Методы, модели, алгоритмы, методики и информационные технологии анализа, обработки и синтеза аэрокосмических изображений для информационно-аналитических систем регионального уровня тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, доктор наук Колесенков Александр Николаевич

• Колесенков Александр Николаевич
• доктор наук
• 2022

Оглавление диссертации доктор наук Колесенков Александр Николаевич

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

Введение

1. Сравнительный анализ методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий анализа, обработки и синтеза АКИ в ИАС

1.1. Общие положения

1.2. Сравнительный анализ методов анализа, обработки и синтеза АКИ

1.3. Сравнительный анализ алгоритмов, методик и информационных технологий анализа, обработки и синтеза АКИ

1.4. Сравнительный анализ технических решений ведущих мировых компаний

1.5. Постановка задач ИАС в масштабе регионов РФ на базе анализа, обработки и синтеза АКИ

1.6. Основные результаты и выводы

2. Разработка методов и моделей анализа и обработки АКИ

2.1. Основные понятия и определения

2.2. Модернизация метода совмещения АКИ на основе спектральной обработки в кусочно-постоянном базисе

2.3. Разработка метода распознавания АКИ на основе нечеткой кластеризации данных

2.4. Совершенствование метода выявления изменений на разновременных АКИ с применением индекса GEMI

2.5. Модернизация метода интеллектуального распознавания образов ландшафтных объектов на АКИ

2.6. Разработка математической модели субпиксельной обработки АКИ

2.7. Совершенствование информационно-структурной модели дистанционного мониторинга объектов и территорий

2.8. Основные результаты и выводы

3. Разработка алгоритмов и методик, реализующих функционал элементов ИАС

3.1. Общие положения

3.2. Синтез алгоритмов совмещения АКИ на основе спектральной обработки в базисе Уолша

3.3. Разработка алгоритма синтеза АКИ с повышенной разрешающей способностью за счет их субпиксельной обработки

3.4. Разработка алгоритма распознавания АКИ на основе нечеткой кластеризации данных

3.5. Модернизация методики «сшивки» аэрокосмических изображений

3.6. Разработка методики научно-обоснованного выбора (комплексирования) сочетания и состава компонентов ИАС

3.7. Основные результаты

4. Разработка информационных технологий получения, обновления и представления АКИ

4.1. Общие положения

4.2. Совершенствование информационной технологии поиска и каталогизации разнородных АКИ

4.3. Разработка информационной технологии представления и визуализации данных

4.4. Разработка информационной технологии привязки неструктурированных в геоинформационном пространстве АКИ

4.5. Модернизация информационной технологии дистанционного мониторинга объектов и территорий на основе бионических подходов

4.6. Основные результаты

5. Разработка технических решений и рекомендации по применению результатов диссертации

5.1. Общие положения

5.2. Разработка системы поиска, получения и каталогизации аэрокосмических данных

5.3. Разработка ИАС дистанционного мониторинга пожарной обстановки

5.4. Разработка ИАС дистанционного мониторинга недропользования

5.5. Разработка ИАС дистанционного мониторинга лесных массивов и свалок ТБО

5.6. Разработка ИАС мониторинга чрезвычайных ситуаций

Заключение

Список литературы ПРИЛОЖЕНИЕ

280

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

2D - двумерное 3D - трехмерное

FCM - fuzzy C-means (Метод нечёткой кластеризации C-средних)

GEMI - индекс глобального мониторинга окружающей среды (Global

Environmental Monitoring Index)

JSON - Javascript object notation (формат обмена данными)

NDVI - Normalized difference vegetation index (нормализованный

вегетационный индекс)

NIR - спектральная яркость пикселя цифрового изображения в ближнем инфракрасном канале

RGB - цветовая модель, описывающая способ кодирования цвета

SAVI - Soil Adjusted Vegetation Index (индекс растительности с поправкой на

почву)

SMO - Sequential Minimal Optimization (Последовательная минимальная оптимизация)

SVM - машина опорных векторов

TSAVI - Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (индекс растительности с

поправкой на трансформированную почву)

АКИ - аэрокосмическое изображение

БГД - база географических данных

БД - база данных

ВД - вещественно-диадная

ВКФ - взаимно-корреляционная функция

ВНИИ ГОЧС - Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России ДЗЗ - дистанционное зондирование Земли ИАС - информационно-аналитическая система ИИ - искусственный интеллект ИК - инфракрасный

ИНС - искусственная нейронная сеть

ИТЦ - инженерно-технологический центр

КФМ - киберфизическая модель

КФС - киберфизическая система

ЛВ - логико-вероятностное

ЛПР - лицо, принимающее решения

МВД - Министерства внутренних дел Российской Федерации

МЧС - Министерство Российской Федерации по делам гражданской

обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных

бедствий

НИИАС - Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт

информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте

НИОКР - Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы

НИР - научно-исследовательская работа

НЦ ОМЗ - Научный центр оперативного мониторинга Земли

ОЗУ - оперативное запоминающее устройство

ОКБ - особое конструкторское бюро

ПО - программное обеспечение

ПОО - потенциально опасный объект

СИППР - система информационной поддержки принятия решений

СФЦ - схема функциональной целостности

ТБ - техника безопасности

ТБО - твердые бытовые отходы

ТИ - текущее изображение

ТМ - Thematic Mapper (тип камеры спутника)

ФБФС - функция безопасного функционирования системы

ФОС - функции обеспечения системы

ЧС - чрезвычайная ситуация

ЭИ - эталонное изображение

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы, модели, алгоритмы, методики и информационные технологии анализа, обработки и синтеза аэрокосмических изображений для информационно-аналитических систем регионального уровня»

Актуальность темы исследования

Современное информационное пространство субъектов Российской Федерации (РФ), в условиях которого функционируют муниципальные органы исполнительной власти и хозяйствующие субъекты, осуществляющие информационно-аналитическую деятельность, за последние годы существенно изменилось и приобрело следующие особенности [1-3]:

- используются различные форматы данных, связанные с широким разнообразием источников их получения;

- необходимость анализа большого объема неструктурированных данных (до 75%);

- возросшее количество факторов, которые необходимо учитывать при принятии решений;

- повышенные требования к объему обрабатываемых данных и быстродействию программных средств;

- возрастающие требования к оперативности формирования управляющих воздействий;

- особая актуальность вопросов использования аэрокосмических изображений (АКИ) или данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в применяемых информационных технологиях, обладающих высокой информативностью, достоверностью, оперативностью и доступностью [4, 5].

Данные ДЗЗ содержат ценную информацию о состоянии и взаимосвязи компонентов природной и антропогенной сред. В рамках Федеральной космической программы до 2025 года планируется увеличить орбитальную группировку с 8 до 23 спутников ДЗЗ. Активно развивается и становится более доступной на региональном уровне оперативная аэросъемка земной поверхности с помощью мультикоптеров [6-15].

В соответствии с ГОСТ 59082-2020 наиболее актуальными задачами для регионов РФ, решаемыми посредством обработки аэрокосмических изображений в информационно-аналитических системах (ИАС), являются:

- обнаружение чрезвычайных ситуаций и оценка ущербов от них;

- мониторинг лесопожарной обстановки;

- мониторинг долгосрочных изменений (деградации) природной среды;

- мониторинг наводнений, паводковой и ледовой обстановки;

- контроль несанкционированных выбросов в водную среду;

- контроль загрязнения почв, включая обнаружение несанкционированных свалок твердых бытовых отходов;

- анализ и прогнозирование состояния сельскохозяйственных культур;

- анализ и прогнозирование состояния водоемов.

Отсутствие необходимого инструментария для эффективного анализа аэрокосмической информации в ИАС регионального уровня приводит к возникновению ряда проблем [16]:

- вопросы использования АКИ в ИАС регионального уровня сегодня решаются в значительной степени децентрализовано в рамках конкретных ведомств и промышленных предприятий;

- отсутствия требуемых технологий анализа и обработки данных ДЗЗ вынуждает пользователей решать сложные задачи информационно-аналитического обеспечения самостоятельно, овладевая по необходимости дополнительными знаниями по принципам формирования АКИ, особенностям современных подходов к обработке информации, геоинформационным технологиям;

- в основе существующих методов обработки АКИ лежит спектрально-пространственный подход, основанный на преобразованиях Фурье, которые имеют множество недостатков, в том числе проблему сходимости (явление Гиббса);

- ИАС, использующие данные только от зарубежных космических аппаратов, могут иметь перебои в работе и получении актуальной информации из-за санкций со стороны иностранных государств в отношении России;

- круг решаемых с помощью ДЗЗ задач в основном сводится к

обнаружению существенных изменений на местности методом визуально-экспертного анализа с низкими показателями автоматизации;

- в настоящее время в муниципальных органах исполнительной власти субъектов Российской Федерации (подразделения МЧС, Минтранса, Минпромторга, Минприроды, Роспотребнадзора и др.), в хозяйствующих субъектах (компании «Технониколь», «Роснефть», «Транснефть», «Газпром» и др.) применяются элементы информационно-аналитических систем, функционирующих в интересах определенных сфер хозяйственной деятельности. Как правило, они используют технологии анализа и обработки данных, разные программные среды, несовместимые форматы данных. Это препятствует обмену данными между ведомствами и субъектами РФ и усложняет анализ информации на федеральном уровне [17].

Озвученные проблемы приводят к неэффективному использованию финансовых и трудовых ресурсов, сложности межпроектного заимствования и отсутствию преемственности технологических решений в ИАС, особенно остро проблема просматривается в субъектах РФ. При этом тысячам потребителей требуется решение одних и тех же типовых задач, связанных с анализом и обработкой данных, в том числе и АКИ [18, 19].

Одним из путей решения указанных проблем является структурная организация процессов обработки неструктурированной информации, в том числе АКИ, поступающей от различных источников в информационно-аналитической среде на региональном уровне [20, 21].

Вопросы эффективной обработки данных в ИАС регионального уровня, применяемых в государственных организациях, на промышленных предприятиях и в частных компаниях, мало изучены, результаты исследований недостаточно систематизированы, а большинство научных публикаций носит поверхностный характер. Поэтому дальнейшие исследования в области структурной организации процессов, включающих методы, модели, алгоритмы, методики и информационные технологии, которые могут использоваться совместно в единой информационно-

аналитической среде в зависимости от запросов потребителей и решаемых задач, также являются актуальными. Под информационно-аналитической средой будем понимать совокупность методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий обработки данных, в том числе аэрокосмических изображений [22].

В диссертации на основе фундаментальных и прикладных научных исследований решается актуальная научная проблема, связанная с разработкой методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий анализа, обработки и синтеза изображений, получаемых от современных систем дистанционного зондирования Земли, проводящих съёмку с различным пространственным разрешением. Решение проблемы имеет важное социально-экономическое и хозяйственное значение, направленное на эффективное использование результатов аэрокосмических исследований на региональном уровне.

Актуальность работы подтверждается соответствием ее тематики направлению Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации от 01.12.2016 № 642: «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, к новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта» (п. 20), а также «Основам государственной политики в области использования результатов космической деятельности в интересах модернизации экономики Российской Федерации и развития ее регионов на период до 2030 года» от 14.01.2014 № Пр-51 [23]. Согласно последнему документу «Государственная политика в области использования результатов космической деятельности осуществляется в соответствии со следующими принципами (в том числе): ...

е) обеспечение программно-технологической независимости Российской Федерации в использовании результатов космической деятельности при решении задач управления государством, его

территориями, включая особо охраняемые территории, регионами, критически важными, потенциально опасными и социально значимыми объектами инфраструктуры страны;

ж) обеспечение внедрения отечественных геоинформационных систем и программно-технологических платформ в качестве базовых для решения задач государственного и муниципального управления...».

Работа выполнена при государственной поддержке стипендий Президента РФ (№ СП-553.2015.3 и № СП-3912.2018.3), гранта Фонда содействия инновациям «СТАРТ-1» (№545ГС1/1148), а также в порядке выполнения других научно исследовательских работ.

Степень проработанности темы

В России вопросами обработки данных ДЗЗ активно занимаются РКЦ «Прогресс», НЦ ОМЗ [80], ИКИ РАН [19], ВНИИ ГОЧС, АО «НИИАС» [7], Самарский университет [5], МФТИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ИТЦ «Сканэкс» [40], компания «Ракурс» и др. Указанные организации занимаются предварительной и тематической обработкой данных ДЗЗ для решения узких задач, при этом результаты не предназначены для тиражирования.

Зарубежными лидерами в области обработки данных ДЗЗ являются компании Erdas Inc (США), PCI Geomatics (Канада), Leica Geosystems (Швейцария), которые рассчитаны на определенные типы и форматы изображений, в базовой версии настроены на работу только с данными от зарубежных космических аппаратов и имеют дорогостоящие пользовательские лицензии [27].

Вопросами информационно-аналитического обеспечения деятельности органов исполнительной власти и хозяйствующих субъектов плодотворно занимались отечественные и зарубежные ученые: Цветков В.Я., Шахраманьян М.А., Новиков Д.А., Арлазаров В.Л., Брукс Ф., Бурков В.Н., Друкер П., Емельянов C.B., Залаев Г.З., Каленов Н.Е., Ларичев О.И., Осипов Г.С., Поспелов Д.А., Саати Т.Л., Хорошевский В.Ф. и другие. Вопросы обработки аэрокосмических изображений достаточно широко отражены в

трудах Сойфера В.А., Еремеева В.В., Гонсалеза Р., Хармута Х.Ф., Прэтта В., Алпатова Б.А., Асмуса В.В., Журавлева Ю.И., Злобина В.К., Кострова Б.В., Кронберга П., Кузнецова А.Е., Лупяна Е.А., Розенфельда А. и другие.

Отмечая существенный вклад названных ученых и организаций в создание математического и алгоритмического обеспечения обработки аэрокосмических изображений применительно к информационно-аналитической деятельности, следует заметить, что их усилия не привели к созданию условий для массового внедрения результатов космической деятельности в работу органов исполнительной власти, органов местного самоуправления и в производственную деятельность хозяйствующих субъектов, а также не обеспечили использование отечественных геоинформационных систем и программно-технологических платформ как базовых для решения задач государственного и муниципального управления [6, 18, 21, 23].

Попытка построить сеть центров компетенций в сфере практического применение результатов космической деятельности в регионах Российской Федерации предпринималась Научным центром оперативного мониторинга Земли посредством развертывания валидационных полигонов лесотехнического и сельскохозяйственного назначения на территории Рязанской области, но она не увенчалась успехом в связи с отсутствием соответствующего финансирования [83].

В области мониторинга чрезвычайных ситуаций определенные успехи были достигнуты во Всероссийском научно-исследовательском институте по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России под руководством М.А. Шахраманьяна [28]. Научные достижения по дистанционному мониторингу лесопожарной обстановки, контролю состояния водных объектов достаточно подробно описаны в его монографии, вышедшей в 2003 году [28], однако эти наработки не получили широкого распространения в региональных управлениях МЧС и других ведомствах.

Идея снабжать регионы РФ готовыми результатами космической

деятельности была предложена группой ученых (Еремеев В.В., Злобин В.К.) за счет предоставления информации, прошедшей межотраслевую обработку [2, 16]. Но использование этой информации оказалось невозможным на местах в связи со сложностью алгоритмов обработки и отсутствием инфраструктуры для ее распространения в регионы [60]. В качестве положительного примера можно отметить опыт НИИ информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте по внедрению геоинформационных технологий в системе РЖД (Цветков В.Я.) [12]. Тем не менее, для решения задач в региональных органах исполнительной власти, филиалах и дочерних предприятиях РЖД результаты данных исследований оказались невостребованными.

На основе проведенного анализа сведений, обзоров и публикаций выявлено, что, несмотря на большое количество существующих подходов к обработке результатов аэрокосмической съемки, они являются труднодоступными и сложными для применения в организациях и на предприятиях регионального уровня. Поэтому для снижения стоимости и оперативности информационного обеспечения деятельности муниципальных органов исполнительной власти и хозяйствующих субъектов в регионах РФ необходима новая теоретическая и методологическая база.

Сложность проблемы не позволяет пока создать универсальную структуру организации процессов обработки АКИ в информационно-аналитической среде на основе современных технологий обработки и анализа разнородных данных с минимальной зависимостью от источников их получения, а также от компетенций и квалификации специалистов, обеспечивающих функционирование таких региональных систем. Недостаточное внимание исследователей к этой проблеме обусловило актуальность и определило тему, цели, задачи и структуру настоящего диссертационного исследования.

Цель диссертации - разработка методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий анализа, обработки и синтеза

изображений, являющихся теоретической и методической основой создания импортонезависимых программно-технологических платформ использования результатов ДЗЗ для решения задач управления регионами, включая критически важные, потенциально опасные и социально значимые объекты их инфраструктуры.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) провести сравнительный анализ существующих методов, моделей, алгоритмов, методик и технологий анализа, обработки и синтеза АКИ в ИАС регионального уровня;

2) разработать систему методов и моделей анализа и обработки аэрокосмических изображений, включающую:

- метод совмещения аэрокосмических изображений;

- метод распознавания аэрокосмических изображений на основе синтеза качественно новых изображений посредством нечеткой кластеризации данных;

- метод выявления изменений на разновременных аэрокосмических изображениях;

- метод интеллектуального распознавания образов ландшафтных объектов на аэрокосмических изображениях;

- математическую модель субпиксельной обработки аэрокосмических изображений;

- информационно-структурную модель дистанционного мониторинга объектов и территорий;

3) разработать комплекс алгоритмов и методик, реализующих функционал элементов ИАС, включающий:

- алгоритмы совмещения аэрокосмических изображений;

- алгоритм распознавания аэрокосмических изображений;

- алгоритм синтеза изображений с повышенной разрешающей способностью;

- алгоритм автоматического масштабирования изображений;

- методику «сшивки» аэрокосмических изображений;

- методику научно-обоснованного выбора (комплексирования) сочетания и состава компонентов ИАС;

4) разработать комплекс информационных технологий получения, обновления и представления аэрокосмических данных, включающий:

- информационную технологию поиска и каталогизации разнородных аэрокосмических данных;

- информационную технологию представления и визуализации данных;

- информационную технологию привязки неструктурированных в геоинформационном пространстве аэрокосмических изображений;

- информационную технологию дистанционного мониторинга объектов и территорий на основе бионических подходов;

5) реализовать предложенные автором методы, методики и информационные технологии в виде алгоритмов и технических решений и выполнить их апробацию на реальных аэрокосмических изображениях в ИАС регионального уровня.

Объектом исследования диссертационной работы являются аэрокосмические изображения, получаемые из различных источников (спутники, мультикоптеры).

Предметом исследования диссертационной работы являются методы, модели, алгоритмы, методики, информационные технологии и средства анализа, обработки и синтеза цифровых изображений применительно к информационно-аналитическим системам регионального уровня.

Научная новизна диссертации

В ходе диссертационного исследования автором получены следующие результаты, обладающие научной новизной.

1. Разработаны метод и алгоритмы совмещения аэрокосмических изображений, в том числе иерархический алгоритм, отличающиеся

применением корреляционного анализа на основе модернизированных систем базисных функций, квазидвумерной корреляции, обеспечивающие выигрыш в объеме вычислений до 74.2% по сравнению с известными методами, что послужило основой для создания методики «сшивки» аэрокосмических изображений и информационной технологии привязки неструктурированных в геоинформационном пространстве аэрокосмических изображений.

2. Разработаны метод и алгоритм распознавания аэрокосмических изображений, отличающиеся применением нечеткой FCM-кластеризации в ЯОБ-формате для синтеза качественно новых изображений, позволяющие повысить точность выделения ландшафтных объектов на 35,8% и снизить вероятность ложных идентификаций до 2,7 раза по сравнению с существующими методами.

3. Разработан метод выявления изменений на разновременных аэрокосмических изображениях, отличающийся применением индексов изображений, что позволяет повысить надежность и оперативность дистанционного мониторинга объектов и территорий.

4. Разработан метод интеллектуального распознавания образов ландшафтных объектов на аэрокосмических изображениях, отличающийся использованием модернизированной системы структурных признаков в качестве параметров классификатора, обеспечивающий повышение надежности выделения ландшафтных объектов до 5,36 раз и увеличение быстродействия до 1,6 раз по сравнению с существующими методами.

5. Разработаны математическая модель и алгоритм синтеза изображений с повышенной разрешающей способностью, отличающиеся субпиксельной обработкой исходных аэрокосмических изображений и позволяющие увеличить разрешение исходного изображений до 2 раз с незначительными потерями по качеству.

6. Разработан алгоритм автоматического масштабирования изображений, отличающийся применением вещественно-диадной свертки и

позволяющий в автоматическом режиме уменьшать масштаб изображений в 2п раз.

7. Разработана методика «сшивки» аэрокосмических изображений, отличающаяся применением модернизированного алгоритма поиска точек совмещения посредством «автокорреляции» в кусочно-постоянном базисе Уолша и позволяющая автоматизировать процесс синтеза единой цифровой карты местности на основе соединения соседних кадров съемки.

8. Предложена новая методика научно-обоснованного выбора (комплексирования) сочетания и состава компонентов ИАС, основанная на оценке риска принятия решений, базирующаяся на логико-вероятностном подходе и позволяющая ускорить разработку ИАС.

9. Предложена информационная технология поиска и каталогизации разнородных аэрокосмических данных, отличающаяся применением модернизированных алгоритмов спектральной обработки аэрокосмических изображений, позволяющая получать новые аэрокосмические снимки из различных источников, индексировать их и осуществлять выборку по критериям конечных потребителей для дальнейшего распространения, тематической обработки и использования.

10. Разработана информационная технология представления и визуализации данных, отличающаяся полуавтоматическим построением виртуальных 3D-панорам, позволяющая получить выигрыш по быстродействию в среднем до 1,83 раза по сравнению с полигональным и твердотельным 3D-моделированием и сократить до 5,9 раз минимально требуемый объем ресурсов памяти для хранения данных.

11. Разработана информационная технология привязки неструктурированных в геоинформационном пространстве аэрокосмических изображений, отличающаяся применением спектральной обработки аэрокосмических изображений и позволяющая осуществлять замену текущих снимков на новые с повышением быстродействия до 3,25 раз по сравнению с существующими технологиями;

12. Предложена информационно-структурная модель и модернизирована информационная технология дистанционного мониторинга объектов и территорий, отличающиеся применением бионических (генетических) подходов и дающие возможность до 5,27 раз повысить быстродействие оценки влияния внешних факторов различной природы на объекты мониторинга при незначительном (до 11,98%) снижении точности.

Практическая ценность работы

1. Результаты диссертационной работы создают теоретическую и технологическую базу, позволяющую на основе современных информационных подходов предложить структурную организацию процессов обработки АКИ в ИАС, включая ряд методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий, отличающихся малыми затратами вычислительных ресурсов.

2. Применение на практике предложенной структурной организации процессов обработки АКИ в ИАС обеспечивает снижение временных и трудозатрат на разработку, модификацию и эксплуатацию прикладных ИАС регионального назначения, расширение функциональных возможностей, а также повышение надежности и эффективности их работы.

3. Применение реализованных в виде алгоритмов и технических решений разработанных методов, моделей, алгоритмов, методик и информационных технологий повысит качество информационной поддержки процедур принятия решений государственными организациями, министерствами и ведомствами регионального уровня в части дистанционного мониторинга объектов и территорий, включая оценку их текущего состояния, прогнозирование динамики его изменения, формирование массивов географических данных, планирование дальнейших действий и контроль их выполнения.

4. Практическая значимость полученных результатов подтверждается актами внедрения результатов от организаций, в задачи которых входит работа с географической информацией, мониторинг объектов и территорий,

информационная поддержка процедур принятия управленческих решений.

Методы исследования

Для решения поставленных задач использовались методы анализа и обработки цифровых изображений, методы пространственного анализа и моделирования, методы искусственного интеллекта, теория графов, генетические (бионические) подходы, аппарат нечеткой логики, теория вероятностей, теория моделирования сложных технических систем, теория принятия решений, теория разработки информационных систем, методы объектно-ориентированного программирования, методы 3D-моделирования.

Положения, выносимые на защиту

1) система методов и моделей анализа и обработки аэрокосмических изображений, включающая:

- метод совмещения аэрокосмических изображений, отличающийся применением корреляционного анализа на основе нетригонометрических базисных функций и квазидвумерной корреляцией;

- метод распознавания аэрокосмических изображений на основе синтеза качественно новых изображений посредством нечеткой кластеризации данных, отличающийся применением нечеткой FCM-кластеризации в RGB-формате;

- метод выявления изменений на разновременных аэрокосмических изображениях, отличающийся применением индексов изображений;

- метод интеллектуального распознавания образов ландшафтных объектов на аэрокосмических изображениях, отличающийся использованием структурных признаков в качестве параметров классификатора;

- математическую модель субпиксельной обработки аэрокосмических изображений, позволяющую синтезировать изображение с большим разрешением и незначительными потерями по качеству;

- информационно-структурную модель дистанционного мониторинга объектов и территорий, отличающуюся применением данных ДЗЗ;

2) комплекс алгоритмов и методик, реализующих функционал

элементов ИАС, включающий:

- алгоритмы совмещения аэрокосмических изображений, в том числе иерархический алгоритм;

- алгоритм распознавания аэрокосмических изображений;

- алгоритм синтеза изображений с повышенной разрешающей способностью, отличающийся субпиксельной обработкой исходных аэрокосмических изображений;

- алгоритм автоматического масштабирования изображений, отличающийся применением вещественно-диадной свертки;

- методику «сшивки» аэрокосмических изображений, отличающуюся применением «автокорреляции» в кусочно-постоянном базисе Уолша;

- методику научно-обоснованного выбора (комплексирования) сочетания и состава компонентов ИАС, основанную на оценке риска принятия решений, базирующуюся на логико-вероятностном подходе и позволяющую ускорить разработку ИАС;

3) комплекс информационных технологий получения, обновления и представления аэрокосмических данных, включающий:

- информационную технологию поиска и каталогизации разнородных аэрокосмических данных, отличающуюся применением спектральной обработки аэрокосмических изображений;

- информационную технологию представления и визуализации данных, отличающуюся полуавтоматическим построением виртуальных 3D-панорам;

- информационную технологию привязки неструктурированных в геоинформационном пространстве аэрокосмических изображений, отличающуюся применением спектральной обработки аэрокосмических изображений;

- информационную технологию дистанционного мониторинга объектов и территорий, отличающуюся применением бионических (генетических) подходов.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Колесенков Александр Николаевич, 2022 год

Список литературы

1. Гонсалес, Р. С. Цифровая обработка изображений / Рафаэл С. Гонсалес, Ричард Е. Вудс; перевод с английского Л. И. Рубанова, П. А. Чочиа; научная редакция перевода П. А. Чочиа. - Москва: Техносфера, 2006.

- 1072 с.: ил., табл. - (Мир цифровой обработки). - ISBN 978-5-94836-331-8.

- Текст: непосредственный.

2. Злобин, В. К. Обработка изображений в геоинформационных системах: учебное пособие для вузов / В. К. Злобин, В. В. Цветков, А. Е. Кузнецов; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Рязань: Издательство Рязанского государственного радиотехнического университета, 2008. - 264 с. - Текст: непосредственный.

3. Костров, Б. В. Основы цифровой передачи и кодирования информации: учебное пособие для студентов высших учебных заведений / Б.

B. Костров. - 2-е изд., перераб. и доп. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2010. - 196 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-77220282-1. - Текст: непосредственный.

4. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: в 2 книгах / У. Прэтт; перевод с английского; под редакцией Д. С. Лебедева. - Москва: Мир, 1982. -310 с.: ил. - Текст: непосредственный.

5. Методы компьютерной обработки изображений / под редакцией В. А. Сойфера. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 784 с. - Текст: непосредственный.

6. Коккоз, М. М. Методика построения информационно-аналитических систем / М. М. Коккоз, А. Р. Жумабай. - Текст: непосредственный // Молодой ученый. - 2016. - № 4 (108). - С. 50-54.

7. Визильтер, Ю. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий / Ю. В. Визильтер,

C. Ю. Желтов, А. В. Бондаренко [и др.]. - Москва: Физматкнига, 2010. - 671 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-89155-201-2. - Текст: непосредственный.

8. Кашкин, В. Б. Дистанционное зондирование Земли из космоса.

Цифровая обработка изображений: учебное пособие / В. Б. Кашкин, А. И. Сухинин. - Москва: Логос, 2001. - 262 с.: ил. - ISBN 5-94010-138-0. - Текст: непосредственный.

9. Кронберг, П. Дистанционное изучение Земли: основы и методы дистанционных исследований в геологии / П. Кронберг; перевод с немецкого В. А. Буша; под редакцией В. Г. Трифонова. - Москва: Мир, 1988. - 349 с.: ил., карт. - ISBN 5-03-000545-5. - Текст: непосредственный.

10. Очин, Е. Ф. Вычислительные системы обработки изображений / Е. Ф. Очин. - Ленинград: Энергоатомиздат, 1989. - 132 с.: ил. - ISBN 5-28304394-0. - Текст: непосредственный.

11. Острейковский, В. А. Теория систем / В. А. Острейковский. -Москва: Высшая школа, 1997. - 239 с.: ил. - ISBN 5-06-002642-6. - Текст: непосредственный.

12. Цветков, В. Я. Геоинформационные системы и технологии / В. Я. Цветков. - Москва: Финансы и статистика, 1998. - 286 с.: ил. - (Диалог с компьютером). - ISBN 5-279-01812-0. - Текст: непосредственный.

13. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем / под редакцией Ю. М. Смирнова. - Москва: Высшая школа, 1984. - 359 с.: ил. - Текст: непосредственный.

14. Чернышев, М. К. Математическое моделирование иерархических систем: с приложением к биологии и экономике / М. К. Чернышев, М. Ю. Гаджиев. - Москва: Наука, 1987. - 192 с.: ил. - Текст: непосредственный.

15. Газизов, Т. Т. Моделирование систем: учебное пособие / Т. Т. Газизов. - Томск: Томский государственный педагогический университет, 2015. - 230 с. - Текст: непосредственный.

16. Злобин, В. К. Обработка аэрокосмических изображений / В. К. Злобин, В. В. Еремеев. - Москва: Физматлит, 2006. - 285 с.: ил., табл. - ISBN 5-9221-0739-9. - Текст: непосредственный.

17. Колесенков, А. Н. Современные подходы к обработке данных при построении геоинформационных систем экологического мониторинга / А. Н.

Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 9. - С. 103-112.

18. Гарбук, С. В. Космические системы дистанционного зондирования Земли / С. В. Гарбук, В. Е. Гершензон. - Москва: Инженер, 1997. - 295 с.: ил., карт. - ISBN 5-89227-002-7. - Текст: непосредственный.

19. Лупян, Е. А. Развитие подходов к построению информационных систем дистанционного мониторинга / Е. А. Лупян, М. А. Бурцев, А. А. Прошин, Д. А. Кобец. - Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т. 15. - № 3. - С. 53-68.

20. Борисов, А. В. Перспективные направления создания комплексов приёма, обработки и распространения космической информации дистанционного зондирования Земли и связанные с этим проблемы / А. В. Борисов, Н. П. Ковалевский, Ф. Н. Любченко. - Текст: непосредственный // Космонавтика и ракетостроение. - 2014. - № 5 (78). - С. 9-15.

21. Меньшиков, В. А. Основы анализа и проектирования космических систем мониторинга и прогнозирования природных и техногенных катастроф / В. А. Меньшиков, А. Н. Перминов, А. И. Рембеза, Ю. М. Урличич. -Москва: Машиностроение, 2014. - 732 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-94275-7441. - Текст: непосредственный.

22. Бакланов, А. И. Системы наблюдения и мониторинга: учебное пособие / А. И. Бакланов. - Москва: Бином, 2009. - 234 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-94774-905-2. - Текст: непосредственный.

23. Основы государственной политики в области использования результатов космической деятельности в интересах модернизации экономики Российской Федерации и развития ее регионов на период до 2030 года (утв. Президентом РФ 14.01.2014 N Пр-51).

24. Колесенков, А. Н. Информационная поддержка принятия решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций: монография / А. Н.

Колесенков. - Москва: Русайнс, 2017. - 108 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-43652020-9. - Текст: непосредственный.

25. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография / П. В. Терелянский; Волгоградский государственный технический университет. - Волгоград: ВолгГГУ, 2009. -126 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-9948-0305-9. - Текст: непосредственный.

26. Таганов, А. И. Модели и методы принятия управленческих решений по мониторингу экологических рисковых ситуаций / А. И. Таганов, А. Н. Колесенков, В. Г. Псоянц, Н. В. Акинина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Динамика сложных систем - XXI век. - 2017. - Т. 11. - № 2. - С. 3-8.

27. Skulimowski, A. Future Trends of Intelligent Decision Support Systems and Models / Andrzej Skulimowski. - Text: direct // Future Information Technology. Communications in Computer and Information Science / Editors J. J. Park, L. T. Yang, C. Lee. - Berlin, 2011. - Vol. 184. - № 2. - P. 11-20.

28. Шахраманьян, М. А. Новые информационные технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России: природно-техногенные аспекты: монография / М. А. Шахраманьян. - Москва: ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003. - 397 с.: ил., карт. - ISBN 5-93970-019-5. - Текст: непосредственный.

29. Hao-Tian, Z. New trends for Decision Support Systems / Zhang Hao-Tian, Qian Yang, Chun Sing Lai, Loi Lai. - Text: direct // IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics: Conference Proceedings. - 2012. -P. 1373-1378.

30. Курагин, А. В. Обзор перспективных методов обработки данных наблюдения земли / А. В. Курагин, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет им. В. Ф. Уткина. - Текст: непосредственный // XXIV Туполевские чтения (школа молодых ученых): материалы Международной молодёжной научной конференции: в 6 томах. -Казань: ИП Сагиева А. Р., 2019. - Т. 4. - С.111-114.

31. О создании территориальной системы мониторинга, лабораторного

контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: постановление Губернатора Рязанской области № 485-пг от 08.09.2004 (с изменениями и дополнениями от 16.08.2012). -Рязань: Рязанские ведомости, 2004. - Текст: непосредственный.

32. Митракова, О. В. Информационно-аналитическое обеспечение мониторинга состояния и использования природных ресурсов / О. В. Митракова, Д. Б. Аракчеев. - Текст: непосредственный // Геоинформатика. -2006. - № 3. - С. 25-29.

33. Davis, F. Environmental Analysis Using Integrated GIS and Remotely Sensed Data: Some Research Needs and Priorities / D. Quattrochi, M. Ridd, N. Lam, S. Walsh. - Text: direct // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. -1991. - № 6. - P. 689-697.

34. Babaev, S. I. The directions for collaborate usage of flight apparatus technical vision system information and electronic cartography / S. I. Babaev, A. I. Baranchikov, N. N. Grinchenko [et al.]. - Text: direct // MECO: the 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Bar, 2016. - P. 153-157.

35. Колесенков, А. Н. Спутниковый мониторинг в задачах информационной поддержки процедур принятия управленческих решений по предупреждению чрезвычайных ситуаций / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Фундаментальные и прикладные космические исследования: тезисы докладов XIII конференции молодых ученых. -Москва: ИКИ РАН, 2016. - С. 47.

36. Strotov, V. V. Technology for organization of the onboard system for processing and storage of ers data for ultrasmall spacecraft / V. V. Strotov, A. I. Taganov, Y. V. Konkin, A. N. Kolesenkov. - Text: direct // High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VII: proceedings of SPIE / The International Society for Optical Engineering. - Berlin, 2017. - P. 468-472.

37. Павлов, С. В. ГИС для информационной поддержки деятельности по предупреждению и ликвидации последствий ЧС / С. В. Павлов. - Текст: непосредственный // ArcReview: современные геоинформационные

технологии. - 2003. - № 3. - С. 12-14.

38. Колесенков, А. Н. Технология поддержки принятия управленческих решений на основе оперативного мониторинга пожарной обстановки / А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2015. - № 9. - С. 157-163.

39. Зятькова, Л. К. Геомониторинг природной среды: монография: в 2 томах / Л. К. Зятькова, И. В. Лесных; Министерство образования и науки Российской Федерации. - Новосибирск: Сибирская государственная геодезическая академия, 2004. - Т. 1. - 376 с.: ил., портр. - Текст: непосредственный.

40. Королев, Ю. К. Модели данных геоинформационных систем / Ю. К. Королев. - Текст: непосредственный // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. - 1998. - № 3 (15). - С. 68-70.

41. Получение и использование спутниковых данных о природных ресурсах Земли и окружающей среде. - Текст: непосредственный // Сборник научных трудов / под редакцией И. В. Минаева, Н. Н. Новиковой. - Санкт-Петерб: Гидрометеоиздат, 2004. - Вып. 1. - 220 с.

42. Фетисов, Д. В. Разработка алгоритмов обработки изображений в задачах дистанционного мониторинга недропользования / Д. В. Фетисов, А. Н. Колесенков, А. И. Таганов. - Текст: непосредственный // К. Э. Циолковский - 160 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика: 7-я Международная научно-техническая конференция. -Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2017. -С. 306-309.

43. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / под редакцией Т. С. Хуанга. - Москва: Радио и связь, 1984. - 221 с.: ил. - Текст: непосредственный. - не считать

44. Блейхут, Р. Э. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов / Р. Блейхут; перевод с английского И. И. Грушко. - Москва: Мир, 1989. - 448

с.: ил. - ISBN 5-09-001009-2. - Текст: непосредственный.

45. Колесенков, А. Н. Методика геоинформационной технологии мониторинга образовательных программ онлайн-обучения / А. Н. Колесенков, А. И. Таганов. - Текст: непосредственный // Открытое и дистанционное образование. - 2015. - № 4 (60). - С. 69-73.

46. Taganov, A. I. Management of educational risk on the basis of data mining in GIS / A. I. Taganov, A. N. Kolesenkov, D. A. Perepelkin, D. S. Zhuravlev. - Text: direct // Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies: Proceedings 2017 International Conference, IT and QM and IS. - 2017. - P. 577-580.

47. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: сборник научных статей / Российская академия наук; научные редакторы Н. П. Лаверов, Е. Я. Лупян, О. Ю. Лаврова. - Москва: Азбука-2000, 2007. - 383 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-91333-005-5. - Текст: непосредственный.

48. Курагин, А. В. Стратегическая дорожная карта для передовых космических вычислений / А. В. Курагин, А. Н. Колесенков, А. И. Таганов. -Текст: непосредственный // Актуальные проблемы ракетно-космической техники: материалы VI Всероссийской научно-технической конференции с международным участием (VI Козловские чтения) / под общей редакцией Р. Н. Ахметова. - Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2019. - Т. 1. - С. 224-225.

49. Лурье, И. К. Основы геоинформационного картографирования: учебное пособие / И. К. Лурье; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова. - Москва: Издательство МГУ, 2000. - 141 с.: ил., табл. - ISBN 5-211-03966-1. - Текст: непосредственный.

50. Пузаченко, Ю. Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях: учебное пособие для студентов вузов / Ю. Г. Пузаченко. - Москва: Академия, 2004. - 407 с.: ил., табл. - (Высшее профессиональное образование). - ISBN 5-7695-1348-9. - Текст:

непосредственный.

51. Красильников, H. H. Цифровая обработка изображений / Н. Н. Красильников. - Mосква: Вузовская книга, 2001. - 319 с.: ил., табл. - ISBN 589522-146-7. - Текст: непосредственный.

52. Дженкинс, Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Дженкинс, Д. Ваттс; перевод с английского В. Ф. Писаренко; с предисловием А. М. Яглома. - Москва: Мир, 1971. - Вып. 1. - 316 с. - Текст: непосредственный.

53. Залманзон, Л. А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях / Л. А. Залманзон. -Москва: Наука, 1989. - 493 с.: ил. - ISBN 5-02-014094-5. - Текст: непосредственный.

54. Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне. - Москва: Техносфера, 2007. - 584 с. - ISBN 978-5-94836-122-2. - Текст: непосредственный.

55. Злобин, В. К. Спектральный анализ изображений в конечных базисах: монография / В. К. Злобин, Б. В. Костров, А. Г. Свирина. - Москва: ИНФРА-М, 2016. - 171 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-906818-50-8. - Текст: непосредственный.

56. Балашов, И. В. Организация контроля за функционированием распределенных систем сбора, обработки и распространения спутниковых данных / И. В. Балашов, В. Ю. Ефремов, А. А. Мазуров мл. [и др.]. - Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2010. - Т. 7. - № 4. - С. 34-41.

57. Кудашев, Е. Б. Электронная библиотека спутниковых информационной инфраструктуры для доступа к космической информации / Е. Б. Кудашев, А. Н. Филонов. - Текст: непосредственный // Электронные библиотеки. - 2005. - Т. 8. - № 6. - С. 1-20.

58. Захаров, М. Ю. Организация системы оперативного доступа удаленных пользователей к спутниковым данным / М. Ю. Захаров, Е. А.

Лупян, Р. Р. Назиров [и др.]. - Текст: непосредственный // Исследования Земли из космоса. - 1994. - № 4. - С. 88-91.

59. Злобин, В. К. Спектральные методы обработки изображений / В. К. Злобин, Б. В. Костров, А. С. Асаев, Е. Р. Муратов; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. -2007. - № 21. - С. 3-7.

60. Кузнецов, А. Е. Формирование цветных снимков по спутниковым изображениям среднего и высокого пространственного разрешения / А. Е. Кузнецов, П. Н. Светелкин. - Текст: непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2009. - № 3. - С. 36-40.

61. Егошкин, Н. А Геодезическая привязка изображений от геостационарных спутников по контуру диска Земли и электронным картам / Н. А. Егошкин, В. В. Еремеев, Е. П. Козлов [и др.]. - Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2009. - Т. 6. - № 1. - С. 132-138.

62. Марр, Д. Зрение: информационный подход к изучению представлений и обработки зрительных образов / Д. Марр; перевод с английского Н. Г. Гуревич; под редакцией И. Б. Гуревича. - Москва: Радио и связь, 1987. - 399 с.: ил. - Текст: непосредственный.

63. Журавлев, Ю. И. Распознавание образов и анализ изображений / Ю. И. Журавлев, И. Б. Гуревич. - Текст: непосредственный // Искусственный интеллект: справочник. В 3 книгах. Книга 2. Модели и методы / под редакцией В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. - Москва: Радио и связь, 1990. - С. 149-191.

64. Быков, Р. Е. Анализ и обработка цветных и объемных изображений / Р. Е. Быков, С. Б. Гуревич С.Б. - Москва: Радио и связь, 1984. - 248 с. -Текст: непосредственный.

65. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы / В. В. Яншин. - Москва: Машиностроение, 1995. - 111 с.: ил. -

ISBN 5-217-02625-1. - Текст: непосредственный.

66. Новиков, А. И. Предварительное совмещение изображений и методы оценки качества совмещения / А. И. Новиков, А. И. Ефимов. - Текст: непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2014. - № 3. - C. 16-22.

67. Бендат, Д. С. Применения корреляционного и спектрального анализа / Дж. Бендат, А. Пирсол; перевод с английского А. И. Кочубинского, В. Е. Привальского. - Москва: Мир, 1983. - 312 с.: ил. - Текст: непосредственный.

68. Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли: монография / под редакцией В. В. Еремеева. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2015. - 459 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-9221-1596-4. - Текст: непосредственный.

69. Гошин, Е. В. Двухэтапное формирование пространственного преобразования для совмещения изображений / Е. В. Гошин, А. П. Котов, В. А. Фурсов; Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева. - Текст: непосредственный // Компьютерная оптика. - 2014. - Т. 38. - № 4. - С. 886-891.

70. Сергеев, В. В. Теория цифровой обработки сигналов и изображений / В. В. Сергеев, М. А. Чичева. - Самара: Издательство Самарского государственного аэрокосмического университета, 2013. - 216 с. - ISBN 9785-7883-0941-5. - Текст: непосредственный.

71. Хармут, Х. Ф. Теория секвентного анализа: основы и применения / Х. Хармут; перевод с английского Л. М. Сороко. - Москва: Мир, 1980. - 574 с.: ил. - Текст: непосредственный.

72. Ахмед, Н. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов / Н. Ахмед, К. Р. Рао; перевод с английского Т. Э. Кренкеля. -Москва: Связь, 1980. - 248 с.: ил. - Текст: непосредственный.

73. Трахтман, A. M. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах / А. М. Трахтман, В. А. Трахтман. - Москва: Советское радио, 1975. - 207 с.: ил. - Текст: непосредственный.

74. Umbaugh, S. E. Computer Imaging: Digital Image Analysis and Processing / S. E. Umbaugh. - Boca Raton: CRC Press, 2005. - 696 p. - Text: direct.

75. Petrou, M. Image Processing: The Fundamentals / M. Petrou, P. Bosdogianni. - London: John Wiley & Sons, 1999. - 354 p. - Text: direct.

76. Seul, M. Practical Algorithms for Image Analysis / M. Seul, L. O'Gorman, M. J. Sammon. - London: Cambridge University Press, 2000. - 302 p. - Text: direct.

77. Harmuth, H. F. Sequency theory: foundations and applications / H. F. Harmuth. - New York: Academic Press, 1977. - 505 p. - Text: direct.

78. Шовенгердт, Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений / Р. А. Шовенгердт; перевод с английского А. В. Кирюшина, А. И. Демьяникова. - Москва: Техносфера, 2010. - 556 с.: ил., табл. - (Мир наук о Земле). - ISBN 978-5-94836-244-1. - Текст: непосредственный.

79. Колесенков, А. Н. Основы компьютерных наук. Часть 1: электронный образовательный ресурс: направление подготовки 2.03.01 «Математика и компьютерные науки» / А. Н. Колесенков, Н. В. Акинина. -Текст: непосредственный // Свидетельство ОФЭРНиО о регистрации электронного ресурса № 23680 от 23.06.2018 г.

80. Костров, Б. В. Методология пространственного спектрального анализа изображений в конечных базисах / Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли: материалы 2-й Международной научно-технической конференции. - Москва, 2014. - С.126-128.

81. Костров, Б. В. Построение и оценка спектров монохромных изображений в базисе Уолша / Б. В. Костров, Д. Н. Логинов. - Текст: непосредственный // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: межвузовский сборник научных трудов. - Москва: Горячая линия-Телеком, 2008. - С. 60-64.

82. Саблина, В. А. Оценка выигрыша в объеме вычислений при переходе от быстрого преобразования Фурье к быстрому преобразованию Уолша / В. А. Саблина. - Текст: непосредственный // Информатика и математика: межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: Рязанский государственный университет, 2009. - С. 106-114.

83. Костров, Б. В. Особенности формирования аэрокосмических изображений радиотехническими системами / Б. В. Костров; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Проектирование и технология электронных средств. - 2011. - № 1. - С. 4143.

84. Злобин, В. К. Место и роль методов секвентного анализа в обработке аэрокосмических изображений / В. К. Злобин, Б. В. Костров, В. А. Саблина. - Текст: непосредственный // Радиотехника. - 2012. - № 3. - С. 6472.

85. Злобин, В. К. Теоретические и методологические аспекты применения системы функций Виленкина - Крестенсона для обработки изображений / В. К. Злобин, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. -2013. - № 45. - С. 14-19.

86. Голубов, Б. И. Ряды и преобразования Уолша: теория и применения / Б. И. Голубов, А. В. Ефимов, В. А. Скворцов. - Москва: Наука, 1987. - 343 с. - Текст: непосредственный.

87. Колесенков, А. Н. Методы секвентной обработки аэрокосмических изображений / А. Н. Колесенков, В. К. Злобин, Б. В. Костров, В. А. Саблина. - Текст: непосредственный // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: седьмая всероссийская открытая ежегодная конференция. - Москва: ИКИ РАН, 2009. - С. 122-127.

88. Костров, Б. В. Применение генетического алгоритма поиска взаимно корреляционной функции изображений / Б. В. Костров, А. Н. Колесенков, О. И. Поспехова. - Текст: непосредственный // Методы и

средства обработки и хранения информации: межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2011. - С. 148-153.

89. Колесенков, А. Н. Применение вещественно-диадной свертки для идентификации аэрокосмических изображений / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров, В. А. Саблина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // В мире научных открытий. - 2011. - № 1 (13). - С. 122-127.

90. Kostrov, B. V. Algorithms of aerospace photo processing in a quasi-two-dimensional non-trygonometrical spectral space / B. V. Kostrov, A. N. Kolesenkov, E. V. Ruchkina [et al.]. - Text: direct // ICMSC: International Conference on Mechanical, System and Control Engineering. - Saint Petersburg, 2017. - P. 305-309.

91. Власенко, В. А. Методы синтеза быстрых алгоритмов свертки и спектрального анализа сигналов / В. А. Власенко, Ю. М. Лаппа, Л. П. Ярославский; Академия наук СССР; ответственный редактор Л. П. Ярославский. - Москва: Наука, 1990. - 179 с.: схем. - ISBN 5-02-006674-5. -Текст: непосредственный.

92. Асаев, A. C. Использование спектральных преобразований Уолша для улучшения визуального качества изображений / А. С. Асаев, Б. В. Костров, В. В. Костров. - Текст: непосредственный // Радиотехника. - 2008. -№ 9. - С. 99-102.

93. ван дер Варден, Б. Л. Алгебра / Б. Л. ван дер Варден. - 3-е изд. -Санкт-Петербург: Лань, 2004. - 623 с.: ил. - ISBN 5-8114-0552-9. - Текст: непосредственный.

94. Райс, Д. Р. Матричные вычисления и математическое обеспечение / Дж. Райс; перевод с английского О. Б. Арушаняна. - Москва: Мир, 1984. -264 с.: ил. - Текст: непосредственный.

95. Введение в цифровую фильтрацию: перевод с английского / под редакцией Л. И. Филиппова. - Москва: Мир, 1976. - 216 с.: ил. - Текст:

непосредственный.

96. Злобин, В. К. Спектральные методы обработки изображений / В. К. Злобин, Б. В. Костров, А. С. Асаев, Е. Р. Муратов; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. -2007. - № 21. - С. 3-7.

97. Walsh, J. L. A closed set of normal orthogonal functions / J. L. Walsh. -Text: direct // American Journal of Mathematics. - 1923. - Vol. 45. - P. 5-24.

98. Колесенков, А. Н. Программные средства исследования алгоритмов вычисления корреляционных функций спектров изображений в модернизированных базисах (CSMB62) / А. Н. Колесенков, Н. Н. Гринченко, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014612675. - 2014. -Март.

99. Макклеллан, Д. Г. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов / Дж. Х. Макклеллан, Ч. М. Рейдер; перевод с английского Т. Э. Кренкеля, В. И. Журавлева. - Москва: Радио и связь, 1983. - 264 с.: ил. -Текст: непосредственный.

100. Приоров, A. Л. Неэталонная оценка качества JPEG изображений / А. Л. Приоров, Е. Ю. Саутов, В. В. Хрящев. - Текст: непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2007. - № 3. - С. 15-19.

101. Z. Wang, A.C. Bovik A Universal Image Quality Index // IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3. 2002. - P. 81-84.

102. Арляпов, С. А. Модифицированный критерий оценки качества изображений / С. А. Арляпов, А. Л. Приоров, В. В. Хрящев. - Текст: непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2006. - № 2. - С. 27-33.

103. Колесенков, А. Н. Исследование влияния поворота изображений на их взаимную корреляционную функцию / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Методы и средства обработки и хранения информации: межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: Рязанский

государственный радиотехнический университет, 2010. - С. 117-123.

104. Абдуллоев, А. А. К вопросу об оценке качества восстановленных изображений / А. А. Абдуллоев, Е. Ю. Саутов. - Текст: непосредственный // Актуальные проблемы физики: сборник научных трудов молодых ученых, аспирантов и студентов / Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова; ответственный редактор А. В. Кузнецов. - Ярославль, 2007. -Вып. 6. - С. 7-14.

105. Обработка изображений и цифровая фильтрация / под редакцией Т. Хуанга; перевод с английского Е. З. Сороки, В. А. Хлебородова. - Москва: Мир, 1979. - 318 с.: ил. - (Проблемы прикладной физики). - Текст: непосредственный.

106. Колесенков, А. Н. Метод прореживания базисных функций в корреляционно-экстремальных алгоритмах совмещения изображений / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный / Вопросы радиоэлектроники. - 2010. - Т. 1. - № 1. - С. 176-183.

107. Андросов, В. А. Совмещение изображений в условиях неопределенности / В. А. Андросов, Ю. В. Бойко, А. М. Бочкарев, А. П. Однорог. - Текст: непосредственный // Зарубежная радиоэлектроника. -1985. - № 4. - С. 54-70.

108. Соловьев, М. А. Математическая картография / М. А. Соловьев. -Москва: Недра, 1969. - 287 с. - Текст: непосредственный.

109. Злобин, В. К. Корреляционно-экстремальные методы совмещения аэрокосмических изображений / В. К. Злобин, А. Н. Колесенков, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2011. - № 37. - С. 12-17.

110. Виноградов, И. М. Основы теории чисел / И. М. Виноградов. - 6-е изд., испр. - Москва: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1952. - 180 с. - Текст: непосредственный.

111 . Костров, Б. В. Алгоритм автоматической привязки аэрокосмических изображений / Б. В. Костров, А. Н. Колесенков. - Текст:

непосредственный // Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли: тезисы докладов Третьей Международной научно-технической конференции. - Москва: ВНИИЭМ, 2015. - С. 166-168.

112. Костров, Б. В. Алгоритм восстановления изображений с периодическими низкочастотными искажениями / Б. В. Костров, В. В. Костров, В. А. Саблина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Радиотехника. - 2009. - № 11. - С. 92-95.

113. Колесенков, А. Н. Программные средства исследования технологии автоматической «сшивки» изображений по эталонным фрагментам (AIS62) / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014612722. - 2014. - Март.

114. Белоглазов, H. H. Корреляционно-экстремальные системы / И. Н. Белоглазов, В. П. Тарасенко. - Москва: Советское радио, 1974. - 392 с.: ил. -Текст: непосредственный.

115. Оппенгейм, А. Цифровая обработка сигналов / А. Оппенгейм, Р. Шафер; под редакцией А. Б. Сергиенко; перевод с английского С. А. Кулешова. - Москва: Техносфера, 2006. - 855 с.: ил. - (Мир цифровой обработки). - ISBN 978-5-94836-202-1. - Текст: непосредственный.

116. Бахвалов, Н. С. Численные методы: учебное пособие для студентов физико-математических специальностей вузов / Н. С. Бахвалов, Н. П. Жидков, Г. М. Кобельков. - Москва: Наука, 1987. - 630 с.: ил. - ISBN 593208-043-4. - Текст: непосредственный.

117. Smith, S. W. The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing / S. W. Smith. - San Diego: California Technical Publishing, 1999. -650 p. - Text: direct.

118. Алпатов, Б. А. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов: обработка изображений и управление / Б. А.

Алпатов, П. В. Бабаян, О. Е. Балашов, А. И. Степашкин. - Москва: Радиотехника, 2008. - 176 с. - Текст: непосредственный.

119. Ярославский, Л. П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: введение в цифровую оптику / Л. П. Ярославский. - Москва: Радио и связь, 1987. - 295 с.: ил. - Текст: непосредственный.

120. Денисов, Д. А. Сегментация изображений на ЭВМ / Д. А. Денисов, В. А. Низовкин. - Текст: непосредственный // Зарубежная радиоэлектроника.

- 1985. - № 10. - С. 5-30.

121. Гольденберг, JI. M. Цифровая обработка сигналов: справочник / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. - Москва: Радио и связь, 1985. - 312 с.: ил. - Текст: непосредственный.

122. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учебник / И. С. Грузман, B. C. Киричук, В. П. Косых [и др.]. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2002. - 351 с.: ил., табл. - (Учебники НГТУ). - ISBN 57782-0330-6. - Текст: непосредственный.

123. Бакут, П. А. Сегментация изображений: методы выделения границ областей / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров, Н. Э. Ворновицкий. - Текст: непосредственный // Зарубежная радиоэлектроника. - 1987. - № 10. - С. 2547.

124. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. - Москва: Высшая школа, 2000. - 480 с.: ил.

- ISBN 5-02-013748-0. - Текст: непосредственный.

125. Ивченко, Г. И. Математическая статистика / Г. И. Ивченко, Ю. И. Медведев. - Москва: Высшая школа, 1992. - 302 с.: ил. - ISBN 5-03-001531-0.

- Текст: непосредственный.

126. Колесенков, А. Н. Метод повышения качества цифровых изображений с произвольным увеличением их разрешения / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров, Д. В. Фетисов; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. - Пенза, 2020. - Т. 9. - № 4 (52). - С.

20-24.

127. Фетисов, Д. В. Субпиксельная обработка данных дистанционного зондирования Земли / Д. В. Фетисов, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. -2019. - № 2. - С. 95-100.

128. Блажевич, С. В. Синтез цифровых изображений субпиксельного уровня разрешения с использованием расфокусировки / С. В. Блажевич, В. Н. Винтаев, Е. С. Селютина, Н. Н. Ушакова; Белгородский государственный университет; Белгородский университет потребительской кооперации. - Текст: непосредственный // Механика, управление и информатика. - 2012. - № 2 (8). - С. 127-137.

129. Fetisov, D. V. Improving the aerospace image quality using subpixel processing for the earth's distance monitoring / D. V. Fetisov, A. N. Kolesenkov, T. A. Fetisova, V. V. Strotov. - Text: direct // High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VIII: proceedings of SPIE. - Berlin, 2018. - P. 290-298.

130. Блажевич, С. В. Повышение разрешения цифрового изображения с использованием субпиксельного сканирования / С. В. Блажевич, Е. С. Селютина; Белгородский государственный университет. - Текст: непосредственный // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Математика. Физика. - 2014. - № 5 (176). - С. 186-190.

131. Фетисов, Д. В. Разработка модели субпиксельной обработки аэрокосмических снимков при дистанционном зондировании Земли / Д. В. Фетисов, А. Н. Колесенков, С. И. Бабаев, Т. А. Фетисова; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. - 2019. - № 2 (75). - С. 89-100.

132. Фетисов, Д. В. Субпиксельная обработка аэрокосмических снимков при дистанционном мониторинге Земли / Д. В. Фетисов, Т. А.

Фетисова, А. Н. Колесенков, С. И. Бабаев; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Перспективные информационные технологии: труды Международной научно-технической конференции / под редакцией С. А. Прохорова. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2018. - С. 220-223.

133. Fetisov, D. V. Sub-pixel matching data of environmental remote sensing in the monitoring of natural resources / D. V. Fetisov, A. N. Kolesenkov, T. A. Fetisova, V.V. Strotov. - Text: direct // Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications X: proceedings of SPIE 111561D. - 2019. -November.

134. Егошкин, Н. А. Современные подходы к повышению качества изображений от многоэлементных систем наблюдения Земли / Н. А. Егошкин, В. В. Еремеев; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Радиотехника. - 2016. - № 8. - С. 98-103.

135. Козлов, В. Л. Субпиксельная обработка изображений для измерения дальности на основе цифровой фотокамеры / В. Л. Козлов, А. С. Васильчук; Белорусский государственный университет. - Текст: непосредственный // Приборы и методы измерений. - 2012. - № 1 (4). - С. 115-120.

136. Фетисов, Д. В. Экспериментальные исследования в области повышения качества цифровых изображений, полученных в результате аэрофотосъемки / Д. В. Фетисов, А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Современные технологии в науке и образовании: сборник трудов III Международной научно-технического форума: в 10 томах. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2020. -Т. 6. - С. 196-201.

137. Fetisov, D. V. Sub-pixel processing of the digital images of the remote sensing of the earth / D. V. Fetisov, A. N. Kolesenkov, O. A. Bodrov, T. A. Fetisova. - Text: direct / MECO: the 8th Mediterranean Conference on Embedded

Computing. - Budva, 2019. - P. 321-325.

138. Фетисов, Д. В. Одномерное сканирование как метод субпиксельной обработки данных в задачах мониторинга природных ресурсов / Д. В. Фетисов, А. Н. Колесенков, С. И. Бабаев, Т. А. Фетисова; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: сборник материалов V Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики: в 3 томах / под общей редакцией Ю. Ю. Логинова. - Красноярск: Сибирский государственный университет науки и технологий им. М. Ф. Решетнева, 2019. - С. 185-186.

139. Kolesenkov, A. N. Automatic scaling method of aerospace images using spectral transformation / A. N. Kolesenkov, D. V. Fetisov, T. A. Fetisova. -Text: direct // 2018 International Russian Automation Conference. - Sochi, 2018. -P. 221-226.

140. Колесенков, А. Н. Математические методы распознавания аэрокосмических изображений в геоинформационных системах / А. Н. Колесенков, Д. В. Цегельник; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. - 2016. - № 5 (87). - С. 68-70.

141 . Калинина Надежда Дмитриевна, Куров Андрей Владимирович Анализ методов распознавания и поиска образов на космических снимках // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. №1 (1). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-raspoznavaniya-i-poiska-obrazov-na-kosmicheskih-snimkah (дата обращения: 16.12.2020).

142. Колесенков, А. Н. Нейронные сети мониторинга чрезвычайных ситуаций по данным ДЗЗ / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров, В. Н. Ручкин; Рязанский государственный радиотехнический университет; Рязанский государственный университет им. С. А. Есенина. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. -2014. - № 5. - С. 220-225.

143. Колесенков, А. Н. Моделирование нейронных сетей для прогнозирования временных рядов / А. Н. Колесенков, Ю. В. Конкин; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Динамика сложных систем - XXI век. - 2015. - Т. 9. - № 3. - С. 10-13.

144. Колесенков, А. Н. Методика интеллектуального обнаружения, моделирования и сопровождения пожаров / А. Н. Колесенков, Б. В. Костров,

B. Н. Ручкин; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2015. - № 5-2. - С. 266-274.

145. Ручкин, В. Н. Интеллектуальные системы мониторинга чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера / В. Н. Ручкин, А. Н. Колесенков, В. А. Фулин, Д. Р. Пикулин; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. -2018. - № 2. - С. 11-26.

146. Костров, Б. В. Нейропроцессорная обработка информации / Б. В. Костров, В. Н. Ручкин, К. Т. Нгуен; Рязанский государственный радиотехнический университет; Рязанский государственный университет. -Текст: непосредственный // Наукоемкие технологии. - 2008. - Т. 9. - № 1. -

C. 31-35.

147. Акинин, М. В. Особенности обучения машины опорных векторов в задачах формирования карт лесов / М. В. Акинин, Ю. В. Конкин. - Текст: непосредственный // Методы и средства обработки и хранения информации. - 2010. - С. 133-143.

148. Fan, R.-E. Working Set Selection Using Second Order Information for Training Support Vector Machines / R.-E. Fan, P.-H. Chen, C.-J. Lin. - Text: direct // The Journal of Machine Learning Research. - 2005. - Vol. 6. - P. 18891918.

149. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс: перевод с английского /

С. Хайкин. - 2-е изд., испр. - Москва: И. Д. Вильямс, 2006. - 1104 с. - Текст: непосредственный.

150. Конкин, Ю. В. Нейросетевой способ составления карт гарей лесных массивов по данным дистанционного зондирования Земли / Ю. В. Конкин, М. В. Акинин; Рязанский государственный университет. - Текст: непосредственный // Информатика и прикладная математика. - 2012. - № 18.

- С. 51-58.

151. Конкин, Ю. В. Распознавание изображений на основе текстурных признаков Харалика и искусственных нейронных сетей / Ю. В. Конкин, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 2. - С. 117-123.

152. Haralick, R. M. Statistical and structural approaches to texture / R. M. Haralick. - Text: direct // Proceedings of the IEEE. - 1979. - Vol. 67. - № 5. - P. 786-804.

153. Efros, A. A. Image quilting for texture synthesis and transfer / A. A. Efros, W. T. Freeman. - Text: direct // Proceedings of ACM SIGGRAPH. - 2001.

- P. 341-346.

154. Дуда, Р. О. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт; перевод с английского Г. Г. Вайнштейна, А. М. Васьковского; под редакцией В. Л. Стефанюка. - Москва: Мир, 1976. - 511 с.: ил. - Текст: непосредственный.

155. Акинина, Н. В. Теория и практика применения нечетких сетей Петри для мониторинга экологических рисков / Н. В. Акинина, В. Г. Псоянц, А. Н. Колесенков, А. И. Таганов; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2017. - № 41. - С. 4-11.

156. Zakharov, S. The analysis and monitoring of ecological risks on the basis of fuzzy Petri nets / S. Zakharov, A. Taganov, S. Gusev, A. Kolesenkov. -

Text: direct // RPC: proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications. - Vladivostok, 2018. - P. 49-55.

157. Kolesenkov, A. N. Anthropogenic situation express monitoring on the base of the fuzzy neural networks / A. Kolesenkov, B. Kostrov, E. Ruchkina, V. Ruchkin. - Text: direct // MECO: the 3rd Mediterranean Conference on Embedded Computing: Including ECyPS. - Budva, 2014. - P. 166-168.

158. Борисов, В. В. Нечеткие модели и сети: монография / В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов. - Москва: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с. - Текст: непосредственный.

159. Вятченин, Д. А. Формы проявления нечеткости / Д. А. Вятченин. -Текст: непосредственный // Гуманитарно- экономический вестник. - 1998. -№ 1. - С. 66-69.

160. Белим, С. В. Выделение контуров на изображениях с помощью алгоритма кластеризации / С. В. Белим, П. Е. Кутлунин; Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского. - Текст: непосредственный // Компьютерная оптика. - 2015. - Т. 39. - № 1. - С. 119124.

161. Dave, R. N. Fuzzy Clustering of Relational Data / R. N. Dave, S. Sen Robust. - Text: direct // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 2002. - Vol. 10. -P. 713-727.

162. Akinina, N. V. Issues of applying fuzzy situational models of decision making for identifying ecological risks / N. V. Akinina, S. I. Gusev, A. N. Kolesenkov, A. I. Taganov. - Text: direct // MECO: the 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing: Including ECYPS. - Bar, 2017. - P. 226230.

163. Костров, Б. В. Адаптивная фильтрация изображений со структурными искажениями / Б. В. Костров, В. А. Саблина. - Текст: непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2008. - № 4. - С. 49-53.

164. Ruchkin, V. Means of neural network for the anthropogenic environment analysis / V. Ruchkin, A. Kolesenkov, B. Kostrov [et al.]. - Text:

direct // ICMSC: International Conference on Mechanical, System and Control Engineering. - Saint Petersburg, 2017. - P. 352-356.

165. Колесенков, А. Н. Исследование алгоритма нейросетевого прогнозирования нелинейных временных рядов / А. Н. Колесенков, Н. А. Николаев. - Текст: непосредственный // Современное состояние и перспективы развития технических наук: сборник статей Международной научно-практической конференции / ответственный редактор А. А. Сукиасян.

- Уфа: Аэтерна, 2015. - С. 59-62.

166. Скобцов, Ю. А. Основы эволюционных вычислений: учебное пособие / Ю. А. Скобцов; Министерство образования и науки Украины; Донецкий национальный технический университет. - Донецк: ДонНТУ, 2008.

- 326 с.: ил. - ISBN 978-966-377-056-6. - Текст: непосредственный.

167. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; переводчик с польского И. Д. Рудинского. - Москва: Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.: ил., табл. - ISBN 5-93517-103-1. - Текст: непосредственный.

168. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 431 с.: ил., табл. - (Проблемы искусственного интеллекта). - ISBN 5-9221-0337-7. - Текст: непосредственный.

169. Гладков, Л. А. Биоинспирированные методы в оптимизации: монография / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик [и др.]. -Москва: Физматлит, 2009. - 380 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-9221-1101-0. -Текст: непосредственный.

170. Колесенков, А. Н. Алгоритмы сетевого анализа в геоинформационных системах мониторинга чрезвычайных ситуаций / А. Н. Колесенков, А. В. Несова; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вопросы науки. - 2015. - Т. 3. - С. 101-105.

171 . Колесенков, А. Н. Применение генетических подходов в задачах

моделирования чрезвычайных ситуаций / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Предупреждение. Спасение. Помощь: сборник материалов XXVI Международной научно-практической конференции / научное редактирование А. В. Малов; составитель М. А. Аракелян. - Химки, 2016. - Т. 7. - С. 111-114.

172. Черепанов, А. С. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы / А. С. Черепанов, Е. Г. Дружинина. - Текст: непосредственный // Геоматика. - 2009. - № 3. - С. 28-32.

173. Vailaya, A. Image Classification for Content Based Indexing / Aditya Vailaya, Mario A. T. Figueiredo, Anil. K. Jain, C. Hong-Jiang. - Text: direct // IEEE Transactions on Image Pro-cessing. - 2001. - Vol. 10. - № 1. - P. 117-130.

174. Agama, N. Avegetation index based technique for spatial sharpening of thermal imagery / Nurit Agama, William P. Kustas, Martha C. Anderson [et al.]. -Text: direct // Remote Sensing of Environment. - Nederland: Elsevier B. V., 2007. - P. 545-558.

175. Jiang, Z. Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction / Zhangyan Jiang, Alfredo R. Huete, Jin Chen [et al.]. - Text: direct // Remote Sensing of Environment. - Nederland: Elsevier B. V., 2006. - P. 366-378.

176. Колесенков, А. Н. Оценка состояния объектов лесного хозяйства на основе реализации НВИ-подхода средствами математического моделирования / А. Н. Колесенков, А. В. Несова. - Текст: непосредственный // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. - 2015. - № 9 (79). - С. 139-141.

177. Beskid, P. P. Geographic Information Systems and Technologies / P. P. Beskid. - Saint Petersburg: Russian State Hydrometeorological University, 2013. -173 p. - Text: direct.

178. Таганов, А. И. Интеллектуальные методы и технологии передачи и обработки информации аэрокосмических систем / А. И. Таганов, С. И. Гусев, А. Н. Колесенков [и др.]; Рязанский государственный радиотехнический

университет. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2017. - № 60. - С. 6574.

179. Костров, Б. В. Архитектура микропроцессорных систем: учебное пособие для студентов / Б. В. Костров, В. Н. Ручкин. - Москва: Диалог-МИФИ, 2007. - 304 с.: ил., табл. - ISBN 5-86404-214-5. - Текст: непосредственный.

180. Colombo, A. Industrial Cloud-based Cyber-physical Systems: The IMC-AESOP Approach / A. Colombo, T. Bangemann. - Cham: Springer International Publishing, 2014. - 245 p. - Text: direct.

181. Цветков, В. Я. Кибер физические системы / В. Я. Цветков. - Текст: непосредственный // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2017. - № 6-1. - С. 64-65.

182. Lee, E. A. The past, present and future of cyber-physical systems: a focus on models / E. A. Lee. - Text: direct // Sensors. - 2015. - Vol. 15. - № 3. -P. 4837-4869.

183. Fang, Zh. Performance and reliability improvement of cyber-physical systems subject to degraded communication networks through robust optimization / Zh. Fang, H. Mo, Y. Wang, M. Xie. - Text: direct // Computers and Industrial Engineering. - 2017. - Vol. 144. - P. 166-174.

184. Ahmed, S. H. Cyber Physical System: Architecture, applications and research challenges / S. H. Ahmed, G. Kim, D. Kim. - Text: direct // Wireless Days: IFIP Conference. - 2013. - November. - P. 1-5.

185. Hoang, D. D. Service-oriented middleware architectures for cyber-physical systems / Dat Dac Hoang, Hye-Young Paik, Chae-Kyu Kim. - Text: direct // International Journal of Computer Science and Network Security. - 2012. - P. 79-87.

186. Wu, F.-J. From wireless sensor networks towards cyber physical systems / Fang-Jing Wu, Yu-Fen Kao, Yu-Chee Tseng. - Text: direct // Pervasive and Mobile Computing. - 2011. - № 7 (4). - P. 397-413.

187. Modern Technologiesa of the ERS Data Processing / Editor V. Yeremeev. - Text: direct // Physics-Mathematical Literature. - Moscow, 2015. - P. 145-147.

188. Игнатьев, М. Б. Кибернетическая картина мира. Сложные киберфизические системы: учебное пособие для студентов высших учебных заведений / М. Б. Игнатьев; Министерство образования и науки Российской Федерации; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. - 3-е изд., перераб. и доп. - Санкт-Петербург: ГУАП, 2014. - 471 с.: ил. - ISBN 978-5-8088-0891-1. - Текст: непосредственный.

189. Ручкин, В. Н. Анализ техногенной обстановки средствами киберфизических систем / В. Н. Ручкин, А. Н. Колесенков, В. А. Фулин, В. А. Дроздова; Рязанский государственный университет им. С. А. Есенина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2016. - № 57. - С. 122-128.

190. Ручкин, В. Н. Трехуровневый экспресс-мониторинг чрезвычайных ситуаций на базе интеллектуальных КФС / В. Н. Ручкин, Б. В. Костров, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2017. - № 2. - С. 164-172.

191. Костров, Б. В. Трехуровневое дистанционное зондирование Земли на основе киберфизических систем / Б. В. Костров, В. Н. Ручкин, А. И. Таганов, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2017. - № 60. - С. 7582.

192. Костров, Б. В. Интеллектуальный компилятор кластерного параллелизма нейропроцессорных систем / Б. В. Костров, В. Н. Ручкин, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -

Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2017. - № 61. - С. 60-66.

193. Ручкин, В. Н. Информационное, операционное и алгоритмическое обеспечение киберфизической системы мониторинга чрезвычайных ситуаций / В. Н. Ручкин, Б. В. Костров, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный университет им. С. А. Есенина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Динамика сложных систем - XXI век. - 2017. - Т. 11. - № 2. - С. 18-24.

194. Ручкин, В. Н. Киберфизические технологии мониторинга чрезвычайных ситуаций / В. Н. Ручкин, Б. В. Костров, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 2. - С. 252-260.

195. Ручкин, В. Н. Киберфизический мониторинг природной и техногенной обстановки / В. Н. Ручкин, Б. В. Костров, А. Н. Колесенков [и др.]; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 9. - С. 209-218.

196. Ruchkin, V. Smart monitoring of the emergencies by cyber-physical systems / V. Ruchkin, V. Romanchuk, B. Kostrov [et al.]. - Text: direct // ELEKTRO: the 12th International Conference. - Mikulov, 2018. - P. 1-5.

197. Ruchkin, V. Forest fire monitoring by means of cyber-physical system / V. Ruchkin, V. Fulin, B. Kostrov [et al.]. - Text: direct // MECO: the 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Bar, 2016. - P. 30-34.

198. Ruchkin, V. Algorithms of fire seat detection, modeling their dynamics and observation of forest fires via communication technologies / V. Ruchkin, A. Kolesenkov, B. Kostrov, E. Ruchkina. - Text: direct // MECO: the 4th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Budva, 2015. - P. 254257.

199. Kolesenkov, A. N. Emergencies monitoring and preventing / A.

Kolesenkov, B. Kostrov, V. Ruchkin. - Text: direct // MECO: the 2nd Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Budva, 2013. - P. 263265.

200. Иванов, В. П. Трехмерная компьютерная графика / В. П. Иванов, А. С. Батраков; под редакцией Г. М. Полищука. - Москва: Радио и связь, 1995. - 223 с.: ил. - ISBN 5-256-01204-5. - Текст: непосредственный.

201. Вяткин, В. В. Концепция киберфизической инженерии как способ применения теории киберфизических систем / В. В. Вяткин, Д. Н. Дроздов, Ю. А. Голуб. - Текст: непосредственный // SAEC. - 2019. - № 1. - С. 98-112.

202. Колесенков, А. Н. Кибер-физическая система интеллектуального мониторинга чрезвычайных ситуаций на базе роевых группировок сверхмалых космических аппаратов / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Наука будущего - наука молодых: сборник тезисов участников форума. - Нижний Новгород: Инконсалт К, 2017. - Т. 1. - С. 100102.

203. Ruchkin, V. Analysis of models of representation for expert choice neuroprocessor structure / V. Ruchkin, V. Fulin, D. Pikulin [et al.]. - Text: direct // MECO: the 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing: Including ECYPS. - Budva, 2018. - P. 221-224.

204. Kilgour, A. C. Techniques for modelling and displaying 3D scenes / A. C. Kilgour. - Text: direct // Advances in Computer Graphics. - New York: Springer-Verlag, 1989. - P. 63-71.

205. Тихомиров, Ю. В. Программирование трехмерной графики: OpenGL, создание реалистических образов / Ю. Тихомиров. - Санкт-Петербург: BHV-Санкт-Петербург, 2002. - 245 с.: ил. - ISBN 5-7791-0074-8. -Текст: непосредственный.

206. Tao, V. 3D Reconstruction Methods Based On The Rational Function Model / V. Tao, Y. Hu. - Text: direct // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2002. - Vol. 68. - № 7. - P. 705-714.

207. Лазаренко, В. П. Метод создания сферических панорам из

изображений, полученных всенаправленными оптико-электронными системами / В. П. Лазаренко, Т. С. Джамийков, В. В. Коротаев, С. Н. Ярышев. - Текст: непосредственный // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2016. - Т. 16. - № 1. - С. 46-53.

208. Вихтенко, Э. М. Реализация алгоритма измерения расстояний на сферических снимках / Э. М. Вихтенко, Е. А. Коба. - Текст: непосредственный // Ученые заметки ТОГУ. - 2017. - Т. 8. - № 3. - С. 87192.

209. Колесенков, А. Н. Программный модуль информационной поддержки принятия решений в системах мониторинга с применением технологии 3D / А. Н. Колесенков, Ю. Ю. Володина. - Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019618738. - 2019. - Июль.

210. Stein, F. Structural Indexing: Efficient 3-D Object Recognition / F. Stein, G. Medioni. - Text: direct // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1992. - Vol. 14. - № 2. - P. 125-145.

211. Besl, P. J. A Method for Registration of 3D Shapes / P. J. Besl, Neil D. McKey. - Text: direct // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 1992. - Vol. 14. - № 2b. - P. 239-256.

212. Li, J. Progressive coding of 3D graphic models / J. Li, K. C. Jay. -Text: direct // Proceedings of the IEEE. - 1998. - Vol. 86. - P. 1252-1263.

213. Кадыков, В. В. Манипулирование 3D объектами в MICROSOFTXNA / В. В. Кадыков, Б. В. Костров. - Текст: непосредственный // Методы и средства обработки и хранения информации: межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2010. - С. 41-44.

214. Захаров, С. Г. Алгоритм классификации экологических рисков методами нечеткой кластеризации / С. Г. Захаров, Ю. Ю. Володина, А. И. Таганов, А. И. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского

государственного университета. Технические науки. - 2018. - № 2. - С. 142151.

215. Kopylova, N. A. Fuzzy clusterization of ecological risks in geo-information systems / N. A. Kopylova, A. I. Taganov, O. A. Bodrov, A. N. Kolesenkov. - Text: direct // MECO: the 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Budva, 2019. - P. 306-309.

216. Kopylova, N. A. The analysis of ecological risks in geoinformational systems in fuzzy conditions / N. A. Kopylova, A. I. Taganov, O. A. Bodrov, A. N. Kolesenkov. - Text: direct // MECO: the 7th Mediterranean Conference on Embedded Computing: Including ECYPS. - Budva, 2018. - P. 167-170.

217. Psoyants, V. G. Risk management technology of software project sustainability in fuzzy conditions / V. G. Psoyants, A. I. Taganov, A. N. Kolesenkov, I. V. Bodrova. - Text: direct // MECO: the 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Budva, 2019. - P. 799-802.

218. Таганов, А. И. Автоматизированный синтез карты экологических рисков в ГИС / А. И. Таганов, А. Н. Колесенков, В. Г. Псоянц, Н. В. Акинина; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2017. - № 2. - С. 188-198.

219. Елохин, А. Н. Анализ и управление риском: теория и практика / А. Елохин. - Москва: Лукойл, 2000. - 185 с.: ил., табл. - Текст: непосредственный.

220. Соложенцев, Е. Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е. Д. Соложенцев. - Санкт-Петербург: Бизнес-пресса, 2004. - 537 с.: ил., табл. - ISBN 5-8110-0076-6. - Текст: непосредственный.

221. Таганов, А. И. Применение нечетких ситуационных моделей для идентификации рисков программного проекта / А. И. Таганов, Р. А. Таганов. - Текст: непосредственный // Системы управления и информационные технологии. - 2007. - № 4-2 (30). - С. 297-303.

222. Можаев, А. С. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем / А. С. Можаев, В. Н. Громов. - Санкт-Петербург: БИТУ, 2000. - 145 с. - Текст: непосредственный.

223. Рябинин, И. А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем / И. А. Рябинин; Военный инженерно-технический университет; Российская академия наук. - Санкт-Петербург: Политехника, 2000. - 275 с.: ил., табл. - ISBN 978-5-288-04296-6. - Текст: непосредственный.

224. Черкесов, Г. Н. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем / Г. Н. Черкесов, А. С. Можаев. - Текст: непосредственный // Надежность и качество изделий. - Москва: Знание, 1991. - С. 3-65.

225. Карманов, В. Г. Математическое программирование / В. Г. Карманов. - 5-е изд. - Москва: Физматлит, 2004. - 263 с.: ил. - ISBN 5-92210170-6. - Текст: непосредственный.

226. Нозик, А. А. Технология автоматизированного структурно-логического моделирования в проектных расчетах надежности систем / А. А. Нозик. - Текст: непосредственный // Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах: труды Международной научной школы / под редакцией И. А. Рябинина, Е. Д. Соложенцева. - Санкт-Петербург, 2002. - С. 337-344.

227. Голуб, Дж. Матричные вычисления / Дж. Голуб, Ч. Ван Лоун; перевод с английского Ю. М. Нечепуренко; под редакцией В. В. Воеводина. -Москва: Мир, 1999. - 548 с.: ил. - ISBN 6-03-002406-9. - Текст: непосредственный.

228. Гинко, В. И. Экологический риск в системе управления риском / В. И. Гинко; Шуйский филиал Ивановского государственного университета. -Текст: непосредственный // В мире научных открытий. - 2013. - № 7-2 (43). -С. 301-312.

229. Таганов, А. И. Методика анализа и сокращения рисков проектов

сложных программных систем по характеристикам качества / А. И. Таганов. - Текст: непосредственный // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2010. - № 1 (31). - С. 77-82.

230. Воеводин, В. В. Матрицы и вычисления / В. В. Воеводин, Ю. А. Кузнецов. - Москва: Наука, 1984. - 318 с. - Текст: непосредственный.

231. Эллис, М. А. Справочное руководство по языку программирования С++ с комментариями: проект стандарта ANSI / М. Эллис, Б. Строуструп; перевод с английского Е. А. Касторнова, В. П. Степанова; под редакцией А. А. Гутмана; с послесловием И. В. Поттосина. - Москва: Мир, 1992. - 445 с. -ISBN 5-03-002868-4. - Текст: непосредственный.

232. Рихтер, Дж. Windows: создание эффективных Win 32-приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows / Джеффри Рихтер. -Москва: Питер, 2003. - 698 с.: ил., табл., портр. - (Для профессионалов). -ISBN 978-5-272-00384-3. - Текст: непосредственный.

233. Таганов, А. И. Современные методы построения геоинформационных систем спутникового мониторинга чрезвычайных ситуаций / А. И. Таганов, А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. - Текст: непосредственный // Фундаментальные и прикладные космические исследования: 13-я конференция молодых учёных: сборник трудов / под редакцией А. М. Садовского. - Москва: ИКИ РАН, 2016. - С. 137-142.

234. Колесенков, А. Н. Разработка геоинформационной системы аэрокосмического мониторинга чрезвычайных ситуаций на опасных объектах / А. Н. Колесенков, А. И. Таганов. - Текст: непосредственный // Космодром «Восточный» и перспективы развития российской космонавтики: тезисы докладов Всероссийской молодёжной научно-практической конференции. - Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева, 2015. - С. 189-190.

235. Королев, Ю. К. Общая геоинформатика / Ю. К. Королев. - Москва: Дата+, 1998. - 118 с. - Текст: непосредственный.

236. Злобин, В. К. Разработка региональной геоинформационной системы / В. К. Злобин, Б. В. Костров, Е. Б. Троицкий. - Текст: непосредственный // Методы и средства обработки и хранения информации: межвузовский сборник научных трудов. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2010. - С. 4-7.

237. Akinina, N. V. Construction of basic graphic elements library for geoinformation ecological monitoring system / N. V. Akinina, S. I. Gusev, A. N. Kolesenkov, A. I. Taganov. - Text: direct // Radioelektronika: the 27th International Conference Radioelektronika. - Brno, 2017. - P. 97-98.

238. Taganov, A. Ecological monitoring of dangerous objects on the basis of vegetation indexing and evolutionary approach / A. Taganov, A. Kolesenkov, S. Babaev. - Text: direct // MECO: the 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing. - Bar, 2016. - P. 468-472.

239. Колесенков, А. Н. Обзор возможностей геоинформационных систем в экологическом мониторинге / А. Н. Колесенков, А. В. Курагин. -Текст: непосредственный // Фундаментальные и прикладные космические исследования: 13-я конференция молодых учёных: сборник трудов / под редакцией А. М. Садовского. - Москва: ИКИ РАН, 2019. - С. 88-89.

240. Колесенков, А. Н. Программный модуль нейросетевого контурного анализа изображений для систем мониторинга (NEUROECOMONITOR) / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2017619077. - 2017. -Август.

241. Колесенков, А. Н. Программный модуль обработки геоданных на основе нейронечетких и эволюционных подходов / А. Н. Колесенков, А. И. Таганов, С. И. Гусев [и др.]. - Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2016616947. - 2016. - Июнь.

242. Таганов, А. И. Программный модуль космического мониторинга чрезвычайных ситуаций на основе генетического алгоритма и вегетационного индексирования: направление подготовки 09.04.01

«Информатика и вычислительная техника» / А. И. Таганов, А. Н. Колесенков.

- Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 22366 от 13.12.2016 г.: государственная регистрация ФГАНУ ЦИТИС № 50201650531 от 20.12.2016 г.

243. Колесенков, А. Н. Применение геоинформационных технологий в задачах экологического мониторинга опасных объектов и территорий / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Наука будущего - наука молодых: сборник тезисов участников форума. - Казань, 2016. - Т. 1. - С. 211-214.

244. Колесенков, А. Н. Программный модуль идентификации пожара на основе нечеткой кластеризации пикселей / А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 21417 от 20.11.2015 г.: государственная регистрация ФГАНУ ЦИТИС № 50201550574 от 11.12.2015 г.

245. Колесенков, А. Н. Технологические аспекты геоинформационной системы индексации и распространения аэрокосмических изображений / А. И. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет.

- Текст: непосредственный // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. - 2017. - № 2 (67). - С. 135145.

246. Володина, Ю. Ю. Построение кросс-платформенной базы географических данных с применением универсальных форматов / Ю. Ю. Володина, С. И. Бабаев, А. Н. Колесенков. - Текст: непосредственный // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: труды Международной молодежной научной школы. - Воронеж, 2018. - С. 119122.

247. Таганов, А. И. Аспекты проектирования системы управления базой данных для геоинформационная система индексации данных дистанционного зондирования земли / А. И. Таганов, А. Н. Колесенков. -Текст: непосредственный // Перспективные информационные технологии: труды Международной научно-технической конференции / под редакцией С.

А. Прохорова. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2017. - С. 409-411.

248. Колесенков, А. Н. Разработка интеллектуального онлайн сервиса каталогизации и распространения аэрокосмических снимков / А. Н. Колесенков, А. И. Таганов. - Текст: непосредственный // V Форум вузов инженерно-технологического профиля: сборник проектов союзного государства. - Минск: БНТУ, 2016. - С. 57-59.

249. Taganov, A. I. Concept of service for search, indexing, cataloging and distribution of aerospace images / A. I. Taganov, A. N. Kolesenkov, S. I. Babaev, V. A. Sablina. - Text: direct // MECO: the 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing: Including ECYPS. - Bar, 2017. - P. 130-133.

250. Strotov, V. V. High-performance technology for indexing of high volumes of earth remote sensing data / V. V. Strotov, A. I. Taganov, A. N. Kolesenkov, B. V. Kostrov. - Text: direct // High-Performance Computing in Geoscience and Remote Sensing VII: proceedings of SPIE / The International Society for Optical Engineering. - Berlin, 2017. - P. 292-299.

251. Колесенков, А. Н. Учебный стенд для исследования спектрального анализа изображений в конечных базисах / А. Н. Колесенков, А. В. Несова. -Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации электронного ресурса ОФЭРНиО № 21397 от 19.11.2015 г.: государственная регистрация ФГАНУ ЦИТИС № 50201550552 от 01.12.2015 г.

252. Колесенков, А. Н. Мониторинг процессов недропользования на основе обработки аэрокосмических снимков / А. Н. Колесенков, Д. В. Фетисов; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2018. - № 2. - С. 216-227.

253. Дедус, Ф. Ф. Обобщенный спектрально-аналитический метод обработки информационных массивов: задачи анализа изображений и распознавания образов / Ф. Ф. Дедус, С. А. Махортых, М. Н. Устинин, А. Ф. Дедус; под общей редакцией Ф. Ф. Дедуса. - Москва: Машиностроение, 1999. - 356 с.: ил. - ISBN 5-217-02929-3. - Текст: непосредственный.

254. Колесенков, А. Н. Программный модуль мониторинга процессов недропользования на основе обработки аэрокосмических снимков (MINERALBOWELS) / А. Н. Колесенков, Д. В. Фетисов, Т. А. Фетисова. -Текст: непосредственный // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ Яи 2018660502. - 2018. - Август.

255. Колесенков, А. Н. Информационная поддержка принятия решений при организации и построении систем дистанционного обучения / А. Н. Колесенков; Рязанский государственный радиотехнический университет. -Текст: непосредственный // Дистанционное и виртуальное обучение. - 2016. - № 5 (107). - С. 62-68.

ПРИЛОЖЕНИЕ

АКТЫ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ И СВИДЕЛЬСТВА О РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММ ДЛЯ ЭВМ

УТВЕРЖДАЮ

Заместитель генерально^дкректора директор филиала -главный ОдБ > Спектр"

О.В. Фалеев

2020 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Колесенкова А.Н.

"Методология и концепции построения информационных структур на

основе многофакторного информационного и интеллектуального анализа и распознавания данных" в АО "РКЦ "Прогресс" - филиале ОКБ "Спектр"

Работа посвящена исследованиям по тематике построения информационных структур на основе многофакторного информационного и интеллектуального анализа и распознавания данных. Колесенковым А.Н. была предложена методология построения проблемно-ориентированных информационно-аналитических систем поиска, обработки и анализа данных ДЗЗ, которая включает следующие концепции:

- базовая концепция обработки аэрокосмических изображений;

- анализ и обнаружение закономерностей в данных;

- кибер-физическая концепция;

- анализ рисков.

В рамках концепции «Анализ и обнаружение закономерностей в данных» была разработана технология повышения разрешающей способности изображений за счет применения субпиксельной обработки, основанной на нетригонометрических системах базисных функций Радемахера.

Исследования, проводимые в рамках выполнения ОКР "Ресурс-П" показали, что применение методов и алгоритмов данной технологии позволило за счет более эффективной организации вычислений сократить

время обработки данных ДЗЗ, а также улучшить точность геодезической привязки высокодетальных снимков земной поверхности, полученных со спутниковых комплексов серии "Ресурс-П".

Результаты диссертационной работы планируется применить и внедрить при выполнении НИОКР "Обнаружение".

Акт выдан для представления в диссертационный совет по месту защиты диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Колесенкова А.Н.

И.о. заместителя директора филиала

Начальник отдела 4374, к.т.н.

первого заместителя главного конструктора, к.т.н.

Лукьянов О.В.

Труханов С.В.

сйзе

МИНИСТЕРСТВО ПРОМЫШ ЛЕННОСГИ И ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЯЗАНСКОЙ ОБЛАСТИ

ул. Полонского, д. 7, Рязань, 390000. Тел.: [phone], 70-71-00, факс: 70-71-10 E-mail: [e-mail], http://mineconom.ryazangov.ru ОКПО 22600812, ОГРН 1186234000017, ИНН/КПП 6234174540/623401001

од. с?, ¿ом № qS&A -js&j

На №

от

Г

Справка

Настоящим сообщаем, что Колесенковым Александром Николаевичем в рамках Соглашения на предоставление гранта в форме субсидии от 13.11.2015 между ООО «МИГ1 «РГРТУ-ИНТЕХ» и министерством промышленности, инновационных и информационных технологий Рязанской области о реализации научного (научно-технического) проекта «Геоинформационная система космического on-line мониторинга опасных объектов и экосистем», выполнявшегося при поддержке ФГБУ «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере», были реализованы следующие виды работ:

- проведение теоретических исследований по проблеме космического мониторинга лесных пожаров с 13.07.2015 по 31.08.2015;

- разработка технологии мониторинга лесных пожаров на основе теории нечетких множеств и космических снимков с 01.09.2015 по 30.09.2015;

-разработка экспериментального программного модуля идентификации лесных пожаров на космических снимках с 01.10.2015 по 16.11. 2015.

Результаты, полученные Колесенковым А.Н. в ходе выполнения вышеназванного проекта, могут быть рекомендованы для повышения оперативности решения на региональном уровне следующих задач:

- мониторинга техногенных и природных чрезвычайных ситуаций;

- обнаружения очагов лесных пожаров;

- мониторинга землепользования и сельскохозяйственной деятельности.

Паршин А.Н.

Министр

70-71-18

А.В. Ворфоломеев

ah

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА И АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

РЯЗАНСКОЙ ОБЛАСТИ (Минтранс Рязанской области)

ул. Радищева. 3. Рязань. 390023 тел/факс [phone], 28-10-30 e-mail: [e-mail]

03.08.2020

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Колесенкова Александра

Николаевича

Подтверждаем, что теоретические и практические результаты научных исследований Колесенкова А.Н. по тематике построения информационно-аналитических систем являются актуальными и апробированы при решении следующих задач отдела безопасности дорожного движения и дорожной инфраструктуры Управления автомобильных дорог министерства транспорта и автомобильных дорог Рязанской области:

- организация и мониторинг дорожного движения на автомобильных дорогах регионального или межмуниципального значения;

- ведение реестра парковок общего пользования, расположенных на автомобильных дорогах регионального или межмуниципального значения.

В практической работе Министерства были использованы следующие результаты диссертационной работы Колесенкова А.Н.:

- методы интеллектуальной обработки и нечеткой кластеризации данных;

комбинированный кибер-физический подход, обеспечивающий операционный контроль и управление территориально распределенными объектами.

Результаты исследований Колесенкова A.M. рекомендованы к применению в органах местного самоуправления Рязанской области и помогут повысить эффективность осуществления мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения на автомобильных дорогах при осуществлении дорожной деятельности.

Заместитель министра < В.В. Еремин

М.П

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО НАДЗОРУ В СФЕРЕ ЗАЩИТЫ ПРАВ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ И БЛАГОПОЛУЧИЯ ЧЕЛОВЕКА

Управление Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Рязанской области

Островского ул., Д.51-А, г.Рязань, 390035

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Колесенкова Александра Николаевича

Настоящим сообщаем, что научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе Колесенкова А.Н. и реализованные в составе программного модуля дистанционного мониторинга процессов, показали возможность их применения в работе Управления Роспотребнадзора по Рязанской области для решения следующих задач обеспечения эпидемиологического благополучия населения:

- Анализ числа зарегистрированных случаев инфекционных заболеваний, в том числе новой коронавирусной инфекцией, и прогнозирование эпидемиологической ситуации в муниципальных образованиях Рязанской области;

- Визуализация динамики инфекционной заболеваемости населения области по возрастным и социальным признакам, полу, форме тяжести заболевания;

- Оценка охвата населения профилактическими прививками и прогнозирование эпидемиологической ситуации по инфекциям, управляемым средствами специфической профилактики.

При этом можем особенно выделить следующие результаты диссертационной работы Колесенкова А.Н.:

1. Технология ЗБ - визуализации, включая средства отображения, поддержки принятия решений, построения графических и отчетных материалов.

2. Методика оценки применения геоииформационных технологий на вероятность изменения состояний наблюдаемых территорий и процессов, позволяющая выполнить анализ влияния событий и внешних факторов с целью своевременного принятия управленческих решений.

Применение результатов исследования Колесенкова А.Н. помогут снизить риск распространения инфекционной заболеваемости и повысить эффективность мероприятий, необходимых для предупреждения эпидемических подъемов инфекционной заболеваемости в регионе.

Врио руководителя

И.Н.Котова

|Hj ТЕХНОНИКОЛЬ

Корпорация ТЕХНОНИКОЛЬ

129110, Москва, ул Гиляровского, д. 47. стр. 5, эт. 5, пом. I. к. 13 тел.: [phone]; факс: [phone] www.tn.ru,[e-mail]

filtfii-iifin

Е. И. Дивущак Технический директор ТехноНИКОЛЬ Минеральная изоляция

АКТ

внедрения результатов диссертационной работы Колесенкова Александра Николаевича на тему «Методология и концепции

построения информационных структур на основе многофакторного информационного и интеллектуального анализа и распознавания данных»

Подтверждаем, что следующие результаты диссертационного исследования Колесенкова А.Н. были использованы при разработке MES-системы (Manufacturing Execution System) компании ТехноНИКОЛЬ, которая позволит вывести управление предприятием на новый уровень - в реальном времени появится возможность отслеживать производственные процессы из любой точки мира и осуществлять постоянный дистанционный мониторинг этих параметров:

- Методология структурного построения территориальных и проблемно-ориентированных информационно-аналитических систем, базирующаяся на различном сочетании концептуальных элементов.

- Комбинированный кибер-физический подход, обеспечивающий операционный контроль и управление территориально распределенными объектами.

- Модифицированный алгоритм нечеткого вывода для продукционной системы анализа рисков принятия управленческих решений при заданных входных данных.

Использование данных материалов научной работы Колесенкова А.Н. помогут повысить эффективность анализа процессов на производственных площадках компании с цельк я эффективности

оборудования.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное бюджетное научное учреждение

ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЕМ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ

ОБРАЗОВАНИЯ

ОБЪЕДИНЕННЫЙ ФОНД ЭЛЕКТРОННЫХ РЕСУРСОВ 'НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ"

(основан в 1991 году)