Розроблено нейромережний підхід до задачі аналізу даних зоряної камери. Запропоновано два методи кодування вхідної інформації, що базуються на використанні полярних координат і гістограми відстаней. Для підвищення ефективності розв'язання задачі запропоновано метод навчання нейронної мережі. Він базується на використанні нечітких еліпсоїдів.

Розглянуто аспекти створення системи підтримки спільної роботи колективів (так званої "віртуальної" організації) у ході виконання складних проектів. В основу єдиного інформаційного середовища покладено сучасні інформаційні засоби створення розподілених програмних систем - GRID-технології. Даний підхід можна застосовувати у процесі реалізації космічних проектів та під час розробки систем дистанційного навчання.

Описано програмну реалізацію комплексної моделі користувачів комп'ютерних систем. Модель враховує динамічні та статистичні властивості поведінки користувачів, виявлення нехарактерної активності здійснюється за допомогою нейронних мереж. Для реалізації моделі застосовано агентний підхід. Як технологію реалізації та середовище програмування мобільних агентів використано відповідно Java та Aglets Software Development Kit (ASDK).

Проведено математичне моделювання поведінки користувачів комп'ютерних систем. Вивчено динаміку роботи користувачів за сеанс, здійснено статистичне моделювання даних, що характеризують його роботу за сеанс у цілому.

Проанализированы возможности применения различных нейронных сетей (НС) и методов их обучения для классификации данных дистанционного зондирования Земли, а именно многослойного персептрона, обучаемого различными методами первого и второго порядка; НС на основе радиальных базисных функций; НС ARTMAP, основанной на теории адаптивного резонанса.

Предложен новый подход к определению затопленных территорий на основе радиолокационных и оптических спутниковых данных. Для сегментации и классификации спутниковых изображений используются нейронные сети - самоорганизующиеся карты Кохонена. Предложенный подход верифицирован на данных спутника ERS-2 при наводнениях на р. Тиса в марте 2001 г. Полученная таким образом информация может дополнять данные, используемые при решении задач мониторинга для сельского хозяйства.

Рассмотрены концептуальные основы создания Grid-систем, связанных с обработкой данных наблюдения Земли. Проанализирован международный опыт создания подобных систем, обоснован подход к их построению, сформулированы научные задачи, связанные с развитием Grid-технологий. Предложена модель Grid-системы обработки спутниковых данных. Обсужден опыт создания Grid-системы обработки спутниковых данных в Институте космических исследований НАН Украины и НКА Украины.

Описано автоматичну систему прогнозування міжпланетних ударних хвиль (УХ) у сонячному вітрі. Запропонована система складається з 3 модулів: ідентифікації початку УХ, класифікації УХ і прогнозу часу прибуття УХ. У першому модулі використано порогову фільтрацію за узагальненими характеристиками потоку протонів сонячного вітру. Другий і третій модулі реалізовано на базі нейромережевих обчислень і дозволяють визначати тип УХ і час до прибуття УХ відповідно. Всі 3 модулі орієнтовані на використання даних інструмента ЕРАМ супутника АСЕ, а їх результати верифікуються за незалежними спостереженнями сонячних спалахів центру ІЗМІРАН. Всі числові експерименти проведено для даних спостережень піка останнього циклу сонячної активності, що припав на 2000 р., коли було зафіксовано 40 ударних хвиль.

Уперше розроблено комплексну нейромережеву модель поведінки користувачів комп'ютерних систем, що базується на нейромережевому підході та містить компоненти: інтерактивну (прогнозну) складову, що відображає динаміку поведінки користувачів, сеансову (статистичну) складову, що враховує статистичні властивості поведінки користувача та модуль аналізу трендів для виявлення можливих змін у поведінці користувачів. Здійснено структурну та параметричну ідентифікацію комплексної моделі їх поведінки. Розроблено генеративну модель, що забезпечує репрезентативні набори даних для верифікації та ідентифікації комплексної моделі. Створено архітектуру мультиагентної системи комплексного аналізу поведінки користувачів, що описує взаємодію всіх складових комплексної моделі. Уперше запропоновано об'єктно-орієнтовану модель агентів, що реалізують нейромережеві моделі поведінки користувачів.

Освещены современные задачи и методы обработки данных наблюдения Земли. Рассмотрены возможности применения интеллектуальных методов и методов интеграции данных для решения проблем мониторинга и прогнозирования наводнений, оценки состояния растительности и биоразнообразия, получения метеорологических параметров с использованием спутниковых данных и данных моделирования. Уделено внимание вопросам структурной и параметрической идентификации сложных моделей, прогнозированию параметров космической погоды, анализу динамики облачности по спутниковым снимках на основе метода оптических потоков, определению межпланетных ударных волн в солнечном ветре.

Common architecture of the distributed system for geospatial data processing and visualisation designed for environment and disaster monitoring is considered. In particular, automated processing support of the radar data ENVISAT/ASAR and informational technologies for flooded area estimation have been realised in the infrastructure. The results were obtained within the scientific-technical project of National Academy of Sciences of Ukraine, which was supported by the international program UN-SPIDER, and NASA Space Agency.

Запропоновано геоінформаційну систему для потреб сільськогосподарських підприємств. Як основу для системи використано ГІС загального призначення з вільним вихідним кодом (Quantum GIS). Для надання функціональності, специфічної для предметної області, використаний механізм плагінів (plug-in). Для інтеграції в систему даних з різних джерел використано спеціально побудовану базу даних, що працює під управлінням СУБД SQLite. Система забезпечує автоматизацію основних виробничих функцій сільськогосподарського підприємства, обліку врожайності, планування агротехнічних заходів та часткової автоматизації документообігу. Перевагою системи є використання програмного забезпечення з відкритим кодом та відповідність міжнародних стандартам надання даних.

Представлено розробку геоінформаційної системи, призначеної для використання сільськогосподарськими підприємствами. Система дозволяє спростити моніторинг поточного стану сільгоспкультур, планування агротехнічних заходів та надає можливості часткової автоматизації документообороту.

The results of the scientific and technological project of NAS of Ukraine on the development of geoinformation services for flood monitoring for Ukraine and other regions using satellite data are presented. The services are run in operational mode and provide automatic acquisition and processing of satellite data, and delivery of digital maps through the Internet. The intellectual methods for data processing, namely neural networks, were based into geoinformation services.

Рассмотрены вопросы оценки плотности вероятности наводнений на основании анализа разнородных геопространственных данных. Проведен статистический анализ наземных гидрологических данных для оценки периода повторяемости наводнений. Предложен новый метод оценки плотности вероятности наводнений на основании анализа временных рядов спутниковых данных. Для оценки плотности вероятности для отдельно взятого события предложено использовать интеллектуальные методы, в частности, нейронные сети.

Предложен единый подход к оцениванию рисков, связанных с чрезвычайными ситуациями природного характера на основании разнородной геопространственной информации. Подход базируется на применении статистической теории обучения и предполагает использование ансамбля классификаторов для определения плотности вероятности стихийного бедствия. Данный подход использован в рамках международного пилотного проекта "Sensor Web Project for Flood Monitoring in Namibia" для глобального детектирования наводнений.

Поставлено задачу оцінки ризиків, пов'язаних з наслідками стихійних лих на основі різнорідної геопросторової інформації (даних супутникових, наземних спостережень і даних моделювання), і запропоновано метод її розв'язання. Основою методу є ансамблеве оброблення і технологія злиття гетерогенних даних (data fusion) стосовно оцінювання за вибіркою невідомої густини ймовірності стихійного лиха, що залежить від скінченної кількості параметрів. Проаналізовано джерела різнорідних геопросторових даних, що використовуються у створюваному операційному сервісі картографування ризиків затоплень для території Намібії. Розглянуто принципову схему системи оцінювання густини ймовірності для визначення ризику затоплень для території Намібії, побудовану відповідно до запропонованого методу. На продовження робіт за міжнародним пілотним проектом "Sensor Web Project for Flood Monitoring in Namibia" співробітниками ІКД НАНУ - НКАУ буде створений операційний сервіс картографування ризиків затоплень з використанням сучасних Internet та ГІС технологій, який буде відповідати міжнародним стандартам консорціуму OGC (Open Geospatial Consortium) надання геопросторової інформації.

Предложен интегрированный подход к оцениванию рисков стихийных бедствий на основе разнородной геопространственной информации на базе ансамблевого подхода к анализу и технологий слияния данных. Высказана идея, что создаваемая в перспективе на основе предложенного украинскими авторами настоящей статьи подхода система оценки рисков может стать важным компонентом разрабатываемой интегрированной интеллектуальной системы мониторинга и управления потенциально опасными сложными объектами и процессами в кризисных ситуациях. Создание такой системы координируется СПИИРАН (и в частности, российскими авторами настоящей статьи) в рамках проекта создания Международной аэрокосмической системы глобального мониторинга (МАКСМ), инициированного Российским космическим агентством и поддержанного рядом национальных космических агентств, в том числе НКА Украины.

Представлено сервіс-орієнтовану інфраструктуру, яка забезпечує швидкий і ефективний доступ, обробку та представлення геопросторових даних. Дані використовуються для моніторингу навколишнього середовища та стихійних лих.

Предложен новый подход для картографирования затопленных территорий на основании спутниковых данных, полученных радиолокатором с синтезированной апертурой. Для сегментации и классификации спутниковых изображений используются нейронные сети - самоорганизующиеся карты Кохонена. Предложенный подход верифицирован на данных спутников Европейского космического агентства ERS-2/SAR и Envisat/ASAR и реализован в рамках системы мониторинга наводнений с использованием технологии Sensor Web.