The object of research, development or design (in Russian) : гиперспектральные аэрокосмические изображения для фитосанитарного обследования зерновых культур

The object of research, development or design (in Kazakh) : дәнді дақылдарды фитосанитарлық тексеруге арналған гиперспектралды аэроғарыштық бейнелер

Aim of work (in Russian) : анализ применения гиперспектральных изображений по идентификации конкретного заболевания зерновых культур в разработке оптимальных математических решений и программного обеспечения посредством эффективного сжатия потока информации с сохранением высокого коэффициента архивации, без потери качества изображений с целью уменьшения объема потока информации.

Aim of work (in Kazakh) : ақпарат ағынының көлемін азайту мақсатында кескін сапасын жоғалтпай, мұрағаттаудың жоғары коэффициентін сақтай отырып, ақпарат ағынын тиімді қысу арқылы оңтайлы математикалық шешімдер мен бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеуде дәнді дақылдардың нақты ауруын сәйкестендіру бойынша гиперспектралды бейнелерді қолдануды талдау

Методы исследования (на русском) : В ходе исследований были использованы учет спектральной корреляции, регрессионный анализ, разностно-дискретные преобразования, оценка критериев качества восстановленных гиперспектральных изображений.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу барысында спектрлік корреляцияны есепке алу, регрессиялық талдау, айырмашылық-дискретті қайта құру, қалпына келтірілген гиперспектральды кескіндердің сапа критерийлерін бағалау қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведено комплексное исследование методов и алгоритмов сжатия гиперспектральных изображений без потерь и с потерями, а также сравнительные эксперименты по различным критериям качества восстановленных изображений. Новизна заключается в совершенствовании существующих методов, алгоритмов и форматов сжатия аэрокосмических данных, оптимизированных под используемый на данный момент формат данных устройства Headwall Nano Hyperspec, позволяющих увеличить показатели сжатия и качество восстановленных изображений с целью идентификации заболеваний при фитосанитарном контроле зерновых культур.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Гиперспектральды кескіндерді жоғалтпай және жоғалтпай сығу әдістері мен алгоритмдерін жан-жақты зерттеу, сондай-ақ қалпына келтірілген кескіндер сапасының әртүрлі критерийлері бойынша салыстырмалы эксперименттер жүргізілді. Жаңалық қазіргі уақытта қолданылатын Headwall Nano Hyperspec құрылғысының деректер форматы үшін оңтайландырылған аэроғарыштық деректерді сығу әдістерін, алгоритмдерін және форматтарын жетілдіруден тұрады, бұл дақылдарды фитосанитарлық бақылау кезінде ауруларды анықтау үшін қалпына келтірілген суреттердің сығылу көрсеткіштері мен сапасын арттыруға мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В результате исследований были обоснована необходимость создания методов, которые применяются на данный момент в управлении хранением больших архивов аэрокосмических данных. Проанализированы имеющиеся разработанные методы и алгоритмы сжатия без потерь для гиперспектральных изображений, которые можно улучшить путём уменьшения их вычислительной эффективности и повышения степени сжатия за счет существенных этапов предобработки. Разработан и адаптирован математический аппарат на основе разностно-дискретного преобразования для сжатия гиперспектральных изображений. Разработаны и модифицированы алгоритмы сжатия гиперспектральных изображений.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Зерттеулер нәтижесінде қазіргі уақытта аэроғарыштық деректердің үлкен мұрағаттарын сақтауды басқаруда қолданылатын әдістерді құру қажеттілігі негізделді. Гиперспектралды кескіндер үшін шығынсыз сығу әдістері мен алгоритмдері талданады, оларды есептеу тиімділігін азайту және өңдеудің маңызды кезеңдеріне байланысты сығу дәрежесін жоғарылату арқылы жақсартуға болады. Гиперспектральды кескіндерді сығуға арналған дискретті түрлендіруге негізделген математикалық аппарат әзірленді және бейімделді. Гиперспектралды кескіндерді сығу алгоритмдері жасалынған және өзгертілген.

Level of implementation (in Russian) : Полученные результаты исследований будут использоваться в Центре геоинформационных технологий Казахского агротехнического университета г. Нур-Султан.

Level of implementation (in Kazakh) : Зерттеулердің алынған нәтижелері Нұр-сұлтан қаласындағы Қазақ агротехникалық университетінің геоақпараттық технологиялар орталығында пайдаланылатын болады.

Efficiency (in Russian) : Эффективность определяется в использовании результатов исследований и разработанного программного обеспечения сжатия гиперспектральных изображений по идентификации конкретного заболевания зерновых культур.

Efficiency (in Kazakh) : Тиімділік дәнді дақылдардың нақты ауруын анықтау үшін гиперспектральды кескіндерді сығудың зерттеу нәтижелері мен әзірленген бағдарламалық жасақтамасын қолдануда анықталады.

Field of application (in Russian) : Центры обработки данных аэрокосмической информации, объекты сельского хозяйства.

Field of application (in Kazakh) : Аэроғарыштық ақпарат деректерін өңдеу орталықтары, ауыл шаруашылығы объектілері.