Анализ данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки для обнаружения границ исторического антропогенного воздействия

В работе представлено применение алгоритма статистического анализа данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки с целью выявления участков исторического антропогенного воздействия на природную среду. Исследуемый участок расположен на окраине поселка городского типа Знаменка (Знаменский ра...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Alexander Shaura, Anna Zlobina, Igor Zhurbin, Aigul Bazhenova
Format: Article
Language:English
Published: Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center 2022-03-01
Series:Информатика и автоматизация
Subjects:
Online Access:http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15059
Description
Summary:В работе представлено применение алгоритма статистического анализа данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки с целью выявления участков исторического антропогенного воздействия на природную среду. Исследуемый участок расположен на окраине поселка городского типа Знаменка (Знаменский район Тамбовской области) в лесостепной зоне с типичными черноземными почвами, где во второй половине XIX – начале XX вв. были расположены пашни. Признаком для выявления следов исторического антропогенного воздействия может быть растительность, возникшая в результате вторичной сукцессии на заброшенных участках. Отличительной особенностью такой растительности от окружающей природной среды является ее тип, возраст и плотность произрастания. Таким образом, задача обнаружения границ антропогенного воздействия по мультиспектральным изображениям сводится к задаче классификации растительности. Исходными данными являлись результаты разновременной мультиспектральной съемки в зеленом (Green), красном (Red), краевом красном (RedEdge) и ближнем инфракрасном (NIR) спектральных диапазонах. На первом этапе алгоритма предполагается вычисление текстурных признаков Харалика по данным мультиспектральной съемки, на втором этапе – уменьшение количества признаков методом главных компонент, на третьем – сегментация изображений на основе полученных признаков методом k-means. Эффективность предложенного алгоритма показана при сопоставлении результатов сегментации с эталонными данными исторических картографических материалов. Полученный результат сегментации отражает не только конфигурацию участков анотропогенно-преобразованной природной среды, но и особенности зарастания заброшенной пашни, поскольку исследование разновременных мультиспектральных снимков позволяет более полно охарактеризовать и учесть динамику наращивания фитомассы в разные периоды вегетации.
ISSN:2713-3192
2713-3206