Моделирование динамики яркостной температуры земли методом инвариантного погружения и нейронных сетей
КУРСОВАЯ РАБОТА"МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЯРКОСТНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ЗЕМЛИ МЕТОДОМ ИНВАРИАНТНОГО ПОГРУЖЕНИЯ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ"ВведениеНеобходимость усиления контроля за глобальными процессами: изменения климата, ростом негативного антропогенного воздействия на биосферу, а также потребности в прогнозировании природных и техногенных катастроф, в ведении хозяйственной деятельности выдвигают в качестве приоритетной задачи дистанционное зондирование природной среды.Дистанционное зондирование (ДЗ) можно представить как процесс, посредством которого собирается информация об объекте, территории или явлении без непосредственного контакта с ним. Методы ДЗ основаны на регистрации в аналоговой или цифровой форме отраженного или собственного электромагнитного излучения участков поверхности в широком спектральном диапазоне (от оптического и инфракрасного до коротковолнового).Космическое зондирование, интенсивно развивающиеся в последние десятилетия, предоставило наукам о Земле новые возможности для исследования земной поверхности. За этот период существенно возросли объем, разнообразие и качество материалов ДЗ. К настоящему времени накоплен огромный фонд (более 100 миллионов) аэрокосмических снимков, полностью покрывающих всю поверхность Земли, а для значительной части районов с многократным перекрытием. [5]Ученые и специалисты многих стран активно разрабатывают методики изучения Земли с использованием дистанционных измерений, совершенствуются и техническая база мониторинга, и методы интерпретации данных. Радиометрические методы исследования земной поверхности являются перспективными, поскольку не зависят от естественной освещенности местности и состояния атмосферы. Наблюдения в радиоволновом диапазоне чувствительны к влажностным, геометрическим и диэлектрическим характеристикам объектов. Это делает возможным ведение наблюдения и определение характеристик объектов, которые недоступны для оптических систем наблюдения.Один из последних выведенных на орбиту спутников – ALOS помимо сенсоров видимого и ИК-диапазона оборудован РСА PALSAR с разрешением от 10 до 100 м (L-диапазон). В 2007 году готовится к запуску спутник SMOS, имеющий на борту усовершенствованный радиометр L-диапазона для изучения влажности почв и солености океанов. [13]Однако обработка результатов радиолокационных и радиометрических исследований является более сложной по сравнению с оптическими системами наблюдения и требует особенного подхода, адаптированных к физическому и техническому алгоритму формирования данных. Также, важной задачей является повышение оперативности получения физических данных наблюдаемого объекта. Необходимы новые методы экспресс-анализа и быстрой обработки данных ДЗ в режиме реального времени.Целью работы является применение моделирования динамики яркостной температуры методом инвариантного погружения и нейронных сетей; решение обратной задачи радиометрии – получение физических данных исследуемого объекта (почв); обзор различных моделей нейронных сетей; оценка погрешности и выявление причин ее появления.моделирование динамика инвариантный нейронный1. Задачи дистанционного зондирования земли. Современные методы обработки данных1.1 Задачи, решаемые методами радиометрииЗадачи, которые ставит перед собой радиометрическое зондирование, имеют широкий спектр в области исследований различных параметров окружающей среды (геосферы, гидросферы и атмосферы).Исследование земных покровов – одна из важных задач нынешнего времени. Данные этих исследований очень значимы для многих областей науки, экономики и быта человечества.Существует огромное количество различных методов, моделей, алгоритмов анализа для расчета величин и параметров исследуемой поверхности. Каждая из этих моделей допускает свои упрощения и неточности.Задачи, решаемые радиометрическим зондированием в геосфере Земли.Радиометрическое зондирование используют для определения влажности почвы (требует частоты в 1–6 GHz), оценки уровня грунтовых вод. Вода обладает самой большой диэлектрической проницаемостью. Таким образом, если вода попадает в почву, то она будет вносить вклад в диэлектрическую проницаемость почвы, которая состоит из воздушных полостей, плёнок воды, которые покрывают частицы грунта. Поэтому с увлажнением почвы её диэлектрическая проницаемость начинает возрастать, следовательно, увеличивается коэффициент отражения.Динамика радиояркостной температуры в процессе испарения почвенной влажности зависит от типа почвы, что позволяет оценивать физические и механические характеристики почв, находящихся в одинаковых метеоусловиях, дистанционным радиометрическим методом [1,12].В радиометрии легко обнаружить загрязнение почвы нефтью. Нефть является гидрофобной жидкостью, то есть она препятствует проникновению воды в почву, в результате чего образуется плотная корка или стоит лужа в низине. В виду этого, сразу после дождя загрязнённая почва кажется более сухой и более яркой. Применяя радиометр на различных длинах волн можно определить толщину загрязнённого слоя. [6,16]Дистанционное радиометрическое зондирование дает такую полезную информацию как концентрацию в ней солей и минеральных ве...
Другие файлы:
Применение нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна
Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формовани...
Применение нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений
Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейрон...
Моделирование поведения животных с использованией нейронных сетей
Классификация римских цифр на основе нейронных сетей
Понятие и применение нейронных сетей, особенности классификации искусственных нейронных сетей по Терехову. Решение задачи классификации римских цифр н...
Исследование возможности применения искусственных нейронных сетей для автоматического управления процессом металлизации
Изучение основных функций активации (пороговой, линейный, сигмоидный) элементов нейронных сетей и правил их обучения (Больцман, Хебб) сетей с целью ра...
