Реализации авторских алгоритмов классификации данных ДЗЗ языковыми средствами ПО ENVI+IDL

В настоящее время имеется большое количество различных программных пакетов для обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Существующие пакеты предоставляют широкие возможности по обработке данных ДЗЗ, а именно:
поддерживают большое число форматов снимков и метаданных; реализуют анализ и визуализацию мультиспектральных изображений; содержат функции для геометрической, радиометрической и атмосферной коррекции; обеспечивают возможность
дешифрации и классификации объектов. Помимо этого, в пакетах обработки данных ДЗЗ имеются встроенные реализации определенных, наиболее часто используемых алгоритмов. Несмотря на такие широкие функциональные возможности, в связи с
тем, что спектр задач, решаемых с помощью ДЗЗ, постоянно расширяется, а сами технологии дистанционного зондирования совершенствуются, возникает необходимость реализации авторских алгоритмов распознавания объектов.
При обработке данных ДЗЗ требуется учитывать большое число параметров, влияние которых на результат классификации сложно предсказать вследствие различной природы наблюдаемых явлений. Существующие алгоритмы учитывают некоторые
определенные признаки, которые не всегда достаточны для решения конкретной задачи.
Существует необходимость адаптировать алгоритмы по географическим признакам, учитывая результаты, например полевых исследований. Применение одинаковых алгоритмов распознавания подстилающей поверхности на разных широтах может привести
к получению различных результатов, которые особенно сильно зависят от параметров и времени съемки.
Адаптированные под конкретные задачи методы классификации могут быть реализованы с помощью встроенных языков программирования. В пакете ENVI (Environment for Visualizing Images) таким языком является IDL (Interactive Data Language),
с помощью которого можно существенно расширить возможности ENVI для решения специализированных задач.
В данной работе представлена разработка IDL-модуля для пакета обработки данных ДЗЗ ENVI, реализующего авторские алгоритмы управляемой классификации. Представлен модуль загрузки мультиспектральных изображений в форматах TIFF и JPEG,
в котором реализованы возможности открытия снимков, поканального вывода, построения гистограмм, расчета и визуализации различных индексов (NDVI); задания области интереса и подсчета статистических характеристик: математического
ожидания, дисперсии, коэффициентов ковариации. Математическим обеспечением процессов управляемой классификации является вербализованная в ПО Нейропро нейронная сеть (три варианта). Сеть была построена для конкретных участков
местности (Туруханский район Красноярского края); при построении учитывались свойства подстилающей поверхности: породный состав, лесотаксационные показатели, а также участки, определяемые как гари.
Основной целью работы является разработка алгоритмов и их реализация в виде программных модулей для классификации бореальной растительности по снимкам высокого и среднего пространственного разрешения (RapidEye, SPOT5 и др.) на основе
данных полевых исследований.
Работа поддержана грантом РФФИ 11-05-98056-р_сибирь_а