Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

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.K.430

Спектрально-динамические признаки и адаптивные алгоритмы классификации некоторых типов растительности

Плотников Д.Е., Барталев. С.А.
Институт космических исследований Российской академии наук
Современное развитие систем дистанционного зондирования Земли и методов обработки спутниковых изображений позволяет создавать автоматические, во многом независимые от человека, методы глобальной классификации типов растительного покрова. При этом для осуществления автоматической классификации применительно к большим территориям, например, в масштабах континента, необходимым условием является создание адаптивных алгоритмов и инвариантных признаков распознавания.
Установленный на аппарате Terra прибор MODIS на протяжении последних десяти лет осуществляет ежедневную съёмку территории России в красном и ближнем ИК диапазонах с разрешением 250 м и обеспечивает высокую точность географической привязки разновременных изображений. Поступающие в оперативном режиме в архив ИКИ РАН спутниковые данные радиометра проходят предварительную обработку, что позволяет исключить зашумленные под влиянием снега и облачности измерения.
В докладе представлен ряд разработанных в ИКИ РАН признаков распознавания и адаптивных алгоритмов для классификации культурной растительности по данным MODIS. В частности, разработанные на основе многолетних временных серий перпендикулярного вегетационного индекса (PVI) признаки распознавания и использование локально-адаптивного алгоритма классификации LAGMA позволили создать автоматический метод ежегодного детектирования используемых пахотных земель России. Валидация результатов распознавания проводилась с использованием границ полей, оцифрованных на основе спутниковых изображений высокого пространственного разрешения. Сравнение ежегодно получаемых результатов распознавания пахотных земель позволяет оценивать динамику землепользования.
Использование многолетних временных серий PVI лежит также в основе пространственно-временного корреляционного алгоритма классификации растительного покрова. Разработан основанный на инвариантном признаке распознавания и учитывающий особенности сезонной динамики вегетационного индекса адаптивный алгоритм выявления всходов озимых культур. Оценка площадей, занятых культурной растительностью производится итеративным алгоритмом локально-адаптивной классификации. Приводятся также результаты оценки возможности использования сезонных временных серий спутниковых данных для распознавания широкого набора сельскохозяйственных культур.

Десятая Всероссийская научная школа-конференция по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса

393