Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и автоматизация, 2022, выпуск 21, том 2, страницы 427–453
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.21.2.8
(Mi trspy1196)
 

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Анализ данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки для обнаружения границ исторического антропогенного воздействия

А. С. Шаура, А. Г. Злобина, И. В. Журбин, А. И. Баженова

Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук
Аннотация: 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.
Ключевые слова: мультиспектральная съемка, текстурная сегментация, признаки Харалика, метод главных компонент, кластеризация, k-means, разновременные данные, период вегетации, вторичная сукцессия.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 19-18-00322
Исследование выполнено при финансовой поддержке РНФ, проект № 19-18-00322 «Сравнительно-историческое изучение антропогенных ландшафтов различных регионов средствами беспилотных летательных аппаратов (Тамбовская область и Удмуртия, середина XVIII — начало XX вв.)».
Поступила в редакцию: 20.07.2021
Тип публикации: Статья
УДК: 004.93
Образец цитирования: А. С. Шаура, А. Г. Злобина, И. В. Журбин, А. И. Баженова, “Анализ данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки для обнаружения границ исторического антропогенного воздействия”, Информатика и автоматизация, 21:2 (2022), 427–453
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ShaZloZhu22}
\by А.~С.~Шаура, А.~Г.~Злобина, И.~В.~Журбин, А.~И.~Баженова
\paper Анализ данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки для обнаружения границ исторического антропогенного воздействия
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2022
\vol 21
\issue 2
\pages 427--453
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1196}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.21.2.8}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1196
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v21/i2/p427
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:70
    PDF полного текста:25
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024