Повышение эффективности процесса интерпретации данных дистанционного зондирования земли за счет анализа дескрипторов окрестности

Введение. В оценке пространственно-временной структуры земной поверхности большую значимость приобретают данные дистанционного зондирования Земли. Повышение эффективности инструментов анализа космической съемки возможно через изучение проблемы получения комплексной пространственно-временной характеристики состояния земель. Целью исследования является повышение точности автоматизированного анализа данных дистанционного зондирования Земли за счет учета инвариантных и динамических дескрипторов окрестности. Материалы и методы. С целью повышения точности классификации данных дистанционного зондирования Земли проводился расчет комплексных пространственно-временных характеристик состояния земель на основе системного анализа данных, характеризующих динамические и инвариантные состояния территории, окружающей геофизический участок. Формализация данного процесса, приведенная в статье, включает методики расчета набора численных дескрипторов окрестности: локальной энтропии, локального диапазона, среднеквадратического отклонения, цветового момента, гистограммы оттенков, кортежа цветов. Описана методика расчета комплексного дескриптора на основе вектора Фишера. Для апробации решения составлен план эксперимента и проведена выборка исходных данных. Результаты исследования. Апробация методики и созданного на ее основе алгоритма, реализованного в виде комплекса программ, на системе тестовых полигонов показала варьирование точности классификации в диапазоне 81-89 % (без учета дескрипторов окрестности) и 91-97 % (с учетом дескрипторов). Значительное увеличение радиуса анализируемой окрестности приводит к снижению точности классификации. Обсуждение и заключения. Разработанный комплекс программ позволяет оперативно проводить моделирование пространственных систем с целью тематического картографирования землепользования и анализа развития чрезвычайных ситуаций, а созданная методика анализа земель с учетом дескрипторов окрестности дает возможность повысить точность классификации.