• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программная система для классификации локальных климатических зон городских территорий

ФИО студента: Лукин Артур Алексеевич

Руководитель: Родригес Залепинос Рамон Антонио

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Программная инженерия (Бакалавриат)

Год защиты: 2019

В данной работе представлена распределенная система для классификации локальных климатических зон городских территорий. Вместе с повышением важности роли городов в жизни общества и увеличением площадей городских территорий, увеличилось и негативное влияние роста городских территорий на окружающую среду и городское население. По этой причине возросла важность грамотного планирования урбанизированных территорий, в целях которого используется концепция локальных климатических зон. Локальные климатические зоны представляют унифицированную классификацию городских областей, в основе которой лежит морфология покрытия земной поверхности с различными климатическими свойствами и степями влияния на феномен городского острова тепла. Однако, на сегодняшний день процесс построение карт классов локальных климатических зон требует объемного ручного человеческого труда. Система использует данные дистанционного зондирования Земли, в частности мультиспектральных сцен спутников пассивного дистанционного зондирования земной поверхности миссий NASA Landsat-8 и ESA Sentinel-2, а также данные активного зондирования спутников миссии ESA Sentinel-1. Основной особенностью программной системы является использование Apache Spark в совокупности с библиотеками GeoTreilis и RasterFrames для обработки больших объемов данных дистанционного зондирования, что позволяет достичь ускорение процесса классификации локальных климатических зон. Для классификации используется алгоритм машинного обучения Random Forest, входящего в состав Spark MLlib. Программная система представляет многомодульный Maven проект, включающий в себя Spring Boot приложения. Программная система по расписанию реализует автоматические поиск и загрузку обновлений данных миссий NASA и ESA, производит предобработку мультисенсорных данных, включающую задачи атмосферной коррекции и удаления областей сцен, скрытых облаками, а также производит расчет дополнительных графических индикаторов в целях увеличения точности классификации. Результаты классификации локальных климатических зон собираются в СУБД PostgreSQL с расширением PostGIS для работы с гео-пространственными данными, которые в свою очередь доступны пользователям при помощи web-сервиса. Программная система разработана на языках Java и Scala, c использованием фреймворка Spring, нативной библиотеки GDAL для локальной обработки данных, а также карт Leaflet и библиотек Apache Abdera, GeoTools, Sen2Cor. Работа содержит 74 страниц, 3 главы, 5 таблиц, 65 рисунков и схем, 44 источника и 4 приложения. Ключевые слова: геоинформационная система, локальные климатические зоны, дистанционное зондирование Земли, машинное обучение, большие данные, Apache Spark

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ