Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).

Эффективность дистанционных исследований Земли из космоса во многом определяется используемыми методами обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Функциональные возможности разработанного в ИВМиМГ СО РАН совместно с ФГБУ «НИЦ «Планета» Росгидромета РФ программного комплекса PlanetaMonitoring для обработки данных ДЗЗ дают возможность использовать при их обработке практически функционально полный набор операций [1]. Программный комплекс PlanetaMonitoring реализует технологии предварительной и тематической обработки многоспектральных (МС) данных оптического, инфракрасного и микроволнового диапазонов. В настоящее время на орбитах находится более ста космических аппаратов ДЗЗ, большая часть которых оснащена МС-сканерами, позволяющими получать МС-изображения с высоким (0,3-10 м) пространственным разрешением и с небольшим количеством спектральных каналов. В последние годы в практику ДЗЗ активно внедряется гиперспектральная (ГС) аппаратура, спутники оснащаются ГС-сканерами, обеспечивающими съемку в видимом и инфракрасном диапазонах спектра [2, 3]. Отличительной особенностью ГС-изображений является их низкое пространственное разрешение (несколько десятков метров) и высокое спектральное разрешение (несколько сотен, а в перспективе – несколько тысяч каналов). Определенный импульс исследованиям по созданию алгоритмов, методов и технологий для обработки ГС-спутниковых данных в нашей стране был получен в связи с успешным запуском в последние годы российских космических аппаратов, оснащенных ГС-аппаратурой. Это спутники серии «Ресурс-П» № 1, № 2 и № 3 (запущен 13.03.2016). Спутник оснащен МС-сканером (пространственное разрешение 3 м, 5 каналов в диапазоне 0,45-0,9 мкм и в панхроматическом режиме (0,58-0,8 мкм) – 0,9 м) и ГС-сканером (пространственное разрешение 30 м, до 255 каналов со спектральным разрешением 5-10 нм в диапазоне 0,4-1,1 мкм). Цель настоящего исследования – оценить возможность использования системы классификации (контролируемой и неконтролируемой), реализованной в программном комплексе PlanetaMonitoring, в классификации ГС-данных ДЗЗ.

Известно, что непосредственное использование традиционных алгоритмов для обработки данных ГС-сканеров приводит к определенным трудностям, связанным с большой размерностью векторов измерений [3]. В рамках создания программного комплекса PlanetaMonitoring по обработке данных ДЗЗ была разработана система классификации, включающая классификацию с обучением (контролируемую классификацию) [4] и автоматическую классификацию (кластерный анализ) [5]. Контролируемая классификация реализует стратегию максимального правдоподобия Байеса для нормально распределенных векторов признаков в классах. Оценки параметров классификатора (векторов средних и ковариационных матриц в классах) получаются на основе обучающих выборок. В основе кластерного анализа лежит использование алгоритма К-средних.

Эти классификаторы, разработанные для обработки данных ДЗЗ с относительно небольшим количеством спектральных диапазонов (МС-данные), были достаточно легко адаптированы для обработки ГС-образов, полученных сканерами с высоким спектральным разрешением. Однако такое прямое использование классификаторов сопровождается следующими негативными обстоятельствами:

• 1.    Высокие вычислительные затраты, обусловленные большой размерностью векторов признаков N (например, сканер ГСА спутника Ресурс-П № 3 имеет N= 255 спектральных

• 2.    Для классификации с обучением требуются большие объемы обучающих данных. Чтобы избежать сингулярностей при вычислении матриц, обратных к ковариационным, минимальный объем обучающих выборок в классах должен равняться N +1 вектору. Известно, что для получения хороших оценок ковариационных матриц в мультиспек-тральных данных (N~10) объем обучающей выборки V в классе должен быть таким, чтобы выполнялось следующее условие для соотношения размерности: V/N>=100 [6] . Ясно, что для выполнения подобного условия в ГС-данных (N~100) объем обучающей выборки должен быть увеличен не менее чем на порядок.

каналов). Расстояние Махалонобиса, используемое для оценки близости векторов признаков к центрам классов, является значением квадратичной формы с весовой матрицей размерности N*N. Расстояние Махалонобиса также один из типов метрик, используемых нами в реализации алгоритма К-средних.

Этих затруднений можно избежать путем извлечения из ГС-данных признаков, позволяющих построить набор векторов, размерность которых соответствует размерности МС-образа. С этой целью полный набор спектральных диапазонов разбивается на блоки (соседние блоки могут пересекаться), каждый из которых представлен в результирующем векторе признаков одним значением. Это значение может быть: 1) средним по блоку; 2) максимальным значением в блоке; 3) главной компонентой в блоке; 4) центральным значением в блоке. Кроме того, предоставляется возможность выбора главных компонент исходного набора ГС-векторов данных в соответствии с упорядоченной по убыванию последовательностью собственных чисел ковариационной матрицы. Количество выбираемых главных компонент определяется суммарной дисперсией.

К полученному так МС-образу в полной мере применимы функции системы контролируемой классификации программного комплекса PlanetaMonitoring. Хотя подобное снижение размерности ГС-образов используется достаточно часто (см., например, [7]), применять его следует с осторожностью из-за возможных потерь полезной информации. В частности, метод главных компонент, являясь линейным преобразованием, может разрушать нелинейности, присутствующие в данных [8].

В последнее время в состав системы контролируемой классификации комплекса PlanetaMonitoring нами включен еще один классификатор: классификатор спектральноуглового картирования [9]. Первоначально разработанный специально для классификации ГС-данных этот классификатор не содержит какой-либо специфики этих данных и может быть использован для классификации и МС-данных. В качестве расстояния р ( x,y i ) вектора признаков x до прототипа y_i класса i берут угловое расстояние:

p f x,y i ) = arccos

T x У1

UW-IW

Вектор x зачисляется в класс, для которого угловое расстояние р(x,yi) является минимальным. В качестве прототипов классов (ссылочных векторов) авторы алгоритма [8] использовали библиотеку лабораторных спектров. Мы в своей реализации алгоритма в качестве прототипов классов используем векторы средних, полученных на основе обучающих и контрольных выборок классов. Для работы с обучающими и контрольными полями применяется тот же инструментарий, что и для классификатора Байеса [4]. Классификатор ра-– 538 – ботает в двух режимах: тестовом и рабочем. По результатам тестового режима вычисляется вероятность правильной классификации и строится матрица ошибок. Анализируя соответствующие показатели и выполняя при необходимости корректировки обучающих выборок классов, можно добиться необходимого уровня правильной классификации. В рабочем режиме классификатор обрабатывает весь набор данных, используя построенные прототипы классов. При этом может быть взято заданное пороговое значение угла a: если для вектора признаков x минимальное значение угла miniρ(x,yi) > a, то этот вектор заносится в класс отклоненных векторов.

Для вычислительных экспериментов применяли один из файлов известного набора данных спектрометра AVIRIS [10]. Размер файла 614*2678, размерность векторов измерений 210. Из этого файла были сформированы два набора векторов признаков размером 614*2678 векторов: один с размерностью векторов признаков 184 (на основе визуального анализа спектральных составляющих векторов измерений) и второй с размерностью векторов признаков 21 (взяты главные компоненты из каждых 10 последовательных спектральных составляющих). Вычисления производились в рамках модели параллельного программирования OpenMP под управлением ОС Windows-10 на компьютере с 4-ядерным процессором i3-2100. В таблице приведены затраты времени в 1 с на контролируемую классификацию указанных наборов данных классификаторами Байеса и спектрально-углового картирования в зависимости от числа выделяемых классов.

На рис. 1-4 демонстрируются результаты работы классификаторов (показаны нижние фрагменты полных рисунков). На рис. 1 представлено изображение спектрального канала с номером 72 исходного набора данных. Рис. 2 – результат кластеризации набора векторов признаков размерности 184 (выделялось 10 кластеров). Рис. 3 – результат, полученный применением классификатора Байеса к набору векторов признаков размерности 184. Белым цветом выделен класс отклоненных векторов. Чтобы избежать затруднений, связанных с выбором обучающих и контрольных полей в пространстве многомерных векторов признаков, для ввода этих полей использовалась карта кластеризации рис. 2. Априорные вероятности классов задавались с использованием выходных данных операции кластеризации. Вероятность правильной классификации составила 0.86 (0.998 для обучающих и 0.722 для контрольных полей). Рис. 4 – результат, полученный применением спектрально-углового классификатора к набору векторов признаков размерности 184. Были использованы те же обучающие и контрольные поля, что и в построении рис. 3. Вероятность правильной классификации составила 0.737 (0.821 для обучающих и 0.653 для контрольных полей).

Таблица

Table

Включение технологии классификации ГС-данных ДЗЗ в состав программного комплекса PlanetaMonitoring позволяет расширить возможности системы классификации комплекса по построению карты тематических классов данных ДЗЗ различного спектрального разрешения.

Работа выполнена в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН (проект 03152016-0003) при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 16-07-00066).