WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаГеографія фізична, Геоморфологія, Геологія → Ландшафтно-дистанційні дослідження - Реферат

Ландшафтно-дистанційні дослідження - Реферат

Одночасно розробляють методику для об'єктивного оцінювання ефективності різних методів та програм опрацювання [15, 16]. Все це підвищує інформативність одержаних результатів.

Разом з тим, існує ще дуже багато аспектів ландшафтно-дистанційних досліджень, які ще потребують серйозного осмислення та опрацювання. Зокрема, створюючи моделі ЛС, практично не враховують їхню причинно-наслідкову природу. Слабо задіяний лінгвістичний (синтаксичний, структурний) підхід. А саме в результаті синтаксичного аналізу визначають елементарні складові об'єкта та формалізують відношення між ними, тоді як аналітичні методи повністю ігнорують взаємозв'язки між компонентами [8]. До того ж аналіз структур дає змогу виробити уявлення про невиражені на зображеннях явища. Не сприяють правдоподібному поданню і значно погіршують якість моделей і традиційні у моделюванні спрощення, узагальнення, усереднення.

Досі потребують відповіді питання щодо підходів та ознак розпізнавання, їхньої оптимальної вибірки та можливих відхилень від норми. Нарощування потребують роботи зі створення алгоритмів розпізнавання форм, розмірів, структур, текстур, меж, багатомодальних класів об'єктів тощо, рекомендацій щодо ефективного машинного впізнавання [15]. Не забезпечують повною мірою потреб опрацювання даних ДЗЗ і геоінформаційні технології, які, за словами Журкіна, Цвєткова [1], поки що залишаються на рівні арифметики та елементарної математичної логіки і функціонують як бази даних, а не як системи опрацювання даних, тоді, як розв'язання завдань комплексної експертної оцінки даних потребує залучення методів штучного інтелекту.

Вдосконалення старих та розроблення нових методів дешифрування (розпізнавання) ЛС потребує накопичення емпіричних даних для встановлення семантико-геометричних відношень, оцінки відповідності (неповторності) форм або текстур (чи їхнього числового подання) та вираженого ними змісту, вироблення єдиної методики стислого та змістовного опису зображень та наочних способів представлення ЛС; формування бази даних еталонів зображень ЛС на різних видах дистанційних матеріалів, виявлення реперних подібностей між ЛС в натурі та їхніми зображеннями, аналізу географічної інформативної місткості зображень, поглиблення досліджень у галузі психології сприйняття і залучення вже наявних знань до інтерпретації зображень.

Оскільки в основі візуального та комп'ютерного дешифрування (розпізнавання) лежить класифікація, потрібно створювати такі алгоритми розбиття простору ознак на області, які б до мінімуму зводили або ж узагалі унеможливлювати прийняття помилкових рішень. Рішення про належність тої чи іншої ділянки до конкретного типу ЛС приймають автоматично за максимальним значенням оператора належності після розв'язання програмою всіх рівнянь, які описують математичні моделі ЛС. Необхідне розроблення таких експрес-методів, які б при класифікації давали змогу враховувати плавний та безперервний перехід від одного типу ЛС до іншого. Оскільки однакові характеристичні ознаки можуть належати різним типам ЛС, аналіз будують на базі теорії розмитих множин. Актуальними залишаються питання вироблення критеріїв для пошуку значущих елементів класифікації, їхньої мінімізації та способів поєднання в оптимальні композиції, пошуку елементів, між якими нема розбіжностей у натурі та на зображеннях.

Автоматизоване районування території за знімками потребує вироблення єдиних підходів та методик ландшафтного картографування, усунення розбіжностей у розумінні ареалів ЛС та їхніх меж (пошук об'єктивних критеріїв цілісності та цілісності сприйняття), дослідження характеру виявлення ландшафтних меж на знімках, пошуку можливостей розпізнавання нечітких обрисів, встановлення причин їхньої прихованості, вироблення пропозицій щодо критеріїв проведення меж ЛС на знімках в різних фізико-географічних регіонах. З цього погляду цікавими є дослідження в області сегментації зображень [7, 8]. Найактуальніші серед них – побудова аналітичних виразів для розділу зображень на об'єкти та фон, розроблення автоматичного пошуку порогового значення яскравості для сегментації зображень без втрати об'єктів.

Усі ці знання дають змогу і візуально, і комп'ютерним способом (автоматично чи автоматизовано) впізнавати ландшафтні утворення на матеріалах дистанційних знімань, визначати їхні властивості, чинники формування, прогнозувати розвиток та функціонування тощо. А підняті проблемні питання змушують переосмислити ідеологію моделювання та програмування, наблизити її до реальної дійсності.

Реалізація проекту космічної програми "Створення та експлуатація системи геоінформаційного космічного забезпечення" актуалізує фундаментальне для ландшафтознавства питання систематизації наявної (в літературі, картах, фондах тощо) інформації та накопичення нової на тестових полігонах, у т.ч. способом підсупутникового експерименту. Оскільки мережа тестових полігонів в Україні ще не спормована, важливим є питання обґрунтування їхнього територіального розміщення. Один з варіантів щодо його вирішення є в роботі [11].

Полігони у структурі наземного сегмента ДЗЗ потрібні для встановлення точних даних про відбивно-випромінювальні характеристики природно-антропогенних об'єктів та явищ (формування відповідного банку даних), встановлення чинників їхнього формування, динаміки та географічних закономірностей поширення, розкриття взаємозв'язків між компонентами, властивостями та процесами, еталонування, яке, серед іншого, передбачає співвіднесення зображень з реальною ландшафтною ситуацією, встановлення стандартних типів зображень ЛС, систематизації та формування дешифрувальних ключів.

Обов'язковий характер наземних досліджень у структурі ДЗЗ визнаний у багатьох публікаціях, зокрема, [9, 11, 15, 16]. Ці дані є основою калібрування, деталізації, корегування спотворень; тематичної інтерпретації дистанційних матеріалів; перевірки достовірності (верифікації) отриманих при опрацюванні дистанційних даних теоретичних положень, фактів та знань; створення адекватних моделей енергомасообміну та зображення ЛС і зменшення частки числових (математичних) експериментів у моделюванні та контролю його якості; контрольованої (з навчанням) класифікації зображень; екстраполяції одержаних даних і залежностей на великі території та уникнення у такий спосіб трудомісткого, тривалого в часі, наземного вивчення всієї земної поверхні; прогнозування поведінки ЛС під впливом природних та антропогенних чинників та ймовірних катастрофічних явищ; удосконалення наявної та створення нової універсальної базової методики наземного забезпечення ДЗЗ; функціонування експертних систем; формування експериментального досвіду та знань спеціалістів тощо. Остання обставина особливо важлива, оскільки в розроблених технологіях основні функції з розпізнавання, класифікації об'єктів та визначення їхніх характеристик покладають на оператора. Ці дії, як зауважено [13], досвідчені оператори-дешифрувальники виконують з розпізнавання образів на знімках набагато ліпше за алгоритми автоматичного розпізнавання. Реальних даних потребує і випробовування алгоритмів – розроблення підходів до розпізнавання, їхня перевірка, оцінка ефективності тощо.

Полігональні дослідження підсилюють інтерес до можливостей екстраполяції одержаних даних на інші території. У зв'язку з цим актуалізуються питання вдосконалення методик екстраполяції, формування банку генетичних, морфологічних та фотографічних аналогів ЛС, оцінки ефективності екстраполяції за різними критеріями, вироблення рекомендацій щодо її застосування у різних регіонах.

Забезпечення вивчення методами ДЗЗ безпосередньо невідображених на матеріалах дистанційних знімань об'єктів та явищ активізують ландшафтно-індикаційні дослідження. Вивчення потребують зв'язки між індикаторами та індикатами і їхня тіснота, особливості та варіації взаємних поєднань та меж коливання параметрів, ранжованість за силою та пріоритетністю впливів, чинники мінливості, необхідні та достатні умови розвитку. Актуальним залишається визначення достовірності отриманих залежностей та аналіз відхилень у їхньому співвідношенні, окреслення території з одноманітними зв'язками, вироблення рекомендацій щодо ефективності індикації за окремими компонентами, властивостями, регіонами. Ці дані, окрім усього іншого, потрібні для реалізації структурного підходу при автоматичному розпізнаванні ЛС.

Активне залучення ландшафтознавства до розв'язання проблем ДЗЗ потребує вдосконалення у відповідному напрямі реєстраційних систем, технологій опрацювання, підсупутникових експериментів, алгоритмів цифрового опрацювання.

Отже, спільні ландшафтно-дистанційні дослідження відкривають нові можливості для реалізації Національних космічних програм та функціонування системи дистанційного екологічного моніторингу. Глибокі, систематичні, адаптовані до вирішення завдань ДЗЗ ландшафтознавчі дослідження сприятимуть зростанню інформативності матеріалів ДЗЗ та обсягів одержаних з них даних, збільшаться вірогідність правильного розпізнавання інформаційного сигналу та ступінь правдоподібності створених моделей, підвищать однозначність та правильність інтерпретації досліджуваних явищ.

Використана література

  1. Загульська О.Б. Передумови ландшафтного опрацювання аерокосмічної інформації в Україні // Ландшафт як інтегруюча концепція ХХІ сторіччя: Зб. наук. праць. К., 1999.

  2. Загульська О.Б. Можливості ландшафтознавства у реалізації Загальнодержавної космічної програми України на 2003–2007 роки // Геогр. освіта і наука в Україні: Зб. тез доп. ІІ Міжнар. наук.-практ. конф. К., 2003.

  3. Загульська О.Б. Перспективи прикладного ландшафтознавства у контексті Національних космічних програм // Суч. пробл. і тенд. розв. геогр. науки: Матер. міжнар. конф. Львів, 2003.

  4. Загульська О.Б. Географічна інформативність зображень ландшафтних систем на космічних знімках // Геодезія, картографія і аерофотознімання: Міжвід. наук.-техн. зб. Львів, 2003. Вип. 63.

  5. Закон України "Про Загальнодержавну (Національну) космічну програму України на 2003–2007 роки" // Відом. Верх. Ради. 2002. №49.

  6. Каливанов А.Ж. Способы автоматической сегментации изображений // Исслед. Земли из космоса. 1997. №3.

  7. Косаревич Р.Я. Апроксимація контурів образів для їх класифікації при дистанційному зондуванні Землі // Косм. наука і технол. 1998. Т. 4. №4.

  8. Лялько В.І. Системний підхід щодо вирішення завдань комплексного використання матеріалів аерокосмічних зйомок та моделювання енергомасообміну в геосистемах // Інформатиз. аерокосм. землезн. К., 2001.

  9. Лялько В.І. Теоретико-методичні основи комп'ютерного моделювання енергомасообміну в геосистемах // Інформатик. з аерокосм. землезн. К., 2001.

Loading...

 
 

Цікаве