68252

МЕТОДОЛОГІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ АНОМАЛІЙ АНТРОПОГЕННОГО ПОХОДЖЕННЯ НА ОСНОВІ ЛОГІКО-АЛГЕБРАЇЧНИХ МОДЕЛЕЙ КОМПЛЕКСУВАННЯ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ЕКОСИСТЕМ

Автореферат

Астрономия и авиация

Методи та засоби дистанційного зондування Землі дозволяють одержувати різні види даних про об’єкти і явища в глобальному масштабі з високим просторовим і часовим розрізненням. Однак для вирішення задач що пов’язані із прогнозуванням динаміки виявлених на знімках різних об’єктів або явищ...

Украинкский

2014-09-20

2.19 MB

0 чел.

PAGE  35

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

БУТЕНКО ОЛЬГА СТАНІСЛАВІВНА

УДК 528.854.2:852.8

 

МЕТОДОЛОГІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ АНОМАЛІЙ

АНТРОПОГЕННОГО ПОХОДЖЕННЯ НА ОСНОВІ

ЛОГІКО-АЛГЕБРАЇЧНИХ МОДЕЛЕЙ КОМПЛЕКСУВАННЯ

ДАНИХ МОНІТОРИНГУ ЕКОСИСТЕМ

05.07.12 – дистанційні аерокосмічні дослідження

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня
доктора технічних наук

Харків – 2011


Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Національному аерокосмічному університеті імені М.Є.Жуковського “ХАІ”,  Міністерство освіти і науки України.

Науковий      консультант: Ілюшко  Віктор Михайлович

                                             доктор технічних  наук, професор,  

                                             Національний аерокосмічний університет

                                                 ім.  М.Є.Жуковського “ХАІ”,                          

        завідувач кафедри виробництва радіоелектронних

         систем літальних апаратів;

Офіційні опоненти:          Попов Михайло Олексійович 

                                           доктор технічних наук, професор,

                                           Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі

                                               Інституту геологічних наук НАН України (м. Київ),

                                           заступник директора з наукової роботи;

                                           Сугак Володимир Григорович 

  доктор фізико-математичних наук, старший

                                           науковий співробітник,

  Інститут радіофізики і електроніки НАН України

   ім. О.Я. Усікова (м. Харків),

  завідувач відділу статистичної радіофізики;

  Пащенко Руслан Едуардович

  доктор технічних наук, доцент,

  Харківський університет Повітряних Сил

  ім. Івана  Кожедуба (м. Харків),

  начальник кафедри озброєння радіотехнічних

  військ.

Захист відбудеться “29квітня 2011 року о 1330 годині на засіданні  спеціалізованої вченої ради  Д 64.062.07 у Національному аерокосмічному  університеті  ім.  М.Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського  “Харківський авіаційний інститут” за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17.

 

Автореферат розіслано “_23_” ___03______ 2011 року

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради                                      В.В. Лукін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Методи та засоби дистанційного зондування Землі дозволяють одержувати різні види даних про об'єкти і явища в глобальному масштабі з високим просторовим і часовим розрізненням. Дані космічного моніторингу вміщують інформацію про параметри об'єктів спостереження в різних умовах і з певною періодичністю. Однак для вирішення задач, що пов'язані із прогнозуванням динаміки виявлених на знімках різних об'єктів або явищ, які надалі можуть спричинити виникнення техногенних катастроф, цих даних недостатньо. Для встановлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалій, глибокого аналізу досліджуваної місцевості, визначення істотних інформативних факторів впливу на об'єкт необхідно додаткове використання даних інших джерел інформації. При цьому виникають складнощі, обумовлені специфікою своєчасного забезпечення інформаційної підтримки спільного аналізу даних космічного моніторингу й експериментальних даних. Механізм прогнозування припускає використання великої кількості змінних і факторів, що у свою чергу приводить до стрімкого нагромадження експериментальних даних у розглянутій прикладній області і ускладнює комплексну інтеграцію. Побудова прогнозу динаміки аномалій й одержання на його основі оцінки можливих наслідків потребує не тільки регулярного виконання серії спостережень, але й наявності ефективних способів їхнього оброблення. Істотними труднощами для міждисциплінарного підходу до прогнозування за відомими методиками є сформована в рамках кожного напрямку система понять, що описують елементарні структури й події в екосистемах, а також  відсутність єдиного математичного апарату. Як правило, всі системи, що використовувались орієнтовані на моделювання конкретних аномалій або екосистем у строго визначених умовах їхнього існування, виключаючи при цьому значну кількість випадкових факторів збурень. Додатково для функціонування таких систем висуваються підвищені вимоги до обчислювальних ресурсів, особливо до доступної пам'яті, що, в свою чергу, збільшує час обробки даних, знижуючи оперативність прогнозу. Варто зазначити, що часовий інтервал між замовленням й одержанням чергової серії знімків аналізованої ділянки місцевості й нових результатів польових досліджень досить значний. Це знижує актуальність побудови прогнозу, оскільки процес прийняття рішень про можливі наслідки розвитку аномалій і попередження надзвичайних ситуацій затягується.

Таким чином, існуюча теорія прогнозування динаміки аномалій вимагає подальшого розвитку за рахунок єдиного уніфікованого підходу до формування геоінформаційних моделей з описом їх макро- і мікро- динаміки і розроблення нових аналітичних методів їх аналізу, які дозволяють скоротити час обробки, а наукова проблема розробки єдиної методології побудови короткочасного прогнозу розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації є актуальною і має важливе наукове й прикладне значення.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота над дисертацією виконувалась на кафедрі виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського "ХАІ" у 2008 – 2010 рр., відповідно до плану фундаментальних науково-дослідних робіт Міністерства освіти і науки України за держбюджетною темою Д502-28/2009 ” Моделі, методи й засоби одержання й оптимальної обробки просторово-часової інформації в аерокосмічних радіотехнічних і оптичних комплексах“, у якій автором було виконано розроблення методів комплексного аналізу і оброблення зображень, отриманих різноманітними системами в умовах апріорної невизначеності. Дослідження виконувалися у рамках державної „Програми комплексних біоресурсних, гідрофізичних і геолого-геофізичних досліджень морського середовища, перспективних нафтогазових структур та картування розподілу газогідратів в акваторії Чорного та Азовського морів” у проекті «Розробка і впровадження технологій космічного моніторингу морських акваторій і регіональних комп’ютерних систем картографічного забезпечення управління екологічною безпекою в системах «приморський регіон - прибережна зона моря  – морська економічна зона» (шифр «Екомоніторинг»)». Пріоритетними напрямками є «Фундаментальні дослідження з найважливіших проблем природничих, суспільних і гуманітарних наук», «Збереження навколишнього середовища (довкілля) та сталий розвиток» (затверджено Постановою Кабінету Міністрів України від 24.12.2001 №1716). Ініціаторами Програми є: Національна академія наук України, Океанологічний центр НАН України (Інститут біології південних морів ім. Ковалевського, Морський гідрофізичний інститут), Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України. Робота виконувалась відповідно до плану науково-дослідних робіт Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України в рамках держбюджетних тем ДР № 0108U008734 “Картографічне і математичне моделювання забруднення атмосфери і земель викидами автотранспорту з використанням космічних знімків і геоінформаційних технологій”, ДР №0108U6531 “Розробка елементів картографічного забезпечення ДЗЗ/ГІС-технологій моніторингу морських акваторій та прибережних територій в межах Кримського регіону”, ДР №0107U000556 “Розробка еколого-картографічних моделей Шацького національного природного парку”, ДР  №0108U009009 “Розробка складових інформаційної системи раціонального природокористування”, гозпдоговірних тем північно-східної філії Державного науково-виробничого центру «Природа»: “Розроблення продукційних моделей та їх програмної реалізації для ідентифікації за космічними знімками природного і антропогенного забруднень атмосферного повітря та техногенної деградації земель з використанням інструментарію геоінформаційних систем”, „Розроблення методів дешифрування по космічних знімках техногенних забруднень морських акваторій, прогнозу тенденцій і темпів змін їх екологічного стану, картографування ділянок прибережної смуги, які є екологічно напруженими”,  Розроблення методів та моделей ідентифікації по космічних знімках з використанням інструментарію геоінформаційних систем характеристик наслідків стихійних лих: повеней техногенного і природного походжень і лісових пожеж”, а також ТОВ КБ «АВІА» в рамках міжнародного проекту «Исследование возможностей фотографирования зданий и сооружений на основе летающей платформы беспилотного электровертолета» (дог. № 022 – 220460/112 від 07.07.2009).

Участь автора в зазначених роботах полягала в розробленні й теоретичному  обґрунтуванні програмно-технологічного  комплексу оброблення  даних  космічного  моніторингу  Чорного і Азовського морів, розробленні методології визначення попереднього прогнозу розповсюдження забруднення, методики визначення показників забруднень атмосфери і земель, методології створення геомоделей і методики фотограмметричного оброблення даних космічного моніторингу.  

Мета й завдання досліджень. Метою дисертаційної роботи є підвищення оперативності видачі прогнозу в умовах обмеженої апріорної інформації за рахунок розвитку теорії прогнозування динаміки антропогенних аномалій на основі розроблення нових методів комплексного аналізу даних моніторингу екосистем.

Для  досягнення поставленої мети в дисертаційній роботі було сформульовано й вирішено такі задачі:

  1.  аналіз методів і моделей процесів розвитку аномалій у природних екосистемах для прогнозування їхньої динаміки;
  2.  розроблення методів побудови геомоделей для автоматичного виявлення змін аномалій по даним дистанційних аерокосмічних досліджень;
  3.  розроблення  аналітичних методів і логіко-алгебраїчних моделей для комплексування різночасових різнорідних даних моніторингу екосистем;
  4.  розроблення методики встановлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалій для аналізу їхнього поточного стану;
  5.  формулювання аксіом для визначення імовірнісних меж зміни стану аномалії при побудові часового ряду в умовах обмеженої апріорної інформації;
  6.  розроблення методу визначення точок, що найбільш піддаються змінам, для ідентифікації типу процесу можливого розвитку аномалії;
  7.   розроблення методу визначення передбачуваної зміни структури й геометрії аномалії на період прогнозу;
  8.   розроблення критеріїв перетворення аномалій на катастрофи;
  9.  визначення зони інформативності для динамічних змінних при побудові оператора еволюції;
  10.  систематизація методів для прогнозування розвитку різних аномалій у природних екосистемах.

Об'єктом досліджень є процеси розвитку аномалій антропогенного походження в природних екосистемах.  

Предметом досліджень є методи комплексного аналізу стану антропогенних аномалій для прогнозування процесів їхнього розвитку на основі логіко-алгебраїчних моделей комплексування даних моніторингу екосистем.

Методи досліджень. При вирішенні теоретичних завдань використовувалися методи теорії ймовірностей і математичної статистики, тензорного аналізу, теорії катастроф, теорії графів, теорії динамічного хаосу, алгебри нечітких множин, синергетики, фотограмметрії.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що в результаті розробки нових методів комплексного аналізу даних моніторингу екосистем одержала подальший розвиток теорія прогнозування динаміки антропогенних аномалій для підвищення оперативності видачі прогнозу в умовах обмеженої апріорної інформації. У роботі отримано такі нові наукові результати:

  1.  уперше запропоновано метод ієрархічної побудови даних зображень у вигляді «критеріальних дерев», що дозволяє формалізувати правила сегментації гомогенних фрагментів як одиничних, так і сукупності знімків спостережуваних аномалій.  На відміну від існуючих методів сегментації зображень даний підхід дозволяє  одержувати швидкі способи доступу до просторових даних і економити інформаційні ресурси;
  2.  уперше розроблено метод виявлення змін неоднорідностей екосистем на основі оверлейних операцій з «критеріальними деревами» і визначення ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів за рахунок автоматичного фотограмметричного нормування фрагментів зображень із їхньою координатною прив'язкою, а також алгоритмів обчислення оцінок і вирішальних правил, що максимально відповідають закономірностям психофізіологічного сприйняття оператора. На відміну від існуючих даний підхід дозволяє істотно підвищити точність і швидкодію алгоритмів визначення геометричних характеристик аномалій, мінімізувати похибки вимірів значень вектора параметрів й усунути суб'єктивізм людського фактора при дешифруванні;  
  3.  уперше запропоновано метод формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових і різнорідних даних за рахунок дескриптивного підходу до алгебри зображень при побудові геомоделей. На відміну від класичних методів використовується комплексний підхід до формування значень вектора параметрів, що характеризують аномалію в єдиній шкалі, який дозволяє здійснювати спільне оброблення й аналіз даних моніторингу різних екосистем, що мають кількісні й якісні характеристики, а також операції із просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев і значеннями часових рядів;  
  4.  уперше сформульовано й обґрунтовано аксіоматику визначення ймовірнісних меж зміни стану аномалії при побудові часового ряду в умовах обмеженої апріорної інформації, яка дозволяє встановити взаємозв'язок між поточним й прогнозованим станами об'єкта й сформувати простір параметрів управління, що визначають перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф;
  5.  удосконалено методику визначення збурних факторів, що спричиняють зміну аномалій за рахунок застосування суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії динамічного хаосу при побудові логіко-алгебраїчних моделей відповідності якісних ознак до кількісних оцінок, що дозволяє, на відміну від існуючих, відновити причинно-наслідкові зв'язки виникнення аномалій та оцінити їхню можливу динаміку при комплексуванні даних космічного моніторингу й контактних методів;
  6.  удосконалено метод ідентифікації процесів розвитку  аномалій, що на відміну від існуючих методів дозволяє визначати точки біфуркації для прогнозування нестабільної системи екологічного походження;
  7.   дістали подальший розвиток методи визначення координатних поправок аналізованих аномалій при побудові попереднього прогнозу їхнього поширення з оцінюванням можливих наслідків з урахуванням впливу кожного із збурних факторів на зміну їхнього стану, що дозволяє уніфікувати використовувані методи для аномалій різного походження й усунути надмірність кількості контрольних точок у рівняннях поправок.

Практичне значення одержаних результатів полягає в наступному. 

  1.  Розроблений програмний комплекс ієрархічної побудови даних зображень із урахуванням особливостей зорового сприйняття може бути використаний для побудови більш ефективних автоматизованих систем дешифрування за рахунок скорочення часу обробки даних зображень й одержання додаткових дешифрувальних ознак при виявленні по космічних знімках різних техногенних забруднень, виділенні зон лісових пожеж, забруднень морських акваторій.
  2.  Розроблений метод формалізації алгебраїчних операцій  дозволяє скоротити час обробки різнорідних різночасових даних і підвищити ефективність адаптації алгоритмів аналізу зображень до специфіки прикладних завдань і може бути використаний при побудові розподілених геоінформаційних систем оцінки стану екосистем і прогнозування виникнення різних техногенних ситуацій з оцінкою можливих наслідків.
  3.  Урахування закономірностей зорового сприйняття при формуванні оцінки й вибору вирішального правила  для ідентифікації фрагментів зображень для уточнення меж аномалії дозволяє усунути суб'єктивізм людського фактора при дешифруванні;
  4.  Розроблений метод визначення точок біфуркації й сформульовані аксіоми дозволяють проводити виміри якісних характеристик при прогнозуванні предиктора в умовах невизначеності  й можуть бути використані при побудові різних інформаційних діагностичних систем і систем прогнозування, пов'язаних із цифровим обробленням зображень.
  5.  Розроблена методика визначення збурних факторів дозволяє вирішити подвійне завдання відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалії й визначення напрямку її подальшого розвитку, а запропонований метод визначення координатних поправок може бути адаптований для прогнозування змін геометрії й структури аномалій різного походження при урахуванні індивідуальних властивостей прогнозованого об'єкта або явища й можуть бути використані при побудові багатопараметричної розподіленої геоінформаційної системи прогнозування динаміки екологічно нестабільних об'єктів з оцінюванням можливості її перетворення на один з типів елементарних катастроф.
  6.  Систематизація розроблених методів є основою продукційних правил для побудови автоматизованих інформаційних систем, пов'язаних із прийняттям оперативних рішень щодо можливих наслідків стихійних лих на часовий період між одержанням чергової серії знімків і даних контактних досліджень.

За участю автора виконано ряд держбюджетних НДР й їхні результати впроваджено в   Інституті телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України в рамках «Програми комплексних біоресурсних, гідрофізичних і геолого-геофізичних досліджень морського середовища, перспективних нафтогазових структур та картування розподілу газогідратів в акваторії Чорного та Азовського морів» (акт впровадження від 20.05.2010 р.), у госпдоговірних темах  ДНВЦ «Природа» за пріоритетними напрямками: «Фундаментальні дослідження з найважливіших проблем природничих, суспільних і гуманітарних наук» (акт впровадження від 25.02.2010 р.), «Збереження навколишнього середовища (довкілля) та сталий розвиток», в  ТОВ КБ «АВІА» в рамках міжнародного проекту «Исследование возможностей фотографирования зданий и сооружений на основе летающей платформы беспилотного электровертолета» (акт впровадження від 07.06.2010 р.), у навчальному процесі Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського ”ХАІ” (акт впровадження від 11.05.2010 р.). 

Особистий внесок здобувача. Всі основні положення, виводи й рекомендації дисертаційної роботи отримано автором особисто. Вони частково викладені в роботах, які опубліковані без співавторів [5-10, 32]. У роботах, опублікованих у співавторстві, авторові належить: розроблення й теоретичне обґрунтування запропонованих методів аналізу даних моніторингу морських акваторій [1]; методика фотограмметричного оброблення різнорідних зображень [2]; аналіз геоданих і автоматизоване оброблення зображень [3]; методика інтеграції технологій оброблення даних дистанційного зондування і ГІС-технологій [4]; постановка задачі й розроблення методу оцінювання похибок вимірювань [11]; методика аналізу й оцінювання результатів вимірювань контактних методів [12]; розроблення критеріїв оцінювання способів отримання геоданих [13]; теоретичне обґрунтування можливості первинного експрес-оброблення зображень за результатами їхнього оверлею [14]; теоретичне обґрунтування методики визначення координат [15]; теоретичне обґрунтування автоматизації процесу оброблення зображень з урахуванням аспектів зорового сприйняття, розроблення математичних моделей [16]; алгоритм комплексного оброблення зображень [17];  математична модель визначення координат нерухомого наземного об’єкта [18];  комплексна методика аналізу вхідних даних і теоретичне обґрунтування використання показника Херста для локалізації аномалій[19]; математична модель визначення поправок [20]; постановка задачі, математичні моделі визначення рівня забруднень [21]; метод формування біфуркаційної множини, розроблення аксіом [22]; теоретичне обґрунтування і розроблення методу формування відгуків [23]; загальна постановка задачі й аналіз результатів моделювання [24]; метод визначення зони інформативності для динамічних змінних [25]; методика  тематичного аналізу космічних знімків з класифікацією зображень об’єктів [26]; постановка задачі й теоретичне обґрунтування механізму визначення факторів максимального впливу, методика розрахунку консеквенту [27]; теоретичне обґрунтування комплексного підходу до побудови геомоделей [28]; методика розрахунку особливих точок [29]; аналіз методів [30]; обґрунтування особливостей побудови бази даних геомоделей в умовах невизначеності [31]; вибір  оптимального спектрального діапазону для оброблення зображень [33]; методика автоматичного фотограмметричного оброблення зображень [34]; принцип розроблення теоретико-множинної моделі визначення рівня забруднень [35]; спосіб підвищення інформативності даних космічного моніторингу екосистем [36]; методика використання «критеріальних дерев» [37].

Апробація результатів дисертації. Результати дисертації були апробовані на V – VIII Міжнародних науково-практичних конференціях «Сучасні проблеми екологічної та техногенної безпеки регіонів». – Київ – Харків – Крим , 2006 – 2008 рр.; Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми інформатики й моделювання». – Х.: НТУ „ХПІ”, 2006 р.; Міжнародній науково-технічній конференції „Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні” – ІКТМ, Харків „ХАІ”, 2006 р., 2009 р.; VIII – IX Міжнародних науково-практичних конференціях «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях». – Київ – Харків – Крим , 2009 – 2010 рр.;  VІІ Міжнародній науково-практичній  конференції «Проблеми інформатики й моделювання». –  Х.: НТУ „ХПІ”,  2008 р.,  Міжнародному науково-практичному семінарі Академії ВР Словаччини ім. ген. Стефаника «Керування безпекою складних систем». Ліптовський Мікулаш, Словаччина, 2008 р.

Результати роботи також доповідалися на семінарах кафедри виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів у Національному аерокосмічному університеті «ХАІ» і на засіданнях ученої ради   Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України.

Публікації. За темою дисертації опубліковано 37 робіт, з яких 1 монографія,  3 навчальних посібника, 22 статті – у наукових спеціалізованих журналах і збірках, які входять до переліку ВАК України й відповідають вимогам, що ставляться до захисту дисертацій (6 з них без співавторів), 11 доповідей і тез конференцій,.   

Структура й обсяг дисертації. Дисертація містить вступ, 6 розділів, висновки, викладена на 445 сторінках,  включаючи  75   рисунків (з них 1 на 2 окремих   сторінках),  7 таблиць, список з 211 використаних літературних джерел на 25 сторінках та 5 додатків на 120 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми досліджень, показано зв'язок роботи з науковими планами, темами, подано відомості про наукову новизну й практичну значущість отриманих результатів й їхніх впроваджень.

У першому розділі виконано аналітичний огляд наукових підходів до розроблення методів аналізу аномалій у природних екосистемах і побудови оперативного прогнозу їхнього розвитку за даними моніторингу. Розглянуто існуючі методи розроблення геомоделей й аналізу процесів розвитку аномалій в екосистемах. Питанням прогнозування присвячено ряд робіт С.П. Курдюмова, Г.Г. Малинецького, О.С. Дмитрієва, О.С. Андреєвої, Д.В. Аносова, А.А. Самарського,  С.В. Сидорова й інших. Показано, що проблеми, пов'язані з обробленням геоінформації, визначають передумови необхідності комплексного підходу до розроблення єдиної концепції створення геоінформаційних моделей для вивчення й аналізу причинно-наслідкових зв'язків їхнього виникнення й оцінювання можливого розвитку небезпечних екологічних ситуацій. Проаналізовано підходи до завдань міжгалузевого оброблення зображень, отриманих за допомогою дистанційних методів зондування, розглянутих у ряді робіт. Виявлено особливості аналізу стану екосистем й одержання оцінки ступеня впливу на них сукупності факторів. Результат аналізу розглянутих джерел показав, що питання створення функціонально повного алгоритмічного й математичного забезпечення, що комплексно реалізує всі стадії оброблення вхідних і модельних даних, ще не одержали свого всебічного рішення. Істотний внесок у теорію й практику оброблення й аналізу даних дистанційного зондування Землі, що є невід'ємною частиною при побудові прогнозу, зробили М.О. Попов, В.І. Лялько, В.Г. Бондур, С.А. Станкевич, О.О. Зеленський, В.В. Лукін, Г.Я. Красовський, Р.Е. Пащенко,  Ю.Ф. Кніжніков, П. Уінстон, R. Congalton, K. Green, D. Landgrebe та ін. Питанням розроблення математичного апарату для аналізу й оцінювання зображень присвячено дослідження І. Б. Гуревича, Ю. І. Журавльова, Ю. Г. Сметаніна й ін. У цих роботах розглянуто  алгебраїчний підхід до аналізу й розпізнавання зображень для вирішення задач побудови уніфікованої схеми їхнього опису. Сучасні підходи до інтеграції різнорідних різночасових даних за допомогою геоінформаційних технологій і експертних оцінок, які розглянуті в роботах учених Ю. П. Лукашіна,  О.Б. Качинського, С. М. Брайчевського й ін., є одним зі способів оперативного аналізу й прогнозування розвитку процесів взаємодії антропогенних, природних і соціальних факторів. Однак, у роботах, присвячених методам інтеграції і спільного аналізу даних моніторингу екосистем показано, що між часом їхнього замовлення й часом одержання проходить значний період часу, що значно знижує оперативність прогнозування різних надзвичайних ситуацій й актуальність виданих на основі побудованих прогнозів рекомендацій для попередження можливих наслідків. Аналіз публікацій дозволив зробити висновок про те, що найчастіше використовуються статистичні математичні методи. У ряді робіт для моделювання змін земної поверхні пропонуються алгоритми, основані на використанні кліткових автоматів, правила функціонування яких використовують підхід, що враховує декілька ймовірнісних складових, отриманих за допомогою марковських ланцюгів. Однак при цьому накладаються жорсткі вимоги до початкових умов і точності апріорних даних, а для побудови часових рядів потрібна статистика за дуже великий проміжок часу, причому не тільки даних дистанційного зондування, але й контактних методів. Використання для вирішення аналогічних задач методу  нейромережної класифікації дозволяє спростити цей процес без будь-якої оптимізації. Отже, такі  алгоритми недоцільно застосовувати з погляду  точності й  обчислювальної ефективності  для  даних,  що  мають закон розподілу, неузгоджений з нормальним. Застосування  математичного  апарату  ланцюгів Маркова для дослідження точок біфуркації й зон динамічної стійкості екосистем, запропонованого  в   ряді  робіт,  теж  не  завжди  виправдано.  Насамперед, це пов'язано з тим, що при аналізі множини, яка є біфуркаційною, не були розглянуті питання комплексного використання вихідних даних, не проводилося відкидання їхньої надлишковості, не аналізувалися відгуки на фактори впливу, що спричиняють зміну стану об'єктів в умовах невизначеності. Додатково було встановлено, що використання архівних даних для прийняття рішень щодо оцінювання аналізованої обстановки значно дешевше оперативних, а часовий інтервал між замовленням знімка і його одержанням при цьому досить тривалий. Завдання оперативності одержання знімків є особливо важливим при оцінюванні наслідків стихійних лих і локалізації зони їхнього поширення. Виходом з даної ситуації можуть бути нові підходи до розроблення методів, основаних на побудові прогнозу на період проміжку між одержанням знімків тільки за апріорними даними. Практично в усіх розглянутих роботах вказується на необхідність розроблення аналітичного апарату, що дозволяє отримати ефективні методи вирішення різних наукових і прикладних завдань, пов’язаних зі спільною обробкою різночасових різнорідних даних моніторингу при прогнозувані. Оскільки не для всіх завдань можна знайти аналітичні рішення, найбільш істотний акцент повинен робитися на досягнення конструктивності теорії прогнозування  для можливості дослідження різноманітних аномальних екологічних об'єктів на основі аналізу їхніх властивостей для досить широкого класу задач. Визначено необхідність створення єдиного комплексу методів на основі логіко-алгебраїчних моделей для опису великого різноманіття різних теоретичних розробок.

Таким чином,  виникає необхідність розвитку теорії прогнозування динаміки аномалій шляхом інтеграції міждисциплінарних методів аналізу даних дешифрування й польових спостережень для вивчення властивостей і відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення екологічно нестабільних об'єктів для побудови прогнозу подальшого їхнього розповсюдження тільки за апріорними даними в умовах обмеженої апріорної інформації.

У другому розділі розглянуто принципи розроблення методів і моделей для виявлення, локалізації й ідентифікації різних аномалій за даними аерокосмічного моніторингу. Визначено, що спосіб тематичного дешифрування, що полягає в спільному аналізі знімків однієї і тієї ж території, отриманих у різні моменти часу й з різним просторовим розрізненням, є складним. Тому було запропоновано метод ієрархічної побудови зображень у вигляді «критеріальних дерев». В основу пропонованого методу сегментації покладено порядок сканування Мортона. На відміну від розбиття за Мортоном в «критеріальних деревах» пропонується розбиття знімка на фрагменти з їхньою послідовною індексацією доти, поки усередині фрагмента не буде досягнуто рівень гомогенності. Як критерії розбиття використовуються ознаки, що мають різні пріоритети, згідно з якими кожному із фрагментів відповідають вагові коефіцієнти з інтервалу від 0 до 1. Таким чином, кожному фрагменту, що є елементом певної зони, присвоюється свій власний атрибут відповідно до ймовірності влучення в найнебезпечнішу зону, а кожному вузлу зони - свій просторовий індекс. Зважаючи на те, що космічні знімки являють собою великий обсяг елементів зображення, результати сегментації подаються у вигляді фрагментів (а не елементів, як у традиційному виді) з кодами, що визначають їхню належність до гілок «критеріального дерева», які відповідають різним класам об'єктів. Для цього під час виділення сегментів зображення визначаються не тільки їхні центри, але також і межі. Для визначення ступеня близькості між показниками, що  характеризують фрагмент дерева з локалізованою аномалією, й показниками, що характеризують сусідні фрагменти, проводиться кореляційний аналіз. Відповідно до запропонованого методу «критеріальних дерев» результатом є адаптивне розбиття растрового зображення на фрагменти, де ділянки з меншою щільністю інформації представлені великими блоками комірок, а з більшою щільністю – дрібними блоками комірок, що залежать від найбільшої кількості факторів розбивки.

Результати реалізації послідовності дій розробленого програмного забезпечення для сегментації по методу «критеріальних дерев» подано на рис. 1: 1 - 1 - вхідне зображення; 2- нанесення сітки «критеріального дерева»; 3 - трансформування зображення; 4 – локалізація внутрішнього «критеріального дерева». Розбивка за розробленим методом не накладає обмежень щодо форми сегмента й не передбачає завдання кроку сегментації. Застосування даного методу дозволяє одержати набір правил, що визначають сегментацію зображень на невеликому фрагменті, а потім використовувати їх для всього знімка або сукупності знімків. Це дозволяє отримувати швидкі способи доступу до просторових даних, економити інформаційні ресурси й автоматично виявляти нові зміни на знімках з їх фотограмметричним нормуванням і прив'язкою за географічними координатами.

На відміну від відомих методів сегментації растрових зображень при розробленні методу «критеріальних дерев» було використано підхід до організації й зберігання даних аерокосмічного моніторингу з урахуванням специфіки їхнього одержання.

Для автоматизації операцій з побудованим «критеріальним деревом», пов'язаних з локалізацією різних аномалій й уточненням їхніх меж, запропоновано при визначенні ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів ураховувати фізіологічні аспекти зору. Такий підхід дозволяє усунути суб'єктивізм людського фактора при автоматизації процесу дешифрування. Кожному з етапів зорового сприйняття при формуванні зображення було поставлено у відповідність математичну модель опису.

Результат програмної реалізації кожного з етапів формування зображення подано на рис. 2.

Моделювання етапів зорового сприйняття: 1   розмиття зображення – фільтр низьких частот; 2 – контрастування – поелементне перетворення логарифмічною функцією з показником 1/3; 3 – оконтурювання – фільтр високих частот; 4 – формування зображення – оптимальний приймач Зігерта – Котельникова (рис. 2).

На відміну від класичного алгоритму, що припускає розподіл оцінки (міри подібності поточного зображення з еталоном) за нормальним законом і визначення факту наявності мінімального елемента розбиття на зображенні за дисперсією і математичним очікуванням, що є необґрунтованим і не може дати адекватну й повну оцінку, запропоновано як імовірнісну модель оцінювання використати двопараметричний гамма-розподіл, що дозволяє шляхом варіювання його параметрів описувати широкий діапазон поведінки випадкової величини:

,                                               (1)

де - щільність гамма-розподілу; ε - параметр форми гамма-розподілу; λ>0 - параметр масштабу гамма-розподілу; Г(ε) - гамма-функція (інтеграл  Ейлера  II роду); ∆z (0,∞) - інтервал розподілу. Як вирішальне правило було використано байєсівський критерій ухвалення рішення, що відповідає мінімізації середнього ризику. Визначення значення порога, що відповідає вибраному критерію ухвалення рішення, виконувалося на основі умовних законів розподілу оцінки за різних значень випадкової величини. Для перевірки адекватності моделі було розглянуто класичний підхід з розподілом оцінки за нормальним законом. Отриманий вираз відповідав хі-квадрат розподілу з N степенями вільності, що підтверджує правильність вибору гамма-розподілу як імовірності моделі оцінювання. Запропонований алгоритм обчислення оцінки й вирішального правила дозволяє при автоматизації процесу визначення ступеня належності аналізованого елемента до заданого класу об'єктів урахувати додаткові дешифрувальні ознаки, які при стандартних методах зазвичай відкидаються.

Для спільного аналізу знімків, отриманих з різних джерел, доцільним є використання «критеріальних дерев», що пройшли автоматичне фотограмметричне нормування з розбиванням на осередки за географічними координатами, що дозволяє знизити обчислювальну похибку, що накопичується при багаторазових алгебраїчних і геометричних операціях у зв'язку з використанням систем координат з великими значеннями. На відміну від класичного алгоритму визначення топології об'єкта запропоновано цю операцію виконувати у внутрішньому «критеріальному дереві». Запропонований у роботі метод проведення оверлейних операцій при одержанні різницевого «критеріального дерева», що індексує всі сполучені фрагменти накладених зображень знімків, полягає в одночасному обході всіх дерев по існуючих в них гілках. У тих вузлах, де в одного з дерев відсутнє розгалуження, значення атрибута переноситься на всі наступні підрівні. У результаті утвориться загальне дерево, що містить атрибути всіх аналізованих фрагментів. При аналізі векторних даних просторові індекси, присвоєні виділеним сегментам, використовуються для більш швидкого доступу до об'єктів, що становлять інтерес, у певному фрагменті зображення. Індексування просторових об'єктів використовується для зменшення обчислювальної складності процедури пошуку аномалій складної форми, особливо при оверлеї полігонів. Для уточнення меж аномалії використано властивість ізоморфності до операцій теорії множин.

Основою реалізації алгоритму формування нового різницевого «критеріального дерева», поданого на рис. 3 є операція попіксельного віднімання, що полягає в тім, що зі значення яскравості кожного пікселя фрагмента (підматриці) одного знімка віднімається значення яскравості відповідного пікселя фрагмента іншого знімка, який є суміщеним з першим. Об'єкти, відбивна здатність за час між двома зйомками яких змінилася незначно пофарбовані на різницевому знімку (рис. 3) в світло-сірі тони, а темні і яскраві області знімка відповідають значним змінам відбивної здатності.

 Проведення операцій з різночасовими «критеріальними деревами» дозволяє скоротити час побудови часових рядів й економно витрачати оперативну пам'ять за рахунок роботи не з усім зображенням, а тільки з гомогенними листами. Ієрархічна організація даних сприяє одержанню більш швидких алгоритмів доступу до просторових даних.

Третій розділ присвячено розробленню методу формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових різнорідних даних моніторингу на основі логіко-алгебраїчних моделей. Такий підхід дозволяє виконувати різні операції із фрагментами «критеріальних дерев» з формуванням вектора параметрів, що характеризують досліджувану аномалію в єдиній шкалі. Основою розробленого методу є дескриптивний підхід до побудови геомоделей. Даний підхід обумовлений тим, що детальний аналіз різночасових знімків однієї й тієї ж території передбачає спільне використання даних, що мають як кількісні, так і якісні характеристики. Недоліком існуючих методів оброблення даних моніторингу є відсутність опису елементарних структур в екосистемах у рамках уніфікованого інформаційного підходу. Для опису послідовності операцій з даними моніторингу у вигляді ієрархічного онтологічно обґрунтованого  формалізованого подання зображень і процесів їхнього оброблення запропоновано використовувати алгоритми й описи вхідної інформації, подані у вигляді нетрансформованих зображень, отриманих за допомогою ДЗЗ і даних контактних методів зондування як операндів алгебри кілець: композиція трансформованих вхідних зображень, зведених до єдиної системи координат і заданої проекції в результаті фотограмметричного оброблення (A0) за допомогою алгебраїчних операцій (A1), перетворених в «критеріальні дерева», - заключний етап одержання гомогенних фрагментів; побудова векторних оцінок (A2) і визначення вагових коефіцієнтів за відповідними критеріями для кожного із фрагментів у результаті операцій (A1); перетворення цих оцінок з метою одержання простих числових оцінок (A3) для всієї наявної інформації. Для практичної реалізації поданих операцій мають бути виконані такі умови алгебраїчного формалізму: гілки «критеріальних дерев» і процеси їхнього оброблення є ієрархічною структурою, побудованою за допомогою операцій алгебри зображень із набору базисних перетворень – оверлейні операції з гілками дерев й одержання «різницевих дерев»; як об'єкти можуть використовуватися множини, моделі, операції. Результатом застосування даного підходу є прив'язані гомогенні фрагменти «критеріального дерева» з уточненими межами у вигляді супералгебри, що являють собою пряму суму чотирьох кілець: A = A0 + A1 + A2+ A3. Даний підхід дозволяє підвищити ефективність адаптації алгоритмів оброблення даних до специфіки різних прикладних задач, пов'язаних з обробленням і аналізом зображень.

Для комплексного оброблення й спільного аналізу даних моніторингу екосистем було розроблено  логіко-алгебраїчні моделі, що дозволяють об'єднувати кількісні й якісні характеристики, структурувати і формалізувати єдиною математичною мовою внутрішні «критеріальні дерева», здійснювати операції із просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев і значеннями часових рядів. Як параметри моделей для формалізації алгебраїчних операцій при інтеграції різночасових різнорідних даних моніторингу запропоновано використовувати побудовані у вигляді ієрархічної структури атомарні алгебри: -  які визначають операції з вершинами фрагментів «критеріальних дерев», що відповідають критеріям, що оцінюються якісними характеристиками з мінімальними ваговими коефіцієнтами,  де i,j – координати вершин на дереві; Knm   - номер дерева в базі даних відповідно до рівня вкладеності усередині дерева  n і номеру фрагмента m з відповідними географічними  й прямокутними координатами;  -  операції з вершинами фрагментів дерев, що відповідають критеріям, які оцінюються кількісними характеристиками.  Як «композиційні» алгебри  розглядалися ті, що виконують операції на основі атомарних алгебр.

Алгоритм формалізації для побудови логіко-алгебраїчних моделей при використанні різнорідних даних моніторингу такий:

1. Фазифікація (введення нечіткості) результатів перетворення алгебри  алгебрами : .

 2. Побудова продукційних правил взаємодії алгебр:   .

3. Визначення відповідності перетворених алгебр (агрегування): .

4. Акумуляція результатів агрегування: .

5. Дефазифікація (введення чіткості) значень алгебри :  .

При проведенні операцій за поданим алгоритмом, алгебри, що є вхідними даними для кожної з операцій, є антецедентами, а вихідні алгебри - консеквентами. Подані в алгоритмі алгебри  при проведенні операцій встановлюють відповідність кількісних характеристик атомарних алгебр до продукційних правил, що визначають умови їхніх можливих взаємодій. Застосування розробленого методу формалізації алгебраїчних операцій з використанням логіко-алгебраїчних моделей дозволяє при тематичному дешифруванні врахувати додаткові ознаки, які при стандартних методах звичайно відкидаються, простежити причинно-наслідкові зв'язки виникнення аномалій і підготувати дані для побудови прогнозу подальшого поширення аномалій з оцінюванням ступеня впливу на досліджувану екосистему. Для відкидання надлишковості факторів, що впливають на розвиток аномалії, при формуванні інформативної безлічі ознак запропоновано використовувати алгоритм Флойда й будувати матрицю максимального впливу за допомогою графа посилень із вершинами, що відповідають результатам алгебраїчних операцій з «критеріальними деревами» (композиційні алгебри - ). На основі цих значень і результату аналітичного опису взаємозв'язку ребер графа визначаються фактори максимального впливу. Аналіз значень матриці максимального впливу припускає пріоритетність використання випадкових факторів, що визначають тенденцію розвитку аномалії.

У четвертому розділі на основі суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії детермінованого хаосу розроблено метод визначення збурних факторів, що спричиняють зміну аномалії для оцінювання її можливої динаміки, метод визначення зони інформативності для динамічних змінних при побудові оператора еволюції. Сформульовано аксіоми, що виражають необхідні й достатні умови можливості вимірювань якісних характеристик при побудові прогнозу в умовах невизначеності для визначення критеріїв перетворення аномалії на один з типів елементарних катастроф.

Для визначення напрямку розвитку виявленої аномалії розроблено методику відновлення причинно-наслідкових зв'язків її виникнення на основі апріорних даних для формування значень можливих відгуків. Для оцінювання можливої динаміки аномалії при визначенні збурних факторів, що характеризують різні тенденції її розвитку, необхідним є відновлення причинно-наслідкових зв'язків її виникнення за результатом формування простору відгуків й ознак поточного стану об'єкта й установленню між ними взаємозв'язку, визначення зони інформативності для динамічних змінних і передбачуваних характеристик, що визначають лінію розвитку аномалії в умовах невизначеності. Простір відгуків формується відповідно до дешифрувальних ознак і даних контактних методів зондування на основі побудови продукційних моделей. При цьому необхідно враховувати, що найбільш імовірний стан аномалії характеризується двома основними групами, що визначають протилежні лінії розвитку, стан індиферентності в реальних умовах неможливий.  В умовах обмеженої апріорної інформації про властивості процесу розвитку аномалії для одержання кількісних оцінок, що характеризують відхилення відгуків на різні зміни вхідних впливів, запропоновано використовувати метод нормованого розмаху Херста усередині кожної з гілок поточного внутрішнього «критеріального дерева» і дерев аналогічних фрагментів з бази знань. Зіставлення отриманих значень з відповідними значеннями відгуків «різницевого дерева»  дозволяє встановити залежність між показниками матриці максимального впливу й зміною дешифрувальних ознак. Такий підхід визначає тенденцію зміни побудованого часового ряду й показує ступінь відхилення ймовірнісних характеристик другого порядку від характеристик класичного розподілу, тобто дозволяє визначити ймовірнісні межі з великим ступенем вірогідності, особливо за наявності істотних збурювань, коли відсутні нові знімки.

Вибір кількості вимірювань і визначення найбільш інформативного діапазону зміни дешифрувальних ознак, що визначає мінімальну межу зони невизначеності при ухваленні рішення про перехід аналізованого об'єкта в інший стан, насамперед залежить від радіометричної чутливості знімальної апаратури і виявлення властивостей досліджуваного об'єкта. Для урахування зазначених вище факторів було визначено нормувальний коефіцієнт відповідності дешифрувальних ознак, особливостей знімальної апаратури та властивостей і структури аналізованої аномалії, а також за мінімумом зони перетинань гістограм методом графових структур вибрано інформативні колірні канали, найбільш чутливі до рівня зміни неоднорідностей об'єкта й навколишнього середовища (рис. 4).

Для одержання оцінок, що визначають перехід параметрів, які характеризують зміну стану об'єкта, запропоновано при визначенні зони інформативності для динамічних змінних розглянуто процес формування параметрів управління з погляду універсальності й масштабної подібності. На відміну від статистичних методів визначення оператора еволюції, у яких всі фактори припускаються випадковими або невизначеними, урахування синергетичності процесу для нелінійних нестійких систем припускає визначення меж стійкості рішень, характерних для дільниць «камерних» систем у зоні дії одного і того самого атрактора. Результат моделювання динаміки процесу поширення аномальних екологічних об'єктів на основі непрямих дешифрувальних ознак за показниками Херста показав таке. Періодичні зміни значень дешифрувальних ознак щодо стаціонарного стану є автоколивальними, не викликають істотних його змін. Областям стійкості рішень на таких ділянках відповідають «м'які» межі, визначення яких не є складним завданням. Для визначення динамічних змінних поблизу «жорстких» меж нестійкості рішень, що визначають перехід аномалії з одного стану в інший, запропоновано на етапі аналізу й синтезу моделей введення надлишкових параметрів для зниження їхньої чутливості до умов, що змінюються, составу й структури вихідних даних. При виявленні «жорстких» меж, незначне порушення яких спричиняє перехід системи в новий стан і викликає зміну кількості відгуків, доцільно використовувати метод лінеаризації Юдовича. Аналітичним описом динаміки поведінки системи усередині підрядів (аналогів «камерних» підсистем), що характеризують регулярну поведінку системи є нелінійна модель на основі окремих локальних логістичних рівнянь із визначенням нерухомих точок логістичного відображення. Моделювання поведінки аномалій на межах «камерних» підсистем дозволяє вирішити задачі відкидання надлишковості введених параметрів і виділити зону інформативності для визначення динамічних змінних. Результати проведених досліджень, підтверджених експериментально, дозволили встановити залежність між отриманими значеннями показника Херста для оцінювання інтервалів передбачуваності поведінки часового ряду і кількістю необхідних вимірів для визначення межі переходу усередині листа «критеріального дерева». Встановлено, що оптимальна кількість вимірів при використанні методу нормованого розмаху Херста дорівнює п'ятдесяти (рис. 5).

                           а                                                                     б

Рис. 5. Зміна значень показників Херста при різних змінах вхідних параметрів

На рис.5,а розглянути значення показників Херста, які мають значення, що перевищують значення індиферентності (0,5), на рис. 5,б - значення показників Херста, що мають значення, які менше індиферентності.

Додатково встановлено, що усереднення значень показників Херста всіх суміжних осередків, які мають значення більше 0,5, є достатнім для побудови попереднього прогнозу в загальній зоні й необхідним при визначенні точок максимальної ентропії, найбільш підданих змінам і в яких перехід об'єкта з одного стану в інший є найбільш імовірним. Визначення таких точок виконувалося на основі спільного аналізу топологічних характеристик об'єкта, градієнтів яскравості, результатів використання методу історичної аналогії й обліку персистентності процесу розповсюдження за методом нормованого розмаху Херста (рис. 6, рис. 7).

                     

       Рис. 6. Точки максимальної ентропії         Рис. 7. Напрямки змін об'єкта

На рис. 6 показано точки максимальної ентропії, що характеризують процес розвитку аномалії як інволюційний й еволюційний, які були отримані в результаті програмної реалізації, і подано найбільш імовірні напрямки зміни аномалії в цілому (рис. 7), аналіз яких разом з даними контактних методів дозволяє визначити передбачувані межі прогнозованої зміни об'єкта, оцінити швидкість його зміни.

Для визначення ймовірнісних меж зміни стану об'єкта при побудові часового ряду в умовах невизначеності в дисертаційній роботі обґрунтовано й сформульовано такі аксіоми:

Аксіома 1. Індиферентність показника Херста в суміжних зонах об'єкта є достатньою умовою для введення додаткових змінних з меншим ступенем впливу й збільшення меж зони при побудові нових часових рядів.

Аксіома 2. Межі буферних зон характеризуються точками зламу статистики Херста, у яких оцінка показника Херста істотно змінюється.

Аксіома 3. Усереднення значень показників Херста всіх суміжних осередків, що мають значення більше 0,5, є достатнім для побудови попереднього прогнозу в загальній зоні й необхідним при визначенні точок максимальної ентропії.

Аксіома 4. При прогнозуванні часу процесу розповсюдження аномалії із заданими параметрами показник Херста показує ступінь відхилення ймовірнісних характеристик другого порядку від характеристик класичного розподілу, тобто дозволяє визначити ймовірнісні межі з більшим ступенем вірогідності, особливо за наявності істотних збурювань.

Аксіома 5. Точки максимальної ентропії, що не є максимальними атракторами, формують множину контрольних точок для визначення поправок прогнозованих меж імовірного зсуву аномалії.

У пятому розділі вирішено задачі, пов'язані з побудовою оперативного прогнозу й одержанням оцінок, характерних для переходу аномалій в один з типів елементарних катастроф. Розроблено метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури на період прогнозу, продукційні правила, що визначають критерії переходу аномалій до катастроф, метод визначення біфуркаційної множини, алгоритм визначення оператора еволюції можливих наслідків перетворення аномалій на один з типів катастроф.

Використовувані нині методи прогнозування адаптовані під конкретні прикладні області, і їхнє використання припускає ряд значних обмежень. Тому запропоновано метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури, оснований на  визначенні залежності впливу кожного з факторів на зміну структури й стану об'єкта. Як вихідні дані у рівняннях поправок використовуються фактори, що максимально впливають на зміну будь-яких параметрів аномалії в точках максимальної ентропії відповідно до графа посилень. Залежно від того, які координати піддаються зміні, коефіцієнти рівняння поверхні другого порядку при відповідних змінних, найбільш підданих змінам, підсилюються функціональними залежностями вигляду φ[fi(x,y,z)]. У результаті експериментальних досліджень, проведених у програмі  MATLAB, з оцінки точності апроксимацій різними функціями як функція  φ[fi(x,y,z)] була вибрана кубічна сплайн-функція. Коефіцієнти сплайн-функції обчислюють за методом найменших квадратів. Для опису геометричної форми нестабільного екологічного об'єкта пропонується використати класичне рівняння поверхні другого порядку відносно декартових прямокутних координат. При цьому планові координати x,y визначаються безпосередньо з фотознімків у результаті фотограмметричних перетворень, а як третя координата z розглядаються значення яскравості пікселей.

Для визначення змін координат контрольних точок об'єкта для кожної з цих опорних (що відповідають контрольним) точок складаються рівняння поправок:

               ,                                           (2)

де  i – кількість контрольних точок;  n – кількість розглянутих факторів впливу (розмірність вектора параметрів); gi – функціональна залежність, що визначає вплив i-го фактора на об'єкт; Kx ,Ky Kz  – значення вагових коефіцієнтів для кожного конкретного фактора, що характеризують ступінь впливу на аномалію і визначаються із графа безпосереднього впливу на об'єкт;  –  поправки до прогнозованих координат; (x),(y),(z) – значення координат опорних точок поточного знімка (на 1-му етапі розрахунку) або обчислені в результаті розв’язання рівнянь із урахуванням поправок; x,y,z – значення координат опорних точок, що належать до першого знімка (на 1-му етапі розрахунку), або значення, що відповідають попереднім розрахункам рівнянь поправок (апріорні дані); HХ  – значення показника Херста, що характеризує час зміни параметрів об'єкта.

Усереднення значень зсувів у результаті розв’язання системи рівнянь й обчислення поправок:                                                                                       

У результаті усереднення отриманих значень зсувів остаточно визначається прогнозований зсув по координатах контрольних точок:  ;  де PRx – очікуваний зсув по координаті x; PRy - очікуваний зсув по координаті y; PRz - очікуваний зсув по координаті z;  - консеквент комбінаторного впливу факторів, що обчислюється на основі операцій алгебри логіки.

Контрольними точками є точки максимальної ентропії. Надлишковість кількості цих точок  усувається відповідно до величини вектора, що характеризує максимальну швидкість зміни форми аномалії. Як вихідні дані у рівняннях поправок використовуються фактори, що максимально впливають на зміну будь-яких параметрів аномалії в точках максимальної ентропії відповідно до графа посилень.

Адекватність складеної системи рівнянь полягає в тому, що повний диференціал визначає швидкість зміни розмірів об'єкта і його форми за сукупністю впливу на нього зазначених факторів. У складених рівняннях розглядається подвоєний коефіцієнт Херста, що характеризує напрямок розвитку процесу (значення показника Херста подвоюється, оскільки випадок, коли його значення менше значення індиферентності (менш 0,5), у цьому разі не показовий).  Відповідно до четвертої аксіоми він дозволяє визначити ймовірнісні межі з більшим ступенем вірогідності. Отримані очікувані значення координат з урахуванням поправок дозволяють прогнозувати тільки зміни розмірів об'єкта.

Наявність структури у вигляді простору управління, простору змінних стану й поверхні відгуків дає підставу зарахувати аналізований процес до елементарної катастрофи. Як параметри управління розглянуто фактори, що визначають зміну відгуків в умовах невизначеності, такі, як  усереднені значення показника Херста, «джокер» - фактор або сукупність факторів, що раптово переводять систему в іншу точку фазового простору, «русла» - області фазового простору, де система діє згідно із прогнозом без відхилень із заданою точністю й визначається лише декількома змінними. Відсутність чітких визначень для ситуації «джокер» й «русло» привело до необхідності побудови математичних моделей прийняття рішень про тип процесу розвитку аномалії в умовах невизначеності. Встановлено, що русла розташовуються поблизу точок з початковими умовами, а «джокери» - на краю зони басейну атрактора.

Для одержання передбачуваної оцінки можливої динаміки аномалії й сусідніх відносно досліджуваної зони фрагментів без певних кількісних характеристик запропоновано перейти від дихотомічної шкали за непараметричними критеріями до показника Херста. Рівень його значень визначається відповідно до визначення шкали якісних термів. Графічні залежності, що визначають поведінку відгуку в умовах невизначеності за наявністю параметрів управління, подано на рис. 8.

             

                                а.                                                                 б.

Рис. 8. Графіки визначення залежності функцій належності  до басейнів різних атракторів значень: а - показників Херста, б - терм-множин (μ(Y)) «джокера» й «русла»

Зона перетинань, яка характеризує нестійкий стан на рис. 8, відповідає зоні невизначеності при прийнятті рішень про належність процесу розвитку аномалії до басейнів різних атракторів й обмежує інтервал параметрів для додаткової побудови логіко-алгебраїчних моделей. Для обчислення значень показника Херста по різних часових рядах або для суміжних листів усередині «критеріальних дерев» аналітичний вираз для функції належності має такий вигляд:

       ,  ,          (3)

де μr – функція належності для ситуації «русло»; μd  – функція належності для ситуації «джокер»; μ(Нх) – функція належності для усереднених значень показника Херста.

У результаті ряду перетворень алгебри нечіткої логіки отримано значення для спільної функції належності й імовірності влучення в зону дії невизначеності:  " 0,3 ≤ x ≤ 0,5 де імовірність влучення факторів у зоні дії невизначеності:

Отримані показники використовуються при оцінюванні можливості перетворення до катастрофи або попередньому оцінюванні наслідків розповсюдження аномалії.

Для оцінювання близькості басейнів зон дії простих  атракторів запропоновано використовувати інваріанти за Мором - стиснення і зсув, які визначаються через кульову й девіаторну частини тензора. Такий підхід є найбільш доцільним, оскільки встановлено, що малий окіл будь-якої точки деформується за одним і тим же законом. Наявність інваріанта тензора й інваріантість середньоквадратичної деформації свідчать про стабільність аномалії в басейні першого атрактора, а точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації. Таким чином, припустимо зробити висновок про можливий перехід у басейн другого атрактора у цих точках. Результатом цих досліджень є підсумкова аксіома 6.

Аксіома 6. Контрольні точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації й характеризують перетворення аномалії  на один з типів елементарних катастроф.

На основі поданого математичного апарату й розроблених моделей і методів визначено критерії перетворення аномалій на катастрофи: значення поправок до координат об'єкта перевищують заданий поріг, який визначається залежно від типу й властивостей розглянутої аномалії; значення показника Херста часового ряду щодо аналізованої аномалії говорить про антиперсистентність процесу;  середнє значення показника Херста в суміжних осередках (зонах) на поточному зображенні й зображеннях, отриманих за різницевими «критеріальними деревами», перевищує 0,5; деформації в контрольних точках перестають бути системними зсувами; ймовірність виникнення «джокера» і сума вагових коефіцієнтів збурних факторів, що мають властивість адитивності, перевищує значення індиферентності.

Шостий розділ присвячено побудові методології прогнозування динаміки аномалій у природних екосистемах за даними дистанційного аерокосмічного моніторингу й перевірці адекватності розроблених методів і моделей. У результаті систематизації розроблених методів і моделей увесь процес оброблення й аналізу апріорних даних запропоновано розділити на три основних блоки. У першому блоці подано алгоритм оброблення зображень і зняття топологічних характеристик з локалізованої аномалії. Результатом оброблення за розробленими методами виявлення, локалізації й ідентифікації різних аномалій з їх фотограмметричним нормуванням і прив'язкою за географічними координатами, визначення ступеня належності за запропонованим алгоритмом обчислення оцінки й вирішального правила до аномалій критеріальних елементів, одержання в результаті оверлейних операцій різницевих «критеріальних дерев» є супералгебра А. У другому блоці розглянуто механізм аналізу й оцінювання стану екосистем на основі операцій атомарних алгебр и . Для аналізу використовуються логіко-алгебраїчні моделі комплексування різнорідних даних, побудовані на основі суперпозиції методів алгебри нечіткої логіки й теорії динамічного хаосу, методи визначення збурних факторів, відновлення причинно-наслідкових зв'язків виникнення аномалії й метод формування значень можливих відгуків. Результатом застосування перелічених методів в умовах невизначеності є композиційна алгебра. Побудова прогнозу, розглянутого в третьому блоці, здійснюється з використанням розроблених методів визначення керувальних параметрів, точок біфуркації й формул для розрахунку поправок до передбачуваних координат об'єкта. Результати застосування критеріїв переходу аномалій до катастроф, розроблених на основі сформульованих аксіом з використанням динамічного хаосу  й теорії катастроф, визначають оцінку можливих наслідків для екосистеми після такого переходу.

Для автоматизації операцій, поданих у цьому блоці, використовуються  композиційні алгебри . У загальному вигляді схему взаємозв'язку прогнозування динаміки аномальних екологічних об'єктів подано на рис. 9.

Рис. 9. Загальна  схема методології

Слід зазначити, що при побудові прогнозу подальшого розповсюдження аномалій з оцінюванням можливості перетворення на один з типів елементарних катастроф ураховувалася синергетичність нестабільних екологічних об'єктів. Залежно від результатів класифікації процесів їхнього розвитку в роботі розроблено послідовність дій визначення операторів еволюції.

Для перевірки адекватності розроблених методів і моделей було виконано порівняльний аналіз результатів прогнозування за стандартними методами і за розробленими. Прогноз будувався для аномалій, що мають різну структуру. Розглянуто зону забруднення викидом автомобільного транспорту на прикладі Гусятинського району Тернопільської області, зону розповсюдження фітопланктону на водоймищі поблизу Хмельницької АЕС й екологічну катастрофу на прикладі Аральського моря. Часові ряди будувалися на підставі даних, отриманих різною знімальною апаратурою.

У даний час для визначення рівня забруднень використовуються методи, основані на використанні статистичних матеріалів, що стосуються завантаженості автодоріг і даних про найпоширеніші типи автотранспорту. При цьому похибка розрахунків прямо залежить від якості цих даних. Оцінювання забруднень навколишнього середовища за цими методами  здійснюється на основі формул розрахунку показника забруднення атмосфери окисом вуглецю й показника забруднення ґрунтів, що враховують тільки перелічені фактори. Було встановлено, що використовувані методи не можуть дати адекватну й повну оцінку ймовірної зміни концентрації забруднень, оскільки є необґрунтованими припущення про нормальний закон розподілу забруднень і з'являється невизначеність у виборі порога. Співвідношення, отримані емпіричним шляхом, не дозволяють ураховувати такі особливості, як наявність і використання апріорної інформації про місцевість і характер впливу окремих факторів або їхнього взаємного впливу на точність визначення  рівня забруднень. Відповідно до методів, розроблених в дисертації, отримано формулу для розрахунку прогнозованого рівня забруднень викидами автомобільного транспорту з урахуванням ступеню комбінаторного впливу факторів на рівень концентрації вихлопів із установленням залежностей впливу кожного з аналізованих факторів на зміну площі й геометрії зони забруднень:

     (4)

де N - інтенсивність руху на дорозі; Mi - імовірність проїзду конкретної марки машин; Pj -  вміст свинцю в паливі, що використовується в автомобілях різних марок; Rj - імовірність використання конкретної марки бензину; h –параметри спостереження; R, Кавт,О, Nв, L, Vавт - фактори впливу (рельєф, викиди автотранспорту, кількість опадів, вітер, наявність і тип лісосмуги, швидкість руху автотранспорту).

Порівняльні результати використання розглянутих методів подано на рис. 10, рис. 11.

Адекватність методів перевірялася на підставі яскравісного розподілу градацій кольору перпендикулярно до напрямку дороги (рис. 11). Показано, що розподіл рівня забруднення не відповідає  нормальному закону, що дозволяє зробити висновок про доцільність використання запропонованого методу для вирішення цієї задачі.

  

 Рис. 10. Зображення аналізованої ділянки    Рис. 11. Локалізація забруднень 

Аналогічно було виконано порівняльний аналіз методів прогнозування розповсюдження фітопланктону на поверхні водоймища на основі дешифрувальних ознак. За допомогою методу «критеріальних дерев» автоматично було виявлено зміни за період розглянутого часового ряду з 2002 по 2007 рр. (рис. 12).

 

Отримані в роботі гістограми спектральних характеристик за період з 2002 по 2007 р. дозволяють зробити висновок про те, що з метою мінімізації похибки визначення площі розповсюдження фітопланктону доцільно всі виміри здійснювати в зеленому спектральному діапазоні (рис. 13).

      

При побудові прогнозу враховувалися основні фактори, що впливають на розвиток фітопланктону: енергетичні (сонячна активність) і субстратні (біогенні елементи). При аналізі зображень ураховувався час одержання зображень й, як наслідок, вплив сезонних змін. Статистичні характеристики і урахування розподілу незаражених фітопланктоном поверхонь дозволяють робити висновок про його концентрацію. Визначені додатково площі ураження фітопланктоном за аналізований часовий ряд поряд з топологічними й спектральними характеристиками є апріорними даними для побудови  прогнозу його подальшої динаміки. Прогноз зміни рівня концентрації й площі розповсюдження фітопланктону на водосховище в районі Хмельницької АЕС будувався на підставі дешифрувальних ознак поданих зображень, результатів їхнього оброблення й статистичних даних, отриманих контактними методами.

Перевірка адекватності розроблених методів і моделей при побудові прогнозу виконувалася на підставі порівняння отриманих змін розподілу фітопланктону за розглянутий період і змін, отриманих за розробленими методами (рис. 14).

Рис. 14. Прогнозування ділянок розповсюдження фітопланктона

Як вхідні дані при побудові прогнозу катастрофи в Аральському морі використовувалися архівні знімки із супутника IRS-1D камерою LISS з розрізнювальною здатністю 23 м. За поданими у дисертації методами визначено «критеріальні дерева», що відповідають різночасним даним, які містять локалізовану площу Аральського моря й суміжних з ним ділянок. Результатом здійснення оверлейних операцій з отриманими гомогенними фрагментами є різницеві «критеріальні дерева», що характеризують зміни площі за аналізований проміжок часу з 2005 по 2009 рр. (рис. 15). Порівняльний аналіз методів прогнозування подано на рис. 16. Виміри виконувалися протягом одного місяця. Порівняльний аналіз методів прогнозування проводився без використання даних за 2009 рік, оскільки, як видно з рис. 15, після будівництва греблі в 2008 році процес пересихання моря загальмувався, водний об’єм почав відновлюватися, що спричинило часткове відновлення площі моря. Класифікація змін, що відбуваються в районі Аральського моря, здійснювалася на основі розроблених у дисертації критеріїв перетворення на катастрофи, а саме, на підставі значень показника Херста, перевищення заданого порога змін координат об'єкта й аксіоми номер 6. Значення показника Херста розраховувалися по часових рядах, побудованих за архівними «критеріальними деревами» на основі зміни розподілу сольових відкладень у суміжних осередках, поданого на рис. 17 (розподіл показано більше темними кольорами).

       

Рис. 15. Зміна   Рис. 16. Порівняльний      Рис. 17. Гістограми розподілу зміни рівня

геометрії мор-    аналіз прогнозів за період     солі й води  за період 2005 - 2009 рр.                                                               

ської поверхні          2005 - 2009рр.                                                     

                        

Результати розрахунку подано на  рис. 18, 19.  

                   

Рис. 18. Розрахунок підсумкового значення         Рис. 19. Розрахунок компонентів

показника Херста за період 2002 - 2008 рр.                  тензора деформацій

Відповідно до аксіоми 6 контрольні точки, у яких деформації перестають бути системними зсувами, є точками біфуркації й характеризують перетворення аномалії  на один з типів елементарних катастроф, було визначено, що , де   - деформації довжини вектора відносно різних систем координат.

Результати застосування розроблених методів і моделей для побудови прогнозу розвитку різнорідних аномалій антропогенного походження показують доцільність їхнього використання для підвищення точності визначення передбачуваних меж розповсюдження аномальних явищ у природних екосистемах.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ Й ВИСНОВКИ

У результаті дисертаційних досліджень вирішено актуальну проблему розроблення єдиної методології побудови короткочасного прогнозу розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації. Основні результати і висновки зводяться до таких:

  1.  Запропонований спосіб ієрархічної побудови даних зображень у вигляді «критеріальних дерев» дозволяє формалізувати правила сегментації гомогенних фрагментів як одиничних, так і сукупності знімків спостережуваних аномалій.  Його використання при тематичному дешифруванні й спільному аналізі великої кількості різночасових даних ДЗЗ з різним просторовим розрізненням дозволяє економити інформаційні ресурси (за рахунок зменшення обсягу оброблюваних даних), знизити часові витрати на аналіз і доступ до просторових даних (економія часових ресурсів досягає 53%, а витрати оперативної пам’яті зменшуються в 8 разів).
  2.  Розроблений метод виявлення змін неоднорідністей зображень на основі оверлейних операцій з різночасними «критеріальными деревами» дозволяє підвищити точність і швидкодію алгоритмів визначення геометричних характеристик аномалій від 60 до 90 відсотків залежно від розміру аномалії й зменшити обчислювальну складність процедур пошуку аномалій складної форми. Рекомендовано використовувати для автоматизації оверлейних операцій з різночасними зображеннями, що потребують додаткового фотограмметричного оброблення і для мінімізації похибок значень вектора параметрів зображень у результаті багаторазових алгебраїчних і геометричних операцій за рахунок прив'язки об'єктів за географічними координатами.  Запропонований у роботі алгоритм обчислення оцінок і вирішальних правил, що максимально відповідають закономірностям психофізіологічного сприйняття оператора, дозволяє при автоматичному дешифруванні усунути суб'єктивізм людського фактора.
  3.  Для своєчасного забезпечення інформаційної підтримки спільного аналізу даних космічного моніторингу й експериментальних даних, а також зниження матеріальних витрат на їхнє одержання доцільно використовувати розроблений метод формалізації алгебраїчних операцій, що дозволяє проводити операції не тільки з окремо взятими елементами або операціями, а із фрагментами зображень, просторовими індексами, значеннями пріоритетів вершин дерев, виділеними полігонами усередині фрагментів і значеннями часових рядів при прогнозуванні. Об'єднання кількісних характеристик з якісними дозволяє описати елементарні структури в екосистемах у рамках єдиного уніфікованого інформаційного підходу й підвищити ефективність адаптації алгоритмів оброблення даних до специфіки прикладних завдань.
  4.  Використання логіко-алгебраїчних моделей комплексування інформації,  отриманої за допомогою різних джерел дозволяє при визначенні напрямку розвитку аномалій підвищити інформативність отриманих даних, скоротити часові витрати на проведення операцій комплексування інформації і усунути надмірність факторів впливу при формуванні вектора змінних стану об'єкта за рахунок виявлення  ступеня максимального впливу на поширення аномалії.  
  5.  Сформульовані й обґрунтовані аксіоми дозволяють установити взаємозв'язок між  поточним і прогнозованим станами аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації про їхні властивості з розширенням меж інтервалу можливих варіантів процесів їхнього розвитку, а використання для класифікації процесу поширення аномалії сукупності непараметричних критеріїв, показника Херста й корелограми дозволяє встановити взаємозв'язок між інформативними ознаками, отриманими в результаті аналізу апріорних даних, і реальними й зменшити методичну похибку при оцінюванні статистичних характеристик, спричиненою неадекватністю алгоритму оброблення реальному випадковому процесу.
  6.   Вибір кількості вимірів і визначення оптимального значення перепаду інтенсивності, що визначає мінімальну межу зони невизначеності при ухваленні рішення про перехід аналізованого об'єкта в інший стан, насамперед залежить від радіометричної чутливості знімальної апаратури і виявлення властивостей досліджуваного об'єкта. Встановлено, що для підвищення інформативності цих показників при формуванні вектора параметрів дешифрувальних ознак необхідно проводити виміри значень часового ряду в оптимальному колірному каналі з урахуванням особливостей знімальної апаратури. На їхній основі визначається діапазон можливих значень зміни інтенсивностей і нормувальний коефіцієнт при граничному значенні кількості вимірів, що дорівнює п'ятдесяти, при оптимальному перепаді інтенсивностей, що дорівнює десяти. Отримані оптимальні характеристики не залежать від типу аналізованого процесу.
  7.  Визначено, що при формуванні множини контрольних точок для визначення поправок прогнозованих меж імовірного зсуву аномалії виникає необхідність обліку її дисипативності й несингулярності процесу її розвитку.  Запропонований метод визначення точок, найбільш підданих змінам, відповідно до теореми Пригожина для відкритих дисипативних систем дозволяє визначити напрямок зміни аномалії й оцінити швидкість цих змін.
  8.  Використовувані в даний момент методи прогнозування змін геометрії й структури об'єктів адаптовані під конкретні прикладні області, і їхнє використання припускає ряд суттєвих обмежень. Запропонований метод визначення поправок до координат об'єкта й одержання кількісних характеристик зміни його структури, оснований на  визначенні залежності впливу кожного з факторів на зміну стану, дозволяє досить точно й швидко будувати прогнози тільки за апріорними даними, використовуючи при цьому мінімальну кількість знімків, що в даний момент є актуальним, оскільки період між часом замовлення й одержанням знімка є досить тривалим.
  9.  Визначені функції належності для множини значень простору управління й граничних значень дозволили сформувати критерії перетворення на катастрофи.  Визначено, що перехід можливий при перевищенні значень поправок до координат об'єкта заданого порогу, що визначається залежно від типу й властивостей аномалії; при визначеності антиперсистентності процесу; перевищенні середнього значення показника Херста в суміжних зонах поточного зображення й зображень, відновлених за різницевими «критеріальними деревами» більш значення 0,5; деформації в контрольних точках не є системними зсувами; сума вагових коефіцієнтів збурних факторів,  які є адитивними, і ймовірності виникнення «джокера» перевищує значення індиферентності.
  10.   Результати аналізу реальних даних і побудованого прогнозу для різнорідних аномалій за розробленою методологією, показали збіг до 90%.  Порівняльний аналіз методів прогнозування змін площі аномалії показав, що точність прогнозу за розробленими методами вище від 6 до 8% в залежності від типу аномалії.

Таким чином, мета дисертаційної роботи - підвищення оперативності видачі прогнозу в умовах обмеженої апріорної інформації за рахунок розвитку теорії прогнозування динаміки антропогенних аномалій на основі розроблення нових методів комплексного аналізу даних моніторингу екосистем досягнута.  

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

  1.  Сучасні інформаційні технології екологічного моніторингу Чорного моря / [О.С. Бутенко, С.М. Андреев, С.И. Березина и др.] — К.: Інформаційні системи, 2010. — 302 с.
    1.  Андреєв С.М. Принципи побудови космічних систем отримання геоінформації: навч. посіб. / С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, В.Я. Фролов, С.В.  Чорний. – Х.: Харк. ін-т ВПС ім. І. Кожедуба, 2004. – 233 с.
    2.  Андреєв С.М. Принципи побудови геоінформаційних систем:  навч. посіб. /  С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, С.В.  Чорний. - Х.: Харк. ін ВПС ім. І. Кожедуба, 2003. – 126 с.
    3.  Андреєв С.М. Цифрові фотоапарати:  навч. посіб. / С.М. Андреєв, О.С. Бутенко, С.В.  Чорний. – Х.: Харк. ін ВПС України ім. І. Кожедуба, 2003. – 76 с.
    4.  Бутенко О.С. Усовершенствование методологии прогнозирования динамики объекта /  О.С. Бутенко   //  Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2009. –  

№ 2(36). – С. 155 – 160.

  1.  Бутенко О.С. Анализ возможности прогнозирования распространения аномалий по данным космического мониторинга / О.С. Бутенко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУПС. – Вип. 5(72). –  Х., 2008.  –  С. 38 –  44.
    1.  Бутенко О.С. Механизм построения кратковременного прогноза по априорным данным / О.С. Бутенко // Системи управління, навігації  та зв’язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-та навігації і управління. –  Вип. 3(7). – К., 2008. – С. 37 –  40.
    2.  Бутенко О.С. Алгебраический подход к операциям с изображениями при разработке единой концепции для создания универсальной многопараметрической геоинформационной системы / О.С. Бутенко // Системи управління, навігації  та зв’язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління. Вип.3(11). – К., 2009. – С. 36 40.
    3.  Бутенко О.С. Сценарий формирования пространства управляющих параметров при анализе возможности перехода различных аномалий в один из типов элементарных катастроф / О.С. Бутенко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУПС. – Вип. 3(21). – Х., 2009. – С. 200 – 204.
    4.  Бутенко О.С. Сценарий альтернатив развития изменения состояния аномальных экологических объектов при комплексном воздействии возмущений / О.С. Бутенко // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии: сб. науч. тр. Нац. аэрокосм. ун-та «ХАИ». – Вып. 46. – Х., 2010. – С. 225 – 237.
    5.  Методика оценки составляющих ошибок измерений за счет погрешностей определения орбиты космического аппарата  / [О.С. Бутенко, Д.В. Голкин, С.М. Андреев, К.Ф. Фомичев] // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХВУ.  Вип. 5(21).  Х.: 2002.  С. 251 256.
    6.  Моніторинг сейсмонебезпечних районів засобами сейсмічного ґрунтування / [О.С. Бутенко, Д.В. Голкін, Ю.О. Гордієнко, О.І. Солонець] // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХВУ. —  Вип. 8. — Х.: 2004. — С.  60 63.
    7.  Бутенко О.С.  Отримання геоінформації з мереж Інтернет для завдань космічного   моніторингу  екологічної  безпеки  регіонів  /  О.С. Бутенко,  Г.Я. Красовський,

С.М. Андреєв, Д.Л. Крета  // Екологія і ресурси: зб. наук. пр. Ін-ту проблем національної безпеки. − Вип. 12. – К., 2005. –  С. 100 – 142.

  1.  Бутенко О. С. Принципы разработки системы экспресс-диагностики в режиме телескопической съемки / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Екологія і ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. − Вип.16. – К., 2007. − С. 120  124.
    1.  Бутенко О.С. Особенности определения положения неподвижного наземного объекта  в   космической  навигационной  системе   /  О.С.  Бутенко,    Д.В.  Голкин,

А.С. Гребень // Системи управління, навігації  та зв’язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління.  – Вип.3. – К., 2007. – С. 11 – 13.

  1.  Бутенко О. С. Удосконалення методів обробки зображень з використанням сучасних технологій  / О. С. Бутенко, І. Г. Красовська // Екологія й ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. – Вип. 18.  –  К., 2008. – С. 101 – 111.
    1.  Бутенко О.С. Комплексный подход к дешифрированию снимков по данным космического мониторинга / О.С. Бутенко, С.И. Березина, Г.Я. Красовский // Екологія й ресурси: зб. наук. праць Ін-ту проблем національної безпеки. – Вип. 1. – К., 2008. –  С. 23 – 41.
    2.  Голкин Д.В. Геометрический фактор космической навигационной системы при определении координат неподвижного наземного объекта радиально-скоростным методом / Д.В. Голкин, О.С. Бутенко, А.С. Гребень // Системи управління, навігації  та зв’язку: зб. наук. праць Центр. наук.-досл. ін-ту навігації і управління. – Вип.1(5). – К., 2008. –  С. 12 – 14.
    3.  Бутенко О.С. Анализ данных космического  мониторинга при  прогнозировании   распространения   выявленных  аномалий  /   О.С. Бутенко,

С.И. Березина, Г.Я. Красовский  // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Інс-ту телекомунікацій і глобал. Інформ. простору НАН У і Киів. Нац. ун-та буд-ва і арх. -  Вип.  2. –  К., 2009. – С. 23 - 41.

  1.  Бутенко О.С. Оценка потенциальной точности космических навигационных  определений   координат   объектов   ГИС   /   О.С. Бутенко,

Г.Я. Красовский, А.С. Гребень // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. –  Вип. 1. – К., 2009. – С. 114 – 123.

  1.  Бутенко О.С. Механізм визначення кількісних характеристик рівня концентрації забруднюючих речовин викидами автомобільного транспорту / О.С. Бутенко, В.А. Охарєв // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. –  Вип. 3. – К., 2009. – С. 14 – 33.
    1.  Бутенко О.С. Использование тензорного анализа для определения точек бифуркации в процессе прогнозирования состояния нестабильной системы экологического происхождения / О.С. Бутенко, С.И. Березина // Системи обробки інформації: зб. наук. праць  ХУПС. – Вип. 2(83). – Х., 2010. – С. 30 – 36.
    2.  Бутенко О.С. Метод формирования возможных откликов при определении тенденции развития аномалий техногенного происхождения / О.С. Бутенко, В.А. Жилин  // Збірник наукових праць ХУПС. –  Вип. 2(24). – Х., 2010. – С. 150 – 152.
    3.  Бутенко О.С. Сучасні комп'ютерні технології цифрового моделювання елементів ландшафту за даними дистанційного зондування Землі / О.С. Бутенко, С.М. Андреєв, І.О. Романенко //  Збірник наукових праць  ХУПС. –  Вип. 3(25). – Х., 2010. – С. 42 – 46.
    4.  Бутенко О.С. Метод повышения информативности показателей Херста для определения границ устойчивости решений при прогнозировании динамики аномалий / О.С. Бутенко, С.И. Березина, Ю.А. Черных // Збірник наукових праць  ХУПС. –  Вип. 3(15). – Х., 2010. – С. 243 – 246.
    5.  Бутенко О.С. Застосування сучасних інформаційних технологій для досліджень екологічного стану Шацьких озер / [О.С. Бутенко, В.І. Клименко, С.А. Загородня, Д.Л. Крета та інш.] // Екологічна безпека та природокористування: зб. наук. праць Ін-ту телекомунікацій і глобал. інформ. простору НАНУ і Київ. нац. ун-та буд-ва і архіт. –  Вип. 6. – К., 2010. – С. 103 – 122.
    6.  Бутенко О.С. Механизм определения факторов максимального влияния на распространение нефтяной пленки / О.С. Бутенко, С.И. Березина, С.С. Красницкий // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VIII Міжнар. наук.-практ. конф. Київ Харків Крим, 2009. – С. 162 171.
    7.  Бутенко О.С. Логічні засади геоінформаційної системи управління охороною прибережних  вод  Азовського і Черного морів  / О.С. Бутенко,  Г.Я. Красовський, В.В. Радчук // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. – Київ – Харків – Крим, 2010. – С. 8 – 13.
    8.  Березина С.И.  Разработка метода создания геомоделей 3D-изображения городских построек на основе серии снимков / С.И. Березина, О.С. Бутенко, В.Г. Веникова // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. Київ Харків Крим, 2010. – С. 158 – 168.
    9.  Березина С.И. Анализ возможных методов построения стереосистемы для получения пространственных координат точек объекта / С.И. Березина, О.С. Бутенко, И.А. Луханин // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць IX Міжнар. наук.-практ. конф. Київ Харків Крим, 2010. С. 168 – 177.
    10.  Бутенко О.С. Структура базы данных геоинформационной модели экологического статуса участков акваторий Черного и Азовського морей  по данным космических съемок / О.С. Бутенко, И.Г. Красовская, В.В. Радчук // Управление безопасностью сложных систем (Riadenie bezpečnosti zložitých systémov): Zborník elektronických verzií recenzovaných príspevkov na CDnosiči – докл. на Междунар. науч.-практ. семинаре Академии ВС Словакии им. ген. Стефаника  (Medzinárodný vedecko-odborný  seminár, Akadémia ozbrojených síl gen. M.R. Štefánika)  21. – 25. 01. 2008. – Липтовский Микулаш, Словакия (Liptovský Mikuláš), 2008. – 12 с.  

32.   Бутенко О.С. Сценарий прогнозирования распространения аномалий с использованием графовых структур / О.С.  Бутенко // VІІ Міжнар. наук.-практ.  конференція   ХПІ: тези доп. – Харків, 2008. – С. 29.

33.  Бутенко О.С. Возможность применения анализа спектральных характеристик при оценке качественных характеристик клеток крови человека / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская  // Проблемы информатики и моделирования: мат. VI междунар. науч.-техн. конф. 23 – 25 ноября 2006 г. − Х.: НТУ „ХПИ”, 2006. − С. 7.

34.  Бутенко О. С. Применение аналитических основ фотограмметрии при обработке изображений клеток крови человека / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні – ІКТМ, 2006: тез. доп. міжнар. наук.-техн. конф. – Харків, 2006. – С. 265.

35.  Бутенко О. С. Принципы создания информационной технологии выявления ранних стадий заболеваний населения районов с повышенной техногенной нагрузкой / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.-практ. конф. Київ Харків Крим, 2007 – С. 90 – 91.

36.  Бутенко О.С. Повышение информативности данных космического мониторинга морских акваторий / О.С. Бутенко, С.М. Андреев // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.-практ. конф. – Київ – Харків – Крим, 2007. –  С. 91 – 97.

37.  Бутенко О.С. Дешифрирование отдельных участков акваторий Черного и Азовського морей по данным космических съемок / О.С. Бутенко, И.Г. Красовская, С.И. Березина // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: зб. наук. праць VI Міжнар. наук.- практ. конф. Київ Харків Крим, 2007. С. 9798.


АНОТАЦІЯ

Бутенко О.С. - Методологія прогнозування розвитку аномалій антропогенного походження на основі логіко-алгебраїчних моделей комплексування даних моніторингу екосистем. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.07.12 -  дистанційні аерокосмічні дослідження. - Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського “ХАІ”, Харків, 2011.

Роботу присвячено вирішенню актуальної проблеми, що стосується розроблення методології прогнозування розвитку антропогенних аномалій в умовах обмеженої апріорної інформації на основі комплексного підходу до аналізу й інтеграції різнорідних даних моніторингу екосистем. Виконаний аналіз наукових підходів до розроблення методології аналізу аномалій у природних екосистемах і побудови короткочасного прогнозу їх розвитку визначив необхідність створення єдиного математичного апарату для опису великого різноманіття різних теоретичних розробок і розвитку теорії прогнозування динаміки аномалій в умовах невизначеності за рахунок комплексування даних дешифрування і польових спостережень.  Для цього було розроблено нові методи комплексного аналізу й оброблення різночасових різнорідних даних моніторингу і побудовано логіко-алгебраїчні моделі, що дозволяють за рахунок єдиного уніфікованого підходу до формування геоінформаційних моделей з описом їх макро і мікро динаміки скоротити час обробки і оперативно приймати рішення про тип і напрямок подальшого розвитку аномалій з урахуванням їхніх властивостей. Виконане оцінювання адекватності запропонованих методів і моделей показало доцільність їхнього використання при комплексному аналізі різночасових різнорідних даних для підвищення оперативності прогнозування в умовах обмеженої апріорної інформації.

Ключові слова: методи, моделі, моніторинг, екосистеми, комплексний аналіз, прогноз, біфуркації, аномалії, невизначеність.

АННОТАЦИЯ

Бутенко О.С. – Методология прогнозирования развития аномалий антропогенного происхождения на основе логико-алгебраических моделей комплексирования данных мониторинга экосистем. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.07.12 – «Дистанционные аэрокосмические исследования». – Национальный аэрокосмический университет им. М. Е. Жуковского “ХАИ”, Харьков, 2011.

Работа посвящена разработке новых методов комплексного анализа данных мониторинга экосистем для построения оперативного прогноза развития антропогенных аномалий в условиях ограниченной априорной информации.

Проведенный анализ научных подходов к разработке методологии анализа аномалий в природных экосистемах и построению кратковременного прогноза их развития определил необходимость создания единого математического аппарата для описания большого многообразия различных теоретических разработок и развития теории прогнозирования динамики аномалий в условиях ограниченной априорной информации за счет комплексирования данных дешифрирования и полевых наблюдений. Для повышения оперативности выдачи прогноза в условиях ограниченной априорной информации были разработаны методы комплексной обработки и анализа данных мониторинга экосистем на основе построения логико-алгебраических моделей комплексирования разнородных разновременных данных. Разработан метод иерархического построения данных изображений в виде «критериальных деревьев», позволяющий формализовать правила сегментации гомогенных фрагментов как единичных, так и совокупности снимков наблюдаемых аномалий для  получения быстрых способов доступа к пространственным данным и экономии информационных и временных ресурсов. Метод выявления изменений неоднородностей анализируемых изображений и определения степени принадлежности анализируемого элемента к заданному классу объектов позволяет за счет автоматической фотограмметрической нормировки фрагментов изображений с их координатной привязкой и выбора алгоритмов   вычисления оценок и решающих правил, максимально соответствующих закономерностям психофизиологического восприятия оператора, устранить субъективизм человеческого фактора при дешифрировании. В отличие от существующих методов, данный подход позволяет повысить точность и быстродействие алгоритмов определения геометрических характеристик аномалий и минимизировать ошибки значений вектора параметров. Метод формализации алгебраических операций при интеграции разновременных и разнородных данных при построении геомоделей позволяет формировать значения вектора параметров, характеризующих аномалию в единой шкале для совместной обработки и анализа данных, имеющих как количественные, так и качественные характеристики, проводить операции с пространственными индексами, значениями приоритетов вершин деревьев и значениями временных рядов. Предложенная методика определения возмущающих факторов, вызывающих изменение аномалий, позволяет восстановить причинно-следственные связи возникновения аномалий и оценить возможную их динамику с комплексированием данных космического мониторинга и контактных методов зондирования. Учет влияния каждого из возмущающих факторов и вероятностных границ распространения аномалий, при определении координатных поправок анализируемых аномалий позволяет оценить возможные последствия их развития. Идентификация процессов развития  аномалий с определением точек бифуркации и разработанная аксиоматика позволяют сформировать критерии перехода аномалии в один из типов элементарных катастроф в условиях неопределенности. Оценка адекватности разработанных методов и логико-алгебраических моделей показывает, что использование комплексного подхода к анализу данных мониторинга экосистем по предложенной в работе методологии позволяет повысить оперативность прогнозирования за счет снижения требований к вычислительным ресурсам, повышения быстродействия алгоритмов обработки и адаптации разработанных методов и моделей к анализу разнородных разновременных данных и является развитием теории прогнозирования развития антропогенных аномалий по данным мониторинга.

Ключевые слова: методы, модели, мониторинг, экосистемы, комплексный анализ, прогноз, бифуркации, аномалии, неопределенность.

ABSTRACT

Butenko O.S. Methodology for predicting the development of the anomalies of human origin on the basis of logical and algebraic models of complex data on ecosystem monitoring. - Manuscript.

Thesis for a doctor degree be specialty 05.07.12 - "Remote aerospace research."- National Aerospace University “Kharkiv Aviation Institute”, Kharkiv, 2011.

The work is devoted to working out of the actual problem, conserning forecasting methodology for dynamics of anthropogenic anomalies in a condition of limited priori information on the basis of a complex approach to the analysis and integration of diverse data. The carried out analysis of scientific approaches for working out of analysis methodology of anomalies in natural ecosystems and to construction of the short-term forecast of their development defined necessity of creation of a unified mathematical apparatus for the description of the variety of various theoretical workings out and development of the forecasting  theory for dynamics of anomalies in the conditions of uncertainty for the account of decoding data interconnecting  and field observation. For this purpose the new methods of complex analysis and processing of diverse data of monitoring were carried out and logical-algebraic models due to unified approach to the geoinformation model forming with their macro and micro dynamics description allow to increase processing time and make decisions concerning the type and further development direction for anomalies taking into account their features. The adequacy estimation of presented models and methods revealed the necessity of its usage with complex analysis of diverse data occurring at different times for the increase of forecasting efficiency in a condition of limited priori information.

Keywords: methods, models, monitoring, ecosystems, complex analysis, forecast, bifurcation, anomalies, uncertainty.


Відповідальний за випуск В.В. Лукін

Підписано до друку 16.03.2011 

Умов. друк. арк. 1,0. Замовлення № 116

Наклад 100 прим. Безкоштовно

Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17

http: //www.khai.edu

Видавничий центр «ХАІ»

61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17

izdat@khai.edu

Рис. 12. Комбінація змін часового ряду

Рис. 1. Результати сегментації зображень

методом «критеріальних дерев»

Рис. 2. Модель формування зображення

Рис 4. Визначення інформативного

   колірного каналу

Рис. 3. Оверлейна операція на

«критеріальних деревах»

 Рис. 13. Гістограма розподілу ознак фітопланктону в різних колірних каналах


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

19418. Наука в годы Великой Отечественной войны. Роль техники во Второй Мировой войне 28 KB
  Наука в годы Великой Отечественной войны. Роль техники во Второй Мировой войне Важный вклад в победу над фашизмом внесли советские ученые: физики создавали теоретические и экспериментальные предпосылки для конструирования новых видов вооружения; математики разработ
19419. Понятие информации. Виды информации. Роль информации в живой природе и в жизни людей. Язык как способ представления информации 88 KB
  Понятие информации. Виды информации. Роль информации в живой природе и в жизни людей. Язык как способ представления информации: естественные и формальные языки. Основные информационные процессы: хранение передача и обработка информации. Общепринятого определения инфо
19420. Измерение информации: содержательный и алфавитный подходы. Единицы измерения информации 26.65 KB
  Измерение информации: содержательный и алфавитный подходы. Единицы измерения информации. Вопрос: Как измерить информацию очень непростой. Ответ на него зависит от того что понимать под информацией. Но поскольку определять информацию можно поразному то и способы из
19421. Дискретное представление информации: двоичные числа; двоичное кодирование текста в памяти компьютера. Информационный объем текста 59.63 KB
  Дискретное представление информации: двоичные числа; двоичное кодирование текста в памяти компьютера. Информационный объем текста. Вся информация которую обрабатывает компьютер должна быть представлена двоичным кодом с помощью двух цифр 0 и 1. Эти два символа принято н...
19422. Дискретное представление информации: кодирование цветного изображения в компьютере (растровый подход). Представление и обработка звука и видеоизображения 145 KB
  Дискретное представление информации: кодирование цветного изображения в компьютере растровый подход. Представление и обработка звука и видеоизображения. Понятие мультимедиа. Вся информация которую обрабатывает компьютер должна быть представлена двоичным кодом с п
19423. Процесс передачи информации, источник и приемник информации, канал передачи информации. Скорость передачи информации 437 KB
  Процесс передачи информации источник и приемник информации канал передачи информации. Скорость передачи информации. Развитие человечества не было бы возможно без обмена информацией. С давних времен люди из поколения в поколение передавали свои знания извещали об опа...
19424. Понятие алгоритма. Исполнитель алгоритма. Система команд исполнителя (на примере учебного исполнителя) 70 KB
  Понятие алгоритма. Исполнитель алгоритма. Система команд исполнителя на примере учебного исполнителя. Свойства алгоритма. Способы записи алгоритмов; блоксхемы. Появление алгоритмов связывают с зарождением математики. Более 1000 лет назад в 825 году ученый из города Хор
19425. Основные алгоритмические структуры: следование, ветвление, цикл; изображение на блок-схемах 87.5 KB
  Основные алгоритмические структуры: следование ветвление цикл; изображение на блоксхемах. Разбиение задачи на подзадачи. Вспомогательные алгоритмы. Основные виды алгоритмов алгоритмических структур: 1. Линейный алгоритм еще называют следование; 2. Циклический а
19426. Величины: константы, переменные, типы величин. Присваивание, ввод и вывод величин. Линейные алгоритмы работы с величинами 62.5 KB
  Величины: константы переменные типы величин. Присваивание ввод и вывод величин. Линейные алгоритмы работы с величинами. Вам уже известно что всякий алгоритм составляется для конкретного исполнителя. Сейчас в качестве исполнителя мы будем рассматривать компьютер осн...