Фиг. 3. Технологична схема на ГИС за горското стопанство 5. АВТОМАТИЗИРАНА КОМПЮТЪРНА КЛАСИФИКАЦИЯ
Автоматизираната обработка на многоканални спътникови изображения се основава на пространственото разпределение на спектралната яркост на обектите от земната повърхност. За всеки канал на цифровото изображение количеството информация е пропорционално на броя на нивата на сиво( N), т. е. на радиометричната разделителна способност( РРС) на изображението. С увеличаване броя на каналите( K), т. е. спектралната разделителна способност на изображението, нарастват възможностите за дешифриране по спектрален признак [ 4 ].
Методите за автоматизирана компютърна класификация използват математическия апарат за разпознаване на образи – теория за приемане на решения( статистически или синтактичен – структурен, лингвистичен) [ 3 ]. Приложени са два метода на автоматизирана класификация на многоканални спътникови изображения – напълно автоматизирана класификация( без обучение) и класификация с обучение.
5.1. Класификация без обучение
При многоканалната автоматизирана класификация без обучение всеки пиксел от изображението се причислява към определен спектрален клас на базата на степента на сходство на спектралната му сигнатура. Програмата за кластър анализ сама определя сходни по спектрален признак групи от пиксели на базата на зададени правила за решение [ 3 ].
Всеки спектрален канал може да се визуализира на екрана като черно-бяло изображение, съдържащо определен брой нива на сивия цвят, съответстващ на РРС. При интерпретацията на изображения, едни от основните дешифровъчни признаци са тонът – нивото на сивото за черно-белите изображения и съответно цвета за цветните. При цветните спътникови изображения, получени от комбиниране на различни спектрални канали, цветовете могат да бъдат естествени, ако се използват каналите от видимата зона със съответното им кодиране за червено, зелено и синьо – R( red), G( green), B( blue) или условни – ако се използват спектрални канали извън видимата зона. Автоматизираната обработка на спътникови изображения е целесъобразно да се осъществява върху цветна комбинация от три канала – изображение в условни цветове. Дешифрирането на подобно изображение изисква познаването на спектралните отражателни характеристики на различните видове повърхности. При интерпретацията на площи, покрити с растителност, поради високата им отражателна способност в близката инфрачервена спектрална зона, се препоръчва в цветните комбинации и се включват каналите от тази зона.
Има много възможни схеми за получаване на цветни комбинации в условни цветове. Така например за изображенията от Landsat 7 ЕТМ + комбинацията от канали 4, 3 и 2 обикновено се използва за визуализиране в естествени цветове, а комбинацията от канали 4, 7 и 3 е полезна за подчертаване на определени характеристики като растителността и съдържание на влага. Създаването на комбинация от канали 7, 3 и 2 представя различни характеристики на ландшафта и е особено полезна за разграничаване на различни видове земно покритие и за идентифициране на зони с високо съдържание на влага. Комбинацията 7, 4 и 3 обикновено се използва за откриване на промени в растителността, земното покритие и съдържанието на влага в почвата и често се прилага при мониторинга на околната среда, горското и селското стопанство, особено за области, засегнати от обезлесяване, пожари или антропогенна дейност. Канал 7( SWIR-2) е чувствителен към нивата на влага в почвата и растителността, което го прави полезен за идентифициране на съдържанието на вода и разграничаване на влажна и суха растителност. Канал 4( NIR) отразява добре здравата растителност, което го прави много подходящ за изучаване на здравословното състояние на растителността. Канал 3( Red) се абсорбира от хлорофила и е подходящ за идентифициране на видовете растителност и нивата на стрес в нея.
На фиг. 4 са представени резултатите от класификация без обучение за територията на изследвания обект върху цветни комбинации от спектралните канали 7, 4 и 3 и 4, 7 и 3.
40 ГКЗ 1-2’ 2025