Разработка теоретических основ обработки и анализа пространственных данных, поступающих от систем мониторинга в гидрометеорологии и смежных науках (включая мониторинг окружающей среде), на основе современных технологий искусственного интеллекта

Объектом исследования являются методы обработки и анализа пространственных данных, поступающих от систем мониторинга в гидрометеорологии и смежных с ней науках (включая мониторинг окружающей среды). Цель работы: совершенствование фундаментально-теоретических основ и технологических средств обработки и анализа пространственных данных, поступающих от систем мониторинга в гидрометеорологии и смежных науках (включая мониторинг окружающей среды) на основе современных сквозных технологий анализа больших данных и применения искусственных нейронных сетей. Методы: методы системного анализа, методы имитационного моделирования, методы оптимизации, машинного обучения. Основные результаты, полученные на текущем этапе исследования: 1. Разработана концепция построения геосесорной сети для сбора данных, включающая разработанный прототип приложения для сбора метеорологической информации, включая фото и видео-фиксацию. 2. Разработана концепция геоинформационной технологии мониторинга и прогнозирования локальных метеорологических явлений. 3. Разработана архитектура геоинформационной технологии мониторинга и прогнозирования локальных метеорологических явлений. 4. Выполнена оценка подверженности территории воздействию опасных гидрометеорологических явлений и погодно-климатических факторов, оказывающих влияние на экономическую деятельность (на примере муниципальных образований Пермского края). 5. Разработана и обучена модель на основе искусственной нейронной сети для автоматической классификации облачности по наземным изображениям, для чего была подготовлен собственный набор исходных данных, разработана специализированная процедура аугментации исходных изображений, а также предложена композитная целевая функция, работоспособная в условиях неполной разметки исходных данных. 6. Разработан набор топологий искусственных нейронных сетей для восстановления геополей по разреженным данным высокой размерности. Исследованы их свойства, проведен сравнительный анализ с топологиями, функционирующими в плотном домене. 7. Предложена глобальная адаптивная мера сходства геополей, основанная на обобщении бинарных мер сходства. Исследованы её свойства. По результатам представленных докладов на конференциях были достигнуты договоренности по сотрудничеству (подписано соглашение) с федеральным государственным бюджетным учреждением «Научно-производственное объединение Тайфун» по разработке геосенсоров (интеллектуальных датчиков) и единой геоинформационной системе сбора, хранения, обработки и предоставления пространственно-временных данных и с Общероссийской общественной организацией РГМО развитию всероссийского метеорологического волонтерского движения для сбора метеорологических данных с помощью разработанного метода и для тестирования прототипа кроссплатформенного приложения для сбора и обработки данных снежно-го покрова на НГМС. А также подписано соглашение о сотрудничестве с федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования «Пермский государственный национальный исследовательский университет» о проведении климатического анализа и геомоделирования метеорологических явлений на основе построенной геосенсорной сети. Области применения: мониторинг окружающей среды, обработка и анализ метеорологических и экологических данных, экологические исследования и управление окружающей средой, науки о Земле.