Автоматический алгоритм классификации снимков quickbird в задаче оценки полноты леса
Терехов А.Г., Макаренко Н.Г., Пак И.Т.

PDF, 828 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-3-580-583

Страницы: 580-583.

Аннотация:
На основе спутниковых данных сверхвысокого пространственного разрешения (QuickBird) разработана автоматическая технология оценки доли проективного покрытия кронами деревьев и расчёта полноты леса на примере Аман-Карагайского бора Северного Казахстана. Алгоритм обработки основан на пороговом выделении маски теней, с её последующим морфологическим фильтрованием. Построенная по критериям универсальной системы классификации земных покровов (Land Cover Classification System) карта полноты леса тестового участка имела точность 82,5 % относительно соответствующей карты на основе экспертного дешифрирования снимка сверхвысокого разрешения.

Ключевые слова :
дистанционное зондирование, снимки сверхвысокого разрешения, маска теней, морфологическое фильтрование, проективное покрытие кронами деревьев, полнота леса.

Литература:

  1. Бирюкова, З.П. Водный режим и устойчивость насаждений сосны в Северном Казахстане / З.П. Бирюкова, А.И. Верзунов, Л.Г. Мехедова, Г.И. Скоморохова // Лесоведение. – 1989. – № 1. – С. 97-103.
  2. Jansen, J.M. Land Cover Classification System (LCCS): classification concepts and user manual // FAO Land and Water Development Division, FAO – 2000. – URL: http://www.fao.org/docrep/003/x0596e/x0596e00.htm (дата обращения 25.09.2014).
  3. Усольцев, В.А. Моделирование структуры и динамики фитомассы древостоев / В.А. Усольцев – Красноярск: Изд-во Красноярского ун-та, 1985. – 191 с.
  4. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Жел­тов, А.В. Бондаренко, М.В. Ососков, А.В. Моржин. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.
  5. Зорич, В.А. Математический анализ / В.А. Зорич. – М.: Наука Главная редакция физико-математической литературы, 1984. – 640 c.
    © 2009, IPSI RAS
    Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20