Автоматизированное распознавание посевов сельскохозяйственных культур с применением дискриминантного анализа

Распознавание посевов сельскохозяйственных культур на основе их спектрально-отражательных свойств является одной из ключевых задач в мониторинге аграрных угодий. Решение данной проблемы осложняется рядом факторов, в первую очередь к которым относится вариабельность отражательных характеристик растительности посевных площадей в пространстве и во времени. В связи с этим становится необходимым учет спектральных признаков посевов в различные сроки вегетационного сезона. Их наиболее полноценный анализ может быть выполнен с использованием многомерных статистических методов.
В исследовании были исследованы возможности дискриминантного анализа для автоматизированного распознавания основных видов сельскохозяйственных культур, выращиваемых на территории Белгородской области и типичных для Центрального Черноземья: пшеницы озимой, ячменя, сои, сахарной свеклы, подсолнечника, овса, кукурузы и многолетних трав. Данные о типах растительности были собраны и проанализированы с 1033-х посевных площадей. На основе информационных продуктов MOD09Q1 и MOD13Q1 для каждой посевной площади были рассчитаны временные ряды коэффициентов отражения в красной и ближней инфракрасной областях спектра, а также ряды вегетационного индекса NDVI. Проанализировали эффективность каждого из этих трех спектральных показателей для распознавания типов сельскохозяйственной растительности. Кроме того, с применением пошагового дискриминантного анализа выполнили оценку эффективности сезонных значений каждого спектрального показателя для выявления типов посевов.
Наибольшая суммарная точность распознавания (около 85%) была достигнута при применении функций классификации, использующих сезонные значения коэффициентов отражения в ближней инфракрасной спектральной области (841-876 нм). Суммарная точность распознавания культур на основе коэффициентов отражения в красной зоне спектра, либо значений вегетационного составила по 81,5%. Самая высокая точность распознавания установлена для озимой пшеницы – 95,6%. Наиболее проблематичным оказалось разделение посевов овса и многолетних трав.
Из сезонных значений спектрально-отражательных характеристик наибольший вклад в разделение посевов вносят значения коэффициентов отражения, либо вегетационного индекса середины-второй половины июля.
Снижение точности автоматизированного распознавания для некоторых культур обуславливается на наш взгляд схожестью их спектрально-отражательных свойств во многие сроки периода вегетации.