Улучшение классификации почвенно-растительного покрова методом слияния данных ДЗЗ

Компьютерная обработка и анализ спутниковых данных является актуальной задачей науки дистанционного зондирования земли. Такая обработка может варьировать от настройки контрастности и яркости снимков фотографа-любителя до группы ученых, использующих нейросетевую классификацию для определения типов минералов на гиперспектральном спутниковом снимке. В этой статье реализован метод слияния спутниковых данных, который улучшает дешифрование цифровых изображений и повышает качество изображения для дальнейшего визуального анализа. Для синтеза взяты мультиспектральный снимок с разрешительной способностью в 30 м Landsat 5 c 6 каналами, из которых использованы три более существенных и информативных по своему составу, а также панхроматический (монохромный) снимок с разрешением 15 м. Для оценки разрешения снимков и полученного результирующего снимка до и после проведения алгоритма синтеза представлены срезы изображений вдоль прямой и пересекающей зданий, зеленой массы, дорог и промышленных зон. Для тестирования использованы тестовые территории, взятые с Google Earth и результаты полевых работ.