Введение к работе
Актуальность исследования. Системной проблемой, затрудняющей эффективный экологический мониторинг, является отсутствие достоверной информации необходимого качества об объектах экосистем. Особенно значимым это становится при исследовании экосистем северных территорий, что обусловлено влиянием сложных природно-климатических условий, и соответствует направлению стратегии научно-технологического развития Российской Федерации в пункте укрепления позиции России в области экономического, научного освоения Арктики.
Вследствие труднодоступное и большой площади территории северных экосистем основным источником информации служат пространственные данные в виде снимков высокого и среднего разрешения. В последнее время часто используются снимки с беспилотных летательных аппаратов.
Получение информации о природных объектах в результате дешифрирования снимков широко распространено. Наиболее часто применяемые для распознавания объектов аэрофотоснимков дискриминантные методы представляют классификацию образов в основном с точки зрения статистического подхода. Такие методы не учитывают структурную информацию, которой обладают объекты на высокодетальных изображениях. Так же затрудняет их использование большое количество признаков, описывающее образ, что во много раз увеличивает сложность алгоритма распознавания образа. С другой стороны, при достаточно хороших результатах дешифрирования структурными методами остается сложным вопрос разработки семантического интерпретатора, производящего анализ описания объекта. Составленное описание в процессе распознавания использует специализированную терминологию и определяет только части формы, что недостаточно наглядно для пользователя и не применяется для дальнейшего использования. Требуется участие специалиста для преобразования полученных результатов в вид, пригодный для последующей обработки и исследования.
Выявленные проблемы и трудности, связанные с особенностями мониторинга экосистем северных территорий и подходов к распознаванию образов на высокодетальных изображениях, определили актуальность исследования.
Степень разработанности темы. Исследования в области распознавания образов ведутся уже многие годы по всему миру и достигли значительных результатов в разных предметных областях, однако классификация объектов на высоко детальных изображениях, в области экосистем требуют дополнительного рассмотрения.
Вопросами описания и формализации экосистем занимались Ю. Одум, В.Д. Фёдоров, Т.Г. Гильманов, Г.С. Розенберг, В.К. Шитиков, Т.Д. Зинченко (Институт экологии Волжского бассейна, г. Тольятти, Самарская обл.), В.В. Меншуткин (Экономико-математического институт РАН), В.И.Вернадский, В.Е. Сукачев и др.
Большой вклад в развитие распознавания образов с точки зрения выделения формы, а именно морфологического анализа изображений, внесли Ю.П. Пытьев, А.И. Чуличков, В.И.Волков, А.В. Кучуганов, А.Н.Соловьева, с позиций интеллектуального анализа данных рассматривали А.П. Кулешов, А.В. Бернштейн, также описанием скелета занимался Л. Местецкий, применением алгоритма вычисления оценок для распознавания образов занимаются Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич (МГУ им. М.В. Ломоносова) и др. Структурный подход к распознаванию образов развивают в своих трудах Р. Дуда, П. Харт, У. Прэтт, Р. Гонсалес, Р. Вудс, Ж.А. Фельдман, К.С. Фу, Т. Хуанг, Х.К. Ли. В работах С. Беретти, А. Дель Бимбо,
А.Р.Дж. Франсуа, Ж. Медиони, М.М. Ланге, С.Н. Ганебных, Д.Ю.Степанова описывается только визуальная структура объекта на изображении, анализ сцены. В целом, рассматриваемые подходы предлагают распознавание образов на основе описания только формы объекта и прямых дешифровочных признаков, при этом остается актуальным использование знаний о закономерностях в северных экосистемах. Результаты распознавания требуют дальнейшей формализации и обработки специалистом.
Вопросы, связанные с особенностями исследования северных территорий и дешифрирования высокодетальных снимков, определили необходимость разработки метода обработки информации об объектах северных экосистем для повышения качества подготовки информации для их мониторинга. Это позволило сформулировать цель и задачи диссертационного исследования.
Цель работы. Целью является повышение качества подготовки информации для мониторинга северных экосистем.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи исследования.
-
Исследовать особенности мониторинга наземных экосистем северных территорий.
-
Исследовать методы концептуального моделирования растительного покрова и провести анализ методов дешифрирования аэрофотоснимков.
-
Построить иерархическую структурную модель растительного покрова северных экосистем.
-
Разработать метод обработки информации об объектах северных экосистем.
-
Разработать методику обработки информации об объектах северных экосистем для обеспечения их мониторинга.
-
Разработать программный модуль обработки информации об объектах северных экосистем на основе разработанной методики.
Объект исследования: объекты растительного покрова северных экосистем.
Предмет исследования: методы автоматизированного распознавания объектов высокодетальных изображений растительного покрова северных экосистем.
Методы исследования. Диссертационное исследование выполнено на основе принципов системного анализа, основных положений общей теории систем, теории полихроматических множеств и графов, математической логики, методов искусственного интеллекта (метод логического вывода, нейросетевой метод), теории баз данных.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
выявлены взаимосвязи между объектами и свойствами растительного покрова северных экосистем и характеристиками вые око детальных аэрофотоснимков территорий, с учетом иерархичности их структур;
разработана и формально представлена иерархическая семантическая модель растительного покрова северных экосистем, позволяющая учитывать аддитивный и синергетический характер свойств объектов и отношений между ними с помощью полихроматических множеств и графов;
разработана и формально представлена модель процесса обработки информации об объектах северных экосистем, учитывающая взаимосвязь объектов системы растительного покрова и объектов аэрофотоснимков;
на основе разработанных моделей предложен метод обработки информации об объектах северных экосистем на основе структурного моделирования,
применяющий набор специализированных алгоритмов, устанавливающих соответствия концептуальных конструкций семантического описания растительного покрова и образных конструкций снимка.
Теоретическая и практическая значимость.
Теоретическая значимость работы заключается в разработке метода обработки информации об объектах северных экосистем на основе структурного моделирования, применяющего набор специализированных алгоритмов и позволяющего повысить качество подготовки информации для мониторинга северных экосистем.
Практическая значимость работы заключается в разработке методики обработки информации об объектах северных экосистем для обеспечения их мониторинга и программного модуля обработки информации об объектах северных экосистем на основе разработанных моделей и методики, что подтверждается свидетельством о регистрации программы для ЭВМ №2018611737.
Результаты диссертационной работы использованы в рамках гранта РФФИ № 14-07-98801 «Разработка информационной системы мониторинга и управления лесными территориями (на примере архипелага Соловецкие острова)». Результаты исследований по структурному моделированию предметной области («северные экосистемы») и интеллектуальному анализу данных использовуются в качестве методического материала в курсах дисциплин «Теория информационных процессов и систем» и «Интеллектуальные системы и технологии» для направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии» на кафедре информационных систем и технологий ФГАОУ ВО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова». Разработанный метод и методика обработки информации об объектах северных экосистем были приняты к внедрению в Архангельский филиал ФГБУ «Рослесинфорг».
Результаты получены для объектов растительного покрова северных экосистем и также могут быть использованы для обработки информации об объектах на изображениях в других предметных областях.
Положения, выносимые на защиту.
-
Иерархическая структурная модель растительного покрова северных экосистем на основе полихроматических множеств и графов, определяющая форму результата обработки информации об объектах территории и хранящая знания о зависимостях между объектами, свойствами растительного покрова.
-
Метод обработки информации об объектах северных экосистем на основе структурного моделирования, определяющий совокупность действий разных типов, устанавливающих соответствия концептуальных конструкций семантического описания растительного покрова и образных конструкций снимка.
-
Методика обработки информации об объектах северных экосистем на основе структурного моделирования, позволяющая получать результат распознавания в виде взаимосвязанного формализованного описания объектов в терминах предметной области.
Достоверность и обоснованность полученных в работе научных и практических результатов обеспечиваются использованием традиционных методов исследования для схожих задач, согласованностью результатов, получаемых в программном модуле, реализующем предложенный алгоритм, и данных полевых исследований территории, апробацией основных теоретических положений диссертации в печатных трудах и докладах на российских научных и научно-практических конференциях и семинарах.
Апробация работы. Работа выполнялась на кафедре информационных систем и технологий САФУ имени М.В. Ломоносова. Основные положения проведенных исследований докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Международная научно-практическая конференция «Наука сегодня: задачи и пути их решения» (Вологда, 2016), Международная научно-практическая конференция «Инновационная парадигма устойчивого развития науки. Теория и практика» (Санкт-Петербург, 2016), ежегодные конференции профессорско-преподавательского состава САФУ имени М.В. Ломоносова (Архангельск, 2016, 2017), IV международная научная конференция «Актуальные вопросы технических наук» (Краснодар, 2017), XI межрегиональная научная конференция «Ежегодная научная сессия аспирантов и молодых ученых» (Вологда, 2017), научные семинары кафедры информационных систем и технологий ФГАОУ ВПО «Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова».
Основные положения диссертации отражены в 11 публикациях, в том числе, 6 статей в периодических научных и научно-технических журналах, входящих в перечень ВАК, 1 свидетельство Роспатента на программу для ЭВМ.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Основные результаты диссертационной работы соответствуют пункту 9 «Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских и социальных объектов» и пункту 12 «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации» паспорта научной специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)».
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 105 наименований и 4 приложений. Диссертация содержит 179 страниц машинописного текста, 27 рисунков и 29 таблиц.