AGRIS - 

2022

С.А. Зотов | Е.В. Дмитриев | П.Г. Мельник | Т.В. Кондранин

Рассматривается задача повышения информативности тематической обработки мультиспектральных изображений среднего (10–30 м) и высокого (1–4 м) пространственного разрешения, получаемых зарубежными и отечественными спутниковыми системами дистанционного зондирования Земли, за счет привлечения дополнительной текстурной информации с панхроматических спутниковых изображений сверхвысокого пространственного разрешения (≲(1–0,4) м). Объектом исследования стали изображения тестовых полигонов на территории Савватьевского лесничества (Тверская обл.) со спутников Landsat 8, Sentinel 2 и WorldView 2, оснащенных мультиспектральной аппаратурой. Для валидации результатов расчетов использованы геопривязанные данные наземных обследований. В качестве спектральных признаков взяты значения спектральной отражательной способности в каналах видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, нормализованные на соответствующую интегральную характеристику. В целях извлечения текстурных признаков на основе распределения совместной встречаемости уровней серого (текстурные признаки Харалика) в пределах скользящего окна, пробегающего с заданным пространственным шагом изображение, вычисляли статистические характеристики. Проведен корреляционный анализ текстурных признаков с учетом изменений расстояния и угла смежности. Для выбранных определяющих признаков: автокорреляции, асимметрии, контраста и корреляции – показано, что первые три могут быть использованы с произвольным выбранным направлением смежности, а последний необходимо рассматривать в двух различных направлениях. Установлено, что при решении задачи распознавания природных и антропогенных объектов все рассмотренные алгоритмы классификации обеспечивают существенное повышение точности при совместном использовании спектральных и текстурных признаков по сравнению с традиционной спектральной классификацией. Этот результат продемонстрирован для всех полученных различными спутниками изображений тестовых полигонов. Можно сделать предварительный вывод, что предлагаемый комплексный подход тематической обработки позволяет повысить качество распознавания объектов в случае использования изображений как среднего, так и высокого пространственного разрешения. Оценки, полученные при построении тематических карт доминантных и субдоминантных отделов лесной растительности, показали близкие точности классификации по различным исходным мультиспектральным изображениям (с разбросом не более 5 % около среднего значения 85 %). По большей части это связано с наличием специфических погрешностей результатов наземной лесной таксации и говорит о необходимости их актуализации с применением данных дистанционного спутникового зондирования. Для цитирования: Зотов С.А., Дмитриев Е.В., Мельник П.Г., Кондранин Т.В. Повышение информативности мультиспектральных спутниковых изображений с использованием данных текстурного анализа // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 2. С. 84–104. DOI: 10.37482/0536-1036-2022-2-84-104 Финансирование: работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 20-07-00370 «Фундаментальные проблемы повышения информативности обработки данных оптоэлектронных авиакосмических устройств высокого пространственного и спектрального разрешения». | The article considers the problem of incresing the informativity of multispectral images of medium (10–30 m) and high (1–4 m) spatial resolution obtained from foreign and national satellite remote sensing systems by involving additional textural information from panchromatic satellite images of very high spatial resolution (≲(1–0.4) m). The images of test sites on the territory of Savvat’yevo forestry (Tver region) from Landsat 8, Sentinel 2 and WorldView 2 satellites equipped with multispectral instruments were an object of this research. Geo-referenced ground survey data were used to validate the calculation results. We used the values of the spectral reflectance in the visible and near-infrared channels normalized to the appropriate integral characteristic as spectral features. Statistical characteristics were calculated in order to extract texture features based on the distribution of the co-occurrence of gray levels (Haralick texture features) within a moving window running the image with a given spatial step. A correlation analysis of textural features was carried out considering changes in distance and angle of adjacency. It was shown that for the selected leading features (autocorrelation, asymmetry, contrast and correlation) the first three can be used with an arbitrary direction of adjacency, while the latter needs to be considered in two different directions. Also we have found that all the considered classification algorithms provide a significant increase of accuracy when both spectral and textural features are used, in comparison with the traditional spectral classification. This result was shown for all images of test sites obtained by different satellites. It is possible to make a preliminary conclusion that the proposed integrated approach of thematic processing can improve the quality of object recognition in the case of using images of both medium and high spatial resolution. Estimates obtained during the thematic mapping of dominant and subdominant forest species showed close classification accuracies for different initial multispectral images (with a scatter of no more than 5 % around the average value of 85 %). Mostly this is due to the presence of specific errors in the ground-based forest inventory data and indicates the necessity of their updating with the use of satellite remote sensing images. For citation: Zotov S.A., Dmitriev E.V., Melnik P.G., Kondranin T.V. Increasing the Informativity of Multispectral Satellite Images Using Texture Analysis Data. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2022, no. 2, pp. 84–104. DOI: 10.17238/issn0536-1036-2022-2-84-104 Funding: The work was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research; project No. 20-07-00370 “Fundamental Problems of Improving the Informativity of Data Processing of Optoelectronic Aerospace Devices with High Spatial and Spectral Resolution”.

Show more [+]

Less [-]

Northern (Arctic) Federal University - Russian Federation