Математик РУДН улучшил алгоритм машинного обучения для распознавания изображений со спутников
Системы современных спутников и радаров можно использовать для автоматического мониторинга землетрясений, извержений вулканов, пожаров и других катаклизмов, а также чтобы следить за состоянием почв, растительности, рек. Чтобы автоматизировать этот процесс, нужны сложные алгоритмы распознавания и классификации объектов, позволяющие компьютеру по набору пикселей понять, что изображено на снимке. Для этих целей используют машинное обучение — компьютер «просматривает» тысячи примеров и таким образом учится распознавать изображения самостоятельно. Чтобы улучшить результаты машинного обучения, часто используют комбинацию нескольких обучающих алгоритмов. Это дает более точные решения, чем каждый из них в отдельности. Математик РУДН разработал такой ансамблевый метод с использованием трех алгоритмов для обработки данных из нескольких источников.
Математики использовали данные пяти мини-спутников RapidEye и авиационного радара UAVSAR за 5 и 7 июля 2012 года — они снимали один и тот же участок местности в Канаде. Съемка RapidEye велась в пяти диапазонах светового спектра: синем (B), зеленом (G), красном ®, ближнем инфракрасном (NIR) и области, называемой «красный край» (RE), в которой происходит резкое усиление отражения зелёной растительности. Данные содержали 38 характеристик — спектральные каналы, индексы растительности, текстурные параметры и так далее. Их пространственное разрешение — то есть минимальный размер объекта, различимый на снимках, — около пяти метров. Радиолокационные изображения UAVSAR включали 49 различных характеристик, их пространственное разрешение — около 15 метров. Математики сопоставили полученные снимки со справочными данными об этой территории, собранными летом 2012 года. В них выделили семь типов растений — широколиственные растения, рапс, кукуруза, овес, горох, соя и пшеница. Новый алгоритм «обучили» на основе примеров полученных изображений и данных о типе посадок, а затем сравнили его предсказание с результатами работы других программ, устроенных по похожему принципу.
Новый метод показал более высокую точность интерпретации изображений, причем как на больших, так и на ограниченных объемах примеров для обучения алгоритмов. Если обучение проходило на 5% от всех данных, то новый алгоритм распознавал изображения верно в не менее 65% случаев, другие алгоритмы — в 52-60%. С увеличением доли обучающих данных до 50% от общего объема точность нового алгоритма повышалась до почти 90%, а других — до 75-86%. Таким образом, применение нового алгоритма было признано более эффективным.
«Наш метод может быть предложен для системы классификации землепользования и растительного покрова с помощью данных, полученных из разных источников. Например, спутников Landsat или Sentinel constellation», — кандидат технических наук Владимир Разумный, доцент департамента механики и мехатроники РУДН.
Результаты опубликованы в журнале International Journal of Image and Data Fusion
Продолжаем рассказывать о возможностях для студентов, которые хотят проявить себя как исследователи. Конкурс «Совместный старт» проводится ежегодно в весеннем семестре и ориентирован на поддержку молодёжных объединений. Его цель — помочь студенческим коллективам разработать инновационные и представительские проекты на основе проводимых в РУДН исследований, с перспективой участия в сторонних конкурсах, грантовых программах и научно-технических мероприятиях.
В аграрно-технологическом институте РУДН работает лаборатория агробиотехнологии и молекулярной генетики — место, где классическая агрономия встречается с современными молекулярными технологиями. Сегодня это уже целый научно-исследовательский комплекс: теплица с автоматизированными системами контроля микроклимата, лаборатории искусственного климата и фенотипирования, маркерной селекции и геномики, биохимии и гистологии растений, а также технологической оценки продукции растениеводства.
Коллектив кафедры органической химии факультета физико-математических и естественных наук РУДН получил грантовую поддержку университета на разработку многофункциональных производных пирролидина. Исследователи намерены создать соединения, сочетающие противовоспалительную, антибактериальную, противогрибковую, антиоксидантную и противоопухолевую активность в одной молекуле. Проект рассчитан на