Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Поиск по журналу

Автометрия

2022 год, номер 2

СЕГМЕНТАЦИЯ ПРИРОДНЫХ И АНТРОПОГЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ПАНХРОМАТИЧЕСКИМ СПУТНИКОВЫМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТЕКСТУРНЫХ ПРИЗНАКОВ

"Е.В. Дмитриев1,2, Т.В. Кондранин2, С.А. Зотов2"
"1Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН, г. Москва, Россия
yegor@mail.ru
2Московский физико-технический институт, г. Москва, Россия
kondr@kondr.rector.mipt.ru"
Ключевые слова: дистанционное зондирование, распознавание образов, текстурные признаки, тематическая обработка, классификация, сегментация
Страницы: 69-84

Аннотация

Рассматривается задача сегментации природно-техногенных объектов по панхроматическим спутниковым изображениям сверхвысокого пространственного разрешения (< 1м) с использованием текстурного анализа. Проводится анализ эффективности различных статистических методов извлечения текстурных признаков. На основе численных экспериментов выделены методы, которые позволяют с высокой точностью (> 95%) сегментировать основные типы природных и антропогенных объектов, а также различные структуры растительного полога. Предложен метод TTSPCA, который даёт возможность совместно использовать наиболее информативные признаки, извлекаемые с помощью различных статистических методов. Результаты тестовых расчётов показывают, что данный метод имеет большую точность (> 99%) при решении задачи текстурной сегментации по сравнению с рассмотренными стандартными подходами.

DOI: 10.15372/AUT20220209