Пространственный ИНС-анализ и дифференциация территориальных структур в процедурах оперативного районирования на основе данных дистанционного зондирования
Читать статью полностью
Пространственный ИНС-анализ и дифференциация территориальных структур в процедурах оперативного районирования на основе данных дистанционного зондирования(1,35 MB)Аннотация
Исследованы возможности применения методического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) в процедурах пространственного анализа и территориальной дифференциации ДЗЗ-геоизображенй. Показана роль районирования в системе пространственно-содержательного структурирования территории. Решена задача адаптации методов ИНС-моделирования для распознавания границ и зон ДЗЗ-геоизображений на базе модели вейвлета Габора. Приведены практические результаты ИНС-анализа территориальных границ и зон на примере космических снимков Обской губы. Определены ограничения предложенного метода.
Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли – remote sensing of the Earth; искусственные нейронные сети – artificial neural networks; собственное пространство и содержание территориальных образований – own space and the content of territorial formations; районирование – zoning; зонирование – zoning; границы – borders; вейвлет Габора – Gabor wavelet.
Список литературы
1. Никифоров, М. Б. Проектирование бортовых вычислителей реального времени / М.Б. Никифоров // Вестник РГРТУ. – 2012. – С. 13–18.
2. Елесина, С. И. Корреляционно – экстремальные навигационные системы / С.И. Елесина, А.А. Логинов, М.Б. Никифоров // Вестник РГРТУ. Приложение. – 2012. – С. 44–47.
3. Аршакян, А. А. Эффективность селекции точечных сигналов, сопровождаемых импульсной помехой / А.А. Аршакян, С.А. Будков, Е.В. Ларкин // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2012. – Вып. 12. – С. 198–204.
4. Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс; пер. с англ. А.В. Назаренко, И.Ю. Дорошенко. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 928 c.
5. Акинин, М. В. Способы описания текстур в задачах построения топографических карт / М.В. Акинин, А.А. Логинов, М.Б. Никифоров // Материалы XI Международной научно-технической конференции «АВИА – 2013», Украина, Киев. – 2013. – Т. 4. – С. 27.36–27.40.
6. Akinin, M. V. Using Kitano's grammar encoding for finding optimal multilayer artificial neural network without feedback in image processing problems / M.V. Akinin, Y.V. Konkin, M.B. Nikiforov // Science and Education: Materials of the III International research and practice conference. – 2013. – Vol. I. – P. 82–88.
7. Ларкин, Е. В. Передаточные функции оптико-электронных систем / Е.В. Ларкин // Интеллектуальные и информационные системы. Материалы Всероссийской научно-технической конференции «Интеллект-2009», Тула. – 2009. – С. 157–159.
8. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс; пер. с англ. под ред. П.А. Чочиа. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
9. Тимофеев О.Я., Фролов С.В., Бенгерт А.А. др. Концепция централизованной информационной системы для планирования работы флота в Арктике / О.Я. Тимофеев [и др.] // Арктика: экология и экономика. – 2019. – № 1 (33). – С. 129–143.
10. Биденко, С. И. Оценка территориальной ситуации с использованием искусственных нейронных сетей / С.И. Биденко, И.С. Храмов, М.Б. Шилин // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. – 2019. – № 54. – С. 109–123.
11. Gaevskaya, Z. Modern bulding materials and the concept of «sustainability project» / Z. Gaevskaya, X. Rakova // Advanced Materials Research. – 2014. – № 941–944. – P. 825–830.
12. Груздев, В. М. Территориальное планирование. Теоретические аспекты и методология пространственной организации территории: учеб. пособие для вузов / В.М. Груздев. – Нижний Новгород: ННГАСУ, 2014. – 146 с.
13. Географические границы: [сб. статей] / под ред. Б.Б. Родомана, Б.М. Эккеля. – М.: Изд-во МГУ, 1982. – 128 с.
14. Родоман, Б.Б. Территориальные ареалы и сети. Очерки теоретической географии / Б.Б. Родоман. – Смоленск: Ойкумена, 1999. – 256 с.