Анотація до роботи:

Морщавка С.В. Радіоелектронна система розпізнавання рослинних об’єктів. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.17 – радіотехнічні та телевізійні системи. – Харківський національний університет радіоелектроніки. – Харків, 2005.

В дисертаційній роботі отримано вирішення актуальної науково – прикладної задачі класифікації рослин статистичними методами розпізнавання з можливістю швидкої адаптації до зміни властивостей рослин для автоматизації процедур обробки просапних культур в рослинництві.

Запропоновано використовувати методи дистанційного зондування для отримання ознак, за якими проводиться розпізнавання. Система ознак формується зі спектральних коефіцієнтів на 8 – 53 довжинах хвиль у діапазоні від 310 нм до 850 нм.

Обґрунтовані вимоги до спектрального та просторового розмежування підсистеми дистанційного зондування. Запропонований метод досягнення необхідного просторового розмежування за рахунок використання бістатичної антенної системи.

Модифіковано схему класифікатора для швидкої адаптації до змінних властивостей рослинних об’єктів, що дозволяє перенавчати класифікатор безпосередньо на полі.

Дисертаційна робота являє собою завершене наукове дослідження, в якому отримано вирішення актуальної науково – прикладної задачі класифікації рослин статистичними методами розпізнавання з можливістю швидкої адаптації до зміни властивостей рослин для автоматизації процедур обробки просапних культур в рослинництві. Відповідно до поставленої задачі проведено необхідні дослідження й розробки, що забезпечило наступні результати.

1. Проаналізовані характеристики рослин та обрано систему первинних ознак, яка найбільш повно враховує умови класифікації рослинних об’єктів на два класи безпосередньо в рядку. У якості такої системи ознак запропоновано використовувати спектральні характеристики сигналів, відбитих від рослин.

2. Розширено область використання бістатичних оптичних систем з перехрещеними діаграмами спрямованості для реалізації необхідного просторового розмежування в задачах дистанційного зондування.

3. Розроблено підсистему ДЗ рослин у рядку з урахуванням необхідного просторового та спектрального розмежування.

4. На базі класифікаторів за максимумом правдоподібності синтезовано метод класифікації рослин на корисні та бур’яни з високою вірогідністю правильного розпізнавання при роботі у реальному часі.

5. Забезпечено можливість донавчання класифікатора для адаптації до характеристик рослин на полі, що змінюються в залежності від строку вегетації та видового складу рослинних об’єктів.

6. Для найбільш важливих просапних культур та розповсюджених видів бур’янів експериментально отримані набори багатовимірних даних (первинних ознак), які можуть використовуватися для порівняльного аналізу різних методів розпізнавання рослинних об’єктів.

7. Доказано правомірність застосування для розпізнавання рослинних об’єктів методів, що базуються на багатовимірному нормальному розподілі ознак;

8. Аргументована оптимальна кількість первинних ознак, необхідна для якісного розпізнавання рослинних об’єктів.

9. Проведено експериментальні дослідження, що підтверджують можливість класифікації з вірогідностями правильного розпізнавання понад 90 % та швидкістю, що відповідає режиму реального часу.

10. Забезпечено можливість автоматизації процедури прополки в рослинництві за рахунок використання результатів розпізнавання для керування виконавчими агрегатами культиваторів. При використанні цієї інформації для керування форсунками розприскувача забезпечено можливість економії до 50% обсягу гербіцидів за рахунок їх прицільного внесення під бур’яни, або відповідної кількості рідких добрив при внесенні їх під корисні рослини.

Публікації автора:

1. Піза Д.М., Морщавка С.В. Повышение вероятности распознавания растительных объектов за счет увеличения разрешающей способности лидаров // Кибернетика и вычислительная техника. - 1999. -Вип. 117.- С. 14 – 17.

2. Пиза Д.М., Морщавка С.В., Скоробогатов Ю.В. Выбор эффективного метода распознавания растений по коэффициентам спектральной яркости // Радиоэлектроника, информатика, управление. – 1999. - №1. - С.85-88.

3. Пиза Д.М., Морщавка С.В. Выбор спектральных интервалов для распознавания видов растений по характеристикам отражения оптического диапазона // Радіотехніка.- 1999.- Вип. 109.- С.125-130.

4. Дубровин В.И., Морщавка С.В., Пиза Д.М, Субботин С.А. Распознавание растений по результатам дистанционного зондирования на основе многослойных нейронных сетей // Математичнi машини i системи,- 2000.- № 2-3.- С. 113-119.

5. Пиза Д.М., Морщавка С.В. Выбор наборов признаков для распознавания растительных объектов // Системний аналіз, управління і інформаційні технології: Вісник Харківського державного політехнічного університету. Збірка наукових праць. Випуск 97. – Харків: ХДПУ.- 2000.- С.69 - 74.

6. Neural Network Method in Plant Spectral Recognition / V.Dubrovin, S.Subbotin, S.Morshchavka, and D.Piza // From Laboratory Spectroscopy to Remotely Sensed spectra of Terrestrial Ecosystem / Edited by Ranjan S.Muttiah.- Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2002.- P.147-160.

7. V. Dubrovin, S. Subbotin, S. Morshchavka, D. Piza. The plant recognition on remote sensing result by the feed-forward neural networks // Smart Engineering Systems Design.- 2001. - v.3. - P.251-256.

8. Морщавка С.В. Піза Д.М. Сільськогосподарська технологія з використанням розпізнавання виду рослини // VII міжнародна науково-технічна конференція “Машинобудування та техносфера на рубежі XXI сторіччя”. Зб. наукових праць. - Т.2. – Донецьк: ДНТУ.- 2001. – С. 42-46.

9. Dubrovin V.I., Subbotin S.A., Morshchavka S.V., Piza D.M., Adamenko V.A. Object recognition by hybrid neural network classifier // Труды Международной научно-практической конференции "Знание - Диалог - Решение" -KDS-2001.-СПб.:С-ЗГЗТУ - "Лань".- 2001.-С. 194-200.

10. Піза Д.М., Морщавка С.В. Алгоритм класифікації рослинних об’єктів з можливістю швидкої адаптації // Праці V Всеукраїнської міжнародної конференції з оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів УКРОБРАЗ'2000.- К: УАОІРО.- 2000.- С.279 -282.

11. Пиза Д.М., Морщавка С.В. Система распознавания растительных объектов для автоматизированного управления рабочими органами культиваторов // Труды конференции "Автоматика-98": Киев, 13-16 мая 1998г.- ч.IV. - К:КПИ.- 1998.- С.253-257.

12. V. Dubrovin, S. Subbotin, S. Morshchavka, D. Piza. The plant recognition on remote sensing result by the feed-forward neural networks., Smart Engineering Systems Design: Neural Networks, Fuzzy Logic, Evolutionary Programming, Data Mining, and Complex Systems, ANNIE 2000:the 10-th Anniversary edition / ed. C. H. Dagli et al.- vol.10.- Missouri-Rolla:ASME Press.- 2000.- P. 697-701.

13. Дубровин В.И., Морщавка С.В., Пиза Д. М., Субботин С.А. Применение радиально-базисных нейронных сетей для обработки данных дистанционного зондирования растений // Труды 3-й Международной конференции Цифровая обработка сигналов и ее применение.-М.:РНТОРЭС им. А.С. Попова.- 2000.-С.48-53.

14. Дубровин В.И., Морщавка С.В., Пиза Д. М., Субботин С.А. Нейросетевая идентификация объектов по спектрам // Труды международной конференции “Идентификация систем и задачи управления” SICPRO’ 2000.-М.: ИПУ РАН, 2000.-С. 1190-1204 (CD-ROM).

15. Dubrovin V., Morshchavka S., Piza D., Subbotin S. Plant recognition by genetic algorithm based back-propagation // Proceedings, Remote Sensing 2000: from spectroscopy to remotely sensed spectra. Soil Science Society of America, Bouyocos Conference, Corpus Christi, Texas, October 22-25, 2000.-P. 47- 54.

16. Піза Д.М., Моpщавка С.В., Рибін В.О. Дистанційне зондування у рослинництві: можливості та перспективи // Тези доповідей на 2-й Міжнародній конференції з теорії та техніки передачі, прийому та обробки інформації. – Харків: ХТУРЕ.- 1996.- С.17.

17. Пиза Д.М., Морщавка С.В., Система распознавания растений для управления рабочими органами культиваторов. // Труди 4-ої української конференції з автоматичного управління «Автоматика-97»: Черкаси, 23-28 червня 1997р./ Відпов.ред. д.т.н., проф.. А.А.Тимченко.-Том V.-Черкаси:ЧІТІ, 1997, С.71.

18. Бєліков С.Б., Піза Д.М., Морщавка С.В. Технічні університети як осередки вирішення екологічних проблем сучасного суспільства// Тези доповідей міжнародної конференції «Роль Університетів у Майбутньому Інформаційному Суспільстві – “Rufis-2000”».- К: НТУ “КПІ”.- 2000.- С.17.

19. Пиза Д.М., Морщавка С.В. Экологически чистая технология обработки пропашных культур в растениеводстве // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції «Актуальні питання і організаційно-правові засади співробітництва України і КНР в сфері високих технологій». - К.: КиївЦНТЕІ.- 2004. – С .65-67.

20. Морщавка С.В., Субботин С.А., Дубровин В.И., Пиза Д.М. Нейросетевая классификация растений по результатам дистанционного зондирования // Сб. научных трудов 5-го Международного молодежного форума “Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке”.- Ч.2.- Харьков: ХТУРЭ.- 2001.-С. 324-325.