Predictability problems of global change as seen through natural systems complexity description. 1. General Statements

The overall problem of global change is considered as the mathematical discrete dynamics discipline that deals with the sets, measures and metrics (SMM) categories in information sub-spaces. The SMM conception enables to unify techniques of data interpretation and analysis and to explain how effectively the giant amounts of information from multispectral satellite radiometers and ground-based instruments are to be processed. It is shown that Prigogine's chaos/order theory and Kolmogorov's probability space are two milestones in understanding the predictability problems of global change. The essence of the problems is maintained to be in filtering out a “useful signal” that would spread from key regions of the globe as compared to their background. Global analysis, interpretation and modelling issues are outlined in the framework of incorrect mathematical problems and of the SMM categories, which contribute to solving the comparability problem for different sets of observations

Predictability problems of global change as seen through natural systems complexity description. 2. Approach

Developing the general statements of the proposed global change theory, outlined in Part 1 of the publication, Kolmogorov's probability space is used to study properties of information measures (unconditional, joint and conditional entropies, information divergence, mutual information, etc.). Sets of elementary events, the specified algebra of their sub-sets and probability measures for the algebra are composite parts of the space. The information measures are analyzed using the mathematical expectance operator and the adequacy between an additive function of sets and their equivalents in the form of the measures. As a result, explanations are given to multispectral satellite imagery visualization procedures using Markov's chains of random variables represented by pixels of the imagery. The proposed formalism of the information measures application enables to describe the natural targets complexity by syntactically governing probabilities. Asserted as that of signal/noise ratios finding for anomalies of natural processes, the predictability problem is solved by analyses of temporal data sets of related measurements for key regions and their background within contextually coherent structures of natural targets and between particular boundaries of the structures

Распознавание породного и возрастного состава древостоев с использованием алгоритмов на основе самокорректирующихся кодов

The basic model of the recognition of forest inventory characteristics using spectral features is represented in the framework of the problem of hyperspectral airborne imagery processing. The algorithm of multiclass supervised classification based on the error-correcting output codes underlies this model. The support vector machine method is used as the necessary binary classifier. The method of the construction of training set by using mixed forest plots is represented. Results of the retrieval of species and age composition of forest stands from hyperspectral images are represented for the selected test area. The estimate of accuracy of the retrieval of the mixed forest composition is comparable with the accuracy of ground-based forest inventory dataПредставлена базовая модель распознавания таксационных характеристик древостоев по спектральным признакам в проблеме обработки гиперспектральных авиационных изображений. Основу модели составляет алгоритм многоклассовой обучаемой классификации с использованием самокорректирующихся кодов. В качестве необходимого метода бинарной классификации применен метод опорных векторов. Описана методика использования выделов со смешанным породным составом для построения обучающего ансамбля. Приведен пример восстановления породного и возрастного состава для выбранного тестового участка по данным гиперспектральных измерений. Оценка точности восстановления породного состава соответствует точности наземных данных лесотаксаци

Integrated Models of Geophysical Processes Description in Terms of Satellite and Ground-Based Data Interpretation

Abstract – Two examples are shown of remote sensing data applications for integrated models of separate spheres of the Earth. Innovative techniques of vegetation biomass amount assessment using multispectral satellite imagery is given in the first example. Problems of temporal data series analysis for information products of satellite data processing using a gridded data representation to understand predictability problem of global/regional change are considered in the second example. Both types of the applications serve to demonstrate new opportunities in interpretation of different types of data in the newly defined domain of information & dynamical modeling

Эффективность классификаторов в задаче тематической обработки гиперспектральных изображений Е.

The performance of the spectral classification methods is analyzed for the problem of hyperspectral remote sensing of soil and vegetation. The characteristic features of metric classifiers, parametric Bayesian classifiers and multiclass support vector machines are discussed. The results of classification of hyperspectral airborne images by using the specified above methods and comparative analysis are demonstrated. The advantages of the use of nonlinear classifiers are shown. It is also shown, the similarity of the results of some modifications of support vector machines and Bayesian classificationПроводится анализ эффективности методов спектральной классификации в задаче гиперспектрального дистанционного зондирования почвенно-растительного покрова. Обсуждаются особенности реализации метрических классификаторов, параметрических байесовских классификаторов и многоклассового метода опорных векторов. Демонстрируются результаты классификации гиперспектральных аэроизображений указанными методами и приводятся данные сравнительного анализа. Показаны преимущества использования нелинейных классификаторов. Демонстрируется близость результатов некоторых модификаций метода опорных векторов и байесовской классификаци

The Problems of Airborne Hyperspectral Monitoring of Soil and Vegetation Cover

Рассматривается задача дистанционного зондирования почвенно-растительного покрова с использованием авиационных гиперспектрометров. Приводится анализ современного развития аэрокосмической измерительной аппаратуры высокого спектрального разрешения. Обсуждаются проблемы и методы тематической обработки гиперспектральных данных. Исследуются возможности использования оптимальной байесовской классификации для распознавания породного состава лесной растительности. Предлагается методика эффективного сокращения размерности признакового пространства. Приводятся оценки точности классификации для выбранных участков тестовой территорииThe problem of remote sensing of soil and vegetation cover using airborne hyperspectral cameras is considered. The modern state of development of airspace measuring instruments with high spectral resolution is analyzed. The problems and solution methods of the thematic processing of hyperspectral images are discussed. Applications of the optimal Bayesian classification for the recognition of the forest stand species are investigated. The method of the effective reduction of the dimensionality of the feature space is proposed. The classification accuracy for the selected test areas is estimate

Эффективность классификаторов в задаче тематической обработки гиперспектральных изображений Е.

The performance of the spectral classification methods is analyzed for the problem of hyperspectral remote sensing of soil and vegetation. The characteristic features of metric classifiers, parametric Bayesian classifiers and multiclass support vector machines are discussed. The results of classification of hyperspectral airborne images by using the specified above methods and comparative analysis are demonstrated. The advantages of the use of nonlinear classifiers are shown. It is also shown, the similarity of the results of some modifications of support vector machines and Bayesian classificationПроводится анализ эффективности методов спектральной классификации в задаче гиперспектрального дистанционного зондирования почвенно-растительного покрова. Обсуждаются особенности реализации метрических классификаторов, параметрических байесовских классификаторов и многоклассового метода опорных векторов. Демонстрируются результаты классификации гиперспектральных аэроизображений указанными методами и приводятся данные сравнительного анализа. Показаны преимущества использования нелинейных классификаторов. Демонстрируется близость результатов некоторых модификаций метода опорных векторов и байесовской классификаци