Анализ спектральных данных дистанционного зондирования водных поверхностей

Слабая отражательная способность воды и влияние атмосферы на спектральные данные, полученные с помощью регистрирующей аппаратуры на орбите Земли, создают необходимость в создании эффективных методов их интерпретации.
В работе использовались данные (спектральная плотность энергетической яркости, изображения и географическая привязка) фотоспектральной системы (ФСС), разработанной в отделе аэрокосмических исследований НИИПФП им. А.Н. Севченко БГУ и установленной на международной космической станции.
Обработка спектров проходит с использованием метода главных компонент. В случае со спектрами водных поверхностей, полученных из космоса, это предположительно влияние оптических свойств атмосферы и условий освещения. Первая главная компонента вносит максимальный вклад в объяснение дисперсии выборки (соответствует наиболее интенсивному фактору в отраженном излучении исследуемого объекта). Строится матрица главных компонент, в ней обнуляется столбец первой главной компоненты, и по модифицированной матрице восстанавливаются спектры. Т.к. у спектральных кривых основную роль играет форма кривой, то в качестве такого критерия был выбран коэффициент корреляции. Для сравнения спектров строится матрица взаимных корреляций, по которой в дальнейшем проводится кластеризация. Визуализация большого числа спектральных данных в привычном виде (графики спектральных кривых) трудна для восприятия, поэтому был предложен другой способ их представления.
По коэффициентам корреляции определяются три наиболее различающихся по форме (коэффициенту корреляции) спектра, которые используются для формирования трех осей прямоугольной системы координат. Вдоль каждой из них откладывается значение коэффициента корреляции с соответствующим спектром. По вычисленной матрице взаимных корреляций рассчитываются координаты спектров в полученных осях. Точки на диаграмме – представление спектральных кривых. Т.е. на расположение объекта влияет его степень сходства с тремя спектрами, выбранными для формирования осей. Было разработано программное обеспечение, полностью реализующее все шаги алгоритма, а также проведена классификация природных объектов.