Энтропийные методы моделирования самоорганизующихся систем по данным гиперспектрального зондирования

Abstract

Для исследования сложных самоорганизующихся систем создаются различные математические модели. В геосистемах детерминированный характер действий обусловлен их стохастическими качествами. В рассматриваемых системах регулярные детерминированные процессы формируются многочисленными случайными межэлементными взаимодействиями, происходящими на микроуровне. Во многих случаях корректно вывести детерминированный закон эволюции исследуемой системы или ее части невозможно в связи с большим количеством непредсказуемых и неизвестных факторов, влияющих на нее. Однако на микроуровне доступны для наблюдения статистические распределения элементов системы, что позволяет прогнозировать ее поведение и оценивать факторы, действующие на систему. Наиболее универсальные методы моделирования систем со стохастическими свойствами основаны на фундаментальных понятиях статистической механики - информационных энтропиях Гиббса-Шеннона и Реньи. В статье исследуются энтропийные методы вычислений количественных оценок состояния пространственно-распределенных геосистем и их дивергенции в процессе самоорганизации: -расхождений, расхождений одуванчика, вариабельности спектра размерностей Реньи. Рассмотрены особенности исследования систем с мультифрактальными структурами по данным гиперспектральных измерений. На примерах иллюстрируется применение энтропийных моделей в многочисленных экспериментах с реальными данными, полученными из месторождения природного газа. Основываясь на данных гиперспектральных излучений гомогенного растительного покрова, производится верификация применения энтропийных методов для определения границ углеводородов.