Совзонд - Геоматика

Использование данных ДЗЗ53наземных данных для создания эталонных сигнатурпривлекались результаты маршрутных наблюденийи лесотаксационная информация. Сигнатуры дляпроведения всех вариантов классификации оценивалисьпо одинаковым участкам обучения.Для снимков RapidEye был рассчитан полныйнабор нормализованных межканальных индексов[5], что позволило обеспечить практически полнуюинвариантность спектральных признаков классов каддитивным и мультипликативным искажениямрегистрируемых оптических спектров, напримервследствие вариаций спектральных характеристикобъектов, состояния атмосферы, изменения условийосвещенности и т. д.Наиболее приемлемые результаты при классификацииснимка RapidEye обеспечил алгоритм минимальногорасстояния от среднего (рис. 1, табл. 1) наполном наборе нормализованных межканальныхиндексов. Другие варианты, хотя они в целом и отличаютсянезначительно, содержат явные погрешности.Например, при классификации снимка RapidEyeпо исходным спектральным каналам некоторыеучастки водной поверхности классифицировалиськак тени от облаков или даже другие классы земныхпокровов (рис. 2, табл. 2).При использовании алгоритма максимальногоправдоподобия на полном наборе нормализованныхмежканальных индексов возникала инаяпогрешность – класс разреженной растительностизанимал значительные площади, что характерноРис. 1. Результаты классификации снимка RapidEye(22.05.2011) в пределах Шацкого биосферного резерватаметодом минимального расстояния от среднегона полном наборе нормализованных межканальныхиндексовТаблица 1Результаты классификации земных покровов по снимку RapidEye (22.05.2011) в пределах Шацкогобиосферного резервата (использовался полный набор нормализованных индексов, 10 слоев)№п/пКласс земного покроваПлощадь классав пределахрезервата (км 2 )% от общей площади1 Хвойный лес 119,2073 24,17692 Смешанный лес 41,6553 8,448273 Лиственный лес 118,0904 23,9504GEOMATICS №3'2012