Алгоритмы агрегации растровой и векторной информации в процессе обработки данных дистанционного зондирования

Эффективность алгоритмов обработки материалов дистанционного зондирования, в особенности машинного обучения, во многом зависит от качества информации, поступающей на вход и выдаваемой на выходе. Для алгоритмов машинного обучения информацией на входе являются маски информативных классов, на выходе – результаты их сегментации. На практике эти данные могут иметь нерелевантное представление, в частности за счёт фрагментарности растров, описывающих объекты классов. Таким образом для улучшения эффективности работы алгоритма целесообразно включить блоки преобразования данных на входе (на этапе препроцессинга) или выходе (на этапе постпроцессинга), которые позволяют привести эти данные к более «читаемому» виду.
Одной из форм такого приведения является агрегация, состоящая в преобразовании разрозненных и менее информативных данных на входе или выходе основного алгоритма к более информативной, «понятной» форме за счёт соединения частей информации в одно целое.
Способы агрегации можно классифицировать: по «материалу» агрегации (агрегация растровой или векторной информации); по характеру агрегации (агрегация слияний, пересечений, разрывов и др.); по количеству изображений (агрегация по одному, двум и более изображениям); по иерархичности (иерархическая и неиерархическая агрегация) и др.
Приведены примеры алгоритмов агрегации растровой и векторной информации и их применения на неагрегированных данных.
В частности, при иерархической агрегации растровых данных связные компоненты постепенно объединяются в более крупные, посредством заполнения определённым образом разрыва между ними, не превышающего некоторого порогового значения [1-2].
Агрегация растровых и векторных данных по нескольким изображениям может производиться различными путями:
1. Совмещением растровых каналов снимка одной местности в отсутствие геопараметров устройства (координаты и скорость движения, направление съемки);
2. Совмещением и геопривязкой растровых снимков одной местности, сделанных в разное время различными устройствами с различными геопараметрами;
3. Совмещением векторных результатов обработки двух снимков одной местности;
4. Использованием параметров совмещения векторных результатов обработки двух снимков одной местности для уточнения совмещения по растрам.