Метод сегментации изображений областей антропогенного воздействия с использованием марковских моделей

Ведется разработка методов и алгоритмов сегментации наблюдаемых областей подстилающей поверхности по мультиспектральным космическим изображениям. Разрабатываемые методы используются при мониторинге антропогенных воздействий с применением много- и гиперспектральной аппаратуры. Рассмотрены возможности применения этих методов при оценке состояния растительности в импактных районах, а также для дистанционного мониторинга антропогенных воздействий на прибрежные акватории, и находящиеся под воздействием загрязняющих сбросов.
Предпосылками к разработке нового специализированного метода выделения областей подстилающей поверхности на космических мультиспектральных изображениях являются:
- особенности распределения значений яркости пикселей для изображений, полученных в различных спектральных диапазонах;
- возможная неоднородность распределения пикселей определенного типа подстилающей поверхности на спутниковых изображениях;
- необходимость учитывать динамику изменения параметров наблюдаемых областей для различных задач мониторинга.
Разработанный метод является синтезом двух подходов. Первый основан на статистическом анализе значений яркости пикселей в течение продолжительного промежутка времени. При мониторинге состояния объектов на земной поверхности такой подход позволяет выявить характерные непосредственно для исследуемых процессов и явлений закономерности, которые используются при дальнейшей обработке. Второй подход использует сегментацию на основе марковских случайных полей. Особенностью таких подходов является возможность выявлять скрытые закономерности в данных на основе вероятностного анализа связей соседних пикселей на изображении, при этом возможность настройки параметров, отвечающих за силу такой связи, открывает перспективу для разработки обучаемого алгоритма сегментации.
Таким образом, разработанный метод сегментации учитывает как пространственные связи пикселей изображения, так и особенности распределения значений яркости пикселей во времени для исследуемого объекта и процесса.
Приводится проверка применения разработанного метода в задаче выделения областей занятых растительностью и уточнения существующих карт растительности по мультиспектральным космическим изображениям.

Исследования проведены при финансовой поддержке государства в рамках государственного задания Минобрнауки России №2015/Н8.
Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 14-05-91759