Застосування інформаційних дивергенцій до аналізу геосистем і процесів за даними дистанційного зондування
DOI:
https://doi.org/10.36023/ujrs.2023.10.2.232Ключові слова:
аерокосмічний моніторинг, зображення динаміки геополів, характеристики відмінності, ймовірність, ентропія, інформаційні дивергенції, температурне поле торфовищаАнотація
Візуальне спостереження за змінами, що відбуваються в станах об'єктів та процесів на поверхні Землі, успішно вирішуються засобами аерокосмічного моніторингу. Подальше вдосконалення інформаційних технологій моніторингу пов'язане з автоматизацією обробки та інтерпретації динамічних даних, представлених цифровими зображеннями. У статті обґрунтовується та прикладах демонструється застосування інформаційних характеристик розбіжностей у зображеннях геополів: ймовірнісна міра, ентропії Гіббса-Шеннона, Реньї. Наведено приклади обчислення різних функціоналів розподілу фізичних величин, представлених цифровими зображеннями, та характеристики ступеню їх близькості: розбіжність Кулбека, альфа-дивергенція (або дивергенція Реньи). Розглянутий підхід до аналізу геопроцесів проілюстровано прикладом обчислення інформаційних дивергенцій температурного поля торф’яника, отриманого в результаті обробки даних з космічного апарата Landsat-8. Результати комп'ютерного моделювання розглянутого прикладу показують значну залежність розглянутих мір розбіжності від просторової розрізненності космічного знімання поля. Для правильного розрахунку інформаційних дивергенцій необхідно використовувати зображення, що отримані з однаковою просторовою розрізненністю. Подальший розвиток методів дивергенцій пов'язаний із впровадженням масштабно-інваріантних мір. Це дозволить використовувати сенсори з різною просторовою розрізненністю в системах аерокосмічного моніторингу для визначення динамічних змін геосистем та процесів.
Посилання
Ampilova, N., Sergeev, V., Soloviev, I. (2015). An application of Renyi divergence to image analysis and classification. (in Russian). https://lib.herzen.spb.ru/media/magazines/contents/1/176/ampilova_176_35_44.pdf
Ampilova, N., Soloviev, I. (2014). On Application of Entropy Characteristics to Texture Analysis. WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine. Vol. 11, Art. 25. Р. 194–202.
Artiushenko, M. (2018a). Statistical analysis of the unsmooth geophysical fields by remote sensing data. J. of Automation and Information Sciences. 50 (6): P. 14–27. DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v50.i6.20
Artiushenko, M. (2018b). Identification and Interpretation of Power-Law Distributions by Spectral Data of Remote Sensing. J. of Automation and Information Sciences. 50 (12): P. 1733. DOI: 10.1615 /JAutomatInfScien.v50.i12.20
Bak, P. (1996). How Nature Works: The Science of Self-Organized Criticality. New York: Copernicus.
Bashkirov, A. (2006). Renyi entropy as statistical entropy for complex systems. TMF, 149 (2): P. 299–317. (in Russian)
Bashkirov, A., Vityazev, A. (2007). Renyi entropy and power-law distributions in natural sciences and humanities. DAN RF, 412(4): P. 476–479. (in Russian).
Feder, J. (1991). Fractals. Moscow: Mir. (in Russian).
Hero, A. O, Ma Bing, Michel, O., Gorman, J. (2001). Alpha-Divergence for Classification, Indexing and Retrieval. Communications and Signal Processing Laboratory Technical Report CSPL: Р. 3–16.
Jizba, P., Arimitsu, T. (2004). The world according to Rényi: thermodynamics of multifractal systems. Annals of Physics (Elsevier). 312. Р. 17–59, doi:10.1016/j.aop.2004.01.002
Kullback, S. (1967), Information Theory and Statistics. Moscow: Nauka. (in Russian)
Lischenko, L., Pazynych, N. (2016). Remote study of peatlands in connection with their flammability risk. Space research in Ukraine 2014–2016 / Ed. O. Fedorov. Kyiv: Akadem periodyka. P. 54-59, ISBN 978-966-360-317-9.
Newman, M. E. J. (2005). Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law. J. Contemporary Physics, 46: P. 323-351.
Renyi, A. (1960, June 20-July 30) On Measures of Entropy and Information. Proceedings of the 4th Berkeley Symposium on Mathematics, Statistics and Probability, 547–561. Proc. Fourth Berkeley Symp. on Math. Statist. and Prob. – Vol. 1 (Univ. of Calif. Press, 1961), P. 547-561.
Schroeder, M. (1991). Fractals, chaos, power laws. New York: W.H. Freeman and Co, ISBN 0-7167-2136-8.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ліцензійні умови: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації на твір, одночасно ліцензований за міжнародною ліцензією Creative Commons Attribution License International CC-BY, що дозволяє іншим поділитися твором з підтвердженням авторства твору та первинною публікацією в цьому журналі.
Автори, направляючи рукопис у редакцію «Українського журналу дистанційного зондування Землі», погоджуються з тим, що редакції передаються права на захист і використання рукопису (переданого до редакції журналу матеріалу, в т. ч. такі об’єкти авторського права як фотографії автора, рисунки, схеми, таблиці тощо), в тому числі на відтворення у пресі та мережі Інтернет, на поширення, на переклад рукопису на будь-які мови, експорту та імпорту примірників журналу зі статтею авторів з метою розповсюдження, на доведення до загального відома. Зазначені вище права автори передають редакції без обмеження терміну і на території всіх країн світу без обмеження в т. ч. на території України.
Автори гарантують наявність у них виняткових прав на використання переданого редакції матеріалу. Редакція не несе відповідальності перед третіми особами за порушення даних авторами гарантій. За Авторами залишається право використання їх опублікованого матеріалу, його фрагментів і частин в особистих, у тому числи наукових і освітянських цілях. Права на рукопис вважаються переданими Авторами редакції з моменту підписання до друку випуску журналу, в якому він публікується. Передрук матеріалів, опублікованих у журналі, іншими фізичними та юридичними особами можливий тільки зі згоди редакції, з обов’язковим зазначенням випуску журналу, в якому було опубліковано матеріал.
