Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова
Розглянуто задачу відновлення параметрів рослинності як задачу, обернену до задачі моделювання спектру відбиття рослини. Для розв’язання задачі запропоновано обчислювально-ефективний нейромережевий метод на базі мереж щільності суміші, який дозволяє отримувати оцінки похибки параметрів, що відновлюю...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2009 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2009
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44375 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова / А.Н. Кравченко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 3. — С. 159-172. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-44375 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Кравченко, А.Н. 2013-05-31T16:35:37Z 2013-05-31T16:35:37Z 2009 Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова / А.Н. Кравченко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 3. — С. 159-172. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44375 681.32 Розглянуто задачу відновлення параметрів рослинності як задачу, обернену до задачі моделювання спектру відбиття рослини. Для розв’язання задачі запропоновано обчислювально-ефективний нейромережевий метод на базі мереж щільності суміші, який дозволяє отримувати оцінки похибки параметрів, що відновлюються. Формально показані властивості нейронних мереж з традиційною архітектурою та запропонованих. Метод апробовано на тестовій моделі та радіаційній моделі листя рослини PROSPECT. Проведено валідацію метода на даних реальних спостережень. Vegetation parameter retrieval is considered as the inverse of the problem of modelling canopy radiative transfer. To solve this problem, a new computationally efficient method based on Mixture Density Networks (MDNs) is proposed. The method allows for the estimation of errors of retrieved parameters for each given set of reflectances. The properties of neural networks of traditional architecture and MDNs are considered. The developed method is tested on a simple model and on the PROSPECT leaf radiative transfer model. The method is validated using real data. Настоящая статья поддержана совместным грантом УНТЦ-НАНУ «Grid Technologies for Multi-Source Data Integration» № 4928. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Системный анализ Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова Нейромережевий метод розв’язання обернених задач для радіаційних моделей рослинності Neural networks method of solving inverse problems for canopy radiative transfer models Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| spellingShingle |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова Кравченко, А.Н. Системный анализ |
| title_short |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| title_full |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| title_fullStr |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| title_full_unstemmed |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| title_sort |
нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова |
| author |
Кравченко, А.Н. |
| author_facet |
Кравченко, А.Н. |
| topic |
Системный анализ |
| topic_facet |
Системный анализ |
| publishDate |
2009 |
| language |
Russian |
| container_title |
Кибернетика и системный анализ |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Нейромережевий метод розв’язання обернених задач для радіаційних моделей рослинності Neural networks method of solving inverse problems for canopy radiative transfer models |
| description |
Розглянуто задачу відновлення параметрів рослинності як задачу, обернену до задачі моделювання спектру відбиття рослини. Для розв’язання задачі запропоновано обчислювально-ефективний нейромережевий метод на базі мереж щільності суміші, який дозволяє отримувати оцінки похибки параметрів, що відновлюються. Формально показані властивості нейронних мереж з традиційною архітектурою та запропонованих. Метод апробовано на тестовій моделі та радіаційній моделі листя рослини PROSPECT. Проведено валідацію метода на даних реальних спостережень.
Vegetation parameter retrieval is considered as the inverse of the problem of modelling canopy radiative transfer. To solve this problem, a new computationally efficient method based on Mixture Density Networks (MDNs) is proposed. The method allows for the estimation of errors of retrieved parameters for each given set of reflectances. The properties of neural networks of traditional architecture and MDNs are considered. The developed method is tested on a simple model and on the PROSPECT leaf radiative transfer model. The method is validated using real data.
|
| issn |
0023-1274 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44375 |
| citation_txt |
Нейросетевой метод решения обратных задач для радиационных моделей растительного покрова / А.Н. Кравченко // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 3. — С. 159-172. — Бібліогр.: 26 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT kravčenkoan neirosetevoimetodrešeniâobratnyhzadačdlâradiacionnyhmodeleirastitelʹnogopokrova AT kravčenkoan neiromereževiimetodrozvâzannâobernenihzadačdlâradíacíinihmodeleiroslinností AT kravčenkoan neuralnetworksmethodofsolvinginverseproblemsforcanopyradiativetransfermodels |
| first_indexed |
2025-12-07T20:15:31Z |
| last_indexed |
2025-12-07T20:15:31Z |
| _version_ |
1850881900494716928 |