Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам

Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам

Автор: Воробьева Наталья Сергеевна, Сергеев Владислав Викторович, Чернов Андрей Владимирович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов

Статья в выпуске: 6 т.40, 2016 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена разработке информационной технологии раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по набору космических снимков на территориях масштаба региона. Раннее распознавание проводится в первой половине посевного сезона и характеризуется нехваткой наземных и космических данных для настройки алгоритмов распознавания. Предлагаемая в статье технология позволяет генерировать обучающую выборку по данным прошлых лет и использовать её для распознавания культур текущего года. Технология состоит их двух этапов. На первом этапе по данным за прошедшие годы формируются модели временных рядов, сельскохозяйственных культур и агросезонов. На втором этапе производится работа с данными текущего года. Сначала по немногочисленному набору опорных полей с известным видом культуры выбирается подходящая модель агросезона, близкая к развитию культур в текущем году, а затем по характеристикам модели агросезона генерируется обучающая выборка и выполняется распознавание культур текущего сезона. В статье оценивается качество распознавания с использованием предлагаемой информационной технологии и возможность её применения на территории региона. Для экспериментальных исследований используются данные за 2011 - 2015 годы, полученные на территории Самарской области.

Еще

Распознавание сельскохозяйственных культур, космические снимки, вегетационные индексы, временные ряды, алгоритм вычисления оценок, модель временного ряда

Короткий адрес: https://sciup.org/14059522

IDR: 14059522   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-929-938

Список литературы Информационная технология раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам

  • Книжников, Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований/Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. -2-е изд., перераб. и доп. -М.: Академия, 2011. -416 с. -ISBN: 978-5-7695-6830-5.
  • Барталёв, С.А. Распознавание пахотных земель на основе многолетних спутниковых данных спектрорадиометра MODIS и локально адаптивной классификации/С.А. Барталёв, В.А. Егоров, Е.А. Лупян, Д.Е. Плотников, И.А. Уваров//Компьютерная оптика. -2011. -Т. 35, №1. -С. 103-116.
  • Спивак, Л.Ф. Космический мониторинг сельскохозяйственного производства в Казахстане/Л.Ф. Спивак, Н.Р. Муратова//Земля из космоса. Наиболее эффективные решения. -2011. -Вып. 9. -С. 57-65.
  • Султангазин, У.М. Использование космического мониторинга в планировании и прогнозировании параметров зернового производства/У.М. Султангазин, Н.Р. Муратова, А.Г. Терехов//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2004. -Т. 1, № 1. -С. 291-297.
  • Schmedtmann, J. Reliable crop identification with satellite imagery in the context of common agriculture policy subsidy control/J. Schmedtmann, M.L. Campagnolo//Remote Sensing of Environment. -2015. -Vol. 7(7). -P. 9325-9346. - DOI: 10.3390/rs70709325
  • Плотников, Д.Е. Признаки распознавания пахотных земель на основе многолетних рядов данных спутникового спектрорадиометра MODIS/Д.Е. Плотников, С.А. Барталев, Е.А. Лупян//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2010. -Т. 7, №. 1. -С. 330-341.
  • Плотников, Д.Е. Экспериментальная оценка распознаваемости агрокультур по данным сезонных спутниковых измерений спектральной яркости/Д.Е. Плотников, С.А. Барталев, В.О Жарко, В.В. Михайлов, О.И. Просянникова//Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. -2011. -Т. 8, № 1. -C. 199-208.
  • Wardlow, B.D. Analysis of time-series MODIS 250 m vegetation index data for crop classification in the U.S. Central Great Plains/B.D. Wardlow, S.L. Egbert, J.H. Kastens//Remote Sensing of Environment. -2007. -Vol. 108. -P. 290-310. - DOI: 10.1016/j.rse.2006.11.021
  • Wardlow, B.D. Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the U.S. Central Great Plains/B.D. Wardlow, S.L. Egbert//Remote sensing of environment. -2008. -Vol. 112(3). -P. 1096-1116. - DOI: 10.1016/j.rse.2007.07.019
  • Wei, W. Selecting the optimal NDVI time-series reconstruction technique for crop phenology detection/W. Wei, W. Wu, Zh. Li, P. Yang, Q. Zhou//Intelligent Automation & Soft Computing. Special Section: Intelligent Automation with Applications to Agriculture. -2016. -Vol. 22(2). -P. 237-247. - DOI: 10.1080/10798587.2015.1095482
  • Терехин, Э.А. Информативность спектральных вегетационных индексов для дешифрирования сельскохозяйственной растительности/Э.А. Терехин//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2012. -Т. 9, № 4. -С. 243-248.
  • Castillejo-González, I.L. Object-and pixel-based analysis for mapping crops and their agro-environmental associated measures using QuickBird/I.L. Castillejo-González, F. López-Granados, A. García-Ferrer//Computers and Electronics in Agriculture. -2009. -Vol. 68(2). -P. 207-215. - DOI: 10.1016/j.compag.2009.06.004
  • Fischer, A. A model for the seasonal variations of vegetation indices in coarse resolution data and its inversion to extract crop parameters/A. Fischer//Remote Sensing of Environment. -1994. -Vol. 48(2). -P. 220-230. - DOI: 10.1016/0034-4257(94)90143-0
  • Zhong, L. A phenology-based approach to map crop types in the San Joaquin Valley, California/L. Zhong, T. Hawkins//International Journal of Remote Sensing. -2011. -Vol. 32(22). -P. 7777-7804. - DOI: 10.1080/01431161.2010.527397
  • Ozdogan, M., The spatial distribution of crop types from MODIS data: Temporal unmixing using Independent Component Analysis/M. Ozdogan//Remote Sensing of Environment. -2010. -Vol. 114(6). -P. 1190-1204. - DOI: 10.1016/j.rse.2010.01.006
  • Brown, JC. Classifying multiyear agricultural land use data from Mato Grosso using time-series MODIS vegetation index data/J.C. Brown, J.H. Kastens, A.C. Coutinho, D. de Castro Victoria, Ch.R. Bishop//Remote Sensing of Environment. -2013. -Vol. 130. -P. 39-50. - DOI: 10.1016/j.rse.2012.11.009
  • Justice, C.O. An overview of MODIS Land data processing and product status/C.O. Justice, J.R.G. Townshend, E.F. Vermote//Remote Sensing of Environment. -2002. -Vol. 83(1). -P. 3-15. - DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00084-6
  • Vorobiova, N.S. How to Use Geoinformation Technologies and Space Monitoring for Controlling the Agricultural Sector in Samara Region/N.S Vorobiova, A.Yu. Denisova, A.V. Kuznetsov, A.M. Belov, A.V. Chernov, V.V. Myasnikov//Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. -Vol. 25(2). -P. 347-353. - DOI: 10.1134/S1054661815020261
  • Журавлев, Ю.И. Алгоритмы вычисления оценок и их применение/Ю.И. Журавлев, М.М. Камилов, Ш.Е. Туляганов. -Ташкент: Фан, 1974. -119 с.
  • Васин, А.В. Формирование высокопродуктивных поливидовых агрофитоценозов кормовых культур в Среднем Поволжье: дис.. д-ра с.-х. наук: 06.01.09./Алексей Васильевич Васин; Самарская гос. с.-х. акад. -Кинель, 2006. -513 с.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp