ДЕШИФРУВАННЯ РІЗНОПЛАНОВИХ КОСМІЧНИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ГРУП ПОРІД

  • Stepan Myklush Національний лісотехнічний університет України
  • Oleg Chaskovskyy Національний лісотехнічний університет України
  • Serhiy Havrylyuk Національний лісотехнічний університет України
Ключові слова: мультиспектральні та радіолокаційні знімки, сегментація, алгоритм Random Forest, дешифрування.

Анотація

Висвітлено особливості дешифрування різнопланових знімків дистанційного зондування Землі (мультиспектральних та радіолокаційних) алгоритмом Random Forest. Проаналізовано можливості поєднання
радіолокаційних та мультиспектральних знімків для дешифрування груп порід. За матеріалами польових
досліджень проведено параметризації моделей у співвідношенні 70×30% для подальшої інтерпретації
космічних знімків. Оцінка точності дешифрування 15 різних поєднань космічних знімків показала доцільність використання попередньо сегментованих зображень для оцінки груп порід. Синтезовані зображення, для яких отримали найвищу попередню точність дешифрування, підлягали автоматизованій інтерпретації у програмному продукті ENVI. За їх результатами отримали цифрові карти лісів території
досліджень з розподілом на листяні та хвойні деревостани, водні поверхні та нелісові землі.

Посилання

1. Гаврилюк С.А. Дешифрування зображень лісових ділянок за матеріалами сканерних космічних
зйомок (на прикладі Західного Лісостепу України) :
автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. с.-г.
наук: спец. 06.03.02 «Лісова таксація та лісовпорядкування» / С.А. Гаврилюк. – К., 2008. – 19 с.
2. Гульчак В.П. Позитивні зміни. Державний облік лісів України – підсумки та прогнози. / В.П. Гульчак // Ліс. і мисливс. журн. – №2. – 2012. – С. 6-8.
3. Земельний фонд України станом на 1 січня 2013 року та динаміка його змін в порівнянні
з даними на 1 січня 2012 року [Електронний ресурс]. – Доступний з: http://land.gov.ua/zvitnist/
statystyka/104693-zemelnyi-fond-ukrainy-stanomna-1-sichnia-2013-roku-ta-dynamika-ioho-zmin-vporivnianni-z-danymy-na-1-sichnia-2012-rokiv.html.
4. Земельні ресурси [Електронний ресурс]. –
Доступний з: http://uk.wikipedia.org/wiki/Земельні_ресурси.
5. Лялько В.І. Стан і перспективи розвитку аерокосмічних досліджень Землі в Україні / В.І. Лялько // Космічна наука і технологія. – 2002. – Т. 8. –
№ 2/3. – С. 29-35.
6. Лялько В.І. Центр аерокосмічних досліджень
Землі ІГН НАН України (короткий історичний нарис) / В.І. Лялько, О.Д. Федоровський, В.М. Перерва
[та ін.]. // Космічна наука і технологія. – 2002. –
Т. 8. – № 2/3. – С. 6-28.
7. Миклуш С.І. Дистанційне зондування Землі в
лісовому господарстві : навч. посіб. [для студ. вищ.
навч. закл.] / Миклуш С.І., Гаврилюк С.А., Часковський О.Г. – Львів: ЗУКЦ, 2012. – 324 с.
8. Українська енциклопедія лісівництва. У
двох томах / За ред. С.А. Генсірука. – Львів, 1999. –
Том 1. – 464 с.
9. Breiman L. Random Forests / L. Breiman //
Machine Learning. – 2001. – Vol. 45. – Nr. 1 – P. 5-32.
10. Commarmot B. Stichprobeninventur im
Buchen-Urwald Uholka-Schyrokyj Luh – Anleitung für
die Inventur 2010 / [B.Commarmot, R.Tinner, P.Brang,
U.-B.Brandli]. – Eidgenössische Forschungsanstalt
für Wald, Schnee und Landschaft WSL, Birmensdorf
2010. – 65 s.
11. Gislason P.O. Random Forests for land cover
classification / P.O. Gislason, J.A. Benediktsson, J.R.
Sveinsson // Pattern Recognition Letters. – 2006. – Nr.
4. – P. 294-300.
12. Guisan A. Predictive habitat distribution models
in ecology / A. Guisan, N.E. Zimmermann // Ecological
Modelling. – 2000. – Vol. 135. – P. 147-186.
13. Mester R. Multichannel segmentation using
contour relaxation: fast super-pixels and temporal
propagation: In Proceedings of the 17th Scandinavian
conference on Image analysis SCIA’11 / R. Mester,
C. Conrad, A. Guevara – Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag, 2011. – P. 250-261.
14. Stumpf A. Object-oriented mapping of
landslides using Random Forests / A. Stumpf, N. Kerle //
Remote Sensing of Environment. – 2011. – № 115. – P.
2564-2577.
15. Waske B. Classifying multilevel imagery from
SAR and optical sensors by decision fusion / B. Waske,
S. van der Linden // IEEE Transactions on Geoscience
and Remote Sensing. – 2008. – № 46. – P. 1457-1466.
Опубліковано
2019-12-26