Классификация лесных объектов с использованием спутниковых снимков Pleyadis-1B и программы Multispec
Особенности обработки спутниковых снимков дешифровщиком. Проведение классификации лесных объектов с помощью спутника Pleyadis-1B. Рассмотрение данных глазомерно-измерительной таксации леса. Использование алгоритмов классификации программы Multispec.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | доклад |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 12.03.2019 |
| Размер файла | 2,3 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http: //www. allbest. ru/
ФГБОУ ВО Уральский государственный лесотехнический университет г. Екатеринбург, Россия
FSBEI HE Ural State Forest Engineering University Yekaterinburg city, Russia
Классификация лесных объектов с использованием спутниковых снимков Pleyadis-1B и программы Multispec
Classification of forest sites using satellite imagery Pleyadis 1b and a program Multispec
Тимофеева Е.Е., Морозова А.О., Низаметдинов Н.Ф.
E.E Timofeeva, A.O. Morozova, N.F. Nizametdinov
Классификация - это процесс разделения массы данных на группы по какому-то признаку. В процессе компьютерной классификации каждый пиксель снимка относится к одному из выбранных классов автоматически [1]. Например, при составлении карты лесной растительности по снимку можно разделить всю изучаемую территорию на участки: занятые лесом и не занятые и т.д.
Существует несколько программ, которые проводят классификацию объектов. Одной из таких программ является Multispec. Для проведения классификации с обучением она использует следующие алгоритмы: минимального расстояния, линейного дискриминантного анализа, максимального правдоподобия, спектрально-пространственной классификации, спектральной корреляции, «сравнения фильтра».
Проведение классификации с обучением проводится в несколько этапов:
1. Определяется набор объектов, который предполагается выделять по снимкам;
2. Непосредственное обучение, то есть задаются наборы яркостей пикселей, типичные для тех объектов, которые необходимо автоматически распознать на снимке (хвойные и лиственные насаждения, вырубки, прогалины и т.д.);
3. Собственно классификация.
Роль дешифровщика неоценима, человек обучает программу, т.е. передаёт ей свои знания для классификации. Программа автоматически измеряет значения яркости пикселей в пределах эталонных участков. Все остальные пиксели снимка сравниваются с эталонными, при этом каждый из них относится в наиболее близкий по яркости класс. В итоге получается готовая карта классификации.
Статистические результаты классификации представлены в таблице на рис.1, по данным которой делаем вывод о качестве классификации, для этого используем параметр accuracy (точность). Значение данного показателя для обучающих эталонов находится около 100%. Результаты нашей классификации являются удовлетворительными. Значит можно проводить обработку всего снимка. Если точность имеет низкое значение (меньше 50%), то для этого класса, необходимо переназначить эталонные участки.
Рисунок 1 Результатов классификации
4. Далее проводится постклассификация ? обобщение результатов (генерализация) (рис.2).
В итоге получаем отфильтрованное изображение, которое можно подвергнуть автоматизированной векторизации.
На примере одного квартала провели анализ распределения площадей в пределах таксационных выделов, занятых насаждениями, и не занятых древесной растительностью. Результаты представлены в табл.
Размещено на http: //www. allbest. ru/
Рисунок 2 Результат постклассификации а ? до генерализации б ? после генерализации
Таблица 1 Сравнительная характеристика методов классификации для квартала №1
|
Объекты |
Площади объектов после классификации, га |
||
|
программа Multispec |
глазомерно-измерительная таксация |
||
|
лиственные |
96,6 |
19,2 |
|
|
хвойные |
23,9 |
135,9 |
|
|
занятые лесом |
120,5 |
155,1 |
|
|
тень, прогалина |
34,0 |
0,0 |
Из таблицы видно, что в границах квартала № 1 существует большое различие в площадях, занятых лиственными и хвойными породами при сравнении автоматизированной классификации спутниковых снимков (программа Multispec) с данными глазомерно-измерительной таксации. Расхождения могут быть вызваны следующими причинами:
1) При обработке спутниковых снимков учитывался верхний ярус насаждений. Возможно, не учитывались нижние ярусы, но в нашем случае, большинство насаждений одноярусные.
2) Возможно при глазомерно-измерительной таксации было заложено не достаточное количество реласкопических площадок, что привело к неправильному определению состава насаждения выдела.
3) Деревья лиственных пород (береза) обладают более широкой кроной, по сравнению с хвойными (ель, сосна). Поэтому, на снимке, возможно, происходит перекрывание крон деревьев хвойных пород лиственными. спутниковый снимок дешифровщик multispec
Автоматизированную классификацию рекомендуется применять на подготовительном этапе лесоустройства, когда определяется структура выделов внутри квартала. Она помогает рационально выделить границы выделов с применением математического алгоритма (метода максимального правдоподобия).
Использование алгоритмов классификации программы Multispec позволяет разделить большие выдела на более мелкие, что позволит улучшить работу таксатора в определении границ выделов и кварталов, а также упрощает определение состава насаждений.
Для оптимальной работы программы необходимо применять снимки высокого разрешения, так как изображение на них представлено четко, что поможет правильно сформировать план лесонасаждений.
Список использованной литературы
1. Сухих, В.Н. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве / В.Н. Сухих - Йошкар-Ола: Марийский гос. техн. ун-т, 2005. - 392 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Классификации и наземные установки спутниковых систем. Расчет высокочастотной части ИСЗ - Земля. Основные проблемы в производстве и эксплуатации систем приема спутникового телевидения. Перспективы развития систем спутникового телевизионного вещания.
дипломная работа [280,1 K], добавлен 18.05.2016Знакомство с видами деятельности ООО "Антенн-Сервис": монтаж и ввод в эксплуатацию эфирных и спутниковых антенных комплексов, проектирование телекоммуникационных сетей. Общая характеристика основных свойств и области применения спутниковых антенн.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 18.05.2014Виды спутниковых навигационных систем. Спутниковый мониторинг транспорта. Вычисление показателей вариации для очищенного ряда с помощью программы Excel и пакетного анализа. Составление интервального ряда и построение графика по дискретному ряду.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 14.01.2014История разработки и запуска первого казахстанского геостационарного космического аппарата. Использование спутников для изучения снимков, проведение мониторинга и контроля экологического состояния территорий. Обеспечение фиксированной спутниковой связи.
презентация [2,9 M], добавлен 05.03.2017Определение и виды искусственных нейронных сетей. Функция активации. Биологический нейрон. Персептрон как инструмент для классификации образов. Классификация объектов с помощью нейронной сети. Нормализация входных сигналов. Алгоритм работы в MatlabR2009b.
курсовая работа [349,7 K], добавлен 17.03.2016Построение радиорелейных и спутниковых линий передачи, виды применяемых модуляций. Характеристика цифровых волоконно-оптических систем передачи. Применение программно-аппаратного комплекса LabView для тестирования сигнализации сети абонентского доступа.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 26.06.2011Характеристика основных функций и возможностей спутниковых радионавигационных систем - всепогодных систем космического базирования, которые позволяют определять текущие местоположения подвижных объектов. Система спутникового мониторинга автотранспорта.
реферат [2,9 M], добавлен 15.11.2010Навигационные измерения в многоканальной НАП. Структура навигационных радиосигналов в системе ГЛОНАСС и GPS. Точность глобальной навигации наземных подвижных объектов. Алгоритмы приема и измерения параметров спутниковых радионавигационных сигналов.
курсовая работа [359,2 K], добавлен 13.12.2010История развития спутниковой связи. Абонентские VSAT терминалы. Орбиты спутниковых ретрансляторов. Расчет затрат по запуску спутника и установке необходимого оборудования. Центральная управляющая станция. Глобальная спутниковая система связи Globalstar.
курсовая работа [189,0 K], добавлен 23.03.2015Рассмотрение методов измерения параметров радиосигналов при времени измерения менее и некратном периоду сигнала. Разработка алгоритмов оценки параметров сигнала и исследование их погрешностей в аппаратуре потребителя спутниковых навигационных систем.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 23.10.2011Радиолокационные съемочные системы: принцип работы и виды. Дешифровка типов почв по космическим снимкам, диапазон фототонов. Достоинство космических снимков с высокой степенью разрешения. Методы съемки и картографирования разных типов растительности.
реферат [19,1 K], добавлен 15.03.2011Системы охранной сигнализации, учет специфики охраняемых объектов, определяемой концентрацией, важностью и стоимостью охраняемых материальных ценностей. Подгруппы охраняемых объектов. Термины и определения, используемые в системах охранной сигнализации.
реферат [23,4 K], добавлен 21.01.2009Дискретизация как элемент алгоритмов сбора первичной измерительной информации. Введение поправок на известную систематическую погрешность ИК. Анализ мостовой схемы с внутренним сопротивлением питающего генератора. Алгоритм линеаризации цифровых устройств.
контрольная работа [290,2 K], добавлен 24.02.2011Решение задачи компоновки для функциональной схемы с использованием последовательного алгоритма, пошаговое описание алгоритма. Размещение элементов в принципиальной электрической схеме. Трассировка цепей питания и земли с помощью волновых алгоритмов.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 19.06.2010Применение цифровых фотокамер для стереофотограмметрической съемки. Способ калибровки снимков по фотографиям испытательного полигона. Зависимость координат на местности и их среднеквадратических ошибок. Метод калибровки с помощью тестового полигона.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 22.04.2014Измерительные информационные системы (ИИС) являются симбиозом аппаратных средств и алгоритмов обработки измерительной информации. Рассмотрение различных первичных измерительных преобразователей (датчиков) в ИИС. Классификационные признаки датчиков.
контрольная работа [440,1 K], добавлен 20.02.2011Развитие радиорелейной связи и спутниковых коммуникаций: проблемы и пути оптимизации. Изучение проектирования ВОЛС на производстве с учетом топографии. Выбор действенной технологии и оборудования. Проведение технических расчетов. Создание бизнес-плана.
презентация [554,8 K], добавлен 01.03.2016Анализ принципов построения телевизионных сетей на основе IP технологии. Ознакомление с имеющимся на рынке оборудованием, локальной сетью учреждения. Реализация упрощенной схемы телевещания, с помощью которой можно смотреть несколько спутниковых каналов.
дипломная работа [4,0 M], добавлен 15.06.2015Передача цифровых данных по спутниковому каналу связи. Принципы построения спутниковых систем связи. Применение спутниковой ретрансляции для телевизионного вещания. Обзор системы множественного доступа. Схема цифрового тракта преобразования ТВ сигнала.
реферат [2,7 M], добавлен 23.10.2013Орбиты спутниковых ретрансляторов. Модуляция-демодуляция и помехоустойчивое кодирование. Коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема. Наиболее широко известные сверточные коды. Протоколы множественного доступа. Проблема статистического мультиплексирования потоков.
контрольная работа [1,8 M], добавлен 20.12.2012
