Þriðjudaginn 16. desember ver Behnood Rasti doktorsritgerð sína í rafmagnsverkfræði við Rafmagns- og tölvuverkfræðideild Háskóla Íslands. Ritgerðin ber heitið Rýr líkanagerð og matsaðferðir fyrir fjölrása fjarkönnunarmyndir eða Sparse Hyperspectral Image Modeling and Restoration.
Andmælendur eru dr. Jocelyn Chanussot, prófessor við Grenoble Institute of Technology og dr. Qian (Jenny) Du, Bobby Shackouls prófessor við Mississippi State University.
Leiðbeinendur voru dr. Jóhannes R. Sveinsson og dr. Magnús Örn Úlfarsson, prófessorar við Rafmagns- og tölvuverkfræðideild Háskóla Íslands. Auk þeirra sat í doktorsnefnd dr. Lotta M. Ellingsen, lektor við Rafmagns- og tölvuverkfræðideild Háskóla Íslands og Johns Hopkins University.
Dr. Kristinn Andersen, prófessor og deildarforseti Rafmagns- og tölvuverkfræðideildar stjórnar athöfninni.
Ágrip
Fjölrása fjarkönnun (e. hyperspectral remote sensing) gerir kleift að skynja efnisgerðir í sérhverri myndeiningu í fjarkönnunarmynd. Þessi tækni hefur sannað sig í mörgum mikilvægum hagnýtingum eins og t.d. vöktun og eftirliti á landsvæðum. Fjölrása fjarkönnunarmyndir eru bjagaðar vegna suðs og óæskilegra umhverfisþátta. Þessar myndir hafa ennfremur ákveðna tölfræðilega eiginleika sem hægt er að nýta til þess að afbjaga myndirnar. Fyrsta skrefið í flestum hagnýtingum er þessi afbjögun á myndunum og þessi ritgerð fjallar um aðferðir sem nýtast til þess.
Fyrsta megin framlag þessarar ritgerðar er nota ákveðinn tölfræðimetil (Stein's unbiased risk estimation (SURE)) til þess að velja heppileg líkön fyrir fjarkönnunarmyndir og að velja stika fyrir þessi líkön. Þetta leiðir til tveggja aðferða þar sem önnur finnur á sjálfvirkan hátt vídd gagnanna og hin nýtist til að afbjaga gögnin.
Annað megin framlag er afbjögunaraðferð sem byggist á því að nýta rófseiginleika gagnana. Einnig er sú aðferð útvikkuð til að taka tilit til annarra eiginleika sem gögnin kunna að hafa.
Þriðja meginframlag ritgerðinnar er aðferð sem byggist á rýrri víddar-fækkaðri aðhvarfsgreiningu (e. sparse reduced rank regression). Sýnt er fram á að þessi aðferð nýtist bæði til afbjögunar og sem val á þáttum fyrir flokkun fjarkönnunargagna.
Um doktorsefnið
Behnood Rasti lauk BS og meistaragráðu með fyrstu einkunn frá University of Guilan, Rasht, Iran, árin 2006 og 2009. Hann hóf doktorsnám við Rafmagns- og tölvuverkfræðideild Háskóla Íslands árið 2010. Hann hefur áhuga á því að þróa aðferðir fyrir myndvinnslu á fjarkönnunargögnum.
