Изследвания за оценяване на земната покривка и нейното използване според предназначението, включително и почвената класификация в Източен Китай, са разгледани в [7]. Приложени са три типа класификационни методи с различни параметри за всеки метод, за да се получат оптимални резултати. Изводите от направените изследвания потвърждават, че класификационните алгоритми и параметрите на прага оказват значително влияние върху резултата от класификацията и трябва да бъдат избрани внимателно, базирайки се на обучаващите площи.
Подобряването на класификацията чрез използването на различен брой почвени проби при използване на изображения с различна разделителна способност е анализирано в [2]. Друг аспект на анализа се основава на сравнението на получаваните резултати в зависимост от разделителната способност на използваните изображения [5]. Подобряване на качествата на класифицираното изображение се постига посредством прилагането на оценка на качеството на класификация чрез прилагане на метода χ-квадрат по отношение на разпределението на функцията на разстояние до центъра на класа, към който е класифициран даденият пиксел. По такъв начин се постига управление на броя на смесените пиксели, които се отхвърлят след оценката на класификацията, с което се подобрява достоверността на класификацията [1].
Подобряване на резултатите от класификацията се постига чрез прилагане на логически функции за филтрация и на морфологична филтрация. Използването на морфологични характеристики при обработка на спътникови изображения се ползва от редица автори като Mura, Benediktsson и др. [8].
За анализ на описанието на областите се ползват различни характеристики. Най-широко използваните дескриптори за описание на формата на обектите са систематизирани от John Russ [10]. В различните системи дескрипторите се наричат по различен начин, като се работи с различни формулировки (например в някои от тях се изпуска π) и други. Един от най-често използваните дескриптори на формата е „formfactor”, като в по-ранните системи за анализи на изображения, той се нарича „circularity”.
Разбирането на формата на географските форми и на силите, които им въздействат, изисква да се подбере най-подходящата метрика за измерване на тяхната компактност [4]. Това се налага, ако се изисква да се направи някакво систематично сравнение или да се тества статистическа хипотеза по отношение на компактността на географските форми. Тъй като има много възможни показатели, между които да се избира, проблемът е да се идентифицира най-подходящият. Може да се започне решаването на този проблем, отбелязвайки, че компактността на кръга, най-компактната форма в равнината, не е единично свойство, а по-скоро обединение от свойства.
Обект на изследване в настоящата работа е качеството на филтрацията на класифицирано изображение след прилагане на различни комбинации от логически филтри, основаващи се на анализа на съседство. За оценка на получаваните резултати се ползва набор от най-широко прилаганите методи за оценка на характеристиките на обектите, на тяхната форма и степента на разчленяването на техните граници.
2. ПРЕДВАРИТЕЛНА ОБРАБОТКА НА
СПЪТНИКОВИТЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
Изходните изображения трябва да отговарят на определени изисквания по отношение на пространствено, спектрална разделителна способност и време на заснемане.
2.1. Избор на спътниковите изображения
Изисквания по отношение на пространствената разделителна способност – диапазон от 10 – 2,5m. Изискванията по отношение на спектралната разделителна способност включва наличието и броя на спектралните канали във видимата и инфрачервената област. Изискванията по отношение на момента на заснемане зависи от целите на анализа. За анализ на растителността по-подходящ е летния сезон, а за почвените анализи - по-подходящи са ранната пролет и късната есен.
Изискванията по отношение на пространствената разделителна способност зависят от областта на приложение. За целите на анализа са сравнени два типа изображения с висока разделителна способност от 5m и 1m и по четири броя спектрални канали, които са разпределени по различен начин във видимата и инфрачервената област. Сравнението на спектралните и пространствени характеристики на изображенията, представени в таблица 1 е от значение за правилната интерпретация на крайните резултати.
За целите на почвените анализи времето на регистрация на изображенията трябва да съответства на периода на набирането на почвените проби. За елиминиране на влиянието на растителната или на снежната покривка препоръчителни сезони на заснемане са късната есен или ранна пролет. За съжаление през тези годишни сезони облачната покривка твърде често е плътна и това трябва да се отчита при избора на изображения, който поради тези причини е силно затруднен. През зимата снежната покривка скрива реалните характеристики на почвените индикатори. В някои случаи увеличената влага в почвата също променя класификационните характеристики на почвените типове.
Таблица 1
ГКЗ 3-4 ' 2016
21
Спектрални и пространствени характеристики на SPOT 5 и KOMPSAT-2 изображенията