Дистанционное зондирование Земли - это получение информации бесконтактными методами о поверхности планеты и объектах на ней, об атмосфере, океане, верхнем слое земной коры. Регистрирующий прибор при таких исследованиях удален от объекта наблюдения на значительное расстояние. Обработка подобной информации и изображений, полученных из космоса, позволяет решать насущные задачи в разных отраслях экономики.
Одна из ведущих российских научных школ в области обработки данных дистанционного зондирования Земли и геоинформатики действует в Самарском университете им. Королева.
- Наши ученые занимаются разработкой и эксплуатацией геоинформационных систем, а также созданием продуктов и сервисов, основанных на использовании данных ДЗЗ по таким востребованным направлениям, как урбанистика и городское планирование, освоение природных ресурсов и сельское хозяйство, картография и навигация, транспорт и мониторинг природных катастроф, - отметил ректор Самарского университета им. Королева Владимир Богатырев.
Но помимо преимуществ у данных дистанционного зондирования есть и недостатки: для их обработки и анализа требуется очень высокая квалификация и большой практический опыт. Улучшить качество гиперспектральных изображений, "очищая" их от искажений, позволит автоматическая обработка информации с помощью нейросетей и специальных алгоритмов. Этот проект ученых Института искусственного интеллекта Самарского университета им. Королева будет реализован в течение полутора лет. Средства на эту работу в размере 10 миллионов рублей предоставляет Фонд содействия инновациям.
- Платформа будет общедоступна для использования и расширения ее возможностей в решении нестандартных задач. Она будет написана на языке Python и размещена на известном веб-сервисе GitHub (платформа для хранения и управления исходным кодом открытых проектов. - Прим. "РГ"), что сделает ее использование и расширение доступным для максимального числа потенциальных пользователей. Предварительная обработка изображений на этой платформе будет включать в себя, в том числе, возможность компенсации артефактов съемки и комплексного объединения с данными из других источников, - рассказал директор Института искусственного интеллекта Артем Никоноров.
По словам ученого, во время продолжительной гиперспектральной съемки (как и любой другой) может наблюдаться неоднородность освещения, связанная с изменением погодных условий, возникать различные цифровые шумы и геометрические искажения. Эти проблемы можно решить при помощи специальных алгоритмов, разработанных ранее учеными Самарского университета им. Королева. Создаваемая платформа позволит принимать данные с различных гиперспектрометров как российского, так и зарубежного производства.
Кроме того, эта платформа поможет анализировать гиперспектральные данные в медицине (определение онкозаболеваний, патологий сердца и кровообращения, заболеваний сетчатки), в промышленности (определение качества сырья и готовой продукции, определение пород и их химического состава) и в других отраслях. По словам ученых, уже есть заинтересованные в новинке компании. Тем более что платформу можно подстроить под потребности конечного потребителя.
В настоящее время программные комплексы для обработки гиперспектральных данных разрабатываются в основном в США. Чтобы не зависеть от зарубежных технологий, России необходимо иметь собственную платформу анализа таких данных.
У участвующих в проекте ученых уже есть опыт создания и развития подобных масштабных решений с открытым кодом. Ранее они разработали и опубликовали на GitHub открытую платформу OpenNFT, предназначенную для реализации проектов в области нейробиологической обратной связи на основе данных функциональной МРТ. OpenNFT позволяет увидеть и проанализировать активность мозга в режиме реального времени и успешно применяется сейчас в ряде известных университетов и научно-исследовательских центров мира.