Картографирование лесов по многоспектральным спутниковым данным высокого пространственного разрешения

· соответствие даты наблюдения базового изображения наиболее благоприятной для картографирования лесов фазе фенологического развития растительности.

Следующий этап метода взаимной яркостной нормализации направлен на формирование сети опорных участков в зонах перекрытия спутниковых изображений для оценки значений коэффициентов уравнения (2). Опорные участки в зонах перекрытия соответствующих пар изображений выбираются визуально на покрытых лесом территориях исходя из следующих условий:

· количество опорных участков должно удовлетворять критериям статистической репрезентативности для линейного регрессионного анализа получаемых данных;

· выбранные опорные участки должны обеспечивать максимально широкий охват типов лесных насаждений, различающихся уровнем спектральной яркости;

· опорные участки должны быть свободны от влияния облачности;

· изображения опорных участков не должны содержать признаков качественных изменений лесов в период между датами получения спутниковых изображений.

При этом площадь каждого опорного участка на изображении должна превышать площадь пикселя в несколько раз, что позволяет при последующей оценке средних значений яркости внутри участков скомпенсировать влияние случайных факторов.

Измеренные пары значений средней спектральной яркости для опорных участков в зонах перекрытия изображений используются для оценки методом линейного регрессионного анализа значений коэффициентов уравнения (2) независимо для каждого канала. Получаемые при этом значения линейной корреляции R2 могут служить критерием достоверности оценок коэффициентов уравнения и, следовательно, потенциальной эффективности взаимной яркостной нормализации пары изображений.

Завершающим этапом процедуры нормализации является по канальное преобразование спутникового изображения с использованием коэффициентов линейного уравнения с целью компенсации яркостных различий на покрытых лесом территориях.

В соответствии с указанными выше критериями в зонах перекрытия изображений было выбрано по 30 опорных участков размером 3х3 пикселя. Полученные значения коэффициентов уравнения регрессии и корреляции для пары спутниковых изображений представленные в качестве примера в таблице 1. Как видно из приведенных данных, наиболее высокие значения R2 характерны для спектральных каналов TM4 и TM5, в то время как значение коэффициента корреляции для TM3 может свидетельствовать об относительно невысокой эффективности нормализации изображений в данном канале.

Таблица 1

Пример значений коэффициентов уравнения регрессии и корреляции при яркостной нормализации изображений (на примере сцен №2 и №5)

Оценка эффективности нормализации выполнялась с учетом ее влияния на возможности распознавания типов лесов, а ее основой служило сравнение значений критериев внутриклассовой изменчивости (стандартное отклонение уровней яркости внутри класса) и межклассовой разделимости (трансформированная дивергенция) до и после нормализации (таблицы 2 и 3). Влияние яркостной нормализации на гистограммы яркости лесного покрова демонстрируется приведенными на рисунке 3 графиками.

Материалы по географии:

Этногеографическая характеристика региона
Численность населения Возрастная структура населения (2008) · 0—14 лет — 14.3 % · 15—64 лет — 66.6 % · старше 65 лет — 19.1 % Средний возраст 41,5 лет. · Мужчины — 40,4 лет, · женщины — 42,6 лет. Прирост населения (2008) · −0,146 % в 2008 году. · Рождаемость — 9,54 на 1000 населения; · Смертн ...

Иерархия городов, правило Ципфа
В 1913 году немецкий ученый Феликс Ауэрбах, анализируя фактические данные по соотношению числа городов разных размеров выявил закономерность, что людность города и его порядковый номер находятся в следующей зависимости: численность населения любого города равна численности жителей крупнейшего город ...

Австралийский Союз
Современное население Австралии состоит из коренного меньшинства и переселенцев, которые теперь составляют его основную часть. Коренное население Австралии - аборигены - относится к негроидно-австралоидной расе и имеет темно-коричневый цвет кожи, волнистые черные волосы, широкий нос, сильно выступа ...