Распознавание и прогнозирование лесных пожаров на базе ГИС-технологий
Дипломная работа - Экология
Другие дипломы по предмету Экология
? нормализованного расстояния.
а - J-M расстояние J;
б - вероятность правильного распознавания Рс (%).
Эффект с отрицательной экспонентой, которая позволяет приобретать J-M расстоянию насыщающее поведение, позволяет использовать J-M расстояние для распознавания многих классов ЛГМ.
J-M расстояние позволяет определить границы вероятности ошибки, например для двух классов горючих материалов с равными априорными вероятностями.
Вероятность ошибки ограничивается
2.5.20
Исходная информация может содержать много информации, не приносящей пользы в процессе классификации и даже затрудняющей его. Это для нас шум. Выделение признаков выполняет две функции:
- отделение полезной информации от шума;
- сокращение размерности данных iелью упрощения вычислений, выполняемых классификатором.
Принимая во внимание, что время, необходимое для выполнения умножений, дает подавляющий вклад в общее время каждой классификации, время классификации пропорционально (n+1)х n,
где n - размерность данных.
Использование блока выделения признаков дает значительное сокращение стоимости классификации.
ЕстественныйРецепторБлокБлок
объект(датчик)выделениепринятияРезультат
признаковрешения
рис. 2.5.5. Модель системы распознавания образов с блоком выделения признаков.
Существует три метода выделения признаков при распознавании различных классов ЛГМ:
- подмножества;
- отношения;
- линейные комбинации.
Подмножества: нахождение подмножеств признаков - просто отбор признаков, блок выделения признаков передает m измерений, подавляя оставшиеся.
Отношения: в этом случае каждый компонент вектора признаков - отношение двух измерений образа, то есть
Линейные комбинации: каждый из m компонентов вектора признаков (m<n) является линейной комбинацией измерений образа, то есть
2.5.21
где все - константы.
Для записи 2.5.21 можно использовать векторное (матричное) обозначение:
Эти методы выделения признаков, которые используются для построения блока выделения признаков системы распознавания образов относительно просты и снижают стоимость системы распознавания лесных горючих материалов по спектральным признаком.
2.6. Выбор диапазонов спектра изучения.
Лесной пожар представляет собой очень мощный и сложный источник изучения, точный расчет интенсивности спектрального состава которого, представляет весьма сложную теоретическую задачу. В большинстве случаев лесные пожары в начальной стадии носят низовой характер, т.е. сгорают: сухая трава, лесная подстилка из опавших листьев, хвои и сучьев, подрост и подлесок. Высота пламени в этих случаях достигает 2-3м, при ширине горящей кромки 0,5-1,5м. Температура пламени колеблется в пределах 600-1200оС на кромке пожара, охватывающей по периметру выгоревшую площадь с температурой 80-120оС.
В лесном пожаре можно выделить по крайней мере четыре изучающих компонента, имеющих различный спектральный состав излучения: раскаленную твердую поверхность горящей древесины, угли, пламя и дым. Все они вносят свой вклад в суммарный спектральный состав изучения лесного пожара, но вклад каждого компонента различен.
Раскаленная поверхность горящей древесины (1400-1500К) и угли имеющие различную температуру - это источники с непрерывным распределением энергии излучения по спектру, т.е. по длинам волн. Пламя же лесного пожара весьма сложный источник излучения, имеющий полосовую структуру распределения энергии по длинам волн. Излучаемая пламенем энергия приходится главным образом на длины волн, соответствующие полосам поглощения веществ, содержащихся в пламени. Продукты, выделяемые при сгорании древесины ( в основном это водяные пары и углекислый газ), имеют в ближней инфракрасной (ИК) зоне спектра несколько характерных полос поглощения iентрами на длинах волн порядка: 1,3; 1,87; 2,7; 3,6; 6,3 мкм для воды, и 2,7 и 4,3 мкм для углекислого газа.
Интенсивность каждой спектральной полосы меняется в зависимости от температуры пламени. Кроме того внутри пламени имеются несгоревшие частицы, дающие в дополнение к полосовой структуре непрерывную составляющую излучения как в видимой, так и в ИК зонах спектра. Суммарный полосовой состав излучения пламени весьма сложен и непрерывно изменяется во времени, поскольку из-за турбулентности Среды в зоне горения наблюдаются различные его участки.
Таким образом на непрерывную составляющую изучения раскаленной древесины и углей накладывается случайная полосовая составляющая пламени.
Наконец, последний излучающий компонент - дым (совокупность остывающих твердых мелких частиц, взвешенных в нагретом воздухе), также являются с непрерывным спектром. Температура дыма значительно ниже температуры пламени, поэтому собственное излучение этого компонента расположена только в инфракрасной части спектра. Дымы рассеивают и поглощают более коротковолновое излучение пламени, углей и горящей древесины. Из-за присутствия дыма интенсивность излучения и спектральный состав излучения лесного пожара являются сложными функциями изменяющимися во времени и зависящими от многих факторов.
Исследование характеристик ИК излучения лесного пожара и его отдельных элементов является исходным звеном в процессе создания аппаратуры дистанционного обнаружения лесных пожаров. Любой процесс происходит на основе использования определенных законов. В данной