Purpose. To increase the spatial resolution of multispectral satellite images and prevent the spectral distortion in the local area. Methodology. Technology based on HSV-, ICA- and Wavelet-transforms involves the loading of primary different spatial resolution images of the same scene; conversion of primary images after the spectral correction to the HSV color space; wavelet decomposition of the resulting images; wavelet formation of the synthesized RGB-image in which the contribution of the corresponding low-frequency components of the image is taken into account by means of linear forms. Determination of their coefficients is formulated as an optimization problem under the criterion of maximizing the information characteristics, such as entropy. Then the following activities take place: a direct ICA-transform of the obtained RGB-image, replacement of the first ICA-component of the image by the primary panchromatic image, application of the inverse ICA-transform. The result is a synthetic multispectral image of high spatial resolution. Findings. The new technology based on HSV, ICA- and wavelet transforms has been developed to increase information content of aerospace multichannel images. The effectiveness of the proposed method has been tested on the eight-channel satellite Worldview-2 images. The results indicate that the synergistic processing of multichannel scanner data using the proposed information technology gives better results, and the synthesized image is more informative and details objects without color distortion. The resulting synthesized images are characterized by a great contrast and clarity on the boundaries of "the object of interest - the background". Originality. The already known methods to improve the quality of multichannel images, such as Gram - Schmidt process, Brovey transform, principal component analysis, independent component analysis, IHS-algorithm and others do not take into account the construction peculiarities of modern scanning devices, appropriate structures and data formats, which leads to colors distortion of the original image. In contrast to the above-mentioned methods, the proposed method allows to save the spectral information of original multi-channel images at higher spatial resolution. Furthermore, it is possible to avoid color distortion and achieve a more detailed digital image, especially in the areas where objects of interest are shaded. Practical value. Information technology can be used in the space image processing to increase the spatial resolution of multispectral satellite images. In addition, the use of the proposed technology can effectively carry out further recognition and real-time monitoring of the military equipment dislocation, construction of infrastructure facilities, etc.

Purpose. To develop the automated processing technology of the low and medium spatial resolution multispectral satellite images, which provides increasing reliability and efficiency of determining the area of forest burnt. Methodology. We used the methods of assessment of the state of vegetation on the burnt area, a complex of different vegetation indices and satellite image classification methods. The method of fire-sites decoding included the following main steps: selection of the image showing the area before and after a fire and calculation of vegetation indices. Findings. The efficient technology of automated estimation of the area affected by forest fires, using satellite imagery, has been suggested. The technique allows us to fulfill all the processing procedure by means of the web-service that provides current and reliable data about the fire effects. Using the developed method we analyzed the multispectral images with low spatial resolution from Terra and Aqua satellites (instrument MODIS) in order to identify areas and periods of active burning in the selected area (California). Then we processed the multispectral images with medium spatial resolution from Landsat 8 satellite (shooting device OLI) to define accurately the boundaries of the burnt areas and to calculate their size. The area of the forest burnt during the period from July 30 to August 12 in 2015 exceeds 41 477 ha. Originality. In contrast to the existing methods of determining the burned areas by means of satellite images and using the Differential Normalized Burn Index, the proposed technology allows determining the areas burnt more accurately through independent determination of optimal binarization thresholds for each image. In addition, it is possible to analyze the temporal changes in the affected forest areas for long periods of observation, by using vector layers with attribute information. The essential advantage of the technique is the high degree of automation of the satellite images processing and the use of re-mote sensing data, which are freely available on the Internet. Practical value. The developed technology allows creating a web service for regular space monitoring of the consequences of forest fires. The users of such a service may be state monitoring bodies, state and private insurance com-panies, energy and oil refining companies, municipal services, private companies, farmers, TV and radio companies and other mass media, as well as population living close to the territories affected by forest fires.

Розглянуто ідентифікацію та реконструкцію тіней на супутникових знімках надвисокого просторового розрізнення. Використано знімки міської території, отримані супутником WorldView-2. Наявність тіней на знімках може призвести до втрати значної частини корисної інформації. Задля відновлення освітленості та підвищення якості зображення в тіньових ділянках було розроблено ефективний алгоритм компенсації тіней. Для ідентифікації тіней використовували методи трансформації зображення та порогову бінаризацію. Модель тіні, що складається з прямого та розсіюваного світла, використано для компенсації тіней.

Purpose. To substantiate the application of the artificial neural network predictors in the water-supply pump control systems for forecasting the water neural network predictor have been obtained by experimental research studies on the operating water supply system. The mathematical model of the electric drive system of a pump has been created by using the object-oriented method. This model takes into consideration the nonlinearity of magnetic core characteristics of an induction motor and existence of the hydraulic network with distributed parameters at the pump exit. Using computer simulation, the following aspects were researched: the frequency regulation mode of asynchronous drive of a pump, dynamic ratings of pump drive for predicted value of water consumption and quality performance of pressure regulation. Findings. On the base of experimentally obtained data the artificial neural network predictor, which adequately forecasts the water consumption value within 24 hours, has been synthesized. The systems controlling an artificial neural network predictor pump have been synthesized; they realize different laws of the pump output pressure regulation. The laws of frequency control of water-supply pump electric drive system have been substantiated. Originality. For the first time, it is proposed to use the artificial neural network predictor in the pump control system to forecast the value of water consumption and synthesis of the control influences on the pump electric drive with taking the water consumption into consideration. Results, which demonstrate the mutual influences of processes in the water-supply network and electromagnetic processes in the electric drive with induction motor, have been obtained. Practical value. Due to consideration of the predicted value of water consumption in the offered pump control system, the efficacy of the water supply system has increased while the unproductive losses of water have decreased.

Запропоновано метод автоматичного розпізнавання і класифікації рослинності на багатоспектральних аерознімках з використанням нейронної мережі. Результати проведених досліджень на різних тестових ділянках підтвердили високу стійкість, точність і оперативність запропонованого методу в порівнянні з візуальним розпізнаванням, виконуваним оператором вручну, а також з наземними методами вимірювань.

Purpose. Development of a method for automated processing of satellite images, which would provide higher reliability and efficiency of determining the area of mining-related deforestation by the data of multispectral space imaging. Methodology. For identification and quantitative evaluation of the deforested areaa method for processing images from Landsat 7 and Landsat 8 satellites was developed, which includes the following stages: threshold binarization of the indexed image; morphological filtering of the binary image; vectorization of the binary image, determination of boundaries and area of vegetation; formation of the differential image, binarization, vectorization and determination of the boundaries and area of clearings; visualization of changes on the digital map, recording of attributes of the objects (areas of deforestation) into a dbf file and export of the vector layer into a kml-file. Findings. The proposed method provides a possibility to perform detection of territories and determination of the areas of illegal logging as a result of mining in an automated mode. With the use of the developed method, processing of multispectral images of Landsat 7 of the year 2002 and Landsat 8 of the year 2013 was carried out. According to the Landsat satellite data, the area of deforestation on the observed territory amounted to around 27 thousand hectares. Originality. In contrast to known methods for determination of the area of deforestation by satellite images of visible spectrum obtained at different time, the proposed method enables automatic determination of areas of deforestation owing to complex utilization of spectral channels of visible and near infrared bands. A complex mask of clouds and shadows was proposed, which, in comparison with the standard mask obtained with the algorithm of automatic cloud assessment (ACCA), helps to reduce errors in determination of the deforestation area. The use of the spectral index instead of radiometric and color indicators enables automatic exclusion of accidental non-vegetation objects from the results of processing. This also provides an opportunity to analyze temporal changes of the NDVI on the damaged forest territories over long periods of observations using the created vector layers with attributed information. Practical value. The developed method can be implemented in software as a web-service for monitoring of anthropogenic changes in the environment due to the availability of satellite imagery and advanced processing technologies. Potential users of such a service are: state supervising authorities; police; emergency services; forestry service; municipal services; environmental services (taking measures to remediate damaged areas).

Запропоновано алгоритм візуального пошуку для супутникових знімків високої просторової роздільної здатності. Розроблено метод опису зображень, який базується на розподілі класів зображення. Досліджено різні групи властивостей для опису зображень. Для інтерпретації об'єктів на зображенні обрано геометричні, статистичні, просторові, текстурні та спектральні властивості. Розроблено алгоритм класифікації супутникових знімків.

Запропоновано метод автоматичної побудови мозаїки з різночасових супутникових знімків Landsat 8 для онлайн візуалізації в веб інтерфейсі. Метод реалізований у вигляді АРІ для генерації растрових тайлів мозаїки. В якості джерела вхідних даних використовується сервіс WMS, встановлений користувачем.

Запропоновано підхід до вирішення задачі обробки зашумлених даних з аномальними значеннями за умов, коли статистична природа шуму та аномалій є невідомою. Цей підхід грунтується на методі узагальненої максимальної правдоподібності та супермножині вартісних функцій, яка надає змогу налаштовувати процес обробки даних на поточне шумове оточення. Зазначене налаштування здійснюється шляхом установлення значень трьох вільних параметрів, пов'язаних з масштабом, важкістю "хвостів" і формою закону розподілу випадкових значень, а також з фактом наявності аномальних значень. У загальному випадку запропонований підхід вимагає рішення багатоекстремальної оптимізаційної проблеми.

Purpose. Development and testing of an information technology for automated processing of medium-resolution satellite images acquired at different times for all-weather monitoring of oil and gas production areas. Methodology. The information technology implies the use of two algorithms. The algorithm for automated recognition of new oil extraction sites is based on computing the normalized difference index (NDI) of temporal changes for a given pair of satellite images in visible and near-IR bands acquired at different times and selected spectral cannels with subsequent multi-threshold binarization. The algorithm for automated recognition of large metal objects uses bipolarized C-band radar images from Sentinel-1A/B satellites. Findings. The proposed information technology made it possible to automatically detect the new oil extraction sites and recognition of large metal objects. The overall recognition accuracy, averaged for 20 test areas, was from 87 to 91 % with the kappa coefficient ranging from 0,82 to 0,85. For cloud-covered areas the big metal objects (an extraction units, automotive equipment for oil transportation, etc.) were recognized using SAR imagery from Sentinel-1A/B satellites only. Originality. Unlike the existing methods for detection of anthropogenic changes of the Earth's surface by satellite images, the proposed information technology uses immediate calculation of the normalized difference index of temporal changes NDI for a given pair of satellite images acquired at different times, which considerably reduces requirements to the computing power while ensuring higher accuracy of the allocation of the boundaries of new oil production sites. All-weather monitoring is provided using radar data. Practical value. Owing to high degree of automation, the developed technology can be implemented as a geoinformation web service for all-weather up-to-the-date monitoring of oil extraction areas. This web service can be used to determine the area of fields, control production activity and estimate oil production, supervise development and production activities and assess anthropogenic load in oil production areas.

Purpose. To achieve a decrease in energy and resource costs in the multi-stage production of rolled products within a given plan through the development of appropriate mathware. Methodology. The multi-stage problem mathware for producing rolling steel products is developed on the basis of system approach applying fundamental principles of the optimization and operation research theory. Realization of the developed mathematical model allows discovering such a strategy of using steel during the whole manufacturing process, which minimizes not only the steel waste at the moment of its casting in a mold, but also the offcuts in the process of cutting the obtained ingots into the billets. Findings. A mathematical task model is built to minimize the amount of steel for producing a certain order of size of one cast volume only. The developed model specifies the possibility to pre-evaluate the billet optimal size, based on the necessary cutting along the final product length, appropriate for the certain billet form of section, and ingot weight limits. Originality. A mathematical model is provided for the optimal metal distribution process when implementing the plan of manufacturing rolling products. The model, in contrast to the existing ones, shifts the emphasis on forming the optimal ingot weight, which has a pre-calculated optimal cutting plan. Practical value. The use of the developed mathematical optimization model (minimizing the amount of steel for producing a certain order) as part of an automated decision support system for management of rolling production will reduce the number of cutting machine changeover and minimize resources use and stock balance.

На сьогоднішній день інформаційні технології широко використовуються при цифровій обробці зображень дистанційного зондування Землі. Актуальною є задача сумісної обробки супутникових зображень, отриманих різними космічними системами, які мають різне просторове розрізнення. Одними із найсучасних супутників є WorldView-2 та WorldView-3, що дозволяють отримати восьмиканальне зображення високого просторового розрізнення. Незважаючи на розроблені методи, призначені для поліпшення якості результуючого зображення, з'являються нові наукові проблеми, які пов'язані із підвищенням вимог до результатів обробки знімків високого просторового розрізнення та розробкою автоматизованої технології обробки цих даних для подальшого їх тематичного аналізу. В роботі розглянуто концепції, принципи, обмеження та переваги традиційних методів злиття з програмною реалізацією. Мета роботи - аналіз ефективності традиційних методів злиття, таких як Brovey, вейвлет-перетворення, GIHS, HCT та комбінованого методу для супутникових зображень високого просторового розрізнення. Запропоновано інформаційну технологію злиття знімків високого просторового розрізнення з автоматизацією вибору найкращого методу злиття на основі аналізу кількісних та якісних показників. Запропонована технологія включає: масштабування мультиспектрального зображення до розміру панхроматичного зображення; використання еквалізації гістограми для коригування первинних зображень шляхом вирівнювання інтегральних областей з різною яскравістю; перетворення первинних зображень після спектральної корекції за традиційними методами "паншарпінг"; аналіз ефективності отриманих результатів. Технологія дозволяє визначити кращий метод злиття шляхом аналізу кількісних метрик: індексу NDVI, RMSE та ERGAS. Індекс NDVI для методів Brovey та HPF вказує на спектральні спотворення у порівнянні з еталонними даними. Це пов'язано з тим, що методи Brovey та HPF засновані на злитті трьохканальних зображень і не включають інформацію, що міститься в ближньому інфрачервоному діапазоні. Отримані значення RMSE та ERGAS демонструють перевагу комбінованого методу HSV-HCT-Wavelet над традиційними та найсучаснішими методами підвищення просторового розрізнення супутникових зображень. Це досягається, зокрема, попередньою обробкою первинних зображень, обробкою даних локалізованих спектральних компонент та використанням інформації, що міститься в інфрачервоному каналі зображення. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований підхід. Експериментальна оцінка проведена на восьмиканальних первинних супутникових знімках високого просторового розрізнення, отриманих супутником WorldView-2. Експериментальні результати показують, що синтезоване зображення з високою просторовою роздільною здатністю з високим інформаційним вмістом досягається за допомогою комплексного використання методів злиття, що дозволяє збільшити просторову роздільну здатність вихідного багатоканального зображення без спектральних спотворень. Висновки: проведені експерименти підтвердили ефективність запропонованої автоматизованої інформаційної технології.

Purpose. Use of a non-relational database management system is proposed while developing a database of a prototype of expert system with using a semantic model of the knowledge. Methodology. The study compares traditional relational approach with the proposed non-relational one in terms of the formation of certain queries. The following indices are used to compare efficiency of two management systems for the databases: particular query set (in MySQL and Cypher languages); runtime for the specified record size (i.e. their processing speed); ease of understanding: and software support of the queries. Findings. It has been identified that the graph model is a more expedient solution in the process of designing semantic networks and their development where complex hierarchical relationships between objects have to be stored and processed. Architecture of the graph database has been applied in terms of the specific example. A prototype of an expert system has been developed to demonstrate the capabilities of the created system of logical inference. The classifier of sciences was chosen as an example in the subject area. Originality. A prototype of the expert system, using the proposed non-relational approach, has been designed involving modern service-oriented architecture (SOA). The abovementioned helped separate the database from the inference engine and the user interface, facilitate perception as well as update and code debugging. Service-oriented architecture makes the system more flexible and robust. Practical value. The developed software is meant to develop both simple expert systems and medium-complex ones.

Purpose. Computer modeling of territory flooding in the event of an emergency at Seredniodniprovska Hydroelectric Power Plant (HPP). Methodology. The computer model of possible territory flooding at Seredniodniprovska HPP is developed using simulation modeling methods and geometric and hydrological approaches and considers initial boundary conditions of the water-engineering system. Calculations of the wave break height and the half-divided cross-sectional area of the river bed were made and a three-dimensional model of the territory flooding was built using the Python language and ArcGIS Desktop software. Findings. The data for each creation of the hydraulic node, namely the depth and width of the flooded territory, were calculated. This allowed analyzing the macro level considering the triangulation model of the surface. The wave break parameters and flaps (intersections) were taken into account in case of a dam break at a hydroelectric power plant or a rise in the water level. A mathematical model, and a 3D model were developed, and a forecast of the flood zone due to an emergency was made using satellite survey data. Originality. The mathematical method received further development for calculating flood territories in the event of an emergency at Seredniodniprovska Hydroelectric Power Plant, taking into account the parameters of the breakthrough wave and the calculation of cross-sections for the cases when a hydroelectric dam breaks or the water level rises; the method uses one-dimensional and two-dimensional systems of Saint-Venant equations, and geometric and hydrological approaches. A three-dimensional model of the territory flooding is developed to predict possible consequences. Practical value. The obtained results can be used to model the flooding of the territory located near dangerous hydro-technical objects, such as dams, dikes as well as to forecast flooded territories during the construction of drainage and protective structures.

У двовимірному випадку феномен Гіббса значно погіршує обробку зображень для більшості популярних графічних стандартів, оскільки вони використовують кінцеву суму гармонік коли використовується обробка зображення шляхом розкладання сигналу в двовимірний ряд Фур'є з метою зменшення розміру графічного файлу. Тому зменшення цього явища є дуже важливою проблемою. Мета роботи - використання двовимірних апроксимацій типу Паде для усунення феномену Гіббса під час обробки зображень та зменшення розміру файлу зображення. Використано метод двовимірних апроксимацій типу Паде, який ми розробили раніше, щоб зменшити феномен Гіббса для гармонійного двовимірного ряду Фур'є. Запропоновано визначення функціонала типу Паде. Для цього використовується узагальнена двовимірна апроксимація Паде, запропонована Чізхолмом, при цьому діапазон значень частоти на цілочисельній сітці вибирається за методом Вавілова. Запропонована схема дає змогу визначити набір коефіцієнтів ряду, необхідний і достатній для побудови апроксимації типу Паде із заданою структурою чисельника та знаменника. Розглянуто деякі приклади застосування апроксимацій Паде до простих розривних шаблонних функцій як для аналітичного, так і для дискретного представлення. Дослідження дає можливість зробити деякі висновки щодо практичного використання апроксимації типу Паде та її переваг. Вони демонструють практичну відсутність спотворень для апроксиманти типу Паде, властивої саме явищам Гіббса. Добре видно, що апроксимація типу Паде є набагато зручнішою візуально, ніж апроксимація Фур'є. Використання апроксимації типу Паде також призводить до значного зменшення кількості параметрів апроксимантів без втрати точності. Висновки: продемонстровано працездатність методики та можливість її застосування для підвищення точності розрахунків. Дослідження дає можливість зробити висновки про переваги практичного використання апроксимації типу Паде.

Purpose. The purpose of this article is to develop a preprocessing method for digital multispectral remote sensing images obtained through optical and infrared means in the electromagnetic spectrum. The method aims to ensure invariance with respect to positional formation conditions that determine spatial and radiometric resolution. By implementing homomorphic filtering in this method, we can significantly increase the informative value of processed imagery. Methodology. The problem solving, including the development of the spatial and radiometric resolution increase ways for multispectral geospatial data are based on the methods of brightness spatial distribution fusion, methods of data dimension reduction, decorrelation techniques and geometric correction of image spatial distributions. Findings. The method of preprocessing digital remote sensing data has been developed, which is a component of the methodology for identifying geometric shapes (GS) of objects in multi-channel aerospace images, allowing for a significant improvement in their recognition efficiency when noise is present. Originality. The method of preprocessing photogrammetric scenes using homomorphic filtering to enhance their informational significance is proposed. The method ensures invariance to positional conditions of fixation, improves the accuracy of further recognition, eliminates the drawbacks of known methods associated with the existence of parametric uncertainty dependence, the features of fixation of species information, low values of information indices of synthesized images, and computational process peculiarities. Practical value. Practical value is consists in improving of identification accuracy of objects GS in digital geospatial data, in significant increasing of raster multispectral images information value and in rising of automated image processing efficiency. The use of the method can greatly enhance the value and usefulness of multispectral photogrammetric images in a wide range of applications, from environmental monitoring to urban planning.