Моделі, методи та алгоритми обробки інформації дистанційного зондування швидкоплинних руйнівних процесів

Abstract

Дисертаційну роботу присвячено розробці теоретичного підґрунтя для обробки даних в режимі реального часу з урахуванням впливу факторів невизначеності під час об'ємного багаторакурсного дистанційного зондування швидкоплинного руйнівного процесу лісової пожежі групою безпілотних літальних апаратів, для чого створено відповідні моделі, методи та алгоритми. Метою дослідження є підвищення ефективності інформаційної підтримки осіб, що приймають рішення в тактичній системі моніторингу лісових пожеж за рахунок прискорення обробки даних дистанційного зондування та, відповідно, пришвидшення побудови тривимірної просторовочасової моделі вогневого фронту, який є детермінантом процесу лісової пожежі, що забезпечує підвищення якості об'ємної візуалізації вогневого фронту пожежі та динаміки його руху внаслідок зменшення впливу спотворень, перешкод і шумів, а також своєчасність прийняття рішень за рахунок здатності запропонованих моделей, методів і алгоритмів працювати в режимі реального часу. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що: - вперше запропоновано новий комплексний підхід до багаторакурсного об’ємного дистанційного зондування лісової пожежі групою безпілотних літальних апаратів, що полягає у спільному використанні оптичних, інфрачервоних камер і атмосферних лідарів; - вперше розроблено інтегративний метод обробки інформації від бортових сенсорів безпілотних літальних апаратів, заснований на використанні багатоканальної системи обробки даних, що містить інфрачервоний, два основних і два додаткові оптичні канали, канал обробки даних лідара, що дозволяє за результатами поєднання даних у всіх каналах обробки визначити тривимірний вектор спостереження та обчислити масив векторів впевненості, за допомогою яких визначається сірий нечіткий стан вокселів просторової моделі лісової пожежі. Практичне значення одержаних результатів визначається суттєвим підвищенням ефективності інформаційної підтримки осіб, що приймають рішення, в тактичній системі моніторингу лісових пожеж за рахунок використання розроблених моделей, методів і алгоритмів, які дозволяють вирішити задачу багаторакурсного об'ємного дистанційного зондування лісових пожеж групою безпілотних літальних апаратів в реальному часі. Запропоновані моделі, методи і алгоритми обробки даних дистанційного зондування, їх аналізу та класифікації з використанням методів машинного навчання дозволили створити інформаційну технологію побудови тривимірної просторово-часової моделі вогневого фронту, який є детермінантом процесу лісової пожежі. Впровадження отриманих результатів в тактичну систему моніторингу лісових пожеж для багаторакурсного об'ємного дистанційного зондування групою БПЛА дає особі, яка приймає рішення, більш точне і надійне візуальне уявлення про просторове положення і рух вогневого фронту і хмари диму, а отже, динаміку лісової пожежі, внаслідок чого підвищується вірогідність своєчасного прийняття рішення щодо реагування на лісову пожежу. The dissertation work is devoted to the development of a theoretical basis for real-time data processing considering the influence of uncertainty factors during volumetric multi-view remote sensing of the rapid destructive process of a forest fire by a group of unmanned aerial vehicles, for which the corresponding models, methods and algorithms have been created. The purpose of the research is to increase the efficiency of information support for decision-makers in the tactical forest fire monitoring system by accelerating the processing of remote sensing data and, accordingly, accelerating the construction of a three-dimensional spatio-temporal model of the fire front, which is a determinant of the forest fire process, which ensures an increase in the quality of volumetric visualization of the fire front and the dynamics of its movement due to the reduction of the influence of distortions, interference and noise, as well as the timeliness of decision-making due to the ability of the proposed models, methods and algorithms to work in real time. The scientific novelty of the results obtained is that: - a new comprehensive approach to multi-view volumetric remote sensing of a forest fire by a group of unmanned aerial vehicles has been proposed, which consists in the joint use of optical, infrared cameras and atmospheric lidars; - a new integrative method for processing information from onboard sensors of unmanned aerial vehicles was developed, based on the use of a multi-channel data processing system containing infrared, two main and two additional optical channels, a lidar data processing channel, which allows, based on the results of combining data in all processing channels, to determine a three-dimensional observation vector and calculate an array of confidence vectors, with the help of which the gray fuzzy state of voxels of the spatial model of a forest fire is determined. The practical significance of the results obtained is determined by a significant increase in the efficiency of information support for decision-makers in the tactical system for monitoring forest fires using developed models, methods and algorithms that allow solving the problem of multi-view volumetric remote sensing of forest fires by a group of unmanned aerial vehicles in real time. The proposed models, methods and algorithms for processing remote sensing data, their analysis and classification using machine learning methods allowed creating an information technology for building a three-dimensional spatio-temporal model of the fire front, which is a determinant of the forest fire process. The implementation of the obtained results into a tactical forest fire monitoring system for multi-view volumetric remote sensing by a group of UAVs gives the decisionmaker a more accurate and reliable visual representation of the spatial position and movement of the fire front and smoke cloud, and therefore the dynamics of the forest fire, as a result of which the probability of timely decision-making on responding to the forest fire increases.