Гиперспектральные камеры представляют собой устройства, позволяющие получать изображения Земли из космоса или с борта самолета в очень широком диапазоне электромагнитных волн и одновременно анализировать поступающую информацию по большому числу спектральных каналов. Сегодня такие установки используются для проведения различных экологических и климатических исследований.
Для обработки данных с таких камер специалисты из Южного федерального университета (Ростов-на-Дону) под руководством старшего научного сотрудника Бориса Козловского разработали специальный алгоритм, который позволяет более четко выделить центральную тенденцию в спектральных характеристиках изучаемых объектов. Для его работы не нужны мощные компьютеры или специализированные системы обработки информации, что расширяет его возможное практическое применение.
В рамках данного метода «плохие» спектральные профили, представляющие собой шум, смешиваются с «отличными» профилями, отражающими истинное спектральное состояние объекта. В результате исследователи получают «хорошие» спектральные профили, которые оказываются максимально математически близкими к типичному среднему спектральному профилю.
Проведение исследований с использованием БПЛА в полевых условиях. Источник: Борис Козловский
Как отмечают ученые, предложенный ими метод помогает снизить вероятность ошибок в работе систем ИИ, анализирующих снимки с гиперспектральных камер. Так, в экспериментах при его использовании точность анализа данных выросла на 15% по сравнению с другими методами обработки данных. Это связано с тем, что разработка Козловского и его коллег позволяет снизить сложность гиперспектральной информации почти без потери данных, используемых для анализа.
«Аграрии смогут точнее определять, какие участки поля требуют удобрений или полива, что приведет к более эффективному использованию ресурсов и повышению урожайности. Экологи смогут обнаруживать загрязнения в воде и почве, а производители продуктов - следить за качеством сырья и готовой продукции, что может повысить стандарты безопасности и удовлетворенность потребителей», - говорится в сообщении.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале AgriEngineering (прим. - Пресс-служба РНФ).
Если вы хотите стать героем публикации и рассказать о своем исследовании, заполните форму на сайте РНФ.
