Ответы к контрольной ТиАРО

MNF — Minimum Noise Fraction (Доля минимального шума)

(Лекция 4, стр. 20).

88. Что такое спектральные индексы?

Комбинации каналов, позволяющие выделять определённые объекты или оценивать параметры их состояния

(Лекция 5, стр. 1).

89. Приведите примеры проблемно-ориентированных спектральных индексов.

• NDWI (Normalized difference water index — водный индекс)

• NDVI (Normalized difference vegetation index — вегетационный индекс)

• NBR (Normalized burn ratio — индекс для погорелой территории)

(Лекция 5, стр. 1).

90. Для чего предназначены вегетационные индексы?

Оценка параметров состояния растительности (биомасса, площадь листовой поверхности, содержание хлорофилла и др.) и распознавание определенной растительности

(Лекция 5, стр. 3).

91. Перечислите основные группы вегетационных индексов.

• Общие (мультипликативные).

• Для определения пигментного состава.

• Для анализа биохимического состава клетки.

• Для выявления стрессовых состояний

(Лекция 5, стр. 4).

92. Что такое «красный край» и как определяется его положение?

Красный край (Red edge position, REP) — точка-максимум роста спектральной кривой растительности

(приблизительно) или (более точно), где — значение яркости в канале с длиной волны i

93. Приведите примеры общих (мультипликативных) спектральных индексов.

• SR (simple ratio) — отношение значения отражения в ближнем ИК к отражению в красном канале

• NDVI (Normalized difference vegetation index) — для выделения растительности

• SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) — модификация NDVI для засушливых зон со слабым растительным покровом (NDVI с коррекцией на почву)

• EVI (Enhanced Vegetation Index) — усиленный вегетационный индекс (для оценки влагообеспеченности)

(Лекция 5, стр. 6–7)

94. Перечислите основные типы растительных пигментов с указанием основных диапазонов поглощения ими солнечного излучения.

- Хлорофилл a: ~670 нм.

- Хлорофилл b: ~640 нм.

- Каротиноиды: 450–500 нм.

- Антоцианы: 500–600 нм

(Лекция 5, стр. 9).

95. Опишите принципы выбора каналов для построения индексов с использованием модели трех пигментов

• :максимальная чувствительность к целевому пигменту.

• :низкое поглощение целевым пигментом, но схожее с по влиянию других пигментов и рассеянию.

• : позволяет убрать влияние обратного рассеяния (Лекция 5, стр. 8).

Итог:

96. Приведите примеры индексов для определения содержания основных пигментов.

• ARI (Anthocyanin Reflectance Index) — Индекс отражательной способности антоцианов

• mCARI (Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index) — Модифицированный индекс поглощения хлорофилла в отражённом свете

• PRI (Photochemical Reflectance Index) — Фотохимический индекс отражения (для каротиноидов)

(Лекция 5, стр. 10–11).

97. Приведите примеры индексов для оценки содержания лигнина и целлюлозы.

CAI (Cellulose Absorption Index) — Индекс поглощательной способности целлюлозы, , где — ззначение яркости в канале с длиной волны i

(Лекция 5, стр. 12).

98. Приведите примеры индексов для оценки влагообеспеченности клетки.

• WI= где — ззначение яркости в кан\але с длиной волны i

• SRWI=

• NDWI=

NDWI – Нормализованный дифференциальный водный индекс

WI — Water Index

SRWI — Shortwave Infrared Water Index

(Лекция 5, стр. 12).

99. Приведите пример индекса для выявления стрессовых состояний.

PSRI=

PSRI — Plant Senescence Reflectance Index

(Лекция 5, стр. 12).

100. Чем отличаются текстурные признаки первого и второго порядка?

• Первого порядка: рассчитываются по гистограмме яркостей без учёта взаимного положения пикселей (среднее, дисперсия, энтропия и др.).

• Второго порядка: учитывают совместное распределение пар пикселей (автокорреляция, ковариация, момент инерции и др.)

(Лекция 5, стр. 14).

101. Из каких соображений выбирается размер окна при расчете текстурных признаков?

Из соображений пространственного разрешения снимка и размера текстурных элементов. Например, при разрешении 1 м/пиксель оптимальный размер окна 7×7 пикселей (Лекция 5, стр. 15).

102. Для каких изображений эталон рассматривается как F(x,y) и для каких как F(λ)?

• F(x,y): для панхроматических снимков (для выделения объектов заданной формы и/или текстурыпространственная структура).

• F(λ): для гиперспектральных снимков (спектральная кривая) (Лекция 6, стр. 1).

103. Что такое функция взаимной корреляции и как она рассчитывается?

Взаимная корреляция Rn(F, G) — наиболее простой критерий сходства функций эталона искомого изображения G(s, t) размера (2m+1) x (2n+1) и аналиизируемого изображения F(x, y). Раскладывая квадратичную меру сходства как квадрат разности, получим

Где i, j – координаты пикселя

104. Какие критерии могут применяться для поиска объектов по характеру локальной гистограммы?

- Критерий Колмогорова-Смирнова.

- Критерий пустых блоков.

- Критерий серий (Лекция 6, стр. 5–7).

105. При каком условии объекты на изображении могут выделяться по библиотечным спектральным эталонам?

Данные должны быть приведены к коэффициентам отражения B/B0, где B0 – падающее излучение, B – отраженное излучение (выполнена атмосферная коррекция) (Лекция 6, стр. 8).

106. При каких условиях могут использоваться методы эмпирической атмосферной коррекции?

Наличие на изображении эталонов с известными спектрами отражения (для авиационных снимков высокого разрешения) (Лекция 6, стр. 9).

107. Каким условиям должны удовлетворять эталоны в методе плоского поля и эмпирической линии?

• Плоское поле:

• •Поверхность должна быть расположена горизонтально, не иметь значительных неровностей •Поверхность должна быть спектрально плоской, т.е. иметь небольшой градиент альбедо по длине волны в области интереса •Поверхность должна быть достаточно яркой, чтобы избежать большой дисперсии при определении конечного альбедо всей сцены (горизонтальная поверхность, спектрально плоская, достаточно яркая)

• Эмпирическая линия: требуется два эталона (светлый и тёмный) с известными спектрами. Чем больше различия в спектральной яркости светлого и темного объектов, тем точнее результат расчетов (Лекция 6, стр. 10–11).

108. По какой характеристике спектральной кривой выделяются объекты спектрально-угловым и спектрально-корреляционным методом?

И в том и в другом случае - по форме спектральной кривой

(Лекция 6, стр. 12).

109. В каких случаях применяются логические методы распознавания?

• Признаки описываются не количественно, а утверждениями.

• Для классов важно только наличие/отсутствие признака.

• Признаки — комбинации классов, выделенных при классификации (Лекция 6, стр 13)

110. Для решения каких задач в ГИС могут применяться логические методы?

• Создание тематических карт на основе автоматической классификации мультиспектральных изображений

• Создание тематических карт в неформализованных предметных областях

• Пространственное агрегирование данных

• Экспертные системы

(Лекция 6, стр. 13).

111. Опишите основные этапы построения алгоритма вычисления оценок.

1. Подготовка обучающих данных (На основе анализа доступных данных формируем типичные для каждого класса наборы значений булевых переменных {x1,…,xn} типичные наборы булевых переменных для каждого класса).

2. Построение опорных множеств \( S_i \), (Опорные множества – это группы переменных xi, которые в разных классах имеют различные комбинации нулей и единиц, следовательно, позволяют различать определенные классы )позволяющих различать классы.

3. Вычисление меры сходства как числа совпадений наборов с учётом весов (Лекция 6, стр. 15–18).

112. Перечислите основные достоинства классификатора RF «случайный лес»?

1. Непараметрический (не требует гипотезы о распределении).

2. Классы с большой дисперсией не поглощают узкодисперсные классы (Лекция 6, стр. 23).

RF - Random Forest

113. Что такое свободная конфигурация?

Конфигурация (отношения между атомарными элементами) без явно описанных связей между атомарными элементами (Лекция 6, стр. 24).

114. Перечислите основные этапы процесса выделения линейных структур.

1. Свёртка изображения с набором линейных масок.

2. Бинаризация по порогу.

3. Объединение результатов оверлеем.

4. Логическая очистка

5. Прослеживание линеаментов

115. Что такое веб-структуры и плекс-структуры?

• Веб-структуры: графы, где вершины — атомарные элементы, рёбра — однотипные связи.

• Плекс-структуры: где атомарными элементами являются дуги между вершинами (Лекция 6, стр. 27).

116. Запишите и поясните операции языка PDL.

a+b, a x b, a - b, a*b

PDL – Picture Description Language

Confirmed

117. Дайте определение формальной грамматики и формального языка.

• Формальная грамматика — система правил, порождающих цепочки определенного вида.

где VN - множество нетерминальных символов (иначе – переменных); VT - множество терминальных символов (иначе – констант); P - множество правил вывода (правил подстановки, грамматических правил); S – начальный или, иначе, корневой символ.

• Формальный язык — множество цепочек терминальных символов грамматики G, выводимых из правил вывода P, выводимых в любой последовательности любое число раз

(Лекция 6, стр. 30).

118. Какая грамматика называется контекстно-свободной?

Грамматика, в которой каждое правило имеет вид , то есть в левой части стоит один

нетерминальный символ (Лекция 6, стр. 31).

119. Какая грамматика называется однозначной?

Грамматика, для которой каждая цепочка языка имеет ровно один левосторонний вывод (Лекция 6, стр. 31).

120. Перечислите основные компоненты нейросети.

• Множество простых процессоров (сенсоров).

• Структура связей.

• Правило распространения сигналов.

• Правило комбинирования входных сигналов.

• Правило вычисления сигнала активности.

• Правило обучения, корректирующее связи (Лекция 7, стр. 1).

121. Опишите типичную структуру связей нейросети.

Многополюсная сеть, упорядоченная по слоям (входной (источники), скрытые, выходной (стоки)), задаётся матрицей весов W и обычно имеют иерархическую структуру.(Лекция 7, стр. 2).

122. По какому правилу обычно комбинируются сигналы на входе элемента?

Чаще всего взвешенная сумма:

или квадратичная мера

Где y - Это полная величина сигнала на входе j-го сенсора, xi - сигнал, исходящий от i-го сенсора предыдущего слоя, wij – связь между i-м и j-м сенсорами, а n-число задействованных связей

(Лекция 7, стр. 3).

123. Что такое функция активации и какую форму она может иметь?

Функция активации - это правила вычисления сигнала активности, которые выдают определённые значения в зависимости от входного значения. Они бывают:

• Линейные

  • Сигнал со сдвигом

  • 

• Нелинейные

  • Сигмоидальная

  • 

  • Гиперболический тангенс

  • –

  • Функция Хэвисайда (ступенька)

  • 

  • –

  • Строгая дизъюнкция

124. Каково основное правило коррекции весов при минимизации среднеквадратичной ошибки?

Метод градиентного спуска: приращение весов в направлении, противоположном градиенту ошибки (градиент регулируется). Поскольку у функции могут быть локальные минимумы, то необходимо регулировать , чтобы в него не попасть. (То есть при малом W есть риск попасть в минимум и там топтаться, а при большом можно пропустить глобальный и бесконечно долго его искать) (Лекция 7, стр. 5).

125. Какой общий принцип используется в алгоритме обратного распространения ошибок?

Ошибка вычисляется на выходном слое и распространяется назад по сети для корректировки весов. Это действие происходит только после того, как значения yi после прямого прохода не совпали с ожидаемыми. Только при этом условии и рассчитывается обратная ошибка. Где k - это индексы P-1 слоя (первый скрытый после выходного), а j – это номер последнего скрытого слоя. Эта операция проводится для всех скрытых слоёв (то есть пока j не станет 1).

Где сигма - это сигмоидальная функция активации

(Лекция 7, стр. 8).

Ошибка - поток текущий от выхода ко входу с теми же весами связей что и поток от входа к выходу

Распределение ошибки по весам связей

126. Запишите правило Видроу-Хоффа и поясните его компоненты.

, где

-приращение веса

- норма обучения (малая величина) или скорость обучения (learning rate)

- ошибка на j-том слое (корректирующее приращение)

- сигнал сенсора на i-том слое

Для сигмоидальной функции активации, приращение будет иметь вид: Так как превратилось в несколько элементов из-за преобразований.

127. Для чего используется инерционный член?.

Регулировка величины градиента для избежания попадания в локальные минимумы и ускорения сходимости(Для стабилизации процесса обучения (сглаживания траектории градиентного спуска) и предотвращения застревания в локальных минимумах) (Лекция 7, стр. 9).

128. Перечислите основные шаги алгоритма обратного распространения ошибок.

1. Инициализация малых весов.

2. Прямой проход (вычисление выходов).

3. Сравнение с ожидаемыми значениями.

4. Вычисление ошибок для скрытых слоёв.

5. Коррекция весов с учётом инерционного члена (Лекция 7, стр. 9).

129. Что такое сети с радиальными базисными функциями?

простой пример – это Ттрёхслойные сети, где:

• комбинированный вход для j-го элемента равен

• функция активации скрытого слоя — радиальная (например, гауссова)

Эти сети формируются так:

предварительно выбирается радиус, в пределах которого обновляются веса. На вход подаётся вектор-образ х. Потом для каждого кластера вычисляется величина

После этого выбирается тот элемент (кластер) выходного слоя, который наиболее похож на входной образ. Потом вес выбранного кластера корректируется, чтобы сам кластер стал ещё более похож на эталон

,

И потом обновление всех элементов в заданном радиусе от элемента победителя в порядке возрастания расстояния до этого элемента

(Лекция 7, стр. 10).

130. Какую задачу распознавания могут решать самоорганизующиеся карты Кохонена?

Задача кластеризации многомерных данных

131. В чем состоит основная особенность сверточных нейронных сетей?

Настройка масок (ядер) свёртки в процессе обучения

Заметки

Если пишете “Матрица совпадений” — дополняйте, совпадений чего с чем

Любые аббревиатуры нужно расшифровывать (если расшифровки нет - погугли)

Если в задании не сказано “Запишите формулы” — скорее всего, формулы не нужны (но если ответ СЛИШКОМ короткий, то лучше написать)

Про понятие “взаимная корреляция” - писать и числитель и знаменатель, про знаменатель не забывать, ПРО ЗНАМЕНАТЕЛЬ НЕ ЗАБЫВАТЬ