Идентификация сельскохозяйственных культур с использованием радарных изображений

Одной из наиболее важных задач в практической сельскохозяйственной деятельности является идентификация сельскохозяйственных культур, произрастающих на отдельных полях в данный момент и ранее. Для снижения трудоемкости процесса идентификации в последние годы используются данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), в том числе значения индексов, рассчитываемые по ходу периода вегетации. При этом обработка оптических спутниковых снимков и получение достоверных значений индексов зачастую бывает затруднено из-за облачности во время съемки. Для решения этой проблемы в статье предложено использовать в качестве основного показателя, характеризующего сельскохозяйственную культуру, кривую сезонного хода радарного вегетационного индекса с двойной поляризацией (DpRVI). В период 2017-2020 гг. для идентификации культур на опытных полях Дальневосточного научно-исследовательского института сельского хозяйства (ДВ НИИСХ) было получено и обработано 48 радарных снимков Хабаровского муниципального района Хабаровского края со спутника Sentinel-1 (разрешение 22 м, интервал съемки − 12 дней). В качестве основных идентифицируемых культур выступали соя и овес. Также были добавлены пиксели полей, не занятых данными культурами (кормовые травы, заброшенные поля). Были получены ряды значений DpRVI как для отдельных пикселей и полей, так и аппроксимированные ряды для трех классов. Аппроксимация проводилась с использованием функции Гаусса, двойной логистической функции, квадратного и кубического полиномов. Установлено, что оптимальным алгоритмом аппроксимации является использование двойной логистической функции (средняя ошибка составила 4,6%). В среднем, ошибка аппроксимации индекса вегетации для сои не превышала 5%, для многолетних трав – 8,5%, а для овса – 11%. Для опытных полей общей площадью 303 га с известным севооборотом была проведена классификация взвешенным методом k ближайших соседей (обучающая выборка сформирована по данным 2017-2019 гг, тестовая -2020 г.). В результате верно идентифицировано 90% полей. Общая точность классификации по пикселям составила 73%, что позволило выявить несоответствие реальных границ полей заявленным, определить заброшенные и заболоченные участки. Таким образом, установлено, что индекс DpRVI может быть использован для идентификации сельскохозяйственных культур юга Дальнего Востока и служить основой для автоматического классифицирования пахотных земель.