Глубокая обработка данных вертолетного гиперспектрометра АСМГ-М

Работа имела две цели: 1) оценить качество данных нового отечественного вертолетного гиперспектрометра АСМГ-М и их пригодность для "глубокой обработки"; 2) выстроить стандартную цепочку обработки данных, которая могла бы служить одной из базовых функциональностей (workflow templates) создаваемой в ИКИ РАН системы обработки гиперспектральных данных с веб-доступом.

В текущей конфигурации прибор имеет 149 спектральных каналов в диапазоне 500-860 нм. Данные были получены на площади в несколько квадратных километров с высоты 1 км и разрешением лучше 1 м. Они включали более 20 видов растительности, характерных для средней полосы России. Целью обработки данных было: 1) обнаружение отдельных целевых видов по тонким спектральным различиям; 2) построение тематической карты растительности; 3) диагностика вариаций состояния растительности; 4) изучение влияния параметров прибора (спектральное и пространственное разрешение, сигнал/шум) на качество решения этих задач.

Цепочка обработки данных включала следующие этапы.
1. Геометрическая коррекция искажений, характерных для вертолетной съемки.
2. Определение наиболее информативных спектральных линий и участков.
3. Итеративная нейросетевая кластеризация данных, направленная на уточнение обучающих участков.
4. Нейросетевая классификация с обучением по наземной карте видов растений.
5. Оптимизация настройки нейросети на идентификацию целевых видов.
6. Корреляционный анализ эффекта вариаций состояния растительности (внутри однородных участков) и смешивания видов (внутри неоднородных участков).
7. Имитация изменения параметров прибора как средство сравнения с альтернативными многоспектральными сенсорами и оценки ожидаемого эффекта совершенстования прибора.

Не проводилась коррекция влияния атмосферы и условий освещения. Это предмет дальнейших работ. В данной работе влияние этих факторов по возможности уменьшалось за счет работы с относительно узкими спектральными линиями.