Компьютерная обработка аэрокосмических снимков.

Работа с многозональными снимками в свободно распространяемой программе MultiSpec

На главную страницу семинара

Применение MultiSpec и изученных алгоритмов в эколого-географических исследованиях

В семи темах 2 Интернет-семинара были рассмотрены основные процедуры анализа спектральных яркостей и классификации по многозональным космическим снимками. Были использованы два разных типа снимков:
- МСУ-СК, с пространственным разрешением около 140 × 185 м и четырьмя широкими спектральными зонами в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне;
- ЕТМ+ (зоны 1-5, 7), с пространственным разрешением около 30 м и шестью более узкими спектральными зонами в видимом, ближнем и среднем инфракрасном диапазонах. Спектральные зоны в видимой и ближней инфракрасной части спектра выбраны оптимальнее, чем у МСУ-СК.
Классификация растительного покрова и типов использования земель по этим снимкам для участков дельты Волги и Северное Бутово иллюстрирует характерные особенности снимков.

На снимке МСУ-СК дельты Волги выделение восьми классов привело к значительному смешению трех из них (остепненных лугов, тростниково-рогозовых лугов и тростниково-рогозовых зарослей). Объединение классов тростниково-рогозовых лугов и тростниково-рогозовых зарослей (имеющих большее увлажнение) улучшило разделимость классов. Окончательные результаты классификации показывают, что желательно выделение дополнительного класса для водных объектов, и что на снимке велико количество пикселов, имеющих смешанные характеристики, поскольку одному пикселу на местности зачастую отвечает несколько очень различных объектов. Из-за невысокого пространственного разрешения снимков и большой ширины спектральных зон невозможно отделить по спектральной яркости ландшафты полупустынь от городской застройки Астрахани (в северо-западной части снимка), и по этой же причине остепненные луга и обводненные тростниково-рогозовые ландшафты имеют на снимке МСУ-СК очень похожие значения яркости.

На снимке ЕТМ+, благодаря более высокому разрешению, возможно выделение большего количества классов. Восемь классов, заданные для облегчения сравнения с классификацией по снимку МСУ-СК, судя по результатам классификации, явно недостаточны (около половины пикселов снимка остаются неклассифицированными). При пространственном разрешении 30 м и наличии шести спектральных зон выявляется высокая неоднородность лесопарковых ландшафтов. В связи с этим труднее задать однородную обучающую выборку (для наилучших результатов ее следует задавать в виде полигона сложной формы, избегая нетипичных значений яркости. Для объектов городской застройки по спектральной яркости выделяется несколько классов, которые целесообразно объединить для представления классифицированного изображения в виде тематической карты (например, здания и тени зданий).

Таким образом, выбор процедуры и результаты классификации по многозональным снимкам в значительной степени определяются спектральным и пространственным разрешением снимков, характером изобразившихся на них объектов, и целью классификации.

Широкий инструментарий пакета MultiSpec позволяет использовать его для самых различных задач эколого-географического картографирования, включая картографирование растительности, почв, ландшафтов, использования земель и т.п. Основным условием надежности результатов является зависимость между картографируемыми характеристиками и спектральными яркостями пикселов снимка. С помощью программы возможно получение информации о динамике спектральной яркости по серии снимков, сделанных в разное время, а также учет особенностей пространственного распределения яркости.

В течение семинара были рассмотрены только основные и наиболее необходимые процедуры для классификации по многозональным снимкам. За пределами семинара остались: детальное рассмотрение спектрально-пространственного алгоритма ECHO, вопросы выбора наилучших спектральных зон и их преобразования для получения наилучших результатов классификации, приемы работы с гиперспектральными снимками и алгоритмы для их классификации. Некоторые из этих тем заслуживают отдельного семинара.

На главную страницу семинара     |     Интернет-семинары