Сравнительный анализ признаков изображения для выбора алгоритма оперативного автоматического распознавания облачности на борту космического аппарата

Темой доклада являются результаты экспериментального сравнения эффективности различных численных характеристик изображения в качестве признаков, которые могут быть использованы в классификационных алгоритмах с целью оперативного автоматического распознавания облачности. Таковое сравнение проводилось в рамках разработки методик для реализации задачи автоматического управления высокодетальной съёмкой с установкой дополнительной камеры предварительного обзора (КПО) под углом в направлении движения космического аппарата (КА) и анализа её снимков с целью выбора безоблачных участков, пригодных для высокодетальной съёмки.
Целью представленного в докладе численного эксперимента был выбор оптимального состава вектора признаков, обеспечивающего наибольшую достоверность выявления облачности в условиях полностью автоматической работы без контроля оператора для системы предварительного обзора. Одним из подходов к построению такой системы является использование методов классификации на основе различных характеристик изображения (текстурные, частотные, статистические, спектральные, а также основанные на стереоэффекте), причём в различных работах, посвящённых данной теме, приводится различный набор таких параметров.
С целью поиска оптимального набора было проведено экспериментальное испытание различных наборов признаков на материале доступных космических изображений из разных источников (КМСС, MODIS и др.), преобразованных к виду, который может обеспечить съёмка с КПО. В докладе приводятся результаты такого испытания, анализ информативности признаков и сравнение по таким параметрам как надёжность распознавания (наличие ошибок первого и второго рода) и относительная скорость вычисления. Даны примеры работы некоторых алгоритмов по данным доступных космических снимков и модельных расчетов.
Результаты работы могут быть использованы при создании различных систем ДЗЗ, для основных сенсоров которых, наличие облачности в кадре является помехой.