гиперспектральные аэрокосмические изображения для фитосанитарного обследования зерновых культур

анализ применения гиперспектральных изображений по идентификации конкретного заболевания зерновых культур в разработке оптимальных математических решений и программного обеспечения посредством эффективного сжатия потока информации с сохранением высокого коэффициента архивации, без потери качества изображений с целью уменьшения объема потока информации.

В ходе исследований были использованы учет спектральной корреляции, регрессионный анализ, разностно-дискретные преобразования, оценка критериев качества восстановленных гиперспектральных изображений.

Проведено комплексное исследование методов и алгоритмов сжатия гиперспектральных изображений без потерь и с потерями, а также сравнительные эксперименты по различным критериям качества восстановленных изображений. Новизна заключается в совершенствовании существующих методов, алгоритмов и форматов сжатия аэрокосмических данных, оптимизированных под используемый на данный момент формат данных устройства Headwall Nano Hyperspec, позволяющих увеличить показатели сжатия и качество восстановленных изображений с целью идентификации заболеваний при фитосанитарном контроле зерновых культур.

В результате исследований были обоснована необходимость создания методов, которые применяются на данный момент в управлении хранением больших архивов аэрокосмических данных. Проанализированы имеющиеся разработанные методы и алгоритмы сжатия без потерь для гиперспектральных изображений, которые можно улучшить путём уменьшения их вычислительной эффективности и повышения степени сжатия за счет существенных этапов предобработки. Разработан и адаптирован математический аппарат на основе разностно-дискретного преобразования для сжатия гиперспектральных изображений. Разработаны и модифицированы алгоритмы сжатия гиперспектральных изображений.

Полученные результаты исследований будут использоваться в Центре геоинформационных технологий Казахского агротехнического университета г. Нур-Султан.

Эффективность определяется в использовании результатов исследований и разработанного программного обеспечения сжатия гиперспектральных изображений по идентификации конкретного заболевания зерновых культур.

Центры обработки данных аэрокосмической информации, объекты сельского хозяйства.