name: Высокоэффективные алгоритмы синтеза трехмерных ландшафтов на основе семантической обработки спутниковых данных
keyword_list: Авиационные тренажеры Системы визуализации Геоинформационные данные Синтез ландшафтов Спутниковые изображения Семантическая обработка
abstract: Целью диссертационного исследования является повышение эффективности системы визуализации авиатренажерных комплексов путем синтеза достоверных и протяженных трехмерных ландшафтов на основе обработки спутниковых данных. Научная новизна заключается в том, что: 1) на основе проведённого анализа формализована задача синтеза трехмерных ландшафтов, аналитически определены критерии точности и достоверности воспроизведения ландшафтов; 2) предложен комплексный алгоритм семантической обработки спутниковых изображений произвольного размера на основе сверточной нейронной сети U-Net, показавший F1-меру: 89,65% для сельскохозяйственных полей с пространственным разрешением 9,5–19,1 м/пикс; 90,76% для лесных массивов с пространственным разрешением 2,4–9,5 м/пикс; 77,67% для городских зданий с пространственным разрешением 1,2 м/пикс; 3) разработан алгоритм векторной сегментации семантических данных спутниковых изображений, повышающий идентификацию  и различимость близко расположенных объектов; 4) разработан алгоритм импорта спутниковых данных в базу данных ландшафтов, экспериментальные оценки показали, что среднее отклонение значений при импорте данных составляет менее 1%; 5) предложен алгоритм формирования трехмерной геометрической сетки ландшафтов с численной аппроксимацией неровности земной поверхности относительно эллипсоида.
  Практическая ценность работы заключается в том, что: 1) комплексный алгоритм семантической обработки спутниковых изображений на основе нейросетевой модели U-Net позволяет построить растровые маски объектов со средней F1-мерой 85,34%; спутниковые изображения могут быть произвольного размера, проблемы нейросетевой обработки решаются за счет постобработки данных; 2) алгоритм векторной сегментации семантических данных позволяет собрать уникальные геометрические контуры отдельных объектов и повысить различимость близко расположенных объектов; 3) разработанные алгоритмы импорта и формирования трехмерной геометрической сетки ландшафта обеспечивают эффективную структуру геоинформационной базы данных со средним отклонением по сетке высот 2,99 метров (в 90% случаев менее 6,53 метров), что в относительных величинах составляет в среднем 0,36% (в 90% случаев менее 0,74%); 4) разработанные алгоритмы внедрены в процесс подготовки геоинформационных ресурсов систему визуализации «Скайтек» в виде программно-алгоритмического обеспечения, что позволило повысить эффективность авиатренажерных систем.
chairman_dissertation_council.name: Алексей
chairman_dissertation_council.surname: Переверзев
chairman_dissertation_council.patronymic: Леонидович
chairman_dissertation_council.position: Проректор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: C-9418-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57150587000
chairman_dissertation_council.rinc_id: 211223
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Владимир
organization_supervisor.surname: Беспалов
organization_supervisor.patronymic: Александрович
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 36.23.35
rubrics.name: Применение геодезии, аэросъемки и фотограмметрии в других областях экономики
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
rubrics.code: 28.17.33
rubrics.name: Компьютерное моделирование реальности. Виртуальная реальность
oecds.code: 02.07.SR
oecds.name: REMOTE SENSING
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Янакова Е.С.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Акимова Е.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Амелькин С.А.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МИЭТ"; НИУ МИЭТ;МИЭТ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОННОЙ ТЕХНИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739615584
protection_organization.supervisor_name: ВЛАДИМИР
protection_organization.supervisor_surname: БЕСПАЛОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: АЛЕКСАНДРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: АО "РАА "Спецтехника"
author_organization.name: Акционерное общество "Российская акционерная ассоциация "Спецтехника"
author_organization.ogrn: 1025001418749
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
author_organization.okopf: Непубличные акционерные общества