Использование спектров высокого разрешения и текстуры изображения для улучшения классификации спектрозональных изображений лесных территорий

Исходными данными дистанционного зондирования лесов, подлежащими тематической классификации, являются три спектрозональных изображения в спектральных каналах видимого и ближнего ИК диапазонов шириной 40 – 60 нм и спектры высокого разрешения (1024 канала в области 350—1150 нм), полученные в отдельных точках трассы (4—6 спектров на одно изображение). Указанные данные регистрируются с помощью видеоспектрального комплекса ВСК-2 при трассовых съемках с борта вертолета.
Значение отдельного пиксела изображения минимально значимо, в особенности при поиске и классификации объектов, в пределах которых могут наблюдаться значительные вариации величины отраженного излучения. В тоже время значения сигналов от групп близких пикселей, как правило, сильно пространственно коррелированны. Поэтому учет текстуры изображения при его анализе становится важным компонентом, в особенности при обработке изображений с высоким пространственным разрешением, применяемых, например, для классификации отдельных ландшафтных единиц различных масштабов (древостоев, куртин, отдельных деревьев).
Вначале выполняется анализ спектрозонального (трехканального) изображения с целью поиска пространственных структур заданной формы и размеров путем сравнения величин двух выборочных дисперсий заданного эталонного и текущего объектов на основе критерия Фишера. После этого объекты определенной найденной группы (с заданной пространственной структурой) дополнительно классифицируются по значениям вегетационного индекса NDVI. Для вновь полученных групп объектов для каждого пиксела рассчитываются спектры высокого разрешения на основе разработанной методики линейной интерполяции, используя измеренные по трассе спектры. Окончательная классификация осуществляется для полученных спектров на попиксельной основе методом максимального правдоподобия.
Разработанная методика применяется для классификации типов лесных территорий, в том числе гарей и обнаруживает лучшую точность в сравнении с обычной попиксельной классификацией.