Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли

Представленный в статье процесс автоматизации технологии тематической обработки спутниковых данных включает в себя разработку порогового алгоритма классификации и создание на его основе программного модуля. На первом этапе был разработан пороговый алгоритм (дерево решений) для выделения водных поверхностей в условиях разрушенного ледового покрова по спутниковым изображениям среднего пространственного разрешения (Landsat-8, OLI, TIRS). В статье приведена итоговая дендрограмма алгоритма, полученные тематические карты и результаты оценки точности разработанного алгоритма в сравнении со стандартными масками и обучаемой классификацией. На втором этапе был создан программный модуль на базе языка IDL. Данный модуль позволяет выполнять в автоматическом режиме следующие задачи: первичную обработку данных, классификацию с помощью выбранного дерева решений, «очистку» результатов классификации, экспорт целевого класса в векторный формат.

Литература:

[1] Kataev M.Yu., Bekerov A.A., Methodology of the water objects detection from multi-spectrum satellite measurements, Proceedings of TUSUR journal, 2017, part 20, №4. DOI: 10.21293/1818-0442-2017-20-4-105-108. (In Russian).
[2] Moradi M., Sahebi M., Shokri M., Modified optimization water index (MOWI) for Landsat-8 OLI/TIRS, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2017, XLII-4/W4, pp. 185-190. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W4-185-2017.
[3] Zhou Y., Dong J., Xiao X., Xiao T., Yang Z., Zhao G., Zou Z., Qin Y., Open surface water mapping algorithms: a comparison of water-related spectral indices and sensors, Water, 2017, 9, p. 256. DOI: 10.3390/w9040256
[4] Berkovich K.M., Ruleva S.N., Chalov R.S., River Ob, Popular science encyclopedia «Water of Russia», http://water-rf.ru/a1754. (In Russian).
[5] Loveland T.R., Irons J.R., Landsat 8: The plans, the reality, and the legacy. Remote Sensing of Environment, 2016, 185, 1–6. DOI: 10.1016/j.rse.2016.07.033
[6] Xu H., Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery, International Journal of Remote Sensing, 2006, Vol. 27, No. 14, pp. 3025–3033. DOI: 10.1080/01431160600589179
[7] Hall D.K., Riggs G.A., Normalized-difference snow index (NDSI), Encyclopedia of Snow, Ice and Glaciers, 2010, pp. 779–780. DOI: 10.1007/978-90-481-2642-2_376
[8] Ji L., Zhang L., Wylie B.K., Rover J.R., On the terminology of the spectral vegetation index (NIR – SWIR)/(NIR + SWIR), International Journal of Remote Sensing, 2011, Vol. 32, No. 21, pp. 6901–6909, DOI: 10.1080/01431161.2010.510811.
[9] Tucker C.J., Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation, Remote Sensing of Environment, 1979, 8, pp. 127–150. DOI: 10.1016/0034-4257(79)90013-0

Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018

Электронный сборник статей 16-й конференции (12-16 ноября 2018 г., Москва, Россия)

Автоматизация технологии обработки спутниковых данных для оперативного картографирования водной и ледовой поверхностей

Методы и алгоритмы обработки данных дистанционного мониторинга