Введение к работе
Состояние вопроса и актуальность проблемы.
На протяжении более трех десятилетий ученые и исследователи создавали іьісоко специализированные технологии обработки изображений, хранения >громных массивов данных, прикладного применения суперкомпьютеров для :оздания интеллектуальных географических информационных систем (ГИС)*. Для ітой цели в конце 1993 г. были успешно соединены несколько суперкомпьютеров [інрмьі Cray Research - по 16 процессоров в каждом и с самым большим объемом )бщей памяти в мире. Эта система была способна обрабатывать данные с >екордной пиковой скоростью - до 64 гигафлопс (миллиард логических операций с шавающей точкой в секунду).
Несколько позже была создана модульная система массовой памяти, представляющая собой роботизированный комплекс хранения и доступа к Зольшим объемам тіформации. Система позволяла решить проблему практически Зесконечного наращивания объема хранимой информации, начиная с 10.000 терабайт. Все это подготовило почву для появления систем обеспечения решения іадач обработки аэро- и космических снимков. В такой интеллектуальной системе зсе данные от современных и будущих спутников, авиационных )лектрооптических систем сбора информации могут быть преобразованы з цифровую форму, проанализированы, подготовлены в виде единого документа и использованы.
Проекты интеграции реляционных баз данных н систем логического программирования, связанные с созданием новых информациошгых технологий и вычислительных систем пятого поколения, в рамках которых были созданы методы построения дедуктивных баз данных, находятся в стадии разработки. Сегодня уже существуют промышленные системы «Coupling Prolog to Relational databases» для связывания Пролога и реляционных баз данных. Эти системы предназначены для создания баз знаний, что особенно актуально при построении интеллектуальных систем для задач, которые не поддаются полной автоматизации или требуют больших ресурсов времени и памяти. К таким задачам относятся, например, задачи обработки мультиспектральных изображений с целью их интерпретации, распознавания природных ресурсов по набору тематических
*) По определению известного географа А.М. Бсрлянта, географическая информационная система представляют собой автоматизированную аппаратно-программную систему, осуществляющую сбор, обработку, хранение, отображение и распространениг пространственно-координированной геоинформации. (БерлянтА.М. Геоиконика. М.:Астрея,1996)
карт, сложнейших экономических задач, связанных с пространственно] информацией, а также любых задач стратегического планирования. Карты, гк мнению крупнейших географов, служат ученым для систематизации знании создания теорий и развития философских представлений о мире. Вот почему ГЖ ближе всего оказались к внедрению и развитию основных идей и методої искусственного интеллекта.
Одним из прорывных направлений построения вычислительных систел пятого поколения являются системы понимания изображений, которьк предназначены для анализа изображений и составления описания изображенноі сцены в "неизобразительной" форме, т.е. создания общего словесного описайте сцены.*
Это научное направление, лежащее на стыке теоретической информатики і искусственного интеллекта, впитало в себя сложнейшие задачи информатики распознавания образов, нейросистем, искусственного интеллекта, и т.д. і положило в основу своей развивающейся теории работы отечественных і зарубежных ученых: У.Гренандера, Р.Дуды, П.Харта, Д.А.Поспелова, Р.Ковальски М.Минского, С.Осуги, Ю.Оаэки, Ш.К. Чена, К.Фу, Л.П. Ярославского, К.Фукунап и др.
Все реальные разработки систем понимания изображений были направлень на создание модулей для роботов, которые должны функционировать в каком-либс пространстве: в помещении, на открытой местности или даже на другой планете Поэтому почти все существующие системы понимания изображений не обладают адаптивностью, т.к. рассчитаны на решение специальных задач анализ; изображений ограниченного типа.
Сегодня не существует систем понимаїшя изображений, предназначенньп для обработки больших потоков аэрокосмической информации, так как не существует пока промышленных стандартов представления такой информации е информационных системах. Не сформулированы также основные проблемь: промышленного построения таких систем. В диссертационной работе сделана первая попытка стандартизации аэрокосмической информации с целью построения систем понимания изображений
*) Анализ сцен в системах понимания изображений - это методы упрощения изображений подавление несущественных деталей, описание форм и размеров объектов ва изображении объединение отдельных частей изображения в осмысленные образования, методы уменьшение сложности данных. (Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976).
а основе данных дистанционного зондирования.* В работе решается задача оздания теории и моделей построения такой системы.
Цель и основные задачи.
В диссертации разрабатывается новое научное направление, имеющее целью остроекие систем понимания изображений на основе данных дистанционного ондирования.
Данное исследование решает научно-техническую проблему построения истемы пошшания мультиспектральных изображений на основе создания и босноваияя теоретической концепции новой структуры пространственной нформации в виде многоракурсного изображешш, а также задачи разработки ехнологии автоматической сегментации и позиционирования изображений; нормализации пространственной семантической информации в виде баз знаний мешанного типа.
В диссертационной работе решаются следующие задачи.
Разработка шкалы информативности парного признакового пространства с открытым множеством параметров и расширяемой размерностью пространства признаков мультиспектральных изображений.
Разработка и внедрение методологии универсальной структуры представления данных дистанционного зондирования, включая обоснование необходимости и теоретические аспекты создания универсальной структуры представления данных дистанционного зондирования, а также создание практической технологии формирования многоракурсных изображений на основе данных различной природы.
Формирование обобщенной модели сегментации мультиспектраьного изображения, включающей в себя выделение ядра «понимания изображений» в пространстве признаков RN, а также определение множества неопределенности кластеризации для любой размерности признакового пространства.
Построение технологических методов эталонных описаний пространственных объектов, обладающих инвариантностью к направлению анализа изображешш, а также создание алгоритмов позиционирования пространственных объектов на панхроматических и мультиспектральных изображениях.
:) Дистанционное зондирование - неконтактная съемка Земли или других планет с летательных юздушных и космических аппаратов, судов, подводных лодок. (Берлянт A.M. Геоиконика. Л.:Астрея,1996)
Создание формализованной модели семантической интерпретации изображений, основанной на базе знаний о пространственных объектах, включая экспертную информацию, с целью создания дедуктивных баз данных; а также экспериментальное подтверждение эффективности разработанных методов на практических примерах.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались теория нечетких множеств, методы теории вероятностей и математической статистики, объектно-ориентированное и логическое программирование, логика предикатов, современный системный анализ, реляционная алгебра, теория и методы инженерии знаний.
Основные научные результаты, выносимые на защиту и их новизна.
1.Разработана методологическая и технологическая концепция универсальной структуры представления данных дистанционного зондирования в виде многоракурсного изображения и ветвящегося растра.
2.Построена технология создания шкалы информативности парного признакового пространства с открытым множеством параметров и расширяемой размерностью пространства признаков мультиспектральных изображений, а также разработаны теоретические основы и практические методы определения кластеров неразличимых мод признакового пространства мультиспектральных изображений.
3. Разработана обобщенная модель сегментации мулътиспектрального изображения, основанная на универсальной структурируемой границе разделимых мод в пространстве признаков и ее уровней в пространстве R". Для построения модели определяются аксиомы построения «тальвегов» в R". Теоретически обоснован и разработан новый способ эталонных описаний пространственных объектов, основанный на получеіши инвариантных статистических оценок мультиспектральных изображешш.
4.Исследован и предложен новый подход обработки экспертной информации с целью создания дедуктивных баз данных, который содержит постановку и методы решения задачи систематизации экспертной информации, а также разработана формализованная модель семантической интерпретации изображений, основанная на базе знаний фреймового типа и сформулирована проблема построения отношений пространственных объектов при построении дерева вывода.
5.Решена задача позиционирования пространственных объектов на мультиспектральных изображениях, в том числе теоретически обоснован и
проверен на большом материале метод декоррелирующего преобразование изображения, повышающий точность позиционирования распознаваемого объекта, а также разработаны практические методы позиционирования пространственных объектов, обладающие значительным быстродействием.
6.Создана, методически обоснована и опробована первая учебная программа по интеллектуальным геоинформационным системам в объеме 170 часов (программа кафедры информационной безопасности ИКСИ).
Практическая ценность работы.
Решение поставленных в диссертации задач обеспечивает создание методологии разработки систем понимания мультиспектральных изображений на основе данных дистанционного зондирования нового поколения, реализацию технологии сегментации изображешш и позиционирования пространственных объектов, а также использование систем понимания изображений для различных практических задач.
Предложенные автором пракпгческие модели оценки эффективности сложных систем, опубликованные в монографии «Применение методов системного анализа для оценки эффективности системы ТГО», используются Военно-Топографическим Управлеішем МО, а также коллективами оперативно-тактических кафедр Военно-инженерного Университета и Военно-топографического Управленім МО при проведении учений.
На базе предлагаемых моделей и подходов под руководством автора разработана архитектура и реализован исследовательский прототіш экспертной системы «Анализа физико-географических условий и оперативного оборудования ТВД».
Все полученные выше результаты проверены на совокупности задач получения обобщенных критериев состояния среды для построения оценочно-прогнозных экологических карт в интересах Санэпиднадзора Ленинградской области.
Разработанная концепция построения систем понимания мультиспектральной информации бьша положена в основу программы переподготовки офицерских кадров спецслужб, которую курирует автор на кафедре информационной безопасности ИКСИ, а также на кафедре прикладной математики Военно-инженерного Университета. Учебно-методические материалы автора используются при чтении лекций по интеллектуальным системам в Военно-инженерном Университете и ИКСИ.
Апробация результатов работы.
Основные результаты исследований по диссертации докладывались и представлялись на Научном семинаре Института математики СО АН СССР (Новосибирск, 1989); Международной конференции «Создание и применение гибридных экспертных систем» (Рига, 1990); Международной конференции «Экологическая безопасность регионов» (Москва, 1993); III Международной конференции по компьютерной графике и визуализации (Санкт-Петербург, 1993); Международной конференции «Восток-Запад. Искусственный интеллект: от теории к практике» (Москва, 1993); Немецко-русском семинаре «Экологические проблемы военных объектов, пути их решения и инфраструктурное планирование» (Москва, 1993); Межгосударственной конференции «Географические информационные системы. Теория и практика» (Санкт-Петербург, 1993); Международной конференции САПР-94 "Новые информационные технологии в науке и образовании" (Гурзуф, 1994); Национальной конференции «Искусственный интеллект - 94» (Рыбинск, 1994); II Научно-практической конференции «Региональные геоинформационные системы» (Рязань, 1995); Международной конференции "Цифровая фотограметрия и дистанционное зондирование-95." (Санкт-Петербург, 1995); Международной конференции «Искусственный интеллект в XXI веке» (Москва, 1995); V-ой Национальной конференции по искусственному интеллекту (Казань, 1996); VI-ой Международной конференции "Интеллектуальные системы и компьютерные науки" (МГУ, Москва, 1996); Международном семинаре «Geoinformation & 'Relational DBMS», (Redlands, California, USA, 1997); The International Symposium on Spectral Sensing Research (ISSSR) (San Diego, USA, 1997); The International Seminar on Remote Sensing, (Atlanta, USA, 1997); конференции «Искусственный интеллект -98», (КИИ-98, 1998); The International Conference Arc/Info-98 (San Diego, 1998); The International Seminar «Geoinformation & Artifical Intelligence» (Redlands, California. USA, 1999); The Sixth International Conference on Remote Sensing for Marine and Coastal Environments. (Charleston, South Carolina,USA, 2000); The International Seminar on Remote Sensing. (Atlanta, USA, 2000).
Публикации.
Общее количество публикаций по теме диссертации - 56, в том числе одна монография, 4 авторских свидетельства, 4 в международных сборниках трудов конференций на английском языке, 16 статей в отечественных журналах и сборниках трудов, а также в отдельных препринтах, учебных и методических пособиях.
Диссертация является обобщением работ по проблемам построения пространственных интеллектуальных систем в период с 1975 по 2000гг. Эти работы автором выполнялись лично по собственной инициативе или в соавторстве с сотрудниками, работающими под его непосредственным руководством.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. В ней содержится 232 страницы текста, 26 рисунков, 5 таблиц и список литературы из 249 наименований.
