Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 144-154
Улучшение технологий искусственного интеллекта при обработке материалов наблюдения Земли на основе системного анализа сквозного информационного тракта
В.В. Еремеев
1 , Н.А. Егошкин
1 , А.А. Макаренков
1 , В.А. Ушенкин
1 , О.В. Постыляков
2 1 Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина, Рязань, Россия
2 Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 28.11.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-144-154
Рассмотрена общая схема сквозного информационного тракта (СИТ) систем съёмки Земли в оптическом диапазоне спектра. Выполнен системный анализ СИТ с точки зрения его применения в задаче сегментации при использовании систем искусственного интеллекта (ИИ) с целью повышения эффективности их функционирования. Рассмотрено влияние составных частей СИТ на формируемые средствами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) данные. Предлагается три подхода по применению модели СИТ для повышения эффективности средств ИИ: для корректировки снимков от систем ДЗЗ с целью устранения нерелевантной информации из входных данных, поступающих на вход средств ИИ; для формирования обучающей выборки путём синтеза снимков Земли; для генерирования дополнительной информации, подающейся на вход средств ИИ в дополнение к снимкам Земли. Приводятся результаты экспериментальной отработки предложенных решений в задаче выделения облачности на снимках от космических систем наблюдения Земли с применением свёрточных нейронных сетей. Показано, что повышение эффективности систем искусственного интеллекта может быть достигнуто за счёт подачи на вход нейронной сети комбинации изображений, полученных обработкой исходных данных с использованием приближённой модели сквозного тракта.
Ключевые слова: сквозной информационный тракт, системы ДЗЗ, искусственный интеллект, классификация, модель атмосферы, спектральная плотность энергетической яркости
Полный текстСписок литературы:
- Воронин А. А., Егошкин Н. А., Еремеев В. В., Москатиньев И. В. Геометрическая обработка данных космических систем глобального наблюдения Земли // Вестн. Рязанского гос. радиотехн. ун-та. 2009. № 1. Вып. 27. С. 12–17.
- Егошкин Н. А. Коррекция смаза и расфокусировки спутниковых изображений с учетом геометрических искажений // Цифровая обработка сигналов. 2016. № 3. С. 37–41.
- Егошкин Н. А., Еремеев В. В., Москвитин А. Э. Координатная привязка изображений от геостационарных спутников по контурным точкам диска Земли // Вестн. Рязанского гос. радиотехн. ун-та. 2007. № 22. С. 10–16.
- Егошкин Н. А., Еремеев В. В. Макаренков А. А. Комплексирование гиперспектральных снимков Земли, полученных в различных спектральных диапазонах // Цифровая обработка сигналов. 2015. № 3. С. 3–7.
- Москвитин А. Э., Ушенкин В. А., Ларюков С. А. Алгоритм и программный комплекс высокоскоростной нейросетевой сегментации облачности на панхроматических изображениях от космических аппаратов «Ресурс-П» // Цифровая обработка сигналов. 2023. № 3. С. 8–17.
- Постыляков О. В. Модель переноса радиации в сферической атмосфере с расчетом послойных воздушных масс и некоторые ее приложения // Изв. Российской акад. наук. Физика атмосферы и океана. 2004. Т. 40. № 3. C. 314–329.
- Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли / под ред. В. В. Еремеева. М.: Физматлит, 2015. 460 с.
- Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / пер. с англ. Демьяникова А. И., Кирюшина А. В. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
- Metz C. E. Basic Principles of ROC Analysis // Seminars in Nuclear Medicine. 1978. V. 8. No. 4. P. 283–298.
- Postylyakov O. V. Linearized vector radiative transfer model MCC++ for a spherical atmosphere // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2004. V. 88. Iss. 1–3. pp. 297–317. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2004.01.009.