An intelligent mobile search system
No Thumbnail Available
Files
Date
2024-06-15
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
National Aviation University
Abstract
The field of Synthetic Aperture Radar (SAR) data processing has experienced significant advancements in recent years, completely transforming the way we collect and interpret information for a wide range of applications. SAR data, obtained through radar sensors, plays a crucial role in environmental monitoring, disaster management, urban planning, and various other domains. The exceptional capabilities of SAR technology, including all-weather imaging and high-resolution data collection, have made it an invaluable tool for extracting valuable insights from remote sensing data. We explore the intricate process of SAR data collection, storage, processing, and interpretation, shedding light on the complexities and challenges associated with harnessing the full potential of SAR observations. By gaining a deep understanding of the underlying methodologies and technologies that drive SAR data processing systems, we can truly appreciate the transformative impact of SAR technology on diverse fields. The chapter takes us through the evolution of SAR data processing systems, emphasizing the role of machine learning algorithms, artificial intelligence techniques, and user interfaces in enhancing the efficiency and accuracy of data analysis. We examine the critical role of anomaly detection in environmental monitoring and disaster response, highlighting the significance of early detection and mitigation of potential threats through advanced SAR data processing methods.
Сфера обробки даних радарів із синтезованою апертурою (SAR) зазнала значного прогресу за останні роки, повністю змінивши спосіб збору та інтерпретації інформації для широкого спектру застосувань. Дані SAR, отримані за допомогою радарних датчиків, відіграють вирішальну роль у моніторингу навколишнього середовища, ліквідації наслідків стихійних лих, міському плануванні та багатьох інших сферах. Виняткові можливості технології SAR, включаючи всепогодне зображення та збір даних із високою роздільною здатністю, зробили її безцінним інструментом для отримання цінної інформації з даних дистанційного зондування. Ми досліджуємо складний процес збору, зберігання, обробки та інтерпретації даних SAR, проливаючи світло на складності та проблеми, пов’язані з використанням усього потенціалу спостережень SAR. Отримавши глибоке розуміння основних методологій і технологій, які керують системами обробки даних SAR, ми можемо по-справжньому оцінити трансформаційний вплив технології SAR на різноманітні сфери. Розділ розповідає про еволюцію систем обробки даних SAR, наголошуючи на ролі алгоритмів машинного навчання, методів штучного інтелекту та інтерфейсів користувача в підвищенні ефективності та точності аналізу даних. Ми досліджуємо критичну роль виявлення аномалій у моніторингу навколишнього середовища та реагуванні на катастрофи, підкреслюючи важливість раннього виявлення та пом’якшення потенційних загроз за допомогою передових методів обробки даних SAR.
Сфера обробки даних радарів із синтезованою апертурою (SAR) зазнала значного прогресу за останні роки, повністю змінивши спосіб збору та інтерпретації інформації для широкого спектру застосувань. Дані SAR, отримані за допомогою радарних датчиків, відіграють вирішальну роль у моніторингу навколишнього середовища, ліквідації наслідків стихійних лих, міському плануванні та багатьох інших сферах. Виняткові можливості технології SAR, включаючи всепогодне зображення та збір даних із високою роздільною здатністю, зробили її безцінним інструментом для отримання цінної інформації з даних дистанційного зондування. Ми досліджуємо складний процес збору, зберігання, обробки та інтерпретації даних SAR, проливаючи світло на складності та проблеми, пов’язані з використанням усього потенціалу спостережень SAR. Отримавши глибоке розуміння основних методологій і технологій, які керують системами обробки даних SAR, ми можемо по-справжньому оцінити трансформаційний вплив технології SAR на різноманітні сфери. Розділ розповідає про еволюцію систем обробки даних SAR, наголошуючи на ролі алгоритмів машинного навчання, методів штучного інтелекту та інтерфейсів користувача в підвищенні ефективності та точності аналізу даних. Ми досліджуємо критичну роль виявлення аномалій у моніторингу навколишнього середовища та реагуванні на катастрофи, підкреслюючи важливість раннього виявлення та пом’якшення потенційних загроз за допомогою передових методів обробки даних SAR.
Description
Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник роботи: кандидат технічних наук, старший викладач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Гордієнко Олександр Миколайович
Keywords
qualification work, mobile search engine, synthetic aperture radar, environmental monitoring, sensor, machine learning algorithm, artificial intelligence, кваліфікаційна робота, мобільна пошукова система, радар із синтезованою апертурою, моніторинг навколишнього середовища, датчик, алгоритм машинного навчання, штучний інтелект
Citation
Koval М. A. An intelligent mobile search system. – Thesis for a bachelor's degree in "Automation and computer-integrated technologies" – National Aviation University, Kyiv, 2024, 72 p.