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!

    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Кормчий В.
    4.3 (248 отзывов)
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    #Кандидатские #Магистерские
    335 Выполненных работ
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Ольга Б. кандидат наук, доцент
    4.8 (373 отзыва)
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских... Читать все
    Работаю на сайте четвертый год. Действующий преподаватель вуза. Основные направления: микробиология, биология и медицина. Написано несколько кандидатских, магистерских диссертаций, дипломных и курсовых работ. Слежу за новинками в медицине.
    #Кандидатские #Магистерские
    566 Выполненных работ
    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