Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53936
Title: Методи інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу
Other Titles: Methods of intellectual processing of spatial data in geoinformation systems of ecological monitoring
Authors: Дудінова, Ольга Богданівна
Science degree: кандидат технічних наук
Thesis level: кандидатська дисертація
Code and name of the discipline: 05.13.06 – інформаційні технології
Thesis department: Спеціалізована вчена рада Д 64.050.07
Thesis grantor: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Scientific advisor: Удовенко Сергій Григорович
Committee members: Куценко Олександр Сергійович
Гамаюн Ігор Петрович
Дорофєєв Юрій Іванович
Keywords: автореферат дисертації; геоінформаційна система; екологічний моніторинг; нейромережева обробка просторових даних; генетичний алгоритм; марковська модель; фрактальне стиснення зображень; автоенкодер; інформаційна технологія; geoinformation system; ecological monitoring; neural network processing of spatial data; genetic algorithm; Markov model; fractal image compression; autoencoder; information technology
УДК: 004.9:528
Issue Date: 2021
Publisher: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Citation: Дудінова О. Б. Методи інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу [Електронний ресурс] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.06 / Ольга Богданівна Дудінова ; [наук. керівник Удовенко С. Г.] ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Харків, 2021. – 25 с. – Бібліогр.: с. 21-24. – укр.
Abstract: Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2021 р. У дисертаційній роботі запропоновано вирішення актуальної науково-практичної задачі розробки методів інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу, які дозволяють підвищити якість формування ландшафтних цифрових зображень для подальшого аналізу стану зон моніторингу. В роботі запропоновано: метод категорійної класифікації об’єктів в задачах комп’ютерного аналізу аерознімків; метод нейромережевої обробки зашумлених цифрових зображень, які можуть містити викривлені фрагменти, заснований на використанні нейроеволюційної моделі шумопригнічуючих автоенкодерів; метод сегментації та виділення контурів просторових цифрових зображень, заснований на використанні марковських моделей, який дозволяє враховувати характер околу аналізованого пікселя і задавати залежність між класами сусідніх пікселів; метод нейромережевої обробки зашумлених картографічних даних ГІС, який передбачає реалізацію на паралельних обчислювальних структурах процедур попередньої фільтрації напівтонових просторових зображень та завадостійкого детектування контурів об’єктів зображень; метод корекції кольорових картографічних зображень з метою поліпшення їх якості, яке здійснюється за допомогою гамма-корекції; метод стиснення растрових даних, де використовується комбіноване застосування генетичної оптимізації та фрактальних методів компресії просторових зображень. Практичними результатами використання проведених досліджень є алгоритми, прикладні програми та інформаційна технологія, що реалізують розроблені методи інтелектуальної обробки цифрових зображень в ГІС екологічного моніторингу.
The dissertation for the degree of candidate of technical sciences in specialty 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2021. In dissertation work the solution of the actual scientific and practical task of working out of methods of intellectual processing of spatial data in geoinformation systems of ecological monitoring, which allows to improve the quality of formation of landscape digital images for further analysis of the state of monitoring zones, is proposed. The paper proposes: a method of categorical classification of objects in the tasks of computer analysis of aerial photographs; a method of neural network processing of noisy digital images that may contain distorted fragments, based on the use of a neuroevolutionary model of noise-suppressing auto-encoders; the method of segmentation and allocation of spatial digital images, based on the use of Markov models, which allows to take into account the nature of the area of the analyzed pixel and to set the relationship between the classes of neighboring pixels; the method of neural network processing of noisy cartographic data GIS, which provides implementation of parallel computing structures of pre-filtering of Half-Ton spatial images and noise-proof detection of contours of image objects; Method of correction of color cartographic images in order to improve their quality, which is carried out by means of gamma correction; raster data compression method where combined use of genetic optimization and fractal methods of compression of spatial images is used. The practical results of using the conducted research are algorithms, applied programs and information technology, implementing the methods of intellectual processing and digital images in the GIS of environmental monitoring.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53936
Appears in Collections:05.13.06 "Інформаційні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
avtoreferat_2021_Dudinova_Metody_intelektualnoi.pdf913,98 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.