Методологія прогнозування розвитку аномалій антропогенного походження на основі логіко-алгебраїчних моделей комплексування даних моніторингу екосистем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»

БУТЕНКО ОЛЬГА СТАНІСЛАВІВНА

УДК 528.854.2:852.8

МЕТОДОЛОГІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ АНОМАЛІЙ АНТРОПОГЕННОГО ПОХОДЖЕННЯ НА ОСНОВІ ЛОГІКО-АЛГЕБРАЇЧНИХ МОДЕЛЕЙ КОМПЛЕКСУВАННЯ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ЕКОСИСТЕМ

05.07.12 - дистанційні аерокосмічні дослідження

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук

Харків - 2011

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Національному аерокосмічному університеті імені М.Є.Жуковського “ХАІ”, Міністерство освіти і науки України.

Науковий консультант: Ілюшко Віктор Михайлович доктор технічних наук, професор,

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”,

завідувач кафедри виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів;

Офіційні опоненти: Попов Михайло Олексійович

доктор технічних наук, професор,

Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі

Інституту геологічних наук НАН України (м. Київ), заступник директора з наукової роботи;

Сугак Володимир Григорович

доктор фізико-математичних наук, старший науковий співробітник,

Інститут радіофізики і електроніки НАН України ім. О.Я. Усікова (м. Харків), завідувач відділу статистичної радіофізики;

Пащенко Руслан Едуардович

доктор технічних наук, доцент,

Харківський університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба (м. Харків), начальник кафедри озброєння радіотехнічних військ.

Захист відбудеться “29” квітня 2011 року о 1330 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.062.07 у Національному аерокосмічному університеті ім. М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.В. Лукін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Методи та засоби дистанційного зондування Землі дозволяють одержувати різні види даних про об'єкти і явища в глобальному масштабі з високим просторовим і часовим розрізненням. Дані космічного моніторингу вміщують інформацію про параметри об'єктів спостереження в різних умовах і з певною періодичністю. Однак для вирішення задач, що пов'язані із прогнозуванням динаміки виявлених на знімках різних об'єктів або явищ, які надалі можуть спричинити виникнення техногенних катастроф, цих даних недостатньо. Для встановлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалій, глибокого аналізу досліджуваної місцевості, визначення істотних інформативних факторів впливу на об'єкт необхідно додаткове використання даних інших джерел інформації. При цьому виникають складнощі, обумовлені специфікою своєчасного забезпечення інформаційної підтримки спільного аналізу даних космічного моніторингу й експериментальних даних. Механізм прогнозування припускає використання великої кількості змінних і факторів, що у свою чергу приводить до стрімкого нагромадження експериментальних даних у розглянутій прикладній області і ускладнює комплексну інтеграцію. Побудова прогнозу динаміки аномалій й одержання на його основі оцінки можливих наслідків потребує не тільки регулярного виконання серії спостережень, але й наявності ефективних способів їхнього оброблення. Істотними труднощами для міждисциплінарного підходу до прогнозування за відомими методиками є сформована в рамках кожного напрямку система понять, що описують елементарні структури й події в екосистемах, а також відсутність єдиного математичного апарату. Як правило, всі системи, що використовувались орієнтовані на моделювання конкретних аномалій або екосистем у строго визначених умовах їхнього існування, виключаючи при цьому значну кількість випадкових факторів збурень. Додатково для функціонування таких систем висуваються підвищені вимоги до обчислювальних ресурсів, особливо до доступної пам'яті, що, в свою чергу, збільшує час обробки даних, знижуючи оперативність прогнозу. Варто зазначити, що часовий інтервал між замовленням й одержанням чергової серії знімків аналізованої ділянки місцевості й нових результатів польових досліджень досить значний. Це знижує актуальність побудови прогнозу, оскільки процес прийняття рішень про можливі наслідки розвитку аномалій і попередження надзвичайних ситуацій затягується.

Таким чином, існуюча теорія прогнозування динаміки аномалій вимагає подальшого розвитку за рахунок єдиного уніфікованого підходу до формування геоінформаційних моделей з описом їх макро- і мікро- динаміки і розроблення нових аналітичних методів їх аналізу, які дозволяють скоротити час обробки, а наукова проблема розробки єдиної методології побудови короткочасного прогнозу розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації є актуальною і має важливе наукове й прикладне значення.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота над дисертацією виконувалась на кафедрі виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського "ХАІ" у 2008 - 2010 рр., відповідно до плану фундаментальних науково-дослідних робіт Міністерства освіти і науки України за держбюджетною темою Д502-28/2009 ” Моделі, методи й засоби одержання й оптимальної обробки просторово-часової інформації в аерокосмічних радіотехнічних і оптичних комплексах“, у якій автором було виконано розроблення методів комплексного аналізу і оброблення зображень, отриманих різноманітними системами в умовах апріорної невизначеності. Дослідження виконувалися у рамках державної „Програми комплексних біоресурсних, гідрофізичних і геолого-геофізичних досліджень морського середовища, перспективних нафтогазових структур та картування розподілу газогідратів в акваторії Чорного та Азовського морів” у проекті «Розробка і впровадження технологій космічного моніторингу морських акваторій і регіональних комп'ютерних систем картографічного забезпечення управління екологічною безпекою в системах «приморський регіон - прибережна зона моря - морська економічна зона» (шифр «Екомоніторинг»)». Пріоритетними напрямками є «Фундаментальні дослідження з найважливіших проблем природничих, суспільних і гуманітарних наук», «Збереження навколишнього середовища (довкілля) та сталий розвиток» (затверджено Постановою Кабінету Міністрів України від 24.12.2001 №1716). Ініціаторами Програми є: Національна академія наук України, Океанологічний центр НАН України (Інститут біології південних морів ім. Ковалевського, Морський гідрофізичний інститут), Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України. Робота виконувалась відповідно до плану науково-дослідних робіт Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України в рамках держбюджетних тем ДР № 0108U008734 “Картографічне і математичне моделювання забруднення атмосфери і земель викидами автотранспорту з використанням космічних знімків і геоінформаційних технологій”, ДР №0108U6531 “Розробка елементів картографічного забезпечення ДЗЗ/ГІС-технологій моніторингу морських акваторій та прибережних територій в межах Кримського регіону”, ДР №0107U000556 “Розробка еколого-картографічних моделей Шацького національного природного парку”, ДР №0108U009009 “Розробка складових інформаційної системи раціонального природокористування”, гозпдоговірних тем північно-східної філії Державного науково-виробничого центру «Природа»: “Розроблення продукційних моделей та їх програмної реалізації для ідентифікації за космічними знімками природного і антропогенного забруднень атмосферного повітря та техногенної деградації земель з використанням інструментарію геоінформаційних систем”, „Розроблення методів дешифрування по космічних знімках техногенних забруднень морських акваторій, прогнозу тенденцій і темпів змін їх екологічного стану, картографування ділянок прибережної смуги, які є екологічно напруженими”, „Розроблення методів та моделей ідентифікації по космічних знімках з використанням інструментарію геоінформаційних систем характеристик наслідків стихійних лих: повеней техногенного і природного походжень і лісових пожеж”, а також ТОВ КБ «АВІА» в рамках міжнародного проекту «Исследование возможностей фотографирования зданий и сооружений на основе летающей платформы беспилотного электровертолета» (дог. № 022 - 220460/112 від 07.07.2009).

Участь автора в зазначених роботах полягала в розробленні й теоретичному обґрунтуванні програмно-технологічного комплексу оброблення даних космічного моніторингу Чорного і Азовського морів, розробленні методології визначення попереднього прогнозу розповсюдження забруднення, методики визначення показників забруднень атмосфери і земель, методології створення геомоделей і методики фотограмметричного оброблення даних космічного моніторингу.

Мета й завдання досліджень. Метою дисертаційної роботи є підвищення оперативності видачі прогнозу в умовах обмеженої апріорної інформації за рахунок розвитку теорії прогнозування динаміки антропогенних аномалій на основі розроблення нових методів комплексного аналізу даних моніторингу екосистем.

Для досягнення поставленої мети в дисертаційній роботі було сформульовано й вирішено такі задачі:

аналіз методів і моделей процесів розвитку аномалій у природних екосистемах для прогнозування їхньої динаміки;

розроблення методів побудови геомоделей для автоматичного виявлення змін аномалій по даним дистанційних аерокосмічних досліджень;

розроблення аналітичних методів і логіко-алгебраїчних моделей для комплексування різночасових різнорідних даних моніторингу екосистем;

розроблення методики встановлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалій для аналізу їхнього поточного стану;

формулювання аксіом для визначення імовірнісних меж зміни стану аномалії при побудові часового ряду в умовах обмеженої апріорної інформації;

розроблення методу визначення точок, що найбільш піддаються змінам, для ідентифікації типу процесу можливого розвитку аномалії;

розроблення методу визначення передбачуваної зміни структури й геометрії аномалії на період прогнозу;

розроблення критеріїв перетворення аномалій на катастрофи;

визначення зони інформативності для динамічних змінних при побудові оператора еволюції;

систематизація методів для прогнозування розвитку різних аномалій у природних екосистемах.

Об'єктом досліджень є процеси розвитку аномалій антропогенного походження в природних екосистемах.

Предметом досліджень є методи комплексного аналізу стану антропогенних аномалій для прогнозування процесів їхнього розвитку на основі логіко-алгебраїчних моделей комплексування даних моніторингу екосистем.

Методи досліджень. При вирішенні теоретичних завдань використовувалися методи теорії ймовірностей і математичної статистики, тензорного аналізу, теорії катастроф, теорії графів, теорії динамічного хаосу, алгебри нечітких множин, синергетики, фотограмметрії.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в результаті розробки нових методів комплексного аналізу даних моніторингу екосистем одержала подальший розвиток теорія прогнозування динаміки антропогенних аномалій для підвищення оперативності видачі прогнозу в умовах обмеженої апріорної інформації. У роботі отримано такі нові наукові результати:

уперше запропоновано метод ієрархічної побудови даних зображень у вигляді «критеріальних дерев», що дозволяє формалізувати правила сегментації гомогенних фрагментів як одиничних, так і сукупності знімків спостережуваних аномалій. На відміну від існуючих методів сегментації зображень даний підхід дозволяє одержувати швидкі способи доступу до просторових даних і економити інформаційні ресурси;

уперше розроблено метод виявлення змін неоднорідностей екосистем на основі оверлейних операцій з «критеріальними деревами» і визначення ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів за рахунок автоматичного фотограмметричного нормування фрагментів зображень із їхньою координатною прив'язкою, а також алгоритмів обчислення оцінок і вирішальних правил, що максимально відповідають закономірностям психофізіологічного сприйняття оператора. На відміну від існуючих даний підхід дозволяє істотно підвищити точність і швидкодію алгоритмів визначення геометричних характеристик аномалій, мінімізувати похибки вимірів значень вектора параметрів й усунути суб'єктивізм людського фактора при дешифруванні;

уперше запропоновано метод формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових і різнорідних даних за рахунок дескриптивного підходу до алгебри зображень при побудові геомоделей. На відміну від класичних методів використовується комплексний підхід до формування значень вектора параметрів, що характеризують аномалію в єдиній шкалі, який дозволяє здійснювати спільне оброблення й аналіз даних моніторингу різних екосистем, що мають кількісні й якісні характеристики, а також операції із просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев і значеннями часових рядів;

уперше сформульовано й обґрунтовано аксіоматику визначення ймовірнісних меж зміни стану аномалії при побудові часового ряду в умовах обмеженої апріорної інформації, яка дозволяє встановити взаємозв'язок між поточним й прогнозованим станами об'єкта й сформувати простір параметрів управління, що визначають перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф;

удосконалено методику визначення збурних факторів, що спричиняють зміну аномалій за рахунок застосування суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії динамічного хаосу при побудові логіко-алгебраїчних моделей відповідності якісних ознак до кількісних оцінок, що дозволяє, на відміну від існуючих, відновити причинно-наслідкові зв'язки виникнення аномалій та оцінити їхню можливу динаміку при комплексуванні даних космічного моніторингу й контактних методів;

удосконалено метод ідентифікації процесів розвитку аномалій, що на відміну від існуючих методів дозволяє визначати точки біфуркації для прогнозування нестабільної системи екологічного походження;

дістали подальший розвиток методи визначення координатних поправок аналізованих аномалій при побудові попереднього прогнозу їхнього поширення з оцінюванням можливих наслідків з урахуванням впливу кожного із збурних факторів на зміну їхнього стану, що дозволяє уніфікувати використовувані методи для аномалій різного походження й усунути надмірність кількості контрольних точок у рівняннях поправок.

Практичне значення одержаних результатів полягає в наступному.

Розроблений програмний комплекс ієрархічної побудови даних зображень із урахуванням особливостей зорового сприйняття може бути використаний для побудови більш ефективних автоматизованих систем дешифрування за рахунок скорочення часу обробки даних зображень й одержання додаткових дешифрувальних ознак при виявленні по космічних знімках різних техногенних забруднень, виділенні зон лісових пожеж, забруднень морських акваторій.

Розроблений метод формалізації алгебраїчних операцій дозволяє скоротити час обробки різнорідних різночасових даних і підвищити ефективність адаптації алгоритмів аналізу зображень до специфіки прикладних завдань і може бути використаний при побудові розподілених геоінформаційних систем оцінки стану екосистем і прогнозування виникнення різних техногенних ситуацій з оцінкою можливих наслідків.

Урахування закономірностей зорового сприйняття при формуванні оцінки й вибору вирішального правила для ідентифікації фрагментів зображень для уточнення меж аномалії дозволяє усунути суб'єктивізм людського фактора при дешифруванні;

Розроблений метод визначення точок біфуркації й сформульовані аксіоми дозволяють проводити виміри якісних характеристик при прогнозуванні предиктора в умовах невизначеності й можуть бути використані при побудові різних інформаційних діагностичних систем і систем прогнозування, пов'язаних із цифровим обробленням зображень.

Розроблена методика визначення збурних факторів дозволяє вирішити подвійне завдання відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалії й визначення напрямку її подальшого розвитку, а запропонований метод визначення координатних поправок може бути адаптований для прогнозування змін геометрії й структури аномалій різного походження при урахуванні індивідуальних властивостей прогнозованого об'єкта або явища й можуть бути використані при побудові багатопараметричної розподіленої геоінформаційної системи прогнозування динаміки екологічно нестабільних об'єктів з оцінюванням можливості її перетворення на один з типів елементарних катастроф.

Систематизація розроблених методів є основою продукційних правил для побудови автоматизованих інформаційних систем, пов'язаних із прийняттям оперативних рішень щодо можливих наслідків стихійних лих на часовий період між одержанням чергової серії знімків і даних контактних досліджень.

За участю автора виконано ряд держбюджетних НДР й їхні результати впроваджено в Інституті телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України в рамках «Програми комплексних біоресурсних, гідрофізичних і геолого-геофізичних досліджень морського середовища, перспективних нафтогазових структур та картування розподілу газогідратів в акваторії Чорного та Азовського морів» (акт впровадження від 20.05.2010 р.), у госпдоговірних темах ДНВЦ «Природа» за пріоритетними напрямками: «Фундаментальні дослідження з найважливіших проблем природничих, суспільних і гуманітарних наук» (акт впровадження від 25.02.2010 р.), «Збереження навколишнього середовища (довкілля) та сталий розвиток», в ТОВ КБ «АВІА» в рамках міжнародного проекту «Исследование возможностей фотографирования зданий и сооружений на основе летающей платформы беспилотного электровертолета» (акт впровадження від 07.06.2010 р.), у навчальному процесі Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського ”ХАІ” (акт впровадження від 11.05.2010 р.).

Особистий внесок здобувача. Всі основні положення, виводи й рекомендації дисертаційної роботи отримано автором особисто. Вони частково викладені в роботах, які опубліковані без співавторів [5-10, 32]. У роботах, опублікованих у співавторстві, авторові належить: розроблення й теоретичне обґрунтування запропонованих методів аналізу даних моніторингу морських акваторій [1]; методика фотограмметричного оброблення різнорідних зображень [2]; аналіз геоданих і автоматизоване оброблення зображень [3]; методика інтеграції технологій оброблення даних дистанційного зондування і ГІС-технологій [4]; постановка задачі й розроблення методу оцінювання похибок вимірювань [11]; методика аналізу й оцінювання результатів вимірювань контактних методів [12]; розроблення критеріїв оцінювання способів отримання геоданих [13]; теоретичне обґрунтування можливості первинного експрес-оброблення зображень за результатами їхнього оверлею [14]; теоретичне обґрунтування методики визначення координат [15]; теоретичне обґрунтування автоматизації процесу оброблення зображень з урахуванням аспектів зорового сприйняття, розроблення математичних моделей [16]; алгоритм комплексного оброблення зображень [17]; математична модель визначення координат нерухомого наземного об'єкта [18]; комплексна методика аналізу вхідних даних і теоретичне обґрунтування використання показника Херста для локалізації аномалій[19]; математична модель визначення поправок [20]; постановка задачі, математичні моделі визначення рівня забруднень [21]; метод формування біфуркаційної множини, розроблення аксіом [22]; теоретичне обґрунтування і розроблення методу формування відгуків [23]; загальна постановка задачі й аналіз результатів моделювання [24]; метод визначення зони інформативності для динамічних змінних [25]; методика тематичного аналізу космічних знімків з класифікацією зображень об'єктів [26]; постановка задачі й теоретичне обґрунтування механізму визначення факторів максимального впливу, методика розрахунку консеквенту [27]; теоретичне обґрунтування комплексного підходу до побудови геомоделей [28]; методика розрахунку особливих точок [29]; аналіз методів [30]; обґрунтування особливостей побудови бази даних геомоделей в умовах невизначеності [31]; вибір оптимального спектрального діапазону для оброблення зображень [33]; методика автоматичного фотограмметричного оброблення зображень [34]; принцип розроблення теоретико-множинної моделі визначення рівня забруднень [35]; спосіб підвищення інформативності даних космічного моніторингу екосистем [36]; методика використання «критеріальних дерев» [37].

Апробація результатів дисертації. Результати дисертації були апробовані на V - VIII Міжнародних науково-практичних конференціях «Сучасні проблеми екологічної та техногенної безпеки регіонів». - Київ - Харків - Крим, 2006 - 2008 рр.; Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми інформатики й моделювання». - Х.: НТУ „ХПІ”, 2006 р.; Міжнародній науково-технічній конференції „Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні” - ІКТМ, Харків „ХАІ”, 2006 р., 2009 р.; VIII - IX Міжнародних науково-практичних конференціях «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях». - Київ - Харків - Крим, 2009 - 2010 рр.; VІІ Міжнародній науково-практичній конференції «Проблеми інформатики й моделювання». - Х.: НТУ „ХПІ”, 2008 р., Міжнародному науково-практичному семінарі Академії ВР Словаччини ім. ген. Стефаника «Керування безпекою складних систем». - Ліптовський Мікулаш, Словаччина, 2008 р.

Результати роботи також доповідалися на семінарах кафедри виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів у Національному аерокосмічному університеті «ХАІ» і на засіданнях ученої ради Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України.

Публікації. За темою дисертації опубліковано 37 робіт, з яких 1 монографія, 3 навчальних посібника, 22 статті - у наукових спеціалізованих журналах і збірках, які входять до переліку ВАК України й відповідають вимогам, що ставляться до захисту дисертацій (6 з них без співавторів), 11 доповідей і тез конференцій. Структура й обсяг дисертації. Дисертація містить вступ, 6 розділів, висновки, викладена на 445 сторінках, включаючи 75 рисунків (з них 1 на 2 окремих сторінках), 7 таблиць, список з 211 використаних літературних джерел на 25 сторінках та 5 додатків на 120 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми досліджень, показано зв'язок роботи з науковими планами, темами, подано відомості про наукову новизну й практичну значущість отриманих результатів й їхніх впроваджень.

У першому розділі виконано аналітичний огляд наукових підходів до розроблення методів аналізу аномалій у природних екосистемах і побудови оперативного прогнозу їхнього розвитку за даними моніторингу. Розглянуто існуючі методи розроблення геомоделей й аналізу процесів розвитку аномалій в екосистемах. Питанням прогнозування присвячено ряд робіт С.П. Курдюмова, Г.Г. Малинецького, О.С. Дмитрієва, О.С. Андреєвої, Д.В. Аносова, А.А. Самарського, С.В. Сидорова й інших. Показано, що проблеми, пов'язані з обробленням геоінформації, визначають передумови необхідності комплексного підходу до розроблення єдиної концепції створення геоінформаційних моделей для вивчення й аналізу причинно-наслідкових зв'язків їхнього виникнення й оцінювання можливого розвитку небезпечних екологічних ситуацій. Проаналізовано підходи до завдань міжгалузевого оброблення зображень, отриманих за допомогою дистанційних методів зондування, розглянутих у ряді робіт. Виявлено особливості аналізу стану екосистем й одержання оцінки ступеня впливу на них сукупності факторів. Результат аналізу розглянутих джерел показав, що питання створення функціонально повного алгоритмічного й математичного забезпечення, що комплексно реалізує всі стадії оброблення вхідних і модельних даних, ще не одержали свого всебічного рішення. Істотний внесок у теорію й практику оброблення й аналізу даних дистанційного зондування Землі, що є невід'ємною частиною при побудові прогнозу, зробили М.О. Попов, В.І. Лялько, В.Г. Бондур, С.А. Станкевич, О.О. Зеленський, В.В. Лукін, Г.Я. Красовський, Р.Е. Пащенко, Ю.Ф. Кніжніков, П. Уінстон, R. Congalton, K. Green, D. Landgrebe та ін. Питанням розроблення математичного апарату для аналізу й оцінювання зображень присвячено дослідження І. Б. Гуревича, Ю. І. Журавльова, Ю. Г. Сметаніна й ін. У цих роботах розглянуто алгебраїчний підхід до аналізу й розпізнавання зображень для вирішення задач побудови уніфікованої схеми їхнього опису. Сучасні підходи до інтеграції різнорідних різночасових даних за допомогою геоінформаційних технологій і експертних оцінок, які розглянуті в роботах учених Ю.П. Лукашіна, О.Б. Качинського, С.М. Брайчевського й ін., є одним зі способів оперативного аналізу й прогнозування розвитку процесів взаємодії антропогенних, природних і соціальних факторів. Однак, у роботах, присвячених методам інтеграції і спільного аналізу даних моніторингу екосистем показано, що між часом їхнього замовлення й часом одержання проходить значний період часу, що значно знижує оперативність прогнозування різних надзвичайних ситуацій й актуальність виданих на основі побудованих прогнозів рекомендацій для попередження можливих наслідків. Аналіз публікацій дозволив зробити висновок про те, що найчастіше використовуються статистичні математичні методи. У ряді робіт для моделювання змін земної поверхні пропонуються алгоритми, основані на використанні кліткових автоматів, правила функціонування яких використовують підхід, що враховує декілька ймовірнісних складових, отриманих за допомогою марковських ланцюгів. Однак при цьому накладаються жорсткі вимоги до початкових умов і точності апріорних даних, а для побудови часових рядів потрібна статистика за дуже великий проміжок часу, причому не тільки даних дистанційного зондування, але й контактних методів. Використання для вирішення аналогічних задач методу нейромережної класифікації дозволяє спростити цей процес без будь-якої оптимізації. Отже, такі алгоритми недоцільно застосовувати з погляду точності й обчислювальної ефективності для даних, що мають закон розподілу, неузгоджений з нормальним. Застосування математичного апарату ланцюгів Маркова для дослідження точок біфуркації й зон динамічної стійкості екосистем, запропонованого в ряді робіт, теж не завжди виправдано. Насамперед, це пов'язано з тим, що при аналізі множини, яка є біфуркаційною, не були розглянуті питання комплексного використання вихідних даних, не проводилося відкидання їхньої надлишковості, не аналізувалися відгуки на фактори впливу, що спричиняють зміну стану об'єктів в умовах невизначеності. Додатково було встановлено, що використання архівних даних для прийняття рішень щодо оцінювання аналізованої обстановки значно дешевше оперативних, а часовий інтервал між замовленням знімка і його одержанням при цьому досить тривалий. Завдання оперативності одержання знімків є особливо важливим при оцінюванні наслідків стихійних лих і локалізації зони їхнього поширення. Виходом з даної ситуації можуть бути нові підходи до розроблення методів, основаних на побудові прогнозу на період проміжку між одержанням знімків тільки за апріорними даними. Практично в усіх розглянутих роботах вказується на необхідність розроблення аналітичного апарату, що дозволяє отримати ефективні методи вирішення різних наукових і прикладних завдань, пов'язаних зі спільною обробкою різночасових різнорідних даних моніторингу при прогнозувані. Оскільки не для всіх завдань можна знайти аналітичні рішення, найбільш істотний акцент повинен робитися на досягнення конструктивності теорії прогнозування для можливості дослідження різноманітних аномальних екологічних об'єктів на основі аналізу їхніх властивостей для досить широкого класу задач. Визначено необхідність створення єдиного комплексу методів на основі логіко-алгебраїчних моделей для опису великого різноманіття різних теоретичних розробок.

Таким чином, виникає необхідність розвитку теорії прогнозування динаміки аномалій шляхом інтеграції міждисциплінарних методів аналізу даних дешифрування й польових спостережень для вивчення властивостей і відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення екологічно нестабільних об'єктів для побудови прогнозу подальшого їхнього розповсюдження тільки за апріорними даними в умовах обмеженої апріорної інформації.

У другому розділі розглянуто принципи розроблення методів і моделей для виявлення, локалізації й ідентифікації різних аномалій за даними аерокосмічного моніторингу. Визначено, що спосіб тематичного дешифрування, що полягає в спільному аналізі знімків однієї і тієї ж території, отриманих у різні моменти часу й з різним просторовим розрізненням, є складним. Тому було запропоновано метод ієрархічної побудови зображень у вигляді «критеріальних дерев». В основу пропонованого методу сегментації покладено порядок сканування Мортона. На відміну від розбиття за Мортоном в «критеріальних деревах» пропонується розбиття знімка на фрагменти з їхньою послідовною індексацією доти, поки усередині фрагмента не буде досягнуто рівень гомогенності. Як критерії розбиття використовуються ознаки, що мають різні пріоритети, згідно з якими кожному із фрагментів відповідають вагові коефіцієнти з інтервалу від 0 до 1. Таким чином, кожному фрагменту, що є елементом певної зони, присвоюється свій власний атрибут відповідно до ймовірності влучення в найнебезпечнішу зону, а кожному вузлу зони - свій просторовий індекс. Зважаючи на те, що космічні знімки являють собою великий обсяг елементів зображення, результати сегментації подаються у вигляді фрагментів (а не елементів, як у традиційному виді) з кодами, що визначають їхню належність до гілок «критеріального дерева», які відповідають різним класам об'єктів. Для цього під час виділення сегментів зображення визначаються не тільки їхні центри, але також і межі. Для визначення ступеня близькості між показниками, що характеризують фрагмент дерева з локалізованою аномалією, й показниками, що характеризують сусідні фрагменти, проводиться кореляційний аналіз. Відповідно до запропонованого методу «критеріальних дерев» результатом є адаптивне розбиття растрового зображення на фрагменти, де ділянки з меншою щільністю інформації представлені великими блоками комірок, а з більшою щільністю - дрібними блоками комірок, що залежать від найбільшої кількості факторів розбивки.

Рис. 1 - Результати сегментації зображень методом «критеріальних дерев»

Результати реалізації послідовності дій розробленого програмного забезпечення для сегментації по методу «критеріальних дерев» подано на рис. 1: 1 - 1 - вхідне зображення; 2- нанесення сітки «критеріального дерева»; 3 - трансформування зображення; 4 - локалізація внутрішнього «критеріального дерева». Розбивка за розробленим методом не накладає обмежень щодо форми сегмента й не передбачає завдання кроку сегментації. Застосування даного методу дозволяє одержати набір правил, що визначають сегментацію зображень на невеликому фрагменті, а потім використовувати їх для всього знімка або сукупності знімків. Це дозволяє отримувати швидкі способи доступу до просторових даних, економити інформаційні ресурси й автоматично виявляти нові зміни на знімках з їх фотограмметричним нормуванням і прив'язкою за географічними координатами.

На відміну від відомих методів сегментації растрових зображень при розробленні методу «критеріальних дерев» було використано підхід до організації й зберігання даних аерокосмічного моніторингу з урахуванням специфіки їхнього одержання.

Для автоматизації операцій з побудованим «критеріальним деревом», пов'язаних з локалізацією різних аномалій й уточненням їхніх меж, запропоновано при визначенні ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів ураховувати фізіологічні аспекти зору. Такий підхід дозволяє усунути суб'єктивізм людського фактора при автоматизації процесу дешифрування. Кожному з етапів зорового сприйняття при формуванні зображення було поставлено у відповідність математичну модель опису.

Результат програмної реалізації кожного з етапів формування зображення подано на рис. 2.

Рис. 2 - Модель формування зображення

Моделювання етапів зорового сприйняття: 1 - розмиття зображення - фільтр низьких частот; 2 - контрастування - поелементне перетворення логарифмічною функцією з показником 1/3; 3 - оконтурювання - фільтр високих частот; 4 - формування зображення - оптимальний приймач Зігерта - Котельникова (рис. 2).

На відміну від класичного алгоритму, що припускає розподіл оцінки (міри подібності поточного зображення з еталоном) за нормальним законом і визначення факту наявності мінімального елемента розбиття на зображенні за дисперсією і математичним очікуванням, що є необґрунтованим і не може дати адекватну й повну оцінку, запропоновано як імовірнісну модель оцінювання використати двопараметричний гамма-розподіл, що дозволяє шляхом варіювання його параметрів описувати широкий діапазон поведінки випадкової величини:

, (1)

де - щільність гамма-розподілу; е - параметр форми гамма-розподілу; л>0 - параметр масштабу гамма-розподілу; Г(е) - гамма-функція (інтеграл Ейлера II роду); ?z (0,?) - інтервал розподілу. Як вирішальне правило було використано байєсівський критерій ухвалення рішення, що відповідає мінімізації середнього ризику. Визначення значення порога, що відповідає вибраному критерію ухвалення рішення, виконувалося на основі умовних законів розподілу оцінки за різних значень випадкової величини. Для перевірки адекватності моделі було розглянуто класичний підхід з розподілом оцінки за нормальним законом. Отриманий вираз відповідав хі-квадрат розподілу з N степенями вільності, що підтверджує правильність вибору гамма-розподілу як імовірності моделі оцінювання. Запропонований алгоритм обчислення оцінки й вирішального правила дозволяє при автоматизації процесу визначення ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів урахувати додаткові дешифрувальні ознаки, які при стандартних методах зазвичай відкидаються.

Для спільного аналізу знімків, отриманих з різних джерел, доцільним є використання «критеріальних дерев», що пройшли автоматичне фотограмметричне нормування з розбиванням на осередки за географічними координатами, що дозволяє знизити обчислювальну похибку, що накопичується при багаторазових алгебраїчних і геометричних операціях у зв'язку з використанням систем координат з великими значеннями. На відміну від класичного алгоритму визначення топології об'єкта запропоновано цю операцію виконувати у внутрішньому «критеріальному дереві».

Запропонований у роботі метод проведення оверлейних операцій при одержанні різницевого «критеріального дерева», що індексує всі сполучені фрагменти накладених зображень знімків, полягає в одночасному обході всіх дерев по існуючих в них гілках. У тих вузлах, де в одного з дерев відсутнє розгалуження, значення атрибута переноситься на всі наступні підрівні. У результаті утвориться загальне дерево, що містить атрибути всіх аналізованих фрагментів.

При аналізі векторних даних просторові індекси, присвоєні виділеним сегментам, використовуються для більш швидкого доступу до об'єктів, що становлять інтерес, у певному фрагменті зображення. Індексування просторових об'єктів використовується для зменшення обчислювальної складності процедури пошуку аномалій складної форми, особливо при оверлеї полігонів.

Для уточнення меж аномалії використано властивість ізоморфності до операцій теорії множин.

Рис. 3 - Оверлейна операція на «критеріальних деревах»

Основою реалізації алгоритму формування нового різницевого «критеріального дерева», поданого на рис. 3 є операція попіксельного віднімання, що полягає в тім, що зі значення яскравості кожного пікселя фрагмента (підматриці) одного знімка віднімається значення яскравості відповідного пікселя фрагмента іншого знімка, який є суміщеним з першим. Об'єкти, відбивна здатність за час між двома зйомками яких змінилася незначно пофарбовані на різницевому знімку (рис. 3) в світло-сірі тони, а темні і яскраві області знімка відповідають значним змінам відбивної здатності.

Проведення операцій з різночасовими «критеріальними деревами» дозволяє скоротити час побудови часових рядів й економно витрачати оперативну пам'ять за рахунок роботи не з усім зображенням, а тільки з гомогенними листами. Ієрархічна організація даних сприяє одержанню більш швидких алгоритмів доступу до просторових даних.

Третій розділ присвячено розробленню методу формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових різнорідних даних моніторингу на основі логіко-алгебраїчних моделей. Такий підхід дозволяє виконувати різні операції із фрагментами «критеріальних дерев» з формуванням вектора параметрів, що характеризують досліджувану аномалію в єдиній шкалі. Основою розробленого методу є дескриптивний підхід до побудови геомоделей. Даний підхід обумовлений тим, що детальний аналіз різночасових знімків однієї й тієї ж території передбачає спільне використання даних, що мають як кількісні, так і якісні характеристики. Недоліком існуючих методів оброблення даних моніторингу є відсутність опису елементарних структур в екосистемах у рамках уніфікованого інформаційного підходу. Для опису послідовності операцій з даними моніторингу у вигляді ієрархічного онтологічно обґрунтованого формалізованого подання зображень і процесів їхнього оброблення запропоновано використовувати алгоритми й описи вхідної інформації, подані у вигляді нетрансформованих зображень, отриманих за допомогою ДЗЗ і даних контактних методів зондування як операндів алгебри кілець: композиція трансформованих вхідних зображень, зведених до єдиної системи координат і заданої проекції в результаті фотограмметричного оброблення (A0) за допомогою алгебраїчних операцій (A1), перетворених в «критеріальні дерева», - заключний етап одержання гомогенних фрагментів; побудова векторних оцінок (A2) і визначення вагових коефіцієнтів за відповідними критеріями для кожного із фрагментів у результаті операцій (A1); перетворення цих оцінок з метою одержання простих числових оцінок (A3) для всієї наявної інформації. Для практичної реалізації поданих операцій мають бути виконані такі умови алгебраїчного формалізму: гілки «критеріальних дерев» і процеси їхнього оброблення є ієрархічною структурою, побудованою за допомогою операцій алгебри зображень із набору базисних перетворень - оверлейні операції з гілками дерев й одержання «різницевих дерев»; як об'єкти можуть використовуватися множини, моделі, операції. Результатом застосування даного підходу є прив'язані гомогенні фрагменти «критеріального дерева» з уточненими межами у вигляді супералгебри, що являють собою пряму суму чотирьох кілець: A = A0 + A1 + A2+ A3. Даний підхід дозволяє підвищити ефективність адаптації алгоритмів оброблення даних до специфіки різних прикладних задач, пов'язаних з обробленням і аналізом зображень.

Для комплексного оброблення й спільного аналізу даних моніторингу екосистем було розроблено логіко-алгебраїчні моделі, що дозволяють об'єднувати кількісні й якісні характеристики, структурувати і формалізувати єдиною математичною мовою внутрішні «критеріальні дерева», здійснювати операції із просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев і значеннями часових рядів. Як параметри моделей для формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових різнорідних даних моніторингу запропоновано використовувати побудовані у вигляді ієрархічної структури атомарні алгебри: - які визначають операції з вершинами фрагментів «критеріальних дерев», що відповідають критеріям, що оцінюються якісними характеристиками з мінімальними ваговими коефіцієнтами, де i,j - координати вершин на дереві; Knm - номер дерева в базі даних відповідно до рівня вкладеності усередині дерева n і номеру фрагмента m з відповідними географічними й прямокутними координатами; - операції з вершинами фрагментів дерев, що відповідають критеріям, які оцінюються кількісними характеристиками. Як «композиційні» алгебри розглядалися ті, що виконують операції на основі атомарних алгебр.

Алгоритм формалізації для побудови логіко-алгебраїчних моделей при використанні різнорідних даних моніторингу такий:

1. Фазифікація (введення нечіткості) результатів перетворення алгебри алгебрами

: .

2. Побудова продукційних правил взаємодії алгебр:

.

3. Визначення відповідності перетворених алгебр (агрегування):

.

моніторинг екосистема геомодель

4. Акумуляція результатів агрегування:

.

5. Дефазифікація (введення чіткості) значень алгебри

: .

При проведенні операцій за поданим алгоритмом, алгебри, що є вхідними даними для кожної з операцій, є антецедентами, а вихідні алгебри - консеквентами. Подані в алгоритмі алгебри при проведенні операцій встановлюють відповідність кількісних характеристик атомарних алгебр до продукційних правил, що визначають умови їхніх можливих взаємодій. Застосування розробленого методу формалізації алгебраїчних операцій з використанням логіко-алгебраїчних моделей дозволяє при тематичному дешифруванні врахувати додаткові ознаки, які при стандартних методах звичайно відкидаються, простежити причинно-наслідкові зв'язки виникнення аномалій і підготувати дані для побудови прогнозу подальшого поширення аномалій з оцінюванням ступеня впливу на досліджувану екосистему. Для відкидання надлишковості факторів, що впливають на розвиток аномалії, при формуванні інформативної безлічі ознак запропоновано використовувати алгоритм Флойда й будувати матрицю максимального впливу за допомогою графа посилень із вершинами, що відповідають результатам алгебраїчних операцій з «критеріальними деревами» (композиційні алгебри - ). На основі цих значень і результату аналітичного опису взаємозв'язку ребер графа визначаються фактори максимального впливу. Аналіз значень матриці максимального впливу припускає пріоритетність використання випадкових факторів, що визначають тенденцію розвитку аномалії.

У четвертому розділі на основі суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії детермінованого хаосу розроблено метод визначення збурних факторів, що спричиняють зміну аномалії для оцінювання її можливої динаміки, метод визначення зони інформативності для динамічних змінних при побудові оператора еволюції. Сформульовано аксіоми, що виражають необхідні й достатні умови можливості вимірювань якісних характеристик при побудові прогнозу в умовах невизначеності для визначення критеріїв перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф.

Для визначення напрямку розвитку виявленої аномалії розроблено методику відновлення причинно-наслідкових зв'язків її виникнення на основі апріорних даних для формування значень можливих відгуків. Для оцінювання можливої динаміки аномалії при визначенні збурних факторів, що характеризують різні тенденції її розвитку, необхідним є відновлення причинно-наслідкових зв'язків її виникнення за результатом формування простору відгуків й ознак поточного стану об'єкта й установленню між ними взаємозв'язку, визначення зони інформативності для динамічних змінних і передбачуваних характеристик, що визначають лінію розвитку аномалії в умовах невизначеності. Простір відгуків формується відповідно до дешифрувальних ознак і даних контактних методів зондування на основі побудови продукційних моделей. При цьому необхідно враховувати, що найбільш імовірний стан аномалії характеризується двома основними групами, що визначають протилежні лінії розвитку, стан індиферентності в реальних умовах неможливий. В умовах обмеженої апріорної інформації про властивості процесу розвитку аномалії для одержання кількісних оцінок, що характеризують відхилення відгуків на різні зміни вхідних впливів, запропоновано використовувати метод нормованого розмаху Херста усередині кожної з гілок поточного внутрішнього «критеріального дерева» і дерев аналогічних фрагментів з бази знань. Зіставлення отриманих значень з відповідними значеннями відгуків «різницевого дерева» дозволяє встановити залежність між показниками матриці максимального впливу й зміною дешифрувальних ознак. Такий підхід визначає тенденцію зміни побудованого часового ряду й показує ступінь відхилення ймовірнісних характеристик другого порядку від характеристик класичного розподілу, тобто дозволяє визначити ймовірнісні межі з великим ступенем вірогідності, особливо за наявності істотних збурювань, коли відсутні нові знімки.

Рис. 4 - Визначення інформативного колірного каналу

Вибір кількості вимірювань і визначення найбільш інформативного діапазону зміни дешифрувальних ознак, що визначає мінімальну межу зони невизначеності при ухваленні рішення про перехід аналізованого об'єкта в інший стан, насамперед залежить від радіометричної чутливості знімальної апаратури і виявлення властивостей досліджуваного об'єкта. Для урахування зазначених вище факторів було визначено нормувальний коефіцієнт відповідності дешифрувальних ознак, особливостей знімальної апаратури та властивостей і структури аналізованої аномалії, а також за мінімумом зони перетинань гістограм методом графових структур вибрано інформативні колірні канали, найбільш чутливі до рівня зміни неоднорідностей об'єкта й навколишнього середовища (рис. 4).

Для одержання оцінок, що визначають перехід параметрів, які характеризують зміну стану об'єкта, запропоновано при визначенні зони інформативності для динамічних змінних розглянуто процес формування параметрів управління з погляду універсальності й масштабної подібності. На відміну від статистичних методів визначення оператора еволюції, у яких всі фактори припускаються випадковими або невизначеними, урахування синергетичності процесу для нелінійних нестійких систем припускає визначення меж стійкості рішень, характерних для дільниць «камерних» систем у зоні дії одного і того самого атрактора. Результат моделювання динаміки процесу поширення аномальних екологічних об'єктів на основі непрямих дешифрувальних ознак за показниками Херста показав таке. Періодичні зміни значень дешифрувальних ознак щодо стаціонарного стану є автоколивальними, не викликають істотних його змін. Областям стійкості рішень на таких ділянках відповідають «м'які» межі, визначення яких не є складним завданням. Для визначення динамічних змінних поблизу «жорстких» меж нестійкості рішень, що визначають перехід аномалії з одного стану в інший, запропоновано на етапі аналізу й синтезу моделей введення надлишкових параметрів для зниження їхньої чутливості до умов, що змінюються, составу й структури вихідних даних. При виявленні «жорстких» меж, незначне порушення яких спричиняє перехід системи в новий стан і викликає зміну кількості відгуків, доцільно використовувати метод лінеаризації Юдовича. Аналітичним описом динаміки поведінки системи усередині підрядів (аналогів «камерних» підсистем), що характеризують регулярну поведінку системи є нелінійна модель на основі окремих локальних логістичних рівнянь із визначенням нерухомих точок логістичного відображення. Моделювання поведінки аномалій на межах «камерних» підсистем дозволяє вирішити задачі відкидання надлишковості введених параметрів і виділити зону інформативності для визначення динамічних змінних. Результати проведених досліджень, підтверджених експериментально, дозволили встановити залежність між отриманими значеннями показника Херста для оцінювання інтервалів передбачуваності поведінки часового ряду і кількістю необхідних вимірів для визначення межі переходу усередині листа «критеріального дерева». Встановлено, що оптимальна кількість вимірів при використанні методу нормованого розмаху Херста дорівнює п'ятдесяти (рис. 5).

а б

Рис. 5 - Зміна значень показників Херста при різних змінах вхідних параметрів

На рис.5,а розглянути значення показників Херста, які мають значення, що перевищують значення індиферентності (0,5), на рис. 5,б - значення показників Херста, що мають значення, які менше індиферентності.

Додатково встановлено, що усереднення значень показників Херста всіх суміжних осередків, які мають значення більше 0,5, є достатнім для побудови попереднього прогнозу в загальній зоні й необхідним при визначенні точок максимальної ентропії, найбільш підданих змінам і в яких перехід об'єкта з одного стану в інший є найбільш імовірним. Визначення таких точок виконувалося на основі спільного аналізу топологічних характеристик об'єкта, градієнтів яскравості, результатів використання методу історичної аналогії й обліку персистентності процесу розповсюдження за методом нормованого розмаху Херста (рис. 6, рис. 7).

Рис. 6 - Точки максимальної ентропії

Рис. 7 - Напрямки змін об'єкта

На рис. 6 показано точки максимальної ентропії, що характеризують процес розвитку аномалії як інволюційний й еволюційний, які були отримані в результаті програмної реалізації, і подано найбільш імовірні напрямки зміни аномалії в цілому (рис. 7), аналіз яких разом з даними контактних методів дозволяє визначити передбачувані межі прогнозованої зміни об'єкта, оцінити швидкість його зміни.

Для визначення ймовірнісних меж зміни стану об'єкта при побудові часового ряду в умовах невизначеності в дисертаційній роботі обґрунтовано й сформульовано такі аксіоми:

Аксіома 1. Індиферентність показника Херста в суміжних зонах об'єкта є достатньою умовою для введення додаткових змінних з меншим ступенем впливу й збільшення меж зони при побудові нових часових рядів.

Аксіома 2. Межі буферних зон характеризуються точками зламу статистики Херста, у яких оцінка показника Херста істотно змінюється.

Аксіома 3. Усереднення значень показників Херста всіх суміжних осередків, що мають значення більше 0,5, є достатнім для побудови попереднього прогнозу в загальній зоні й необхідним при визначенні точок максимальної ентропії.

Аксіома 4. При прогнозуванні часу процесу розповсюдження аномалії із заданими параметрами показник Херста показує ступінь відхилення ймовірнісних характеристик другого порядку від характеристик класичного розподілу, тобто дозволяє визначити ймовірнісні межі з більшим ступенем вірогідності, особливо за наявності істотних збурювань.

Аксіома 5. Точки максимальної ентропії, що не є максимальними атракторами, формують множину контрольних точок для визначення поправок прогнозованих меж імовірного зсуву аномалії.

У п'ятому розділі вирішено задачі, пов'язані з побудовою оперативного прогнозу й одержанням оцінок, характерних для переходу аномалій в один з типів елементарних катастроф. Розроблено метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури на період прогнозу, продукційні правила, що визначають критерії переходу аномалій до катастроф, метод визначення біфуркаційної множини, алгоритм визначення оператора еволюції можливих наслідків перетворення аномалій на один з типів катастроф.