Недостатки современных методов обработки данных дистанционного зондирования

На данный момент в мире существует достаточно большое количество теорий, которые сами по себе верны, но при некоторых условиях не выполняются, дают сбой. Наверное, ещё не существует универсального способа или метода для определения тех или иных характеристик. Также и в радиометрии. Есть множество моделей, некоторые разные, некоторые почти одинаковые. Для примера можно рассмотреть характеристики почвы, которые надо учитывать, а которыми можно пренебрегать.

В идеальном случае мы считаем, что градиент температуры неизвестен, это есть функция, которую можно только аппроксимировать более простой, но точно задать невозможно. Или разбивать почвы на слои, желательно бесконечно малые и определять температуру каждого слоя. Также следует поступать с комплексной диэлектрической проницаемостью (КДП) и волновым числом, которое выражается через КДП. Зависит от КДП и коэффициент отражения каждого слоя, но эту зависимость можно определить с помощью простого математического аппарата. Влажность каждого слоя также нужно учитывать и определять.

Не надо забывать, что почва – это неоднородная среда. В почве встречаются камни, песчинки, живые организмы, мёртвые организмы, вода, трава, огромное количество природных ресурсов и многое другое. Каждая составляющая почвы имеет свою КДП, волновое число, влажность, температуру, коэффициент отражения. То есть для задания алгоритма по расчёту яркостной температуры и отражающей способности надо каждый слой разбивать на много подслоёв. Такое задание параметров почвы очень сильно осложняет работу и сводит её к нереализуемой, так как всё учесть невозможно, причём наука далеко ещё не всё знает об окружающей нас природе (среде). Также на поверхности почвы существуют шероховатости, неровности, растительность, органические соединения (живые существа). В зависимости от географического расположения изменяются характеристики среды, а также угол под которым растут растения на поверхности, вид растений (насколько сильно они поглощают тепло, как глубоко корни приникают в почву и прочие факторы). Даже если учесть все известные зависимости и закономерности максимально точно, то всегда будет какое-то допущение, упрощение. Для этого и создано это множество моделей, которые учитываю одно, досконально просчитывая все возможные варианты, и не учитывают другое.

Модели, используемые при тематической обработке радарных или радиометрических изображений, можно условно поделить на два класса: физические и статистические. Физические модели строятся на основе знания закономерностей собственного излучения или рассеяния волн. Они содержат функциональные соотношения, связывающие совокупность геофизических параметров исследуемого природного объекта с измеряемыми характеристиками принимаемого микроволнового излучения. Это позволяет построить количественные алгоритмы восстановления с использованием математических методов решения обратных задач, соответствующих форме найденных функциональных соотношений. Статистические модели не содержат априорных функциональных соотношений. Они рассчитаны на получение статистических оценок геофизических параметров с помощью выборочных значений для конкретной совокупности характеристик электромагнитных полей, которые получаются в процессе зондирования, и геофизической информации, собираемой с тестовых участков. Этот подход широко использует обучение по выборкам и нейронные сети. Построение статистических моделей трудоемко, и они обычно справедливы для конкретных природных объектов. Однако ввиду сложности процессов собственного излучения и рассеяния электромагнитных волн при построении физических моделей для большинства реальных природных объектов часто встречаются непреодолимые трудности. Поэтому в настоящее время используются оба вида моделей в зависимости от сложности зондируемых природных комплексов. В ряде случаев применяются комбинированные модели, в которых используются как элементы статистических оценок, так и физические закономерности взаимодействия волн с природной средой.

Необходимость использования нейронных сетей в моделировании динамики яркостной температуры земли при дистанционном зондировании земли

Одним из направлений дальнейшего совершенствования алгоритмов обработки данных ДЗ является использование искусственных нейронных сетей, обладающих способностью реализовать широкий класс функций без априорных допущений о законах их распределения. На основе их обучения может быть обеспечено более точное и оперативное получение искомых параметров в реальном масштабе времени. Разработка эффективных алгоритмов, основанных на искусственных нейронных сетях, для выполнения задач подобного класса представляет собой актуальную проблему данного исследования.