Метод сегментации временной серии спутниковых изображений

Разработан метод обработки временной серии спутниковых изображений, позволяющий разбивать исходное изображение на области с близкими спектрально-динамическими характеристиками. В качестве критериев близости временных рядов данных используются корреляция и евклидово расстояние между их значениями. Сравнение пары наборов данных и расчет критериев близости производится только для валидных значений, т.е. моментов времени, когда оба значения не относились к категории пропущенных измерений. Такой подход позволяет осуществлять сегментацию временной серии изображений с некоторым количеством пропущенных измерений, ввиду возможного наличия исключенных пикселов облачности или теней, при этом наличие таких пропусков не отразится на результатах сегментации.
Предложенный метод оказывается эффективен для задач сельскохозяйственного мониторинга, в частности, при определении границ полей, занятых различными культурами. Для решения аналогичной задачи с помощью сегментации одиночных изображений потребуется подбор дат, когда сезонные различия разделяемых культур были максимальны, что достаточно сложно осуществить ввиду многообразия типов соседствующих культур. При этом результаты такой сегментации могут содержать пропуски, если выбранные изображения их также содержат.
Программная реализация метода предусматривает открытие и обработку исходного набора признаков в окне локализации небольшого размера, что позволяет работать с исходными данными любого объёма. Это позволило, в частности, осуществить непрерывную сегментацию всей территории России на основе сезонной временной серии данных MODIS суммарным объемом более 200 Гб.