ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СПЕКТРАЛЬНО-ПРОСТРАНСТВЕННОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ
С.М. Борзов1, О.И. Потатуркин1,2
1Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1 borzov@iae.nsk.su 2Новосибирский государственный университет, 630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2 potaturkin@iae.nsk.su
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, гиперспектральные изображения, фрагменты, спектральные и пространственные признаки, классификация типов подстилающих поверхностей, remote sensing, hyperspectral images, fragments, spectral and spatial attributes, classification of underlying surface types
Страницы: 32-42 Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Экспериментально исследована эффективность методов спектрально-пространственной классификации трудноразличимых типов растительности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования Земли, учитывающих при анализе пикселей изображений их локальные окрестности. Рассмотрены алгоритмы, использующие предварительную пространственную обработку исходных данных, а также постобработку картосхем попиксельной спектральной классификации. Приведены результаты, полученные как на крупноформатном гиперспектральном изображении, так и на его тестовом фрагменте при различных способах формирования обучающих выборок. Точность классификации во всех случаях оценена путём сопоставления подспутниковых данных и картосхем классов, сформированных с помощью сравниваемых методов. При обсуждении результатов поясняются причины, приводящие к различию оценок.
DOI: 10.15372/AUT20170105 |