Метод автоматического выделения устойчивых водных объектов на основе временных рядов данных спутников серии Landsat

В последние годы данные спутниковых наблюдений со спутников серии Landsat получили массовую доступность. Сформированный в ИКИ РАН архив спутниковых данных содержит изображения Landsat десятки раз покрывающие территорию России и сопредельных стран. Наличие временных рядов такого рода данных открывает новые возможности картографирования земной поверхности.
В докладе представлен новый метод автоматического выделения водных объектов на земной поверхности с использованием временных рядов изображений Landsat. Разработанный метод включает в себя следующую последовательность шагов:
 Выделение облачности и связанных с нею теней на основе модифицированного алгоритма Fmask, одним из вспомогательных результатов работы которого является формирование масок, так называемых, «темных объектов», характеризуемых низким уровнем отражательной способности;
 Оценка на основе, накопленных за заданный период, временных рядов масок тёмных объектов пространственного распределения вероятности их встречаемости и формирование соответствующих им изображений;
 Сегментация изображений вероятности встречаемости тёмных объектов на основе критерия минимума спектрального расстояния в ближайшей окрестности пикселя;
 Классификация сегментов на основе статистических и морфологических признаков для выявления устойчиво покрытых водой территорий.
 Коррекция полученных масок постоянно тёмных объектов на основе цифровой модели рельефа.
В докладе анализируются проблемы выбора параметров алгоритма сегментации, использование цифровой модели рельефа для отделения водной поверхности от других тёмных объектов (таких как, тени от гор), а также рассматривается возможность применения различных спектральных индексов для дальнейшего улучшения получаемых результатов.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №14-17-00389) в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте космических исследований Российской академии наук.