СРАВНЕНИЕ ОПТИМИЗИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ

Аннотация

С развитием информационных технологий геоинформационные системы проникают в различные области науки. Это приводит к более частой передаче данных больших объемов. При обмене такими данными часто повреждается или теряется их часть, что приводит к необходимости их восстановления. Сфера применения геоинформационных систем постоянно расширяется и охватывает новые области науки, технологий производства, социальной жизни и т.д.

В работе рассматриваются разновидности методов интерполяции на примере геоинформационного изображения. В процессе исследования были установлены недостатки и преимущества таких видов интерполяции как мультиквадратичная, обратная, Гаусса, линейная, кубическая. Взаимодействие и установка процесса изменения основаны на основах критических вычислений и точных процессах обработки. Анализ последних исследования указывает на отсутствие исследований, которые проводили бы оценку, устанавливали и оценивали именно скорость и точность процесса. Для анализа изображения было разработано программное обеспечение, позволяющее отображать данные для разных видов интерполяции и подсчитывает точность и скорость методов. Входящий файл представляет собой файл в формате *.json, полученный на основе данных ГУ «Института геохимией окружающей среды НАН Украины» за разработками хоздоговорных работы №63 / 1 «Натурные радиогеоэкологические исследования и оценка рисков, связанных з радиационной опасностью при разработке Билановского железнорудного месторождения, Полтавская область». Для разработки программного приложения был выбран язык программирования Python. Существующие библиотеки языка предоставляют широкие возможности для отображения графических данных и возможность конвертировать их в текстовом формате json.

Проанализированные в ходе исследования данные указали найточные методы обработки изображений - методы фрактальной аппроксимации и квинтик. Время подсчетов быстро сокращается для метода Квинтик по сравнению с другими методами. Итак, для обновления файлов по их * .json файлом лучший результат дает метод Квинтик. Для обработки больших массивов данных в целесообразно использовать методы кубической интерполяции.

Ключевые слова: восстановление изображения, интерполяция, геоинформационные данные, фрактальная аппроксимация, точность интерполяции, ГИС.