Accuracy issues of identification possibilities and analyzing digital images of land surface are examined using a covariance method. Digital images received using remote access methods are treated by the computer programes developed in the Matlab 7 software package environment. The paper investigates the opportunity to automatically compare two digital images of fragments and determines the interdependence of comparable images. The interdependence of two images is verified according to the calculated values of the correlation coefficient. Considering a more absolute value of the correlation coefficient between compared digital images, dependency is higher and vice versa. Such method could be applied to long-term monitoring in order to control the temporal evolution of selected images.
Santrauka
Aprašomas metodas, kuris galėtų būti taikomas atliekant ilgalaikę stebėseną – stebint pasirinktų objektų kitimą laikui bėgant. Nagrinėjama galimybė automatizuotai palyginti du skaitmeninių vaizdų fragmentus ir nustatyti šių lyginamų vaizdų tarpusavio priklausomybę. Skaitmeniniai vaizdai, gauti nuotoliniais metodais, apdorojami pagal sudarytą kompiuterinę programą Matlab 7 programinio paketo operatorių aplinkoje. Šia programa tarpusavyje lyginami du skaitmeniniai vaizdai. Jų tarpusavio priklausomybė įvertinama šia programa apskaičiuotomis koreliacijos koeficientų reikšmėmis. Kai koreliacijos koeficiento absoliučioji reikšmė didesnė, priklausomybė didesnė, ir atvirkščiai. Pagal tai galima įvertinti dviejų skaitmeninių vaizdų arba vieno vaizdo dviejų dalių (fragmentų) tarpusavio priklausomybę (panašumą).
Резюме
Описывается метод, который может быть применен для долгосрочного мониторинга – наблюдения за изменениями выбранных объектов во времени. Изучается возможность автоматически сравнивать между собой два фрагмента цифровых изображений и определять взаимозависимость этих сравниваемых изображений. Цифровые изображения, полученные дистанционными методами, обрабатываются по созданной компьютерной программе Matlab 7 в среде операторов программного пакета. По этой программе сопоставляются два цифровых изображения, взаимозависимость которых оценивается по рассчитанным программой значениям коэффициентов корреляции. При более высоких абсолютных значениях коэффициента корреляции взаимозависимость более высокая и наоборот. По этим значениям можно оценить взаимозависимость (сходство) двух цифровых изображений или двух частей (фрагментов) одного изображения.
Santrauka.Kosminiai vaizdai yra vienas iš informacijos šaltinių apie žemės paviršiuje esančius objektus, tačiau praktiškai kosminiai vaizdai Lietuvoje naudojami dar neseniai. Pateiktas kosminio vaizdo segmentavimas taikant vieną iš skaitmeninių vaizdų klasifikavimo metodų -kontroliuojamąjį klasifikavimą (angl. supervised classification). Landsat TM skaitmeninio vaizdo klasifikavimas (nusistatytų klasių išskyrimas) atliktas taikant daugiaspektrius SMAP (sequential maximum a posteriori) ir MCL ("maximum likelihood" classifier) segmentavimo algoritmus geografinės informacinės sistemos GRASS (geographic resources analysis support system -geografinių duomenų analizės palaikymo sistema) aplinkoje. Klasifikavimo tikslumui įvertinti skaičiuota klaidų matrica (confusion ar error matrix) ir kappa koeficientas. Tyrimų duomenys rodė, kad nuotolinio stebėjimo ir GIS technika yra puiki priemonė Žemės dangos tipams identifikuoti ir plotams apskaičiuoti, tačiau aprašytaisiais metodais gautiems rezultatams įvertinti tiksliau būtini lauko tyrimai vietovėje.Reikšminiai žodžiai: kontroliuojamasis klasifikavimas, Landsat TM skaitmeninis vaizdas, segmentavimas, žemės dangos klasifikavimas, SMAP (a posteriori nuoseklusis maksimumas), MLC ("didžiausiojo panašumo" klasifikatorius).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.