Архив
Том 22, 2025
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 51-63

Результаты классификации спектров, полученных видеоспектральной системой с борта МКС в рамках космического эксперимента «Ураган»

Б.И. Беляев 1 , М.Ю. Беляев 2 , Л.В. Катковский 1 , А.О. Мартинов 1 , И.В. Рассказов 2 , Л.А. Смоленцева 2 
1 Институт прикладных физических проблем им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь
2 Ракетно-космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королёва, Королёв, Россия
Одобрена к печати: 02.06.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-51-63
Представлены результаты планирования и обработки данных тестовых включений новой модификации спектрометрической научной аппаратуры видеоспектральной системы (НА ВСС) с борта Международной космической станции (МКС) в рамках космического эксперимента «Ураган». Предложен способ обработки спектров высокого спектрального разрешения, основанный на уменьшении размерности и кластеризации данных, позволяющий классифицировать спектры схожих объектов. При помощи метода главных компонент создаётся трёхмерная система координат, в которой отображается исследуемая спектральная выборка. Данные в полученных осях классифицируются без обучения при помощи метода иерархической кластеризации. Проанализированы однородные преимущественно песчаные территории различных пустынь (Намибской, Ливийской, Аравийской). В результате двухэтапной кластеризации получены чёткие кластеры и соответствующие спектры песков пустынь разных регионов, которые занесены в базу данных и могут быть использованы для целевого поиска и тематической классификации таких объектов по спутниковым данным.
Ключевые слова: космический эксперимент, МКС, видеоспектральная аппаратура, классификация, метод главных компонент, подспутниковый полигон, спектральная плотность энергетической яркости
Полный текст

Список литературы:

  1. Бабаев А. Г., Дроздов Н. Н., Зонн И. С., Фрейкин З. Г. Пустыни. М.: Мысль, 1986. 318 с.
  2. Беляев М. Ю. Научная аппаратура и методы изучения Земли в космическом эксперименте «Ураган» на Международной космической станции // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 92–107. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-3-92-107.
  3. Беляев Б. И., Беляев М. Ю., Гусев В. Ф., Иванов В. А., Крот Ю. А., Рязанцев В. В., Сосенко В. А., Чумаков А. В. (2014а) Видеоспектральная система для мониторинга земной поверхности с борта МКС // 6-й Белорусский косм. конгресс: материалы конгресса. Минск, 2014. Т. 1. С. 211–214.
  4. Беляев Б. И., Беляев М. Ю., Десинов Л. В. и др. (2014б) Обработка спектров и изображений с фотоспектральной системы в космическом эксперименте «Ураган» на МКС // Исслед. Земли из космоса. 2014. № 6. С. 54–65. DOI: 10.7868/S0205961414060025.
  5. Беляев М. Ю., Десинов Л. В., Караваев Д. Ю., Сармин Э. Э., Юрина О. А. (2015а) Изучение с борта российского сегмента Международной космической станции в рамках программы «Ураган» катастрофических явлений, вызывающих экологические проблемы // Космонавтика и ракетостроение. 2015. № 1(80). С. 71–79.
  6. Беляев М. Ю., Десинов Л. В., Караваев Д. Ю., Легостаев В. П., Рязанцев В. В., Юрина О. А. (2015б) Особенности проведения и использования результатов съемки земной поверхности, выполняемой экипажами российского сегмента МКС // Косм. техника и технологии. 2015. № 1(8). С. 17–30.
  7. Беляев Б. И., Беляев М. Ю., Сармин Э. Э., Гусев В. Ф., Десинов Л. В., Иванов В. А., Крот Ю. А., Мартинов А. О., Рязанцев В. В., Сосенко В. А. Устройство и летные испытания научной аппаратуры «Видеоспектральная система» на борту российского сегмента МКС // Косм. техника и технологии. 2016. № 2(13). С. 70–79.
  8. Беляев М. Ю., Беляев Б. И., Катковский Л. В. и др. Классификация водных объектов по спектрам, измеренным с борта МКС в космическом эксперименте «Ураган» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 201–208. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-201-208.
  9. Лагутин Б. М. Наглядная математическая статистика: учеб. пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. 472 с.
  10. Мартинов А. О. Классификация состояний усыхания ели обыкновенной на основе спектров отражения // Журн. Белорусского гос. ун-та. Физика. 2022. № 3. С. 26–38. DOI: 10.33581/2520-2243-2022-3-26-38.
  11. Рахимова Е. В., Наравас А. К., Дернова Е. О., Махмуд А. Ш. Эоловые пески Северной Африки и юго-запада Аравийского полуострова (ОАЭ) // Изв. высш. учеб. заведений. Геология и разведка. 2020. Т. 63. № 1. С. 63–74. DOI: 10.32454/0016-7762-2020-63-1-63-74.
  12. Jolliffe I. T. Principal component analysis. Ser.: Springer series in statistics. 2nd ed. N. Y.: Springer, 2002. 487 p. DOI: 10.1007/b98835.