Автоматический алгоритм классификации снимков QuickBird в задаче оценки полноты леса
Автор: Терехов Алексей Геннадьевич, Макаренко Николай Григорьевич, Пак Иван Тимофеевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 3 т.38, 2014 года.
Бесплатный доступ
На основе спутниковых данных сверхвысокого пространственного разрешения (QuickBird) разработана автоматическая технология оценки доли проективного покрытия кронами деревьев и расчёта полноты леса на примере Аман-Карагайского бора Северного Казахстана. Алгоритм обработки основан на пороговом выделении маски теней, с её последующим морфологическим фильтрованием. Построенная по критериям универсальной системы классификации земных покровов (Land Cover Classification System) карта полноты леса тестового участка имела точность 82,5 % относительно соответствующей карты на основе экспертного дешифрирования снимка сверхвысокого разрешения.
Дистанционное зондирование, снимки сверхвысокого разрешения, маска теней, морфологическое фильтрование, проективное покрытие кронами деревьев, полнота леса
Короткий адрес: https://sciup.org/14059278
IDR: 14059278
