Алгоритмическое и программное обеспечение обработки данных дистанционного гиперспектрального зондирования

Современные технологии географических информационных систем (ГИС), использующие базы данных различного назначения, создаются на основе данных дистанционного зондирования и наземных обследований выбранных регионов. Программное обеспечение обработки данных дистанционного зондирования для конкретных региональных исследований, как правило, поставляется зарубежными фирмами. Программная среда обычно ориентирована на реализацию стандартных подходов к обработке данных дистанционного зондирования, привязанных к выбранному региону. В условиях импортозамещения требуется разработка оригинальных подходов, которые вбирали бы в себя весь опыт развития науки и технологий в заданной предметной области региональных исследований. Необходима оптимизация этих новых подходов к совместной обработке данных на основе доступных вычислительных ресурсов.
Существующая тенденция увеличения пространственного и спектрального разрешения аппаратуры дистанционного зондирования способствует повышению точности распознавания объектов, но требует учета специфики формирования регистрируемых изображений. В частности, наличие соседних освещенных Солнцем и затененных фитоэлементов (листья/хвоя, ветки и др.) для объектов лесного покрова разного породного состава и возраста – характерная особенность текстурного распознавания таких объектов на их оптических изображениях высокого пространственного разрешения (метры). На изображениях более низкого разрешения (сотни метров) взаимосвязь отдельных пикселей сглаживается, так что в этом случае решаются другие задачи нахождения границ между разными классами объектов. Для повышения вычислительной эффективности разрабатываемых процедур требуется также уменьшение возможной избыточности каналов гиперспектрального зондирования. Объединение каналов способствует устранению их возможной избыточности и повышению отношения «сигнал/шум» аппаратуры без существенного уменьшения точности распознавания выбранных классов объектов.
В докладе показаны основные направления разработки машинно-обучающих алгоритмов распознавания объектов по их спектральным и текстурным признакам на обрабатываемых аэрокосмических изображениях. Демонстрируются результаты летных испытаний отечественной гиперспектральной аппаратуры, которая устанавливалась на самолетную гиростабилизированную платформу вместе с аппаратурой аэрофотосъемки и системой глобального спутникового позиционирования. При обработке данных дистанционного зондирования использовалось разработанное авторским коллективом оригинальное алгоритмическое и программное обеспечение вместе с данными наземных лесотаксационных, лесотипологических и биогеографических описаний выбранной тестовой территории. Оригинальность подхода доказана авторскими свидетельствами на основные программы обработки данных, полученными из Роспатента Российской Федерации. Публикации в высокорейтинговых зарубежных журналах подтверждают оригинальный характер проведенных исследований.
Исследования проводятся при финансовой поддержке ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 -2020 годы" (Соглашение №14.575.21.0028 о предоставлении субсидии) и проектов Российского Фонда Фундаментальных Исследований (гранты 13-01-00185, 14-05-00598, 14-07-00141).