Дистанционный мониторинг нефтяных загрязнений в водной среде

Излагаются основные принципы построения комплексной системы дистанционного мониторинга нефтяных загрязнений водной среды, включающей в себя датчики различной физической природы. Основные положения функционирования рассматриваемой системы состоят в преимущественном принципе упреждения чрезвычайных ситуаций, непрерывности наблюдений во времени и распределении измерительных средств в пространстве. Для прогноза временных и пространственных изменений нефтяного загрязнения в водной среде предлагается физическая динамическая модель. Для повышения достоверности обработки данных разработаны модели нефтяных загрязнений для различных частотных диапазонов работы аппаратуры дистанционного зондирования. Для автоматизации обработки данных предложены алгоритмы интеграции данных различных сенсоров.
В качестве автоматизированного классификатора объектов наблюдения предлагается использовать нейронную сеть, для выбора и оптимизации структуры которой также разработаны соответствующие алгоритмы.
Предназначено для специалистов, занимающихся проблемами экологической безопасности акваторий и прибрежных зон.

The main guidelines are presented for constructing an integrated system of remote monitoring of oil slicks in the aquatic environment that includes sensors based on various physical principles. The underlying operation mechanism of the system under consideration is in the preferred principle of forestalling extreme situations, continuity of observations in time and distribution of measuring tools in space. A physical dynamic model is proposed for forecasting temporal and dimensional changes in oil contamination in the aquatic environment. Models of oil contamination for various frequency bands of remote sensing equipment have been designed in order to enhance reliability of data processing. Algorithms of integration of data from various sensors are offered, which permits automatization of data processing. A neural network is suggested as a computerized qualifier of the objects under observation; relevant algorithms have been designed for its selection and optimization of the structure.
The book is intended for specialists engaged in environmental safety of harbour areas and coastal zones.

Содержание
Введение
Глава 1. Физическая модель динамики нефтяного загрязнения в водной среде
1.1. Задачи математического моделирования экологического состояния водной среды
1.2. Характеристика процессов трансформации нефти в морской среде
1.3. Формализация процессов биотрансформации нефтепродуктов в морской среде
1.4. Формализация процессов переноса нефтепродуктов в морской среде
1.5. Многофазная динамическая модель нефтяного загрязнения водной среды
Глава 2. Структура и принципы функционирования комплексной системы дистанционного мониторинга водной среды
2.1. Основные принципы и задачи создания комплексной системы дистанционного мониторинга водной среды
2.2. Сравнительный анализ характеристик дистанционных датчиков по обнаружению нефтяного загрязнения и определению его параметров
2.3. Принципы интеграции информации в комплексной системе дистанционного мониторинга
2.4. Метод и алгоритм интеграции данных на уровне сигналов
2.5. Метод и алгоритм интеграции данных на уровне пикселей
2.6. Метод и алгоритм слияния монохромных изображений на уровне параметров
Глава 3. Модели нефтяного загрязнения, используемые при дистанционном зондировании водной среды
3.1. Факторы, влияющие на радиолокационное рассеяние от водной поверхности
3.2. Модель нефтяного загрязнения в диапазоне длин волн излучаемого сигнала от 4,2 до 8,8 см
3.3. Модель нефтяного загрязнения в диапазоне длин волн излучаемого сигнала от 2 до 3 см
3.4. Модель нефтяного загрязнения в диапазоне длин волн излучаемого сигнала от 0,6 до 1 см
Глава 4. Разработка структуры нейронной сети - классификатора в автоматизированной системе дистанционного мониторинга
4.1. Методика автоматизированной сегментации изображения
4.2. Определение параметров, необходимых для работы автоматизированного классификатора объекта мониторинга
4.3. Методика определения структуры нейронной сети - классификатора объектов в автоматизированной системе дистанционного мониторинга
4.4. Алгоритм проверки пригодности выбранной структуры нейронной сети для решения задачи классификации
Глава 5. Результаты экспериментальной проверки предложенных методов и алгоритмов
5.1. Применение многофазной динамической модели нефтяного загрязнения водной среды для оценки эффективности природоохранных мероприятий
5.2. Экспериментальная проверка модели нефтяного загрязнения в диапазоне длин волн излучения сигнала от 4,2 до 8,8 см
5.3. Результаты тестирования алгоритмов слияния данных на различных уровнях
5.4. Применение нейронной сети для классификации объекта изображения
Заключение
Литература

Contents
Introduction
Chapter
1. A physical model of dynamics of oil slicks in the aquatic environment
1.1. Tasks of mathematical modelling of ecological state of the aquatic environment
1.2. Characteristics of transformation processes of oil in the aquatic environment
1.3. Formalization of processes of biotransformation of petroleum products in the marine environment
1.4. Formalization of transport processes of petroleum products in the marine environment
1.5. A multiphase dynamic model of oil contamination in the aquatic environment
Chapter 2. Structure and operation principles of an integrated system of remote monitoring in the aquatic environment
2.1. The main principles and tasks for constructing an integrated system of remote monitoring in the aquatic environment
2.2. A comparative analysis of performance of remote sensors for detection of oil contamination and determination of its parameters
2.3. Principles of integration of the information in an integrated system of remote monitoring
2.4. The method and algorithm of data integration at the signal level
2.5. The method and algorithm of data integration at the pixels level
2.6. The method and algorithm of fusion of monochrome images data integration at the parameter level
Chapter 3. The models of oil contamination used for remote sensing of the aquatic environment
3.1. The factors influencing radar scattering from water surface
3.2. A model of oil contamination over the wavelengths of the emitted signal within 4.2 cm to 8.8 cm
3.3. A model of oil contamination over the wavelengths of the emitted signal within 2 cm to 3 cm
3.4. A model of oil contamination over the wavelengths of the emitted signal within 0.6 to 1 cm
Chapter 4. Design of the neural network structure as a qualifier in a computerized system of remote monitoring
4.1. A procedure of computerized segmentation of images
4.2. Definition of the parameters necessary for operation of the computerized qualifier of the object of monitoring
4.3. A procedure of definition of the neural network structure as the qualifier of objects in a computerized system of remote monitoring
4.4. The algorithm for the validation test of the chosen structure of a neural network for the solution of a classification task
Chapter 5. Outcomes of the experimental check of the proposed methods and algorithms
5.1. Application of a multiphase dynamic model of oil contamination the aquatic environment for estimation of effectiveness of nature protection measures
5.2. check of an oil contamination model over the wave lengths of emitted signals within 4.2 cm to 8.8 cm
5.3. Outcomes of testing of data fusion algorithms at various levels
5.4. Application of a neural network to classification of the object of imaging
Conclusions
References