Исследование методов сегментации многоспектральных спутниковых изображений для выявления изменений в лесах

Выявление изменений в лесах является одной из важных задач дистанционного мониторинга наземных экосистем. Институтом космических исследований РАН разрабатываются методы выявления и классификации изменений в лесных экосистемах на основе разновременных спутниковых изображений среднего и высокого пространственного разрешения. При этом разрабатываемые методы выявления измененных участков в ряде случаев предполагают использование алгоритмов сегментации мультиспектральных изображений. Под сегментацией понимается разбиение изображения на различающиеся по некоторому признаку области таким образом, что они соответствуют реальным объектам или их частям, а границы объектов совпадают с границами выделяемых областей. В рамках выполненного исследования опробованы несколько алгоритмов сегментации, основанных на различных принципах, таких как кластеризация многомерного спектрального пространства, дробление-объединение областей, выделение краев и другие. Алгоритмы апробированы на примере обработки данных SPOT-HRVIR (20 м). Для оценки эффективности алгоритмов сегментации и решения задач выявления изменений в лесах использовалась построенная ранее база эталонных данных по измененным участкам в результате вырубок и гарей. Анализ полученных результатов позволяет наметить пути дальнейшего развития и перспективы использования алгоритмов сегментации при построении технологий мониторинга лесов по спутниковым данным высокого пространственного разрешения.