Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування
Для исследования сложных самоорганизующихся систем создаются различные математические модели. В геосистемах детерминированный характер действий обусловлен их стохастическими качествами. В рассматриваемых системах регулярные детерминированные процессы формируются многочисленными случайными межэлемент...
Gespeichert in:
| Datum: | 2020 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/129 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-129 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-06-05T09:10:58Z |
| collection |
OJS |
| language |
Russian |
| topic |
інформаційні ентропії статистичний аналіз систем самоорганізація спектральні дані чисельне моделювання пошук покладів вуглеводнів |
| spellingShingle |
інформаційні ентропії статистичний аналіз систем самоорганізація спектральні дані чисельне моделювання пошук покладів вуглеводнів Artyushenko, Mikhail Khizhnyak, Anna Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| topic_facet |
информационные энтропии статистический анализ систем самоорганизация спектральные даные численное моделирование поиск углеводородов information entropies statistical analysis of system self-organizing spectral data numerical simulation search for hydrocarbons інформаційні ентропії статистичний аналіз систем самоорганізація спектральні дані чисельне моделювання пошук покладів вуглеводнів |
| format |
Article |
| author |
Artyushenko, Mikhail Khizhnyak, Anna |
| author_facet |
Artyushenko, Mikhail Khizhnyak, Anna |
| author_sort |
Artyushenko, Mikhail |
| title |
Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_short |
Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_full |
Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_fullStr |
Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_full_unstemmed |
Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_sort |
ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування |
| title_alt |
Энтропийные методы моделирования самоорганизующихся систем по данным гиперспектрального зондирования Entropy methods of self-organizing systems modeling using hyperspectral remote sensing datas |
| description |
Для исследования сложных самоорганизующихся систем создаются различные математические модели. В геосистемах детерминированный характер действий обусловлен их стохастическими качествами. В рассматриваемых системах регулярные детерминированные процессы формируются многочисленными случайными межэлементными взаимодействиями, происходящими на микроуровне. Во многих случаях корректно вывести детерминированный закон эволюции исследуемой системы или ее части невозможно в связи с большим количеством непредсказуемых и неизвестных факторов, влияющих на нее. Однако на микроуровне доступны для наблюдения статистические распределения элементов системы, что позволяет прогнозировать ее поведение и оценивать факторы, действующие на систему. Наиболее универсальные методы моделирования систем со стохастическими свойствами основаны на фундаментальных понятиях статистической механики - информационных энтропиях Гиббса-Шеннона и Реньи. В статье исследуются энтропийные методы вычислений количественных оценок состояния пространственно-распределенных геосистем и их дивергенции в процессе самоорганизации: -расхождений, расхождений одуванчика, вариабельности спектра размерностей Реньи. Рассмотрены особенности исследования систем с мультифрактальными структурами по данным гиперспектральных измерений. На примерах иллюстрируется применение энтропийных моделей в многочисленных экспериментах с реальными данными, полученными из месторождения природного газа. Основываясь на данных гиперспектральных излучений гомогенного растительного покрова, производится верификация применения энтропийных методов для определения границ углеводородов. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2020 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/129 |
| work_keys_str_mv |
AT artyushenkomikhail éntropijnyemetodymodelirovaniâsamoorganizuûŝihsâsistempodannymgiperspektralʹnogozondirovaniâ AT khizhnyakanna éntropijnyemetodymodelirovaniâsamoorganizuûŝihsâsistempodannymgiperspektralʹnogozondirovaniâ AT artyushenkomikhail entropíjnímetodimodelûvannâsistemŝosamoorganízuûtʹsâzadanimigíperspektralʹnogozonduvannâ AT khizhnyakanna entropíjnímetodimodelûvannâsistemŝosamoorganízuûtʹsâzadanimigíperspektralʹnogozonduvannâ AT artyushenkomikhail entropymethodsofselforganizingsystemsmodelingusinghyperspectralremotesensingdatas AT khizhnyakanna entropymethodsofselforganizingsystemsmodelingusinghyperspectralremotesensingdatas |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:40Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:40Z |
| _version_ |
1847373353956933632 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-1292024-06-05T09:10:58Z Энтропийные методы моделирования самоорганизующихся систем по данным гиперспектрального зондирования Ентропійні методи моделювання систем, що самоорганізуються за даними гіперспектрального зондування Entropy methods of self-organizing systems modeling using hyperspectral remote sensing datas Artyushenko, Mikhail Khizhnyak, Anna информационные энтропии статистический анализ систем самоорганизация спектральные даные численное моделирование поиск углеводородов information entropies statistical analysis of system self-organizing spectral data numerical simulation search for hydrocarbons інформаційні ентропії , статистичний аналіз систем самоорганізація спектральні дані чисельне моделювання , пошук покладів вуглеводнів Для исследования сложных самоорганизующихся систем создаются различные математические модели. В геосистемах детерминированный характер действий обусловлен их стохастическими качествами. В рассматриваемых системах регулярные детерминированные процессы формируются многочисленными случайными межэлементными взаимодействиями, происходящими на микроуровне. Во многих случаях корректно вывести детерминированный закон эволюции исследуемой системы или ее части невозможно в связи с большим количеством непредсказуемых и неизвестных факторов, влияющих на нее. Однако на микроуровне доступны для наблюдения статистические распределения элементов системы, что позволяет прогнозировать ее поведение и оценивать факторы, действующие на систему. Наиболее универсальные методы моделирования систем со стохастическими свойствами основаны на фундаментальных понятиях статистической механики - информационных энтропиях Гиббса-Шеннона и Реньи. В статье исследуются энтропийные методы вычислений количественных оценок состояния пространственно-распределенных геосистем и их дивергенции в процессе самоорганизации: -расхождений, расхождений одуванчика, вариабельности спектра размерностей Реньи. Рассмотрены особенности исследования систем с мультифрактальными структурами по данным гиперспектральных измерений. На примерах иллюстрируется применение энтропийных моделей в многочисленных экспериментах с реальными данными, полученными из месторождения природного газа. Основываясь на данных гиперспектральных излучений гомогенного растительного покрова, производится верификация применения энтропийных методов для определения границ углеводородов. Для дослідження складних систем, що самоорганізуються, створюються різні математичні моделі. У геосистемах детермінований характер процесів обумовлений їх стохастичними властивостями. У розглянутих системах регулярні детерміновані процеси формуються численними випадковими міжелементними взаємодіями, які відбуваються на мікрорівні. У багатьох випадках коректно вивести детермінований закон еволюції системи, що досліджується, або її частини неможливо в зв’язку з великою кількістю непередбачуваних і невідомих чинників, що на неї впливають. Однак на мікрорівні доступними для спостереження є статистичні розподіли елементів системи, що дозволяє прогнозувати її поведінку і оцінювати фактори, які діють на систему. Найбільш універсальні методи моделювання систем зі стохастичними властивостями засновано на фундаментальних поняттях статистичної механіки — інформаційних ентропіях Гіббса–Шеннона і Реньі. У статті досліджуються ентропійні методи обчислень кількісних оцінок стану просторово-розподілених геосистем і їх дивергенції в процесі самоорганізації: a-розбіжностей, розбіжностей Кульбака, варіабельності спектра розмірностей Реньі. Розглянуто особливості дослідження систем з мультифрактальними структурами за даними гіперспектральних вимірювань. На прикладах ілюструється застосування ентропійних моделей в чисельних експериментах з реальними даними, отриманими з родовища природного газу. Ґрунтуючись на даних гіперспектральних випромінювань гомогенного рослинного покриву, проводиться верифікація застосування ентропійних методів для визначення меж покладів вуглеводнів. Various mathematical models are created for exploring complex self-organizing systems. In geosystems, the deterministic nature of processes is due to their stochastic properties. In such systems, regular deterministic processes are formed by numerous random interelement interactions that occur at the micro level. In many cases, it is not possible to define correctly the deterministic law of evolution of the observable system or its part because of the large number of unpredictable and unknown factors that influence it. However, at the micro level, statistical distributions of system elements are available for observation, which allows to predict its behavior and evaluate the factors influencing the system. The most universal methods for modeling systems with stochastic properties are based on the fundamental concepts of statistical mechanics — the Gibbs-Shannon and Renyi information entropies. The article studies the entropy methods for calculating quantitative estimations of the states of spatially distributed geosystems and their divergences in the process of self-organization: alpha-divergence, Kullback divergence, variability of the spectrum of Renyi dimensions. The features of the above systems with multifractal structures according to hyperspectral measurements are observed. The examples illustrate the use of entropy models in numerical experiments with real data obtained from a natural gas field. Verification of the entropy methods for determining the boundaries of hydrocarbon deposits based on the hyperspectral data of emission of a homogeneous vegetation cover was carried out. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2020-05-14 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/129 10.34229/1028-0979-2021-2-6 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 66 № 2 (2021): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 67-78 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 66 № 2 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 67-78 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 66 No. 2 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 67-78 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2021-2 ru https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/129/220 Copyright (c) 2020 Mikhail Artyushenko, Anna Khizhnyak https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |