Автоматическое распознавание используемых пахотных земель на основе сезонных временных серий восстановленных изображений Landsat
Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Барталев С.А., Лупян Е.А.
// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2018. Т. 15. № 2. С. 112-127.
В работе рассматривается метод ежегодного автоматического распознавания используемых пахотных земель на основе сезонных временных серий восстановленных изображений Landsat (ETM+, OLI). Метод предусматривает использование спектрально-динамических признаков выявления пахотных земель, извлекаемых из временных серий значений вегетационных индексов и измерений коэффициентов спектральной яркости в красном, ближнем инфракрасном и коротковолновом инфракрасном диапазонах длин волн. Для достижения требуемой для автоматического распознавания пахотных земель частоты временных серий был использован метод восстановления пропущенных измерений на основе пространственно-временных связей между похожими объектами. Для учёта изменчивости почвенно-климатических условий и применяемой агротехники выращивания сельскохозяйственных культур на протяжённых территориях исследуемых регионов был использован программный комплекс локально-адаптивной классификации LAGMA с непараметрическим классификатором Random Forest. Валидация полученных карт пахотных земель Московской области и Приморского края на уровне пикселей Landsat была выполнена на основе наземной информации и экспертной интерпретации спутниковых данных высокого и сверхвысокого пространственного разрешения для территорий Каширского и Октябрьского районов, входящих в состав этих субъектов. Общая точность распознавания используемых пахотных земель Московской области составила 88,7 %, а Приморского края ― 84,4 %.
Ссылка на текст:
http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2018t2/112-127.pdf