Loading
Пропустить Навигационные Ссылки.

Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

назад

Выделение сезонно-однородных областей на основе анализа временных серий спутниковых изображений

Плотников Д.Е., Колбудаев П.А., Барталев С.А.

// Компьютерная оптика, 2018. Т. 42. № 3. С. 447-456.

В работе рассматривается метод сегментации временных серий спутниковых изображений, позволяющий использовать разновременную информацию при формировании границ сегментов. Метод выделяет однородные объекты со схожей временной динамикой дистанционных характеристик, небольшими порциями анализируя значительные по объёму массивы разновременных входных данных, позволяя получать целостный результат сегментации на протяженные территории. Логика формирования сегментов максимально упрощена для обеспечения минимального времени работы, при этом точность проведения границ достаточна для решения задач мониторинга и распознавания быстроменяющихся типов растительного покрова, таких как сельскохозяйственная растительность. Описанный метод сегментации в настоящее время используется в автоматических алгоритмах оперативного анализа спутниковых данных, разработанных в ИКИ РАН для распознавания и оценки состояния растительности на больших территориях, в частности озимых, яровых культур, используемых пахотных земель. Возможность установления границ сегментов в условиях наличия пропущенных значений во временных сериях данных позволяет рассчитывать и восстанавливать недостающие измерения на основе спектрально-временных связей между пикселями сегмента. Устойчивость метода к шуму в исходных данных дистанционных наблюдений может быть использована для его подавления, что показано на примере радиолокационных изображений.

Ссылка на текст: http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO42-3/420313.pdf
назад