В результате классификации мультиспектральных изображений, получаемых с космических аппаратов Sentinel-2, была составлена картосхема подстилающей поверхности Байкальской природной территории. Картосхема содержит в себе информацию об одиннадцати типах земной поверхности таких как: поле; пастбище; жилая зона; водные объекты; хвойный, лиственный и смешанный лес, редколесье, кустарники, вырубки, скала. Картосхема получилась достаточно детальной из-за того, что производится классификация каждого пикселя, пространственное разрешение которого составляет 10 метров. На картосхеме присутствует большое количество небольших наборов связанных пикселей одного класса. Например, лужи в населенных пунктах, малоразмерные постройки, пастбища на полях и другие объекты. Для решения многих практических задач такая детальность не требуется. Кроме того, значительный объем картосхемы увеличивает сложность обработки данных.
Данные пиксели можно рассмотреть, как шум, и применить к ним известные методы фильтрации. Удаление шума может привести к нарушению структурной целостности объектов. Например, обработка мажоритарным или морфологическим фильтром приведет к нарушению контуров объектов. В данной работе предлагается для генерализации картосхемы использовать метод выделения связных компонент (СК). Основными преимуществами данного метода являются возможности: подсчета количества и площади объектов; сохранения структурной целостности.
Опишем принцип работы метода выделения СК. На вход подается изображение с классифицированными объектами, на выходе получаем изображение где каждому пикселю в составе объекта присвоена уникальная метка - порядковый номер. Идея алгоритма состоит в обходе изображения 4 или 8 связной маской для маркировки пикселей. Известные реализации методов выделения СК отличаются количеством требуемых для обработки проходов (одно-, двух-, многопроходные), способами задания эквивалентных меток и их переопределения. В работе приводится уточнение метода выделения СК при помощи реализации функции для переопределения эквивалентных меток. После обработки изображения методом выделения СК происходит генерализация картосхемы на основе измеримых характеристик объекта (площадь, периметр, количество объектов на единицу плащади и т.д.) или значимости для данного масштаба. Площадь задается целочисленным значением количества пикселей, а значимость - упорядоченным списком классов объектов. В результате генерализации картосхемы удалось сократить число объектов на изображении размером 10980 на 10980 пикселей со 100 до 40 процентов. Уменьшение количества объектов на изображении упрощает их обработку и может быть полезно при конвертировании в векторный формат.