Классификация сельскохозяйственной растительности по гиперспектральным авиационным данным

На основе данных ДЗЗ возможно оценить фазы развития и состояния зерновых культур для отдельных полей в течение всего сезона. При систематической повторяемости съёмок можно осуществить наблюдение за динамикой развития сельскохозяйственных культур и прогнозирование их урожайности. Во многих странах мира государственные, в том числе информационно-маркетинговые, службы в своей деятельности широко используют данные ДЗЗ для мониторинга сельскохозяйственных угодий.
Для решения задач мониторинга состояния сельскохозяйственных культур применяются многозональные и гиперспектральные данные. Важнейшее отличие гиперспектральных данных от многозональных – большее число спектральных каналов и более высокое спектральное разрешение. Это позволяет проводить анализ информации на принципиально новом уровне, а именно выявлять узкие линии поглощения, характерные для минеральных веществ, газов и воды, проводить их идентификацию и определять концентрацию, а также вычислять индексные оценки состояния растительности типа вегетационных индексов и для многозональных данных, но при этом результаты обработки получаются корректными и устойчивыми за счет высокого спектрального разрешения, кроме того, возможно использование корректированных вегетационных индексов с дополнительными каналами.
С апреля по июль 2012 года на территории тестового полигона Краснодарского края проведены авиационные съёмки с использованием гиперспектральной аппаратуры производства ЗАО «НПО «Лептон»». После проведения обработки данных с помощью программного обеспечения «Альбедо», разработанного МФТИ и позволяющего строить спектры по выделенным участкам изображений, а так же проводить их анализ и строить тематические карты по заданным индексам вегетации, получены временные профили и проведено сравнение спектров различных сельскохозяйственных культур, а также при помощи специально составленного вегетационного индекса выделена сорная растительность.
Таким образом, в ходе экспериментальной обработки методики оценки засоренности установлено, что наилучший результат достигается при использовании узких спектральных диапазонов, следовательно, подтверждается эффективность использования для авиационного сельскохозяйственного мониторинга именно гиперспектральной съёмочной аппаратуры, а оценка устойчивости разработанных методик к условиям проведения съёмочных экспериментов требует выполнения синхронных полевых обследований и полевого спектрометрирования участков, имеющих непосредственное отношение к решению поставленной задачи.
Следует отметить, что данный метод обработки может использоваться и для гиперспектральных данных с космических аппаратов при условии использования наземной информации.