Оптимизация состава спектральных каналов гиперспектральных аэрокосмических изображений при решении тематических задач дистанционного зондирования Земли

Рубрика: 
Исследование Земли из космоса
Станкевич, СА
Косм. наука технол. 2007, 13 ;(2):025-028
https://doi.org/10.15407/knit2007.02.025
Язык публикации: русский
Аннотация: 
Предложен подход к оптимальному выбору комбинации спектральных каналов гиперспектральных аэрокосмических изображений на основе критерия информативности, учитывающего разделимость спектральных характеристик объектов ДЗЗ как дивергенцию Кульбака – Лейблера, эквивалентную пространственной разрозненности данной комбинации спектральных каналов для данных объектов ДЗЗ и эквивалентное отношение « сигнал-шум »при идентификации объектов ДЗЗ за их многомерными оптическими сигналами. Определен механизм оптимизации состава спектральных каналов гиперспектральных аэрокосмических изображений при решении тематических задач ДЗЗ на основе процедуры псевдоградиентного поиска в пространстве возможных комбинаций спектральных каналов. Приведены количественные результаты оптимизации состава спектральных каналов много- и гиперспектральных аэрокосмических изображений при решении некоторых тематических задач ДЗЗ.
Ключевые слова: аэрокосмические изображения, дистанционное зондирование, спектральные характеристики
 
Полный текст (PDF)
References: 
1.  Алексеев О. Г. Комплексное применение методов диск­ретной оптимизации. — М.: Наука, 1987.—278 с.
2.  Багатоспектральні методи дистанційного зондування Землі в задачах природокористування / За ред. В. І. Лялько, М. О. Попова. — Київ: Наук, думка, 2006.—360 с
3.  Глебов Н. И., Кочетов Ю. А., Плясунов А. В. Методы оптимизации. — Новосибирск: НГУ, 2003.—74 с.
4.  Кононов В. И., Станкевич С. А. Сравнительная оценка
информативности цифровых аэрокосмических изобра­жений высокого и низкого разрешения // Ученые записки Таврического нац. ун-та им. В. И. Вернадско­го.—2004.—17, № 2.—С. 88—95.
5.  Станкевич С. А. Кількісне оцінювання інформативності гіперспектральних аерокосмічних знімків при вирішенні тематичних задач дистанційного зондування Землі // Доповіді НАН України.—2006.—№ 10.—С 136—139.
6.  Станкевич С. А. Імовірнісно-частотна оцінка еквіва­лентної просторової розрізненності багатоспектральних аерокосмічних знімків // Космічна наука і технологія.— 2006.-12, № 2/3.—С 79—82.
7.  Станкевич С. А. Оценка оптических передаточных функций и восстановление цифровых аэрокосмических изображений методом инверсной фильтрации // Проб­лемы управления и информатики.—2006.—№ 3.— С. 116—123.
8.  Jones D. R. A taxonomy of global optimization methods based on response surfaces // J. Global Optimization.— 2001.—21.—P. 345—383.
9.  Landgrebe D. A. Signal theory methods in multispectral remote sensing. — Hoboken: John Wiley, 2003.—512 p.
10.  Local search in combinatorial optimization / Eds E. H. L. Aarts, J. K. Lenstra. — Chichester: John Wiley, 1997.—512 p.
11.  Neumaier A. complete search in continuous global optimiza­tion and constraint satisfaction // Acta Numerica / Ed. by A. Iserles. — Cambridge: Univ. Press, 2004.—P. 1—99.

12.  Nocedal J., Wright S. J. Numerical optimization. — Berlin: Springer Verlag, 1999.—656 p.