Оценка методов классификации многозональных космических снимков

Для анализа большого объема материалов дистанционного зондирования Земли необходимы современные подходы и методы. К ним могут относиться методы изучения спектральных характеристик поверхности Земли, полученных при помощи космических систем и геоинформационных технологий. Изображения высокого и сверхвысокого разрешения, развитие геоинформационных технологий позволяют достоверно идентифицировать объекты исследуемой территории. Зачастую при решении задач сельскохозяйственного производства возникает необходимость определения интенсивности и характера использования земель. Рассмотрены возможности обработки многозональных космических снимков с помощью контролируемой и неконтролируемой классификации. Описаны методы распознавания типов сельскохозяйственных объектов с использованием многозональных космических снимков, которые обрабатывались независимо с последующей количественной оценкой результатов (в несколько этапов): предварительная обработка космического снимка, проведение неконтролируемой и контролируемой классификации, оценка достоверности результатов. Формирование эталонов классов выполнено ручным способом на основе материалов, предоставленных непосредственно сельскохозяйственной организацией. Проведен анализ спектральной разделимости полученных эталонов для дешифрирования многозональных космических снимков. Исследовано несколько методов классификации - ISODATA, максимального правдоподобия, расстояния Махаланобиса, метод параллелепипедов. В качестве исходных данных выступают съемка с космического аппарата с высоким пространственным разрешением и векторные границы полей сельскохозяйственного назначения. Классификация проведена с использованием четырех спутниковых снимков Sentinel-2 и программного обеспечения Erdas Imagine 2014. По итоговым показателям выбранные алгоритмы классифицируют объекты с вероятностью выше 70%, однако у метода расстояния Махаланобиса наиболее точные результаты (92%).