моделювання контурів, які зберігають статистичні властивості досліджуваного контуру. Такий підхід дає можливість визначити розрахункову матрицю для різних класів забруднень. Формування елементів розрахункової матриці розміром (55) базується на використанні генератора випадкових контурів и включає в себе розрахунок одновимірного (двовимірного, тривимірного) закону розподілення для кожного класу забруднення; визначення класу забруднення по критерію максимальної правдоподібності; формування значень розрахункової матриці рішень , ,, де i - клас, що пред'явлений, j - номер класу прийнятого рішення.

Дослідження розробленого алгоритму класифікації забруднень морських акваторій проводилось з використанням космічних знімків, отриманих зі супутників Landsat і Aster. Для перевірки ефективності розробленого алгоритму використовувались дані, які не приймали участь у процедурі навчання. Як приклад, в табл.3 приведені результати розрахунків матриць помилок по одновимірним, двовимірним і трьохвимірним ознакам при розпізнаванні класу забруднення «абразія берегу».

Таблиця 3. Експериментальні ймовірності прийняття рішень при класифікації забруднення «Абразія берегу»

Ознака	Абразія берегу	«Цвітіння» фітопланктону	Річковий стік	Нафтові плями	Береговий стік
	0,31	0,12	0,26	0,14	0,17
	0,49	0,07	0,15	0,04	0,25
	0,27	0,20	0,10	0,25	0,18
(,)	0,62	0	0,03	0,15	0,20
(,)	0,51	0,04	0,08	0,24	0,13
(, )	0,70	0,04	0,05	0,09	0,12
(, , )	0,88	0,05	0	0,04	0,03

Подальше підвищення розмірності ознакового простору не приводить до суттєвого зниження ймовірності помилок рішення. Це явище пов'язано з тим, що ознаки являються корельованими і подальше розширення ознакового простору не несе додаткової інформації. Таким чином, в результаті статистичного аналізу, для класифікації забруднень морських акваторій може бути запропонована ознака , яка забезпечує при експериментальній перевірці середню ймовірність прийняття правильного рішення 0,86.

Експериментальні дослідження запропонованого алгоритму класифікації підтверджують ефективність розробленого алгоритму, що дозволяє рекомендувати його для підвищення ефективності космічного моніторингу морських акваторій.

На підставі проведених досліджень були розроблені рекомендації щодо побудови загального алгоритму обробки космічних знімків, включаючи рекомендації з вибору матеріалів ДЗЗ.

Контури виділених аномальних явищ, представлені у векторному вигляді, можуть бути імпортовані у геоінформаційні системи. Застосування розробленого алгоритму класифікації забруднень морських акваторій сумісно з геоінформаційними системами дозволяє підвищити ефективність космічного моніторингу за рахунок автоматизації процесу класифікації аномальних явищ на поверхні моря.

У роботі приведені етапи створення карти територіальних вод України Чорного та Азовського морів за допомогою геоінформаційної системи із застосуванням розробленого алгоритму.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі сформульовано і вирішено актуальну задачу вдосконалення космічного моніторингу морських акваторій за рахунок класифікації типів забруднень в автоматичному режимі за даними дистанційного зондування оптичного діапазону.

Отримані при дослідженнях основні наукові й практичні результати зводяться до наступного.

1. Проведено огляд і проаналізовано природні яскравісні ознаки та ознаки форми забруднень морських акваторій. Виявлено спектральні діапазони даних ДЗЗ, які дозволяють виділяти берегову лінію та аномальні явища на морській поверхні. Проаналізовано матеріали космічних зйомок різних супутників, що дало можливість вибрати найбільш інформативні дані для моніторингу морів.

2. Запропоновано алгоритм виділення берегової лінії за даними космічних зйомок ІЧ діапазону. Вивчення яскравісних характеристик показало, що забруднені ділянки по цвітності відрізняються від чистої води, що було використано при розробці алгоритму виділення аномальних плям.

3. Запропоновано для класифікації забруднень морських акваторій використовувати структурну дешифрувальну ознаку - форму плями забруднення. Визначено взаємозв'язок між типом забруднення та його формою, що дозволяє використовувати цю ознаку для подальших досліджень.

4. Розроблена векторна математична модель контура, яка представляє контур в комплексному вигляді , що дозволяє формалізувати ознаку форми забруднення морських акваторій. Використання розробленої моделі дозволяє описувати контур виділеної ділянки коефіцієнтами апроксимації реальної та мнимої частини .

5. Запропоновано метод порівняння аномальних ділянок з еталонними фігурами. Сформовано ознаковий простір для класифікації забруднень морських акваторій із застосуванням запропонованого набору еталонних фігур. Виділено штучну багатовимірну дешифрувальну ознаку - максимальне значення взаємної кореляційної функції, розрахованої між математичними моделями контурів забруднення та тестових фігур.

6. Розроблено методику, засновану на імітаційному статистичному моделюванні контурів забруднень із збереженням статистичних властивостей реальних контурів, яка використовувалась для дослідження інформативності запропонованих ознак. Розрахунок взаємних кореляційних функцій між статистичними моделями забруднень та тестовими фігурами дозволив сформувати вибірки, які складаються з максимальних значень кореляційних функцій. Запропоновано використовувати отримані дані для дослідження корельованості ознак з метою зменшення ознакового простору без зниження його інформативності. Проведено аналіз отриманих результатів, що дозволило із 10 ознак виключити дві, тому що вони являються сильнокорельованими зі всіма іншими ознаками.

7. Запропоновано для класифікації забруднень морських акваторій із застосуванням сформованого 8-вимірного ознакового простору використовувати критерій максимальної правдоподібності. Розраховано матриці теоретичних помилок з метою визначення ймовірностей прийняття правильного рішення для всіх ознак, що досліджуються. Аналіз отриманих результатів дозволив виділити найбільш інформативні ознаки - , і , які відповідають максимальним значенням взаємної кореляційної функції, розрахованої між математичними моделями контурів забруднення та контурів трикутника, квадрата та п'ятикутника. Для зменшення ймовірності помилки при класифікації забруднень запропоновано використовувати тривимірну ознаку , яка дозволяє розпізнавати забруднення морських акваторій з ймовірністю прийняття правильного рішення (0,8…0,9).

8. Виконано експериментальні дослідження запропонованого алгоритму класифікації. Отримані результати підтвердили ефективність розробленого алгоритму, що дозволяє рекомендувати його для підвищення ефективності космічного моніторингу морських акваторій.

9. Запропоновані рекомендації щодо побудови алгоритму обробки космічних знімків при вирішенні задач моніторингу Чорного та Азовського морів.

10. Розроблений метод класифікації забруднень морських акваторій в автоматичному режимі може бути успішно використаний при обробці космічних знімків в системах космічного моніторингу морських акваторій.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Інвентаризація водойм регіону з застосуванням космічних знімків і геоінформіційних систем / Красовський Г.Я., Волошкіна О.С., Пономаренко І.Г., Слободян В.О. // Екологія і ресурси. - Київ, УІНСіР. -2005. - Вип. 11. - С. 19-42.

2. Информационные технологии космического мониторинга морских акваторий / Греков Л.Д., Красовский Г.Я., Ксендзук А.В., Слободян В.А. // Екологія і ресурси. - Київ, УІНСіР. - 2006. - Вип. 14. - С. 82 - 96.

3. Слободян В.А. Автоматизация процесса распознавания видов загрязнений для космического мониторинга морских акваторій / В.А. Слободян // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии: Сб. науч. трудов. - Харьков: Нац. аэрокосм. Ун-т «ХАИ». - 2006. - Вып. 33. - С. 127-131.

4. Слободян В.А. Формализация структурных признаков загрязнений морских акваторий на примере тестовых фигур / В.А. Слободян // Радіо-електронні і комп'ютерні системи. - Харків, ХАІ. - 2007. - № 4 (23). - С.85 -88.

5. Слободян В.А. Исследование информативности тестовых фигур с применением корреляционного анализа / В.А. Слободян // Авиационно-космическая техника и технология.-Харків, ХАІ.-2008.-№ 2 (49).- С. 89 - 92.

6. Слободян В.А. Алгоритм распознавания загрязнений Черного и Азовского морей / В.А. Слободян, А.Н. Брашеван // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. - Харків, ХАІ. - 2008. - № 2 (29). - С. 85 - 89.

7. Слободян В.А. Анализ методов космического мониторинга водных акваторій / В.А. Слободян // Міжнародна науково-технічна конференція «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні - ІКТМ'2005», Тези доповідей. - Харків: НАУ «ХАІ», 2005. - С.343.

8. Красовський Г.Я. Інвентаризація водойм регіону з застосуванням технологій ДЗЗ / Красовський Г.Я., Пономаренко І.Г., Слободян В.О. // Регіональна нарада «Можливості сучасних ГІС/ДЗЗ-технологій у сприянні вирішення проблем Слобожанського регіону». Матеріали регіональної наради. - Суми, 2005.- С. 34 - 36.

9. Слободян В.А. Разработка методики космического мониторинга морских акваторий / В.А. Слободян // Міжнародна науково-технічна конференція «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні - ІКТМ'2006», Тези доповідей. - Харків: НАУ «ХАІ», 2006. - С.42.

10. Слободян В.А. Разработка специализированного программного обеспечения для космического мониторинга водных акваторий / В.А. Слободян // V міжнародна науково-практична конференція «Сучасні проблеми екологічної та техногенної безпеки регіонів». Збірник наукових праць. - Київ - Харків - Крим, 2006. - С.176 - 179.

11. Слободян В.А. Формализация структурных признаков загрязнений морских акваторий / В.А. Слободян // Міжнародна науково-технічна конференція «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні - ІКТМ'2007», Тези доповідей. - Харків: НАУ «ХАІ», 2007. - С.422.

12. Слободян В.А. Автоматизация космического мониторинга морских акваторий Украины / В.А. Слободян // VI Міжнародна науково-практична конференція «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях». Тези доповідей. - Київ - Харків - Крим, 2007. - С. 240 - 241.

13. Слободян В.А. Разработка алгоритма классификации типов загрязнений Черного и Азовского морей / В.А. Слободян // VII Міжнародна науково-практична конференція «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях». Тези доповідей. - Київ - Харків - Крим, 2008. - С. 40 - 42.

АНОТАЦІЯ

Слободян В.О. Метод автоматичної класифікації типів забруднень морських акваторій за їх формою на багатоканальних космічних знімках. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.07.12 - дистанційні аерокосмічні дослідження. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «ХАІ», Харків, 2009.

Робота присвячена розробці і дослідженню нових методів космічного моніторингу морських акваторій за даними космічних зйомок оптичного діапазону з метою підвищення оперативності класифікації забруднень, які становлять погрозу для екологічного стану Чорного та Азовського морів, за рахунок автоматичної обробки космічних знімків із застосуванням ознак форми забруднень. На ґрунті отриманих векторних математичних моделей форми забруднення, уперше запропонованих для використання в процедурах класифікації типів забруднень, сформовано багатовимірний ознаковий простір для визначення класів контурів виділених аномальних явищ на морській поверхні. З позиції теорії інформації і статистичної теорії прийняття рішень синтезований алгоритм, який забезпечує підвищення ймовірності розрізнення класів за рахунок вперше запропонованої штучної багатовимірної ознаки форми - максимального значення кореляційної функції, розрахованої між математичними моделями контурів забруднення і тестових фігур. Розроблено рекомендації по застосуванню запропонованого алгоритму в процесі обробки космічних знімків.

Ключові слова: морська поверхня, забруднення, дешифрувальні ознаки, статистична модель, інформативність, класифікація.

АННОТАЦИЯ

Слободян В.А. Метод автоматической классификации типов загрязнений морских акваторий по их форме на многоканальных космических снимках. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.07.12 - дистанционные аэрокосмические исследования. - Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», Харьков, 2009.

Работа посвящена разработке и исследованию новых методов космического мониторинга морских акваторий по данным космических съемок оптического диапазона с целью повышения оперативности классификации загрязнений, которые составляют угрозу для экологического состояния Черного и Азовского морей, за счет автоматической обработки космических снимков с применением признаков формы загрязнений.

Систематизированы и обобщены основные направления и результаты предыдущих исследований в сфере мониторинга морских акваторий. Показано, что при использовании космических снимков для картографирования загрязнений морей недостаточно исследованы дешифровочные признаки загрязнений, а также не разработан алгоритм классификации типов аномалий в автоматическом режиме. Предложено исследовать дешифровочные признаки загрязнений морских акваторий, выделяемые по данным ДЗЗ. Разработаны алгоритмы выделения морской поверхности и аномальных явлений на ней, основанные на яркостных отличиях исследуемых участков. Адекватность метода подтверждена путем сравнения результатов обработки космических снимков морских акваторий с имеющимися в литературных источниках экспериментальными данными. Проведен анализ информативности материалов космических съемок, что позволило определить спектральные диапазоны для выделения загрязнений морских акваторий.

Создана математическая модель контура объекта, основанная на векторном представлении контура выделенного участка. При этом разработаны алгоритмы поиска области оконтуривания, определения стартовой точки контура, выбора направления оконтуривания и векторизации контура. Предложено контур объекта представлять в виде комплексной параметрической модели, позволяющей преобразовать контур в развертку без потери информации. Это позволило аппроксимировать контур и для дальнейших исследований описывать его коэффициентами аппроксимации.

Предложено для сравнения контуров между собой использовать взаимную корреляционную функцию между математическими моделями контуров различных типов. Проведено исследование коррелированности контуров различных загрязнений между собой, которое показало, что контура одного типа загрязнения могут быть коррелированными с контурами другого типа загрязнения. На основе проведенного анализа в качестве структурного признака загрязнений был предложен максимальное значение взаимной корреляционной функции между контурами загрязнения и тестовых фигур. В качестве тестовых фигур выбраны геометрические фигуры, корреляционные свойства которых подобны контурам исследуемых загрязнений.

Проведен информационно-статистический анализ предложенного структурного признака загрязнений морских акваторий, для выполнения которого было признано целесообразным выполнить моделирование случайных контуров с сохранением статистических свойств реальных объектов. Как основа для построения статистической модели контуров предложен средний контур, характеризующий соответствующий класс загрязнения.

Проведено исследование коррелированности тестовых фигур с целью минимизации признакового пространства, которое позволило из дальнейшего рассмотрения исключить 2 из них.

Для классификации загрязнений морских акваторий выбран метод максимального правдоподобия. Проведено исследование информативности признаков, которое позволило сформировать трехмерный признак, обеспечивающий среднюю вероятность принятия правильного решения 0,86.

Верификация алгоритма проведена на экспериментальных данных, полученных с космических аппаратов Landsat и Aster. Результаты проверки продемонстрировали высокую эффективность алгоритма классификации загрязнений морских акваторий.

На основе полученных данных разработаны рекомендации по применению предложенного алгоритма в процессе обработки снимков.

Ключевые слова: морская поверхность, загрязнения, дешифровочные признаки, статистическая модель, информативность, классификация.

SUMMARY

Slobodian V.A. Method of automatic classification of contaminations types of marine equatorials on multichannel space images. - The manuscript.

Ph.D. thesis on a specialty 05.07.12 - remote aerospace researches. - National aerospace university named after N. Ye. Zhukovski «KhAI», Kharkov, 2009.

Work is devoted to development and research new methods of the space monitoring of marine aquatoriums from data to spaces surveys of optical range with the purpose increase of operativeness classification of contaminations which make the threat for the ecological state of Azov and Black seas, due to automatic treatment of spaces images with the use of structural signs of contaminations. On the base of the got vectorial mathematical models of contamination form, first offered for the use in procedures of classification of contaminations types, multidimensional space of sign is formed for the division of great number of contours of the selected anomalous phenomena on the classes of objects. From the melancholy of information sight and statistical theory of decision-making theory an algorithm is synthesized, which provides the increase of probability of distinction of classes due to the first offered artificial multidimensional structural sign are correlations of form of contamination with the set of tests figures. Recommendations are developed on application of the offered algorithm of treatment of pictures.

Keywords: marine surface, contaminations, decoding signs, statistical model, informing, classification.

Размещено на Allbest.ru

...