Научная статья на тему 'Об экспериментальном обнаружении воздействия на высшие растения методом мультиспектральной сегментации'

Об экспериментальном обнаружении воздействия на высшие растения методом мультиспектральной сегментации Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
57
13
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Зотин А. Г., Золотарева Е. Ю., Шихов В. Н.

Представлены основная идея метода, разработанный программный инструментарий и результаты эксперимента. Показано, что по реальным видеоданным возможно определение признаков нарушения режима полива.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE IMPACT OF HIGHER PLANTS EXPERIMENTAL OBSERVATION BY MULTISPECTRAL SEGMENTATION

Basic idea, developed software tools and experimental results are presented. It is shown that the actual video data to identify signs of watering is possible.

Текст научной работы на тему «Об экспериментальном обнаружении воздействия на высшие растения методом мультиспектральной сегментации»

Однако в настоящее время производители электронного оборудования начали выпускать аппаратуру, способную программно генерировать импульсы с частотой в десятки и сотни мегагерц. Такие высокоскоростные ТТЬ-регистры ввода-вывода позволят реализовать НОК с эмуляцией канала управления и обмена данными в операционной системе реального времени (ОС РВ). В этой системе сигналы внутриприборного интерфейса БА поступают через кабель на регистр ввода-вывода, где они фиксируются, расшифровываются и поступают для обработки в виртуальную модель ИМС. На основе полученных данных формируется ответ для процессора, передаваемый по протоколу внутриприборного интерфейса через регистр ввода-вывода.

Главным преимуществом использования высокоскоростного ТТЬ-регистра ввода-вывода является относительно низкая себестоимость разработки эмулятора интерфейса на его основе по сравнению с модулями с ПЛИС. К тому же для создания такого эмулятора необходим только квалифицированный программист. При этом даже повышенные требования к компьютеру и необходимость использования ОС РВ не являются серьезными недостатками, поскольку вычислительная техника с каждым годом становится все более мощной и дешевой, а обучить программиста

работе в реальном времени несравненно проще, чем инженера-схемотехника программированию ПЛИС.

Единственным недостатком данной реализации эмулятора интерфейса БА является то, что в ряде сверхскоростных интерфейсов невозможно использовать доступные на данный момент высокоскоростные ТТЬ-регистры ввода-вывода. Такие интерфейсы лучше эмулировать модулями с ПЛИС, при этом их высокая себестоимость уже не будет иметь значения. В остальных случаях (особенно на частотах, доступных ТТЬ-регистрам) программный способ эмуляции зачастую является более перспективным.

Библиографические ссылки

1. Пичкалев А. В. Наземный отладочный комплекс бортовой радиоэлектронной аппаратуры // Ре-шетневские чтения : материалы XIV Междунар. науч. конф. / Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2010. Ч. 2. С. 515-516.

2. Комаров В. А., Пичкалев А. В. Применение технологий N1 БРвЛ при испытаниях бортовой аппаратуры космических аппаратов // Интеллект и наука : тр. XI Междунар. науч.-практич. конф. / Железно-горск, 2011. С. 146.

3. Гук М. Интерфейсы ПК : справ. СПб. : Питер, 1999.

V. N. Jharikov, А. V. Pichkalev JSC «Academician М. F. Reshetnev «Information Satellite Systems», Russia, Zheleznogorsk

EMULATION OF INTERFACES OF ONBOARD EQUIPMENT BY MEANS OF THE HIGH-SPEED REGISTER OF INPUT-OUTPUT

At tests of software of on-board equipment there is a task of emulation of interfaces of on-board equipment. The decision of this task by means of the high-speed register of input-output is offered.

© Жариков В. Н., Пичкалев А. В., 2011

УДК 632:004.9

А. Г. Зотин, Е. Ю. Золотарева Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

В. Н. Шихов

Институт биофизики Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

ОБ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОМ ОБНАРУЖЕНИИ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ВЫСШИЕ РАСТЕНИЯ МЕТОДОМ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ

Представлены основная идея метода, разработанный программный инструментарий и результаты эксперимента. Показано, что по реальным видеоданным возможно определение признаков нарушения режима полива.

Разработка программной системы, которая способна эффективно решать задачу мониторинга состояния высших растений, а также задачи диагностики воздействия внешних негативных факторов на развитие растений, входит в круг задач, поставленных в «Концепции развития государственного мони-

торинга земель сельскохозяйственного назначения и земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий, и формирования государственных информационных ресурсов об этих землях на период до 2020 года».

Решетневскце чтения

Авторами было выполнено исследование, целью которого являлось повышение эффективности обна-ружения воздействия внешних деструктивных факторов на высшие растения с использованием данных, полученных стандартным видеорегистратором в режиме удаленного мониторинга.

Перечень признаков воздействия деструктивных факторов имел следующий вид: изменение цветовых характеристик листа; появление нарушений пигментации и структуры листа. Общая схема работы разработанной программной системы представлена ниже (см. рисунок).

Для принятия решения или формирования рекомендаций в соответствии с установленными правилами проводился анализ объектов. Данные для корректировки цветовой модели выбирались по результатам классификации.

Эксперимент проводился по следующей методике. Растения листовой капусты сорта «Бансэй-Маруба» были выращены в Институте биофизики Сибирского отделения Российской академии наук в условиях полной светокультуры на вегетационной установке закрытого типа. Установка представляла собой камеру из нержавеющей стали, с люком в одной из стен для доступа к растениям, и потолком из оргстекла. Освещение производилось лампами накаливания ДРФ-1000 и ДРЛ-1000 (комбинированно), расположенными снаружи над потолком, на котором находился слой проточной воды, обеспечивающий отъем избыточной тепловой радиации. Терморегуляция осуществлялась при помощи системы автоматически включаемых нагревателей и водяного охлаждения внешних стен камеры. Для равномерного распределения температурного и влажностного режима внутри камеры был установлен вентилятор. Освещенность в камере составляла 100 Вт/м2 ФАР, температура воздуха на про-

тяжении всего эксперимента поддерживалась на уровне +24 ± 1 °С, влажность воздуха - около 70 %.

Растения выращивались в двух раздельных вегетационных сосудах на биологическом субстрате, подготовленном по методике Н. С. Мануковского [1]. Полив осуществлялся автоматически насосами из специальных емкостей внутри камеры один раз в сутки. Концентрация СО2 была атмосферная, камеру не герметизировали. По достижению растениями возраста 21 сут один из вегетационных сосудов был отключен от системы полива с целью создания стрессовых условий водного дефицита.

При проведении эксперимента было проанализировано 712 изображений растений, измерены 42 значения цветовых параметров в различных представлениях.

При анализе полученных изображений на точность локализации растений было выяснено, что наибольшее влияние на качество сегментации оказывают каналы цветовых моделей, выражающие оттенки цвета (H HSV H HLS T TSL). Для них показатель соответствия (достоверность, выраженная в процентах) по общей модели находится в диапазонах 98,5... 99,3 % для канала H и 94,7.95,6 % для канала T соответственно. Неплохой показатель соответствия демонстрируют модели CIE LAB, CIE LUV и Hunter LAB: у них этот показатель находится в диапазоне 66,5.75,8 %. Показатель соответствия для яркостных компонентов моделей YUV, YIQ, YCrCb, TSL имеет значение около 63 %.

При рассмотрении пороговой сегментации для локализации растений с использованием цветовой мо-дели RGB получены следующие средние показатели соответствия: для канала R - 57,3 %, для канала G - 68,2 %, для канала B - 33,6 %, что дает точность локализации порядка 57 % без постобработки и 64 % с постобработкой.

Получение изображения

Цветовая стабилизация

Формирование поисковой сетки

Сегментация и локализация растений

в различных цветовых моделях -1

Локализация возможных повреждений растений (сегментация)

I-

Сопоставление результатов сегментации (формирование маски)

Посегментный анализ маски сопоставления и маркировка объектов

Анализ объектов (классификация и принятие решения) г---------w i i

-► Вывод результата

Выбор данных для корректировки параметров сегментации

Общая схема работы программной системы

В случае применения для сегментации цветовой модели ИЬ8, у которой показатель соответствия для каналов Я, в, В принимает значения 98,7, 54,1 и 53,4 % соответственно, точность локализации составляет 71,4 % без использования постобработки и 82,1 % с постобработкой. При использовании предложенного авторами метода сегментации с адекватно выбранными параметрами точность локализации без постобработки составляет 85,3 %, с постобработкой - 94,3 %. Результаты анализа экспериментальных данных получены при использовании 40%-го диапазона относительно обучающей выборки.

Разработанная методика автоматизации анализа цветовых моделей и формирования управляющих сигналов для лабораторного стенда может быть использована в интеллектуальных системах управления режимом полива.

Библиографическая ссылка

1. Waste Bioregeneration in Life Support CES: Development of Soil Organic Substrate / N. S. Manukovsky, V. S. Kovalev, V. Ye. Rygalov, I. G. Zolotukhin // Advances in Space Research. 1997. Vol. 20. P. 1827-1832.

A. G. Zotin, E. Y. Zolotareva Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

V. N. Shikhov

Institute of Biophysics, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Russia, Krasnoyarsk

THE IMPACT OF HIGHER PLANTS EXPERIMENTAL OBSERVATION BY MULTISPECTRAL SEGMENTATION

Basic idea, developed software tools and experimental results are presented. It is shown that the actual video data to identify signs of watering is possible.

© Зотин А. Г., Золотарева Е. Ю., Шихов В. Н., 2011

УДК 681.32

В. В. Иванов

Самарский государственный аэрокосмический университет имени С. П. Королева (Национальный исследовательский университет), Россия, Самара

АВТОНОМНЫЙ ОРБИТАЛЬНЫЙ ГЕОМАГНИТНЫЙ НАВИГАТОР

Автономный орбитальный геомагнитный навигатор использует для расчета координат космического аппарата только величину магнитного поля Земли на его борту. Анализ поля за звездные сутки позволяет определить географические координаты точки, над которой он находится.

Необходимость контроля параметров орбиты космического аппарата (КА) ни у кого не вызывает сомнений. Это особенно важно для малых спутников, поскольку наземный радиоконтроль их орбиты требует сложной аппаратуры с большим и высококвалифицированным персоналом, что резко увеличивает эксплуатационные расходы.

Автономный орбитальный геомагнитный навигатор использует смещение и наклон оси симметрии магнитного поля Земли относительно земной оси (рис. 1).

Вычисление географической широты проводится исходя из наклона орбиты и времени пересечения экватора. Неизвестный наклон орбиты вычисляется

по величине максимального значения поля и глубины его модуляции.

Фазовый сдвиг относительно Гринвича первой гармоники изменения магнитного поля на одной широте зависит от широты (рис. 2). Отсчеты, взятые на борту КА через период обращения спутника, относятся к одной географической широте. Вычисленный по этим отсчетам фазовый сдвиг гармоники, период которой равен звездным суткам, позволяет определить долготу места.

Самоопределение космическим аппаратом своей трассы позволяет ему самостоятельно включать и выключать передатчик телеметрической информации при пролете над станцией слежения, отказавшись от услуг командной радиолинии.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.