ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 105-116

Некоторые приложения сегментации снимков ДЗЗ

Е.С. Иванов 1 
1 Институт программных систем им. А.К.Айламазяна РАН, Переславль-Залесский, Россия

Одобрена к печати: 13.12.2015
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-105-116
 

Работа посвящена сегментации аэрокосмических мультиспектральных снимков, полученных при дистанционном зондировании Земли, и обоснованию необходимости решения задачи сегментации снимков. В статье дается понятие сегментации изображений. Приведены примеры наиболее распространенных прикладных задач, в которых можно рассматривать сегментацию изображений не только как целевую проблему, но и как вспомогательный шаг, результаты которого значительно снижают трудозатраты и упрощают последующее решение поставленных задач. В статье представлены три наиболее распространенных подхода к решению проблемы сегментации изображений: пороговая сегментация, сегментация путем наращивания областей и путем выделения границ с приведением примеров результатов работы этих методов. Автором освещены современные развивающиеся методы, их особенности и преимущества и приведены примеры работы этих алгоритмов. Рассмотрены понятия дистанционного зондирования Земли и мультиспектральных снимков, методы зондирования земной поверхности. Описаны каналы мультиспектральных снимков и информация, которая в них содержится. Рассмотрены подходы к решению ряда задач с использованием данных из отдельных каналов или их различных комбинаций. Обосновано преимущество использования мультиспектральных снимков по сравнению с использованием привычным RGB-изображений для решений важных прикладных задач.
Ключевые слова: сегментация изображений, дистанционное зондирование, компьютерное зрение, обработка изображений, мультиспектральные снимки
Полный текст

Список литературы:

  1. Ахметшина Л.Г., Удовик И.М. Фазовая сегментация мультиспектральных слабоконтрастных изображений // Искусственный интеллект. 2011. №3. С.200-206. URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/xmlui/bitstream/handle/123456789/59854/18-Akhmetshyna.pdf?sequence=3.
  2. Дистанционное зондирование Земли // АО «Российские Космические Системы». URL: http://www.spacecorp.ru/directions/sensing/.
  3. Жиленев М.Ю. Обзор применения мультиспектральных данных ДЗЗ и их комбинаций при цифровой обработке // Геоматика. 2009. № 3. С. 56-64. URL: http://geomatica.ru/pdf/2009_03/2009_03.pdf.
  4. Мультиспектральные данные ДЗЗ и интерпретация комбинаций каналов при цифровой обработке // MapExpert. URL: http://mapexpert.com.ua/index_ru.php?id=12&table=news/.
  5. Ту Дж.Т. , Гонсалес Р.С. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. 412 с.
  6. Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. С. 98-102. URL: http://geomatica.ru/pdf/2011_02/2011_02.pdf.
  7. Gao B.C. NDWI – A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water From Space // Remote sensing of environment. 1996. Vol. 58. No. 3. P. 257-266.
  8. Fu G., Zhao H., Li C., Shi L. Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique // Remote Sens. 2013. No. 5. P. 3259-3279. doi:10.3390/rs5073259. URL: www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3259/pdf/.
  9. Muthukrishnan R., Radha M. Edge detection techniques for image segmentation // International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT). 2011. Vol. 3. No. 6. P. 259-267. URL: http://airccse.org/journal/jcsit/1211csit20.pdf/.
  10. Yuan J., Wang D., Li R. Remote Sensing Image Segmentation by Combining Spectral and Texture Features // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 2014. Vol. 52. No. 1. URL: http://web.ornl.gov/~jiy/papers/YWL_TGRS12.pdf/.