Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
VIII.A.90
Проблемы классификации гиперспектральных авиакосмических изображений
Кондранин Т.В. 1, В.В. Козодеров2, О.Ю. Казанцев3,1, В.И. Бобылев3,1,
Е.В. Дмитриев4,1, В.Д. Егоров4, В.П. Каменцев5, В.В. Борзяк2
1Московский физико-технический институт (государственный университет)
2Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова
3НПО «Лептон»
4Институт вычислительной математики РАН
5Технопарк Тверского государственного университета
В проблемах распознавания образов природно-техногенных объектов по данным аэрокосмической гиперспектрометрии рассматриваются общие приложения методов обработки соответствующих изображений и построения классификаторов (вычислительных схем) разного уровня сложности. Показаны примеры реализации разрабатываемого программно-алгоритмического обеспечения обработки данных летных испытаний гиперспектральной аппаратуры на выбранных тестовых участках, для которых получены также данные наземных лесотаксационных и других обследований территории. При высоком пространственном разрешении отдельных пикселов спектральное разрешение рассматриваемых типов гиперспектральной оптико-электронной аппаратуры достигает единиц нанометра во всей видимой и ближней инфракрасной области. Начальный этап обработки данных гиперспектрального зондирования характеризуется учетом аппаратной функции, результатами наземной калибровки аппаратуры, проверкой спектров на предмет возможного насыщения аппаратуры в определенных каналах, возможного смещения спектров по длинам волн и т.д. Демонстрируются примеры решения задачи обнаружения специфических объектов на разных фонах при обработке гиперспектральных изображений. Решение этой задачи включает следующие этапы: анализ спектров отражения выбранных объектов для разных геометрических условий их освещения; систематизация эталонных спектров, относящихся к известным априори объектам; сравнение эталонных спектров со спектрами «остальных» объектов путем расчета информационных мер близости между ними; построение классификаторов, реализующих оптимальное разделение объектов и фонов. Основное внимание уделяется выбору наиболее эффективных алгоритмов выделения соответствующих объектов с обоснованием набора спектральных каналов, обеспечивающих точность выделения объектов, достаточную для решения возникающих прикладных задач. Разрабатываемые приложения ориентированы на их применение с использованием современных высокопроизводительных вычислительных систем.
Работа выполнена при финансовой поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных
33