Мониторинг территорий по разновременным многоспектральным снимкам с использованием алгоритма Change detection для картографирования изменений

Внедрение новых, эффективных алгоритмов автоматизированного дешифрирования многоспектральных снимков необходимо для ведения мониторинга различного уровня и вызвано в первую очередь желанием получать оперативно достоверную информацию о произошедших изменениях.
В докладе рассматриваются результаты исследования возможности выявления изменений на основе процедур «Change Detection».
Рассмотрены алгебраические методы, выделяющие изменения путем поэлементного анализа яркостей исходных или преобразованных изображений, полученных на разные даты. К таким методам относятся:
– разностные изображения, разностные индексные изображения, методы основанные на вычислении отношения спектральных яркостей снимков, полученных на разные даты, а также методы основанные на линейных преобразований разновременных изображений;
– вторая группа алгебраических преобразований включает в себя метод главных компонент, метод независимых компонент, метод Tasseled Cap, метод Грамма – Шмидта, метод Chi-square и т.д., а также метод ЕМ, основанный на использовании априорной вероятности появления изменений и используется при анализе большого ряда наблюдений.
Следует отметить также структурные методы анализа, и в частности разработанный модифицированный алгоритм, основанный на вейвлет анализе.
Приведен анализ методов, основанных на классификации разновременных снимков каким либо из известных методов, и получении разностных изображений.
Практические работы по выделению изменений на разновременных снимках показали, что особое внимание следует уделять точному трансформированию снимков в заданную картографическую проекцию. Отмечается особенности выбора опорных точек для разновременных многоспектральных снимков. Для этого использовался модифицированный алгоритм SIFT, с помощью которого трансформировались в единую картографическую проекцию аэрофотоснимки, космические снимки высокого и среднего разрешения, полученные во временном промежутке около 20-ти лет. Это позволило выполнить эффективный анализ изменений границ леса за данный период времени.
Предварительное оперативное выявление участков территории, на которых произошли изменения, выполняется по снимкам открытого доступа Landsat. Детальное дешифрирование участков территорий (определение их качественных и количественных характеристик), на которых произошли изменения, производится по снимкам высокого пространственного разрешения. Применение снимков открытого доступа Landsat позволяет экономить средства на приобретение снимков высокого пространственного разрешения. По результатам автоматизированного дешифрирования разновременных многоспектральных снимков осуществляется анализ результатов, т.е. получение точных оценок изменений и их анализ.
Заключительным этапом является построение математической модели изменений на исследуемую территорию на основе данных серии наблюдений и получение прогнозных оценок о состоянии территории. Итоговую информацию целесообразно отображать в картографическом виде, это позволяет проводить пространственный анализ произошедших изменений, оценку природной среды и неблагоприятных условий.
Изложенная методика автоматизированного дешифрирования разновременных многоспектральных снимков, может быть использована для выявления изменений состояния объектов на различных уровнях мониторинга территорий при проведении исследований на большом временном интервале.