Шестая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 10-14 ноября 2008 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
VI.F.82
Распознавание состояния растительных ресурсов по данным гиперспектральной съемки
Ильин А.А.(1), С.В.Бакайкин(2), А.П.Калинин(3), В.В.Егоров(4), И.Д.Родионов(5)
(1) Научно-технический центр «Реагент»
(2) Московский государственный университет им.М.В.Ломоносова
(3) Институт проблем механики им. А.Ю.Ишлинского РАН
(4) Институт космических исследований РАН
(5) Институт химической физики им.Н.Н.Семенова РАН
В настоящем докладе рассматривается задача определения характеристик растительного покрова на основании обработки результатов гиперспектрального мониторинга. Состояние растительности может быть описано набором качественных и количественных характеристик (дискретных и непрерывных переменных). Оценки этих величин могут быть получены путем построения обучаемых процедур, таких как, метод максимума правдоподобия, нейронная сеть и т.п.
В докладе приводятся результаты по распознаванию различных характеристик растительности. Распознавание проводится путем обучения выбранной процедуры распознавания и дальнейшего ее тестирования. Для процедуры обучения и тестирования используются данные гиперспектральной съемки, а также наземная информация о фактическом состоянии растительности. Основной вопрос, на который авторы доклада искали ответ, - является точность определения тех или иных характеристик растительности по данным гиперспектральной съемки, а также поиск метода распознавания, дающего наибольшую точность.
Для представления результатов в случае двухальтернативного распознавания (как для простых, так для сложных альтернатив) используется кривая ошибок, которая наиболее полно описывает качество распознавания. Результаты многоальтернативного распознания представляются посредством матрицы ошибок.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов
250