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. 2011. Т. 8. №1. С. 44-62

Анализ возможностей применения методов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах

С.А. Барталев , T.C. Ховратович 
Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
Настоящая работа посвящена оценке возможностей применения алгоритмов сегментации спутниковых изображений для выявления изменений в лесах, связанных с вырубками. В статье приводятся результаты сравнительного анализа четырех методов, использующих различные стратегии выделения связных областей на изображениях. Для сравнения используются критерии оценки близости построенных разбиений спутникового изображения на области к независимо полученным эталонным контурам вырубок леса. Предложен метод выбора наилучшего для решения предметной задачи алгоритма сегментации изображений и настройки его параметров.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, сегментация изображений, объектно-ориентированный подход, выявление изменений в лесах
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С.А., Исаев А.С., Лупян Е.А. Современные приоритеты развития мониторинга боре- альных экосистем по данным спутниковых наблюдений // Сибирский экологический журнал. 2005. Т. 12. № 6. С. 1039-1054.
  2. Барталев С.А., Златопольский А.А., Галеев А.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Мазуров А.А., Про- шин А.А., Флитман Е.В., Щербенко Е.В. Автоматизированное уточнение площадей, пройден- ных лесными пожарами, по данным приборов HRV, HRVI // Современные проблемы дистанци- онного зондирования Земли из космоса, 2009. Выпуск 6. Т. II. С.335-342.
  3. Барталев С.А., Егоров В.А., Крылов А.М., Стыценко Ф.В., Ховратович Т.С. Исследование воз- можностей оценки состояния поврежденных пожарами лесов по данным многоспектральных спутниковых измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из кос- моса, 2010. Т.7. №3. С.215-225.
  4. Златопольский А.А. Выделение на изображении однородных областей с неполными границами // Исследование Земли из космоса ,1985. №1. С. 94-102.
  5. Левашкина А.О., Поршнев С.В. Исследование супервизорных критериев оценки качества сег- ментации изображений // Известия Томского политехнического университета, 2008. Т.313. №5. С.28-33.
  6. Baatz M., Schäpe A. Multiresolution segmentation - an optimization approach for high quality multiscale image segmentation // Angewandte Geographische Information sverarbeitung XII, 2000. P.12-23.
  7. Blaschke T. Object based image analysis for remote sensing // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2010. Vol. 65. №1. P.2-16.
  8. Blaschke, T., Lang, S., Lorup, E., Strobl, J., Zeil, P. Object-oriented image processing in an integrated GIS/remote sensing environment and perspectives for environmental applications // Environmental Information for Planning, Politics and the Public,2000. Vol.2. P.555-570.
  9. Blaschke T., Strobl J. Whats wrong with pixels? Some recent developments interfacing remote sensing and GIS // GIS-Zeitschrift für Geoinformationssysteme, 2001. Vol.14. №6. P.12-17.
  10. Canny J. A Computational Approach To Edge Detection // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986. Vol.8. №6. P.679-698.
  11. Chabrier S., Emile B., Rosenberger Ch., Laurent H. Unsupervised performance evaluation of image segmentation / // EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 2006. P.1-12.
  12. Ekstrand S. Assessement of Forest Damage with Landsat-TM // Remote Sensing of Enviroment, 1994. Vol. 47. №3 P. 291-302.
  13. Guarnieri A, Vettore A. Automated techniques for satellite image segmentation // Proceedings of Commission IV Symposium «Geospatial Theory, Processing and Applications», 2002.
  14. Kothe U., Sagerer G., Posch S., Kummert F. Primary Image Segmentation / // Mustererkennung DAGM-Symposium, 1995. Vol.17. P.554-561.
  15. Laliberte A. S., Rango A., Havstad K. M., Pariы J. F., Beck R. F., McNeely R., Gonzalez A. L. Objectoriented image analysis for mapping shrub encroachment from 1937 to 2003 in southern New Mexico // Remote Sensing of Environment, 2004. Vol. 93. P.198-210.
  16. Lucchese L., Mitra S.K Color image segmentation: a state-of-the-art survey // Proceedings of the Indian National Science Academy, 2001.
  17. Rehrmann V, Priese L. Fast and Robust Segmentation of Natural Color Scenes // Proceedings of the Third Asian Conference on Computer Vision, 1998. Vol. I. P.598-606.
  18. Schiewe, J. Segmentation of high-resolution remotely sensed data: concepts, applications and problems // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 2002. Vol.34. P.380-385.
  19. Skarbek W., Koschan A. Color Image segmentation - a survey // Technical Report 94-32, Technical University Berlin, 1994. P.80.
  20. Theodoridis S., Koutroumbas K. Pattern Recognition // London: Academic Press, 2003. 689 p.
  21. Vergés-Llahí J. Color Constancy and Image Segmentation Techniques for Applications to Mobile Robotics // Dissertation of UPL, 2005. P. 231
  22. Zhang Y. A survey on evaluation methods for image segmentation // Pattern Recognition, 1996. Vol. 29. №8. P.1335-1346.