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

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.

Використовувані нині методи прогнозування адаптовані під конкретні прикладні області, і їхнє використання припускає ряд значних обмежень. Тому запропоновано метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури, оснований на визначенні залежності впливу кожного з факторів на зміну структури й стану об'єкта. Як вихідні дані у рівняннях поправок використовуються фактори, що максимально впливають на зміну будь-яких параметрів аномалії в точках максимальної ентропії відповідно до графа посилень. Залежно від того, які координати піддаються зміні, коефіцієнти рівняння поверхні другого порядку при відповідних змінних, найбільш підданих змінам, підсилюються функціональними залежностями вигляду ц[f_i(x,y,z)]. У результаті експериментальних досліджень, проведених у програмі MATLAB, з оцінки точності апроксимацій різними функціями як функція ц[f_i(x,y,z)] була вибрана кубічна сплайн-функція. Коефіцієнти сплайн-функції обчислюють за методом найменших квадратів. Для опису геометричної форми нестабільного екологічного об'єкта пропонується використати класичне рівняння поверхні другого порядку відносно декартових прямокутних координат. При цьому планові координати x,y визначаються безпосередньо з фотознімків у результаті фотограмметричних перетворень, а як третя координата z розглядаються значення яскравості пікселей.

Для визначення змін координат контрольних точок об'єкта для кожної з цих опорних (що відповідають контрольним) точок складаються рівняння поправок:

, (2)

де i - кількість контрольних точок; n - кількість розглянутих факторів впливу (розмірність вектора параметрів); g_i - функціональна залежність, що визначає вплив i-го фактора на об'єкт; K_x,K_y K_z - значення вагових коефіцієнтів для кожного конкретного фактора, що характеризують ступінь впливу на аномалію і визначаються із графа безпосереднього впливу на об'єкт; - поправки до прогнозованих координат; (x),(y),(z) - значення координат опорних точок поточного знімка (на 1-му етапі розрахунку) або обчислені в результаті розв'язання рівнянь із урахуванням поправок; x,y,z - значення координат опорних точок, що належать до першого знімка (на 1-му етапі розрахунку), або значення, що відповідають попереднім розрахункам рівнянь поправок (апріорні дані); H_Х - значення показника Херста, що характеризує час зміни параметрів об'єкта.

Усереднення значень зсувів у результаті розв'язання системи рівнянь й обчислення поправок:

У результаті усереднення отриманих значень зсувів остаточно визначається прогнозований зсув по координатах контрольних точок: ; де P_Rx - очікуваний зсув по координаті x; P_Ry - очікуваний зсув по координаті y; P_Rz - очікуваний зсув по координаті z; - консеквент комбінаторного впливу факторів, що обчислюється на основі операцій алгебри логіки.

Контрольними точками є точки максимальної ентропії. Надлишковість кількості цих точок усувається відповідно до величини вектора, що характеризує максимальну швидкість зміни форми аномалії. Як вихідні дані у рівняннях поправок використовуються фактори, що максимально впливають на зміну будь-яких параметрів аномалії в точках максимальної ентропії відповідно до графа посилень.

Адекватність складеної системи рівнянь полягає в тому, що повний диференціал визначає швидкість зміни розмірів об'єкта і його форми за сукупністю впливу на нього зазначених факторів. У складених рівняннях розглядається подвоєний коефіцієнт Херста, що характеризує напрямок розвитку процесу (значення показника Херста подвоюється, оскільки випадок, коли його значення менше значення індиферентності (менш 0,5), у цьому разі не показовий). Відповідно до четвертої аксіоми він дозволяє визначити ймовірнісні межі з більшим ступенем вірогідності. Отримані очікувані значення координат з урахуванням поправок дозволяють прогнозувати тільки зміни розмірів об'єкта.

Наявність структури у вигляді простору управління, простору змінних стану й поверхні відгуків дає підставу зарахувати аналізований процес до елементарної катастрофи. Як параметри управління розглянуто фактори, що визначають зміну відгуків в умовах невизначеності, такі, як усереднені значення показника Херста, «джокер» - фактор або сукупність факторів, що раптово переводять систему в іншу точку фазового простору, «русла» - області фазового простору, де система діє згідно із прогнозом без відхилень із заданою точністю й визначається лише декількома змінними. Відсутність чітких визначень для ситуації «джокер» й «русло» привело до необхідності побудови математичних моделей прийняття рішень про тип процесу розвитку аномалії в умовах невизначеності. Встановлено, що русла розташовуються поблизу точок з початковими умовами, а «джокери» - на краю зони басейну атрактора.

Для одержання передбачуваної оцінки можливої динаміки аномалії й сусідніх відносно досліджуваної зони фрагментів без певних кількісних характеристик запропоновано перейти від дихотомічної шкали за непараметричними критеріями до показника Херста. Рівень його значень визначається відповідно до визначення шкали якісних термів. Графічні залежності, що визначають поведінку відгуку в умовах невизначеності за наявністю параметрів управління, подано на рис. 8.

а. б.

Рис. 8 Графіки визначення залежності функцій належності до басейнів різних атракторів значень: а - показників Херста, б - терм-множин (м(Y)) «джокера» й «русла»

Зона перетинань, яка характеризує нестійкий стан на рис. 8, відповідає зоні невизначеності при прийнятті рішень про належність процесу розвитку аномалії до басейнів різних атракторів й обмежує інтервал параметрів для додаткової побудови логіко-алгебраїчних моделей. Для обчислення значень показника Херста по різних часових рядах або для суміжних листів усередині «критеріальних дерев» аналітичний вираз для функції належності має такий вигляд:

, , (3)

де м_r - функція належності для ситуації «русло»; м_d - функція належності для ситуації «джокер»; м(Н_х) - функція належності для усереднених значень показника Херста.

У результаті ряду перетворень алгебри нечіткої логіки отримано значення для спільної функції належності й імовірності влучення в зону дії невизначеності: ? ? 0,3 ? x ? 0,5 де імовірність влучення факторів у зоні дії невизначеності:

Отримані показники використовуються при оцінюванні можливості перетворення до катастрофи або попередньому оцінюванні наслідків розповсюдження аномалії.

Для оцінювання близькості басейнів зон дії простих атракторів запропоновано використовувати інваріанти за Мором - стиснення і зсув, які визначаються через кульову й девіаторну частини тензора. Такий підхід є найбільш доцільним, оскільки встановлено, що малий окіл будь-якої точки деформується за одним і тим же законом. Наявність інваріанта тензора й інваріантість середньоквадратичної деформації свідчать про стабільність аномалії в басейні першого атрактора, а точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації. Таким чином, припустимо зробити висновок про можливий перехід у басейн другого атрактора у цих точках. Результатом цих досліджень є підсумкова аксіома 6.

Аксіома 6. Контрольні точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації й характеризують перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф.

На основі поданого математичного апарату й розроблених моделей і методів визначено критерії перетворення аномалій на катастрофи: значення поправок до координат об'єкта перевищують заданий поріг, який визначається залежно від типу й властивостей розглянутої аномалії; значення показника Херста часового ряду щодо аналізованої аномалії говорить про антиперсистентність процесу; середнє значення показника Херста в суміжних осередках (зонах) на поточному зображенні й зображеннях, отриманих за різницевими «критеріальними деревами», перевищує 0,5; деформації в контрольних точках перестають бути системними зсувами; ймовірність виникнення «джокера» і сума вагових коефіцієнтів збурних факторів, що мають властивість адитивності, перевищує значення індиферентності.

Шостий розділ присвячено побудові методології прогнозування динаміки аномалій у природних екосистемах за даними дистанційного аерокосмічного моніторингу й перевірці адекватності розроблених методів і моделей. У результаті систематизації розроблених методів і моделей увесь процес оброблення й аналізу апріорних даних запропоновано розділити на три основних блоки. У першому блоці подано алгоритм оброблення зображень і зняття топологічних характеристик з локалізованої аномалії. Результатом оброблення за розробленими методами виявлення, локалізації й ідентифікації різних аномалій з їх фотограмметричним нормуванням і прив'язкою за географічними координатами, визначення ступеня належності за запропонованим алгоритмом обчислення оцінки й вирішального правила до аномалій критеріальних елементів, одержання в результаті оверлейних операцій різницевих «критеріальних дерев» є супералгебра А. У другому блоці розглянуто механізм аналізу й оцінювання стану екосистем на основі операцій атомарних алгебр и . Для аналізу використовуються логіко-алгебраїчні моделі комплексування різнорідних даних, побудовані на основі суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії динамічного хаосу, методи визначення збурних факторів, відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалії й метод формування значень можливих відгуків. Результатом застосування перелічених методів в умовах невизначеності є композиційна алгебра. Побудова прогнозу, розглянутого в третьому блоці, здійснюється з використанням розроблених методів визначення керувальних параметрів, точок біфуркації й формул для розрахунку поправок до передбачуваних координат об'єкта. Результати застосування критеріїв переходу аномалій до катастроф, розроблених на основі сформульованих аксіом з використанням динамічного хаосу й теорії катастроф, визначають оцінку можливих наслідків для екосистеми після такого переходу.

Для автоматизації операцій, поданих у цьому блоці, використовуються композиційні алгебри . У загальному вигляді схему взаємозв'язку прогнозування динаміки аномальних екологічних об'єктів подано на рис. 9.

Рис. 9 Загальна схема методології

Слід зазначити, що при побудові прогнозу подальшого розповсюдження аномалій з оцінюванням можливості перетворення на один з типів елементарних катастроф ураховувалася синергетичність нестабільних екологічних об'єктів. Залежно від результатів класифікації процесів їхнього розвитку в роботі розроблено послідовність дій визначення операторів еволюції.

Для перевірки адекватності розроблених методів і моделей було виконано порівняльний аналіз результатів прогнозування за стандартними методами і за розробленими. Прогноз будувався для аномалій, що мають різну структуру. Розглянуто зону забруднення викидом автомобільного транспорту на прикладі Гусятинського району Тернопільської області, зону розповсюдження фітопланктону на водоймищі поблизу Хмельницької АЕС й екологічну катастрофу на прикладі Аральського моря. Часові ряди будувалися на підставі даних, отриманих різною знімальною апаратурою.

У даний час для визначення рівня забруднень використовуються методи, основані на використанні статистичних матеріалів, що стосуються завантаженості автодоріг і даних про найпоширеніші типи автотранспорту. При цьому похибка розрахунків прямо залежить від якості цих даних. Оцінювання забруднень навколишнього середовища за цими методами здійснюється на основі формул розрахунку показника забруднення атмосфери окисом вуглецю й показника забруднення ґрунтів, що враховують тільки перелічені фактори. Було встановлено, що використовувані методи не можуть дати адекватну й повну оцінку ймовірної зміни концентрації забруднень, оскільки є необґрунтованими припущення про нормальний закон розподілу забруднень і з'являється невизначеність у виборі порога. Співвідношення, отримані емпіричним шляхом, не дозволяють ураховувати такі особливості, як наявність і використання апріорної інформації про місцевість і характер впливу окремих факторів або їхнього взаємного впливу на точність визначення рівня забруднень. Відповідно до методів, розроблених в дисертації, отримано формулу для розрахунку прогнозованого рівня забруднень викидами автомобільного транспорту з урахуванням ступеню комбінаторного впливу факторів на рівень концентрації вихлопів із установленням залежностей впливу кожного з аналізованих факторів на зміну площі й геометрії зони забруднень:

(4)

де N - інтенсивність руху на дорозі; M_i - імовірність проїзду конкретної марки машин; P_j - вміст свинцю в паливі, що використовується в автомобілях різних марок; R_j - імовірність використання конкретної марки бензину; h -параметри спостереження; R, К_авт,О, N_в, L, V_авт - фактори впливу (рельєф, викиди автотранспорту, кількість опадів, вітер, наявність і тип лісосмуги, швидкість руху автотранспорту).

Порівняльні результати використання розглянутих методів подано на рис. 10, рис. 11.

Адекватність методів перевірялася на підставі яскравісного розподілу градацій кольору перпендикулярно до напрямку дороги (рис. 11). Показано, що розподіл рівня забруднення не відповідає нормальному закону, що дозволяє зробити висновок про доцільність використання запропонованого методу для вирішення цієї задачі.

Рис. 10 Зображення аналізованої ділянки

Рис. 11 Локалізація забруднень

Аналогічно було виконано порівняльний аналіз методів прогнозування розповсюдження фітопланктону на поверхні водоймища на основі дешифрувальних ознак. За допомогою методу «критеріальних дерев» автоматично було виявлено зміни за період розглянутого часового ряду з 2002 по 2007 рр. (рис. 12).

Рис. 12 Комбінація змін часового ряду

Отримані в роботі гістограми спектральних характеристик за період з 2002 по 2007 р. дозволяють зробити висновок про те, що з метою мінімізації похибки визначення площі розповсюдження фітопланктону доцільно всі виміри здійснювати в зеленому спектральному діапазоні (рис. 13).

Рис. 13 Гістограма розподілу ознак фітопланктону в різних колірних каналах

При побудові прогнозу враховувалися основні фактори, що впливають на розвиток фітопланктону: енергетичні (сонячна активність) і субстратні (біогенні елементи). При аналізі зображень ураховувався час одержання зображень й, як наслідок, вплив сезонних змін. Статистичні характеристики і урахування розподілу незаражених фітопланктоном поверхонь дозволяють робити висновок про його концентрацію. Визначені додатково площі ураження фітопланктоном за аналізований часовий ряд поряд з топологічними й спектральними характеристиками є апріорними даними для побудови прогнозу його подальшої динаміки. Прогноз зміни рівня концентрації й площі розповсюдження фітопланктону на водосховище в районі Хмельницької АЕС будувався на підставі дешифрувальних ознак поданих зображень, результатів їхнього оброблення й статистичних даних, отриманих контактними методами.

Перевірка адекватності розроблених методів і моделей при побудові прогнозу виконувалася на підставі порівняння отриманих змін розподілу фітопланктону за розглянутий період і змін, отриманих за розробленими методами (рис. 14).

Рис. 14 Прогнозування ділянок розповсюдження фітопланктона

Як вхідні дані при побудові прогнозу катастрофи в Аральському морі використовувалися архівні знімки із супутника IRS-1D камерою LISS з розрізнювальною здатністю 23 м. За поданими у дисертації методами визначено «критеріальні дерева», що відповідають різночасним даним, які містять локалізовану площу Аральського моря й суміжних з ним ділянок. Результатом здійснення оверлейних операцій з отриманими гомогенними фрагментами є різницеві «критеріальні дерева», що характеризують зміни площі за аналізований проміжок часу з 2005 по 2009 рр. (рис. 15). Порівняльний аналіз методів прогнозування подано на рис. 16. Виміри виконувалися протягом одного місяця. Порівняльний аналіз методів прогнозування проводився без використання даних за 2009 рік, оскільки, як видно з рис. 15, після будівництва греблі в 2008 році процес пересихання моря загальмувався, водний об'єм почав відновлюватися, що спричинило часткове відновлення площі моря. Класифікація змін, що відбуваються в районі Аральського моря, здійснювалася на основі розроблених у дисертації критеріїв перетворення на катастрофи, а саме, на підставі значень показника Херста, перевищення заданого порога змін координат об'єкта й аксіоми номер 6. Значення показника Херста розраховувалися по часових рядах, побудованих за архівними «критеріальними деревами» на основі зміни розподілу сольових відкладень у суміжних осередках, поданого на рис. 17 (розподіл показано більше темними кольорами).

Рис. 15 Зміна

Рис. 16 Порівняльний

Рис. 17 Гістограми розподілу зміни рівня геометрії мор- аналіз прогнозів за період солі й води за період 2005 - 2009 рр

Результати розрахунку подано на рис. 18, 19.

Рис. 18 Розрахунок підсумкового значення

Рис. 19 Розрахунок компонентів показника Херста за період 2002 - 2008 рр. тензора деформацій

Відповідно до аксіоми 6 контрольні точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації й характеризують перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф, було визначено, що , де - деформації довжини вектора відносно різних систем координат.

Результати застосування розроблених методів і моделей для побудови прогнозу розвитку різнорідних аномалій антропогенного походження показують доцільність їхнього використання для підвищення точності визначення передбачуваних меж розповсюдження аномальних явищ у природних екосистемах.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ Й ВИСНОВКИ

У результаті дисертаційних досліджень вирішено актуальну проблему розроблення єдиної методології побудови короткочасного прогнозу розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації. Основні результати і висновки зводяться до таких:

1. Запропонований спосіб ієрархічної побудови даних зображень у вигляді «критеріальних дерев» дозволяє формалізувати правила сегментації гомогенних фрагментів як одиничних, так і сукупності знімків спостережуваних аномалій. Його використання при тематичному дешифруванні й спільному аналізі великої кількості різночасових даних ДЗЗ з різним просторовим розрізненням дозволяє економити інформаційні ресурси (за рахунок зменшення обсягу оброблюваних даних), знизити часові витрати на аналіз і доступ до просторових даних (економія часових ресурсів досягає 53%, а витрати оперативної пам'яті зменшуються в 8 разів).

2. Розроблений метод виявлення змін неоднорідністей зображень на основі оверлейних операцій з різночасними «критеріальными деревами» дозволяє підвищити точність і швидкодію алгоритмів визначення геометричних характеристик аномалій від 60 до 90 відсотків залежно від розміру аномалії й зменшити обчислювальну складність процедур пошуку аномалій складної форми. Рекомендовано використовувати для автоматизації оверлейних операцій з різночасними зображеннями, що потребують додаткового фотограмметричного оброблення і для мінімізації похибок значень вектора параметрів зображень у результаті багаторазових алгебраїчних і геометричних операцій за рахунок прив'язки об'єктів за географічними координатами. Запропонований у роботі алгоритм обчислення оцінок і вирішальних правил, що максимально відповідають закономірностям психофізіологічного сприйняття оператора, дозволяє при автоматичному дешифруванні усунути суб'єктивізм людського фактора.

3. Для своєчасного забезпечення інформаційної підтримки спільного аналізу даних космічного моніторингу й експериментальних даних, а також зниження матеріальних витрат на їхнє одержання доцільно використовувати розроблений метод формалізації алгебраїчних операцій, що дозволяє проводити операції не тільки з окремо взятими елементами або операціями, а із фрагментами зображень, просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев, виділеними полігонами усередині фрагментів і значеннями часових рядів при прогнозуванні. Об'єднання кількісних характеристик з якісними дозволяє описати елементарні структури в екосистемах у рамках єдиного уніфікованого інформаційного підходу й підвищити ефективність адаптації алгоритмів оброблення даних до специфіки прикладних завдань.

4. Використання логіко-алгебраїчних моделей комплексування інформації, отриманої за допомогою різних джерел дозволяє при визначенні напрямку розвитку аномалій підвищити інформативність отриманих даних, скоротити часові витрати на проведення операцій комплексування інформації і усунути надмірність факторів впливу при формуванні вектора змінних стану об'єкта за рахунок виявлення ступеня максимального впливу на поширення аномалії.

5. Сформульовані й обґрунтовані аксіоми дозволяють установити взаємозв'язок між поточним і прогнозованим станами аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації про їхні властивості з розширенням меж інтервалу можливих варіантів процесів їхнього розвитку, а використання для класифікації процесу поширення аномалії сукупності непараметричних критеріїв, показника Херста й корелограми дозволяє встановити взаємозв'язок між інформативними ознаками, отриманими в результаті аналізу апріорних даних, і реальними й зменшити методичну похибку при оцінюванні статистичних характеристик, спричиненою неадекватністю алгоритму оброблення реальному випадковому процесу.

6. Вибір кількості вимірів і визначення оптимального значення перепаду інтенсивності, 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. Встановлено, що для підвищення інформативності цих показників при формуванні вектора параметрів дешифрувальних ознак необхідно проводити виміри значень часового ряду в оптимальному колірному каналі з урахуванням особливостей знімальної апаратури. На їхній основі визначається діапазон можливих значень зміни інтенсивностей і нормувальний коефіцієнт при граничному значенні кількості вимірів, що дорівнює п'ятдесяти, при оптимальному перепаді інтенсивностей, що дорівнює десяти. Отримані оптимальні характеристики не залежать від типу аналізованого процесу.

7. Визначено, що при формуванні множини контрольних точок для визначення поправок прогнозованих меж імовірного зсуву аномалії виникає необхідність обліку її дисипативності й несингулярності процесу її розвитку. Запропонований метод визначення точок, найбільш підданих змінам, відповідно до теореми Пригожина для відкритих дисипативних систем дозволяє визначити напрямок зміни аномалії й оцінити швидкість цих змін.

8. Використовувані в даний момент методи прогнозування змін геометрії й структури об'єктів адаптовані під конкретні прикладні області, і їхнє використання припускає ряд суттєвих обмежень. Запропонований метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури, оснований на визначенні залежності впливу кожного з факторів на зміну стану, дозволяє досить точно й швидко будувати прогнози тільки за апріорними даними, використовуючи при цьому мінімальну кількість знімків, що в даний момент є актуальним, оскільки період між часом замовлення й одержанням знімка є досить тривалим.

9. Визначені функції належності для множини значень простору управління й граничних значень дозволили сформувати критерії перетворення на катастрофи. Визначено, що перехід можливий при перевищенні значень поправок до координат об'єкта заданого порогу, що визначається залежно від типу й властивостей аномалії; при визначеності антиперсистентності процесу; перевищенні середнього значення показника Херста в суміжних зонах поточного зображення й зображень, відновлених за різницевими «критеріальними деревами» більш значення 0,5; деформації в контрольних точках не є системними зсувами; сума вагових коефіцієнтів збурних факторів, які є адитивними, і ймовірності виникнення «джокера» перевищує значення індиферентності.

10. Результати аналізу реальних даних і побудованого прогнозу для різнорідних аномалій за розробленою методологією, показали збіг до 90%. Порівняльний аналіз методів прогнозування змін площі аномалії показав, що точність прогнозу за розробленими методами вище від 6 до 8% в залежності від типу аномалії.

Таким чином, мета дисертаційної роботи - 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 досягнута.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Сучасні інформаційні технології екологічного моніторингу Чорного моря / [О.С. Бутенко, С.М. Андреев, С.И. Березина и др.]. К.: Інформаційні системи, 2010. 302 с.

2. Андреєв С.М. Принципи побудови космічних систем отримання геоінформації: навч. посіб. / С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, В.Я. Фролов, С.В. Чорний. Х.: Харк. ін-т ВПС ім. І. Кожедуба, 2004. 233 с.

3. Андреєв С.М. Принципи побудови геоінформаційних систем: навч. посіб. / С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, С.В. Чорний. Х.: Харк. ін-т ВПС ім. І. Кожедуба, 2003. 126 с.

4. Андреєв С.М. Цифрові фотоапарати: навч. посіб. / С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, С.В. Чорний. Х.: Харк. ін-т ВПС України ім. І. Кожедуба, 2003. 76 с.

5. Бутенко О.С. Усовершенствование методологии прогнозирования динамики объекта / О.С. Бутенко // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. 2009. № 2(36). С. 155 - 160.

6. Бутенко О.С. Анализ возможности прогнозирования распространения аномалий по данным космического мониторинга / О.С. Бутенко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУПС. Вип. 5(72). Х., 2008. С. 38 - 44.

7. Бутенко О.С. Механизм построения кратковременного прогноза по априорным данным / О.С. Бутенко // Системи управління, навігації та зв'язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-та навігації і управління. Вип. 3(7). К., 2008. С. 37 - 40.

8. Бутенко О.С. Алгебраический подход к операциям с изображениями при разработке единой концепции для создания универсальной многопараметрической геоинформационной системы / О.С. Бутенко // Системи управління, навігації та зв'язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління. Вип. 3(11). К., 2009. С. 36 - 40.

9. Бутенко О.С. Сценарий формирования пространства управляющих параметров при анализе возможности перехода различных аномалий в один из типов элементарных катастроф / О.С. Бутенко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУПС. Вип. 3(21). Х., 2009. С. 200 - 204.

10. Бутенко О.С. Сценарий альтернатив развития изменения состояния аномальных экологических объектов при комплексном воздействии возмущений / О.С. Бутенко // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии: сб. науч. тр. Нац. аэрокосм. ун-та «ХАИ». Вып. 46. Х., 2010. С. 225 - 237.

11. Методика оценки составляющих ошибок измерений за счет погрешностей определения орбиты космического аппарата / [О.С. Бутенко, Д.В. Голкин, С.М. Андреев, К.Ф. Фомичев] // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХВУ. Вип. 5(21). Х.: 2002. С. 251 -- 256.

12. Моніторинг сейсмонебезпечних районів засобами сейсмічного ґрунтування / [О.С. Бутенко, Д.В. Голкін, Ю.О. Гордієнко, О.І. Солонець] // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХВУ. Вип. 8. Х.: 2004. С. 60 -- 63.

13. Бутенко О.С. Отримання геоінформації з мереж Інтернет для завдань космічного моніторингу екологічної безпеки регіонів / О.С. Бутенко, Г.Я. Красовський, С.М. Андреєв, Д.Л. Крета // Екологія і ресурси: зб. наук. пр. Ін-ту проблем національної безпеки. Вип. 12. К., 2005. С. 100 - 142.

14. Бутенко О. С. Принципы разработки системы экспресс-диагностики в режиме телескопической съемки / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Екологія і ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. Вип.16. К., 2007. С. 120 - 124.

15. Бутенко О.С. Особенности определения положения неподвижного наземного объекта в космической навигационной системе / О.С. Бутенко, Д.В. Голкин, А.С. Гребень // Системи управління, навігації та зв'язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління. Вип. 3. К., 2007. С. 11 - 13.

16. Бутенко О. С. Удосконалення методів обробки зображень з використанням сучасних технологій / О. С. Бутенко, І. Г. Красовська // Екологія й ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. Вип. 18. К., 2008. С. 101 - 111.

17. Бутенко О.С. Комплексный подход к дешифрированию снимков по данным космического мониторинга / О.С. Бутенко, С.И. Березина, Г.Я. Красовский // Екологія й ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. Вип. 1. К., 2008. С. 23 - 41.

18. Голкин Д.В. Геометрический фактор космической навигационной системы при определении координат неподвижного наземного объекта радиально-скоростным методом / Д.В. Голкин, О.С. Бутенко, А.С. Гребень // Системи управління, навігації та зв'язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління. Вип.1(5). К., 2008. С. 12 - 14.

19. Бутенко О.С. Анализ данных космического мониторинга при прогнозировании распространения выявленных аномалий / О.С. Бутенко,

С.И. Березина, Г.Я. Красовский // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Інс-ту телекомунікацій і глобал. Інформ. простору НАН У і Киів. Нац. ун-та буд-ва і арх. Вип. 2. К., 2009. С. 23 - 41.

20. Бутенко О.С. Оценка потенциальной точности космических навигационных определений координат объектов ГИС / О.С. Бутенко, Г.Я. Красовский, А.С. Гребень // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. Вип. 1. К., 2009. С. 114 - 123.

21. Бутенко О.С. Механізм визначення кількісних характеристик рівня концентрації забруднюючих речовин викидами автомобільного транспорту / О.С. Бутенко, В.А. Охарєв // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. Вип. 3. К., 2009. С. 14 - 33.

22. Бутенко О.С. Использование тензорного анализа для определения точек бифуркации в процессе прогнозирования состояния нестабильной системы экологического происхождения / О.С. Бутенко, С.И. Березина // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУПС. Вип. 2(83). Х., 2010. С. 30 - 36.

23. Бутенко О.С. Метод формирования возможных откликов при определении тенденции развития аномалий техногенного происхождения / О.С. Бутенко, В.А. Жилин // Збірник наукових праць ХУПС. Вип. 2(24). Х., 2010. С. 150 - 152.

24. Бутенко О.С. Сучасні комп'ютерні технології цифрового моделювання елементів ландшафту за даними дистанційного зондування Землі / О.С. Бутенко, С.М. Андреєв, І.О. Романенко // Збірник наукових праць ХУПС. Вип. 3(25). Х., 2010. С. 42 - 46.

25. Бутенко О.С. Метод повышения информативности показателей Херста для определения границ устойчивости решений при прогнозировании динамики аномалий / О.С. Бутенко, С.И. Березина, Ю.А. Черных // Збірник наукових праць ХУПС. Вип. 3(15). Х., 2010. С. 243 - 246.

26. Бутенко О.С. Застосування сучасних інформаційних технологій для досліджень екологічного стану Шацьких озер / [О.С. Бутенко, В.І. Клименко, С.А. Загородня, Д.Л. Крета та інш.] // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. Вип. 6. К., 2010. С. 103 - 122.

27. Бутенко О.С. Механизм определения факторов максимального влияния на распространение нефтяной пленки / О.С. Бутенко, С.И. Березина, С.С. Красницкий // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VIII Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2009. С. 162 - 171.

28. Бутенко О.С. Логічні засади геоінформаційної системи управління охороною прибережних вод Азовського і Черного морів / О.С. Бутенко, Г.Я. Красовський, В.В. Радчук // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2010. С. 8 - 13.

29. Березина С.И. Разработка метода создания геомоделей 3D-изображения городских построек на основе серии снимков / С.И. Березина, О.С. Бутенко, В.Г. Веникова // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2010. С. 158 - 168.

30. Березина С.И. Анализ возможных методов построения стереосистемы для получения пространственных координат точек объекта / С.И. Березина, О.С. Бутенко, И.А. Луханин // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2010. С. 168 - 177.

31. Бутенко О.С. Структура базы данных геоинформационной модели экологического статуса участков акваторий Черного и Азовського морей по данным космических съемок / О.С. Бутенко, И.Г. Красовская, В.В. Радчук // Управление безопасностью сложных систем (Riadenie bezpeиnosti zloћitэch systйmov): Zbornнk elektronickэch verziн recenzovanэch prнspevkov na CD - nosiиi - докл. на Междунар. науч.-практ. семинаре Академии ВС Словакии им. ген. Стефаника (Medzinбrodnэ vedecko-odbornэ seminбr, Akadйmia ozbrojenэch sнl gen. M.R. Љtefбnika) 21. 25. 01. 2008. Липтовский Микулаш, Словакия (Liptovskэ Mikulбљ), 2008. 12 с.

32. Бутенко О.С. Сценарий прогнозирования распространения аномалий с использованием графовых структур / О.С. Бутенко // VІІ Міжнар. наук.-практ. конференція ХПІ: тези доп. Харків, 2008. С. 29.

33. Бутенко О.С. Возможность применения анализа спектральных характеристик при оценке качественных характеристик клеток крови человека / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Проблемы информатики и моделирования: мат. VI междунар. науч.-техн. конф. 23 - 25 ноября 2006 г. Х.: НТУ „ХПИ”, 2006. С. 7.

34. Бутенко О. С. Применение аналитических основ фотограмметрии при обработке изображений клеток крови человека / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні - ІКТМ, 2006: тез. доп. міжнар. наук.-техн. конф. Харків, 2006. С. 265.

35. Бутенко О. С. Принципы создания информационной технологии выявления ранних стадий заболеваний населения районов с повышенной техногенной нагрузкой / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2007. С. 90 - 91.

36. Бутенко О.С. Повышение информативности данных космического мониторинга морских акваторий / О.С. Бутенко, С.М. Андреев // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.-практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2007. С. 91 - 97.

37. Бутенко О.С. Дешифрирование отдельных участков акваторий Черного и Азовського морей по данным космических съемок / О.С. Бутенко, И.Г. Красовская, С.И. Березина // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.- практ. конф. Київ - Харків - Крим, 2007. С. 97 - 98.

АНОТАЦІЯ

Бутенко О.С. - Методологія прогнозування розвитку аномалій антропогенного походження на основі логіко-алгебраїчних моделей комплексування даних моніторингу екосистем. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.07.12 - дистанційні аерокосмічні дослідження. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, Харків, 2011.

Роботу присвячено вирішенню актуальної проблеми, що стосується розроблення методології прогнозування розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації на основі комплексного підходу до аналізу й інтеграції різнорідних даних моніторингу екосистем. Виконаний аналіз наукових підходів до розроблення методології аналізу аномалій у природних екосистемах і побудови короткочасного прогнозу їх розвитку визначив необхідність створення єдиного математичного апарату для опису великого різноманіття різних теоретичних розробок і розвитку теорії прогнозування динаміки аномалій в умовах невизначеності за рахунок комплексування даних дешифрування і польових спостережень. Для цього було розроблено нові методи комплексного аналізу й оброблення різночасових різнорідних даних моніторингу і побудовано логіко-алгебраїчні моделі, що дозволяють за рахунок єдиного уніфікованого підходу до формування геоінформаційних моделей з описом їх макро і мікро динаміки скоротити час обробки і оперативно приймати рішення про тип і напрямок подальшого розвитку аномалій з урахуванням їхніх властивостей. Виконане оцінювання адекватності запропонованих методів і моделей показало доцільність їхнього використання при комплексному аналізі різночасових різнорідних даних для підвищення оперативності прогнозування в умовах обмеженої апріорної інформації.

Ключові слова: методи, моделі, моніторинг, екосистеми, комплексний аналіз, прогноз, біфуркації, аномалії, невизначеність.

АННОТАЦИЯ

Бутенко О.С. - Методология прогнозирования развития аномалий антропогенного происхождения на основе логико-алгебраических моделей комплексирования данных мониторинга экосистем. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.07.12 - «Дистанционные аэрокосмические исследования». - Национальный аэрокосмический университет им. М. Е. Жуковского “ХАИ”, Харьков, 2011.

Работа посвящена разработке новых методов комплексного анализа данных мониторинга экосистем для построения оперативного прогноза развития антропогенных аномалий в условиях ограниченной априорной информации.

Проведенный анализ научных подходов к разработке методологии анализа аномалий в природных экосистемах и построению кратковременного прогноза их развития определил необходимость создания единого математического аппарата для описания большого многообразия различных теоретических разработок и развития теории прогнозирования динамики аномалий в условиях ограниченной априорной информации за счет комплексирования данных дешифрирования и полевых наблюдений. Для повышения оперативности выдачи прогноза в условиях ограниченной априорной информации были разработаны методы комплексной обработки и анализа данных мониторинга экосистем на основе построения логико-алгебраических моделей комплексирования разнородных разновременных данных. Разработан метод иерархического построения данных изображений в виде «критериальных деревьев», позволяющий формализовать правила сегментации гомогенных фрагментов как единичных, так и совокупности снимков наблюдаемых аномалий для получения быстрых способов доступа к пространственным данным и экономии информационных и временных ресурсов. Метод выявления изменений неоднородностей анализируемых изображений и определения степени принадлежности анализируемого элемента к заданному классу объектов позволяет за счет автоматической фотограмметрической нормировки фрагментов изображений с их координатной привязкой и выбора алгоритмов вычисления оценок и решающих правил, максимально соответствующих закономерностям психофизиологического восприятия оператора, устранить субъективизм человеческого фактора при дешифрировании. В отличие от существующих методов, данный подход позволяет повысить точность и быстродействие алгоритмов определения геометрических характеристик аномалий и минимизировать ошибки значений вектора параметров. Метод формализации алгебраических операций при интеграции разновременных и разнородных данных при построении геомоделей позволяет формировать значения вектора параметров, характеризующих аномалию в единой шкале для совместной обработки и анализа данных, имеющих как количественные, так и качественные характеристики, проводить операции с пространственными индексами, значениями приоритетов вершин деревьев и значениями временных рядов. Предложенная методика определения возмущающих факторов, вызывающих изменение аномалий, позволяет восстановить причинно-следственные связи возникновения аномалий и оценить возможную их динамику с комплексированием данных космического мониторинга и контактных методов зондирования. Учет влияния каждого из возмущающих факторов и вероятностных границ распространения аномалий, при определении координатных поправок анализируемых аномалий позволяет оценить возможные последствия их развития. Идентификация процессов развития аномалий с определением точек бифуркации и разработанная аксиоматика позволяют сформировать критерии перехода аномалии в один из типов элементарных катастроф в условиях неопределенности. Оценка адекватности разработанных методов и логико-алгебраических моделей показывает, что использование комплексного подхода к анализу данных мониторинга экосистем по предложенной в работе методологии позволяет повысить оперативность прогнозирования за счет снижения требований к вычислительным ресурсам, повышения быстродействия алгоритмов обработки и адаптации разработанных методов и моделей к анализу разнородных разновременных данных и является развитием теории прогнозирования развития антропогенных аномалий по данным мониторинга.

Ключевые слова: методы, модели, мониторинг, экосистемы, комплексный анализ, прогноз, бифуркации, аномалии, неопределенность.

ABSTRACT

Butenko O.S. Methodology for predicting the development of the anomalies of human origin on the basis of logical and algebraic models of complex data on ecosystem monitoring. - Manuscript.

Thesis for a doctor degree be specialty 05.07.12 - "Remote aerospace research."- National Aerospace University “Kharkiv Aviation Institute”, Kharkiv, 2011.

The work is devoted to working out of the actual problem, conserning forecasting methodology for dynamics of anthropogenic anomalies in a condition of limited priori information on the basis of a complex approach to the analysis and integration of diverse data. The carried out analysis of scientific approaches for working out of analysis methodology of anomalies in natural ecosystems and to construction of the short-term forecast of their development defined necessity of creation of a unified mathematical apparatus for the description of the variety of various theoretical workings out and development of the forecasting theory for dynamics of anomalies in the conditions of uncertainty for the account of decoding data interconnecting and field observation. For this purpose the new methods of complex analysis and processing of diverse data of monitoring were carried out and logical-algebraic models due to unified approach to the geoinformation model forming with their macro and micro dynamics description allow to increase processing time and make decisions concerning the type and further development direction for anomalies taking into account their features. The adequacy estimation of presented models and methods revealed the necessity of its usage with complex analysis of diverse data occurring at different times for the increase of forecasting efficiency in a condition of limited priori information.

Keywords: methods, models, monitoring, ecosystems, complex analysis, forecast, bifurcation, anomalies, uncertainty.

Размещено на Allbest.ru