XIX.A.340
Анализ перспектив автоматизированной идентификации элементов ландшафта на основе обработки материалов мультиспектральной космической съёмки
Зубарев Ф.А. (1), Акимов П.В. (1), Бухаркин С.А. (1), Мочалов В.Ф. (2)
(1) Военный инновационный технополис «ЭРА», Анапа, Россия
(2) Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия
Оценивание перспектив автоматизированной идентификации выполняется на основе анализа контрастов спектрально-яркостных характеристик и признаков сопряженных элементов ландшафта. В военном инновационном технополисе «ЭРА» формируется банк данных спектральных отражательных характеристик элементов ландшафта. Характеристики используются для расчета спектрально-яркостных признаков автоматизированной идентификации различных объектов. Одним из источников исходных данных являются таблицы, представляющие отражательные свойства природных объектов, например (Чапурский Л.И., 1986). Кроме того в качестве исходных данных используются данные наземных и аэрокосмических спектрометрических измерений с пространственной и временной привязкой и с учётом соответствующего семантического описания. Для автоматизированной идентификации элементов ландшафта может применяться методика «голосования по набору признаков» (Стрыков А.И. и др., 2018) или другие методы обработки, например (Шовенгердт Р.А., 2010).
На основе содержания банка данных моделируется яркостной сигнал, формируемый в спектральных каналах бортовой аппаратуры отечественных космических аппаратов «Канопус-В», «Ресурс-П» и зарубежного космического аппарата «Sentinel-2». Для определенных элементов ландшафта проведен сравнительный анализ спектральных контрастов и признаков автоматизированной идентификации. Представлены результаты сравнительного анализа и оценки перспектив автоматизированной идентификации для рассматриваемых природных объектов.
Ключевые слова: спектральные отражательные характеристики, банк данных, признаки автоматизированной идентификации, спектральные контрасты.Литература:
- Чапурский Л.И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм. Министерство обороны 1986, 87 стр.
- Стрыков А.И., Морозов Н.П. Патент RU 2 693 880 C1. АО «Российские космические системы», 2018
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. Техносфера, 2010,560с.
Ссылка для цитирования: Зубарев Ф.А., Акимов П.В., Бухаркин С.А., Мочалов В.Ф. Анализ перспектив автоматизированной идентификации элементов ландшафта на основе обработки материалов мультиспектральной космической съёмки // Материалы 19-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2021. C. 27. DOI 10.21046/19DZZconf-2021aМетоды и алгоритмы обработки спутниковых данных
27