Сравнение методов распознавания пахотных земель по данным MODIS в различных регионах мира: результаты эксперимента в рамках проекта SIGMA

К настоящему времени исследовательскими коллективами ряда стран разработаны методы автоматического распознавания пахотных земель на региональном уровне. Одной из целей проекта SIGMA 7-й рамочной программы Европейской Комиссии является разработка методов ежегодного глобального картографирования используемой пашни, в том числе на основе спутниковых данных среднего пространственного разрешения. В результате возникла необходимость сравнения текущих возможностей и потенциала имеющихся методов для глобального картографирования пашни.
Для эксперимента по сравнению и оценке методов распознавания пашни были использованы свободно доступные временные серии MODIS (с аппаратов Terra и Aqua) с пространственным разрешением 250 метров, на основе которых были созданы 7-дневные безоблачные композитные изображения в красном и ближнем ИК спектральных диапазонах.
Участки из Аргентины, Бразилии, Китая, России и Украины, входящие в сеть JECAM-SIGMA предоставили обучающую выборку, используемую для обучения и валидации результатов распознавания. В эксперименте сравнивались пять методов распознавания пашни: KBC (Бельгия), NNE (Украина), OBDT (Китай), TSAEC (Аргентина) и LSAM (Россия). Результаты бинарной классификации для каждого метода и для каждого участка сопровождались оценкой общей точности классификации, взвешенной общей точности классификации, расчетом метрики F-score, а также оценкой ошибок I и II рода для обоих классов. Кроме этого, выборочные сцены DEIMOS и Landsat-8 были использованы для создания эталонной карты пашни более высокого разрешения, на основе которой для каждого участка была построена кривая Парето в пространстве ошибок первого и второго рода. Точность каждого из методов также оценивалась с помощью расстояния до кривой Парето. В целях оценки необходимого и достаточного количества обучающей информации для каждого метода была рассчитана зависимость общей точности классификации от объема обучающей выборки.
Проведенный эксперимент показал, что полученные разными методами карты имеют тесную корреляцию, а точности распознавания очень близки. Можно сделать вывод, что решающее влияние на результат распознавания пашни имеет не столько выбранный метод классификации, сколько местные почвенно-климатические особенности, средний размер детектируемых полей, используемая агротехника. При этом необходимо отметить, что все методы обладают потенциалом для использования на больших территориях, однако для этого они должны быть дополнительно усовершенствованы.