Анализ динамических процессов с использованием методов сегментации спутниковых изображений высокого разрешения

Сальникова Мария Владимировна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Рассматривается задача анализа динамических изменений количества зеленых насаждений на спутниковых снимках высокого пространственного разрешения. Рассмотрены основные подходы к анализу спутниковых изображений, а также рассмотрены основные методы сегментации и эффективность их применения к спутниковых изображениям. Предложен метод сегментации спутниковых изображений высокого разрешения для анализа динамических процессов, включающий в себя комбинацию различных методов сегментации, таких как метод сдвига среднего значения, метод кластеризации k-means, пороговый метод. Создан программный продукт, решающий задачу анализа динамических изменений количества зеленых насаждений на спутниковых изображениях. Приводятся результаты экспериментов на реальных изображениях, подтверждающие эффективность предложенного метода.

Введение …………………………………………………………………………………………………………………………3
Постановка задачи ………………………………………………………………………………………………………5
1. Обзор литературы …………………………………………………………………………………………………..9
1.1 Основные направления методов определения местности на
спутниковых изображениях ………………………………………………………………………………..9
1.1.1 Спектральный анализ…………………………………………………………………..9

1.1.2 Текстурные методы …………………………………………………………………… 10

1.1.3 Смешанная обработка ………………………………………………………………. 11

1.2 Общие методы сегментации изображений и их применение к
спутниковым изображениям …………………………………………………………………………… 13
1.2.1 Пороговые методы. Адаптивный порог ……………………………… 14

1.2.2 Метод водоразделов ………………………………………………………………….. 14

1.2.3 Выделение границ при помощи оператора Лапласа………. 15

1.2.4 Метод сдвига среднего значения ………………………………………….. 16

2. Выбор методов решения …………………………………………………………………………………… 18
2.1 Предобработка. Метод сдвига среднего значения …………………. 18
2.2 Кластеризация. Метод k-средних …………………………………………………. 20
2.3 Выделение зеленых насаждений. Пороговый метод …………….. 21
3. Создание системы анализа динамического изменения степени
озеленения местности ……………………………………………………………………………………………. 22
3.1 Реализация алгоритма ……………………………………………………………………… 23
3.2. Тестирование ……………………………………………………………………………………… 29
4. Заключение ……………………………………………………………………………………………………………. 33
Выводы ………………………………………………………………………………………………………………………… 34
Список литературы …………………………………………………………………………………………………. 35

На сегодняшний день спутниковые изображения используются в
различных сферах деятельности. С каждым годом растет число
запускаемых спутников, обеспечивающих поставку изображений
высокого пространственного разрешения [2]. С улучшением качества
снимков расширяются и возможности их использования. Однако,
большим препятствием к широкому использованию спутниковых
снимков является сложность, а порой и отсутствие специального
инструментария, подходящего для конкретной задачи. Кроме того, важно
уметь не только получать информацию с таких изображений, но и
заниматься последующим анализом и обработкой этих данных. Много
важной информации можно получить, например, наблюдая за
процессами, которые происходят со временем на определенной
местности. Таким образом, необходимо уметь анализировать
динамические процессы, происходящие на конкретной территории.
Данная проблема может затрагивать многие отрасли современной науки,
так как информация, получаемая со спутниковых изображений, также
велика и разнообразна.
К тому же особенно остро в последние несколько лет стоит
проблема экологии, а также проблема недостаточного озеленения в
больших городах. С ростом городов, промышленности, увеличением
уровня автомобилизации происходит масштабная вырубка деревьев в
городах и уничтожение других зеленых насаждений. Но необходимо
понимать, что все зеленые насаждения в такой среде выполняют не
только эстетическую функцию, но и играют огромную санитарно-
гигиеническую роль. Зеленые насаждения выполняют санитарно-
гигиенические функции, такие как пыле- и газопоглощение, химическая
и биологическая очистка городского воздуха, смягчение микроклимата,
снижение уровня шума и т.п. Они создают благоприятные условия для
кратковременного отдыха горожан, служат местами психологической и
эмоциональной разгрузки, играют важную роль в создании
архитектурно-художественного облика города, т.е. являются активным
градоформирующим фактором [4]. К тому же, зачастую особое внимание
уделяют конкретно вырубке лесов, тогда как в условиях большого города
уничтожение даже нескольких деревьев или «зеленой» зоны с травой и
кустарниками в совокупности может привести к ухудшению
экологической ситуации в городе.
Именно поэтому в качестве примера динамического процесса,
взятого для распознавания со спутниковых изображений высокого
разрешения, а также для дальнейшего анализа данного процесса было
выбрано изменение количества зеленых насаждений, т.е. озеленение
городов.

1. Gurudatta V., Anuja A. K-Means Clustering Algorithm with Color-
based Thresholding for Satellite Images // International Journal of Computer
Applications (0975 – 8887) Volume 105 – No. 11, pp 17-20, November 2014.
2. Пестунов И. А., Мельников П. В. Информативность систем
текстурных признаков для классификации спутниковых изображений с
высоким пространственным разрешением // Интерэкспо Гео-Сибирь.
2012. №4.
3. Санаев И. В. Роль зеленых насаждений в создании оптимальной
городской среды // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2006. №6.
4. Санаева Т. С. Деградация травянистой растительности на
объектах озеленения города // Вестник МГУЛ – Лесной вестник. 2012.
№1 (84).
5. Пестунов И.А., Бериков В.Б., Синявский Ю.Н. Сегментация
многоспектральных изображений на основе ансамбля
непараметрических алгоритмов кластеризации // Вестник Сибирского
Государственного аэрокосмического университета им. академика
М.Ф. Решетнева. 2010. № 5(31). С. 56-64.
6. Cheng Y. Mean shift, mode seeking, and clustering // IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1995. Vol. 17.
No. 8. P. 790-799.
7. Официальный сайт проекта Google Earth.
URL:https://www.google.com/earth/.
9. The OpenCV Reference Manual , Release 2.4.13.7
10. Wang L. Semi-supervised classification for hyperspectral imagery
based on spatial-spectral label propagation // ISPRS Journal of
Photogrammetry and Remote Sensing. – 2014. -Vol. 97. – P. 123-137.
11. Luo R. Spectral-spatial classification of hyperspectral images with
semi-supervised graph learning // SPIE Remote Sensing. – International
Society for Optics and Photonics, 2016.
12. Yang L. Semi-supervised hyperspectral image classification using
spatio-spectral Laplacian support vector machine // IEEE Geoscience and
Remote Sensing Letters. – 2014. -Vol. 11. – N. 3. – P. 651-655.
13. Wang A., Wang S., Lucieer A. Segmentation of multispectral high-
resolution satellite imagery based on integrated feature distributions //
International Journal of Remote Sensing. -2010. – Vol. 31. – N. 6. – P. 1471-
1483.
14. Plaza A., Du Q., Biouoas-Dias J. Foreword to the special issue on
spectral unmixing of remotely sensed data // IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing. 2011. Vol. 49, No. 11. P. 4103-4110.
15. Потатуркин О. И., Борзов С. М., Потатуркин А. О., Узилов С. Б.
Методы и технологии обработки мульти-и гиперспектральных данных
дистанционногозондированияЗемливысокогоразрешения//
Вычислительные технологии, №18. 2013. C. 60-67.
16. Борзов С. М., Потатуркин А. О. Сегментация спутниковых
изображенийвысокогоразрешениясучетомихструктурных
особенностей // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2013. №1.
17. Фраленко В. П. Методы текстурного анализа изображений,
обработка данных дистанционного зондирования Земли //
Программные системы: теория и приложения, №5. 2014. С. 19–39.
18. Мицель А. А., Колодникова Н. В., Протасов К. Т.
Непараметрический алгоритм текстурного анализа аэрокосмических
снимков // Изв. Томского политехнич. университета, 2005. Т. 308, № 1, С.
65–70.
19. Кутлунин П. Е.. Методы обработки изображений с импульсным
шумом на основе алгоритма кластеризации: дис. … канд. техн. наук. 2017.
20. Путятин Е.П., Панченко Д.С. Сравнительный анализ методов
сегментации изображений. // Радиоэлектроника и информатика.–
1999.– №4(9). – С. 109–114.
21. Luus F., Salmon B., Van Den Bergh F., Maharaj B. Multiview deep
learning for land-use classification // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 12,
no. 12, pp. 2448-2452, 2015.
22. Rußwurm M., Körner M. Multi-Temporal Land Cover Classification
with Sequential Recurrent Encoders // ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2018, 7, 129.
23. Samal D.R., Gedam S.S. Monitoring land use changes associated with
urbanization: An object based image analysis approach // Eur. J. Remote Sens.
2015, 48, 85-99.
24. Mekhalf M. L., Melgani F., Bazi Y., Alajlan N. Land-use classification
with compressive sensing multifeature fusion // IEEE Geosci. Remote Sens.
Lett., vol. 12, no. 10, pp. 2155-2159, 2015.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ
    Дмитрий М. БГАТУ 2001, электрификации, выпускник
    4.8 (17 отзывов)
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал стать... Читать все
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал статьи, патенты, кандидатскую диссертацию, преподавал. Занимаюсь этим с 2003.
    #Кандидатские #Магистерские
    19 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Катерина В. преподаватель, кандидат наук
    4.6 (30 отзывов)
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации... Читать все
    Преподаватель одного из лучших ВУЗов страны, научный работник, редактор научного журнала, общественный деятель. Пишу все виды работ - от эссе до докторской диссертации. Опыт работы 7 лет. Всегда на связи и готова прийти на помощь. Вместе удовлетворим самого требовательного научного руководителя. Возможно полное сопровождение: от статуса студента до получения научной степени.
    #Кандидатские #Магистерские
    47 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету