ИСТИНА

Внедрение новых, эффективных алгоритмов автоматизированного дешифрирования многоспектральных снимков необходимо для ведения мониторинга различного уровня и вызвано в первую очередь желанием получать оперативно достоверную информацию о произошедших изменениях. В докладе рассматриваются результаты исследования возможности выявления изменений на основе процедур «Change Detection». На первом этапе обработки снимков остро стоит задача приведения к единому масштабу и системе координат, т.е. трансформирование снимков. Отмечается особенности выбора опорных точек для разновременных многоспектральных снимков. Практические работы по выделению изменений на разновременных снимках показали, что особое внимание следует уделять точному трансформированию снимков в заданную картографическую проекцию. Для этого использовался модифицированный алгоритм SIFT, с помощью которого трансформировались в единую картографическую проекцию аэрофотоснимки, космические снимки высокого и среднего разрешения, полученные во временном промежутке около 20-ти лет. Это позволило выполнить эффективный анализ изменений границ леса за данный период времени. Предварительное оперативное выявление участков территории, на которых произошли изменения выполняется по снимкам открытого доступа Landsat. Детальное дешифрирование участков территорий (определение их качественных и количественных характеристик), на которых произошли изменения, производится по снимкам высокого пространственного разрешения. Применение снимков открытого доступа Landsat позволяет экономить средства на приобретение снимков высокого пространственного разрешения. По результатам автоматизированного дешифрирования разновременных многоспектральных снимков осуществляется анализ результатов, т.е. получение точных оценок изменений и их анализ. Заключительным этапом является построение математической модели изменений на исследуемую территорию на основе серии данных наблюдений и получение прогнозных оценок о состоянии территории. Итоговую информацию целесообразно отображать в картографическом виде, это позволяет проводить пространственный анализ как произошедших изменений, так оценки природной среды и неблагоприятных условий. Изложенная методика автоматизированного дешифрирования разновременных многоспектральных снимков, может быть использована для выявления изменений состояния объектов на различных уровнях мониторинга территорий при проведении исследований на большом временном интервале.