В статье приведены наиболее значимые моменты научно-практического исследования по примене-нию спутниковых и аэроснимков для актуализации информации о лесном участке. В работе представлены беспилотные летательные аппараты, применяемые для выполнения аэросъемки, а также их тактико-техни-ческие характеристики. Показано, каким образом, используя методы обработки спутниковых снимков для фиксирования крупных изменений в растительном покрове и методов обработки детальных аэроснимков, актуализировать данные о лесном участке. На примере пробной площади описана методика автоматизиро-ванного выделения контуров крон, расчета диаметра ствола и запаса древесины на лесном участке. В рамках методики использованы морфологические методы обработки цифровых изображений, геоинформационные средства представления и обработки пространственной информации, а также результаты статистических на-блюдений ведущих ученых в сфере лесного хозяйства. Полученные результаты были проверены на несколь-ких пробных площадях в полевых условиях инструментальными и глазомерными средствами. Рассчитанный процент погрешности является допустимым при выполнении таксационного обследования. Методика при-менима для автоматизации процесса тематической интерпретации ортотрансформированных аэроснимков с пространственным разрешением 5-10 см на пиксель. Эксперименты, представленные в статье, проводи-лись на снимках сомкнутых лесов севера европейской части России. Результаты исследования используются для актуализации устаревших лесотаксационных планов и таксационных описаний лесных участков.Ключевые слова: цифровая обработка изображений, аэроснимки, космические снимки, БПЛА, лесной участок, актуализация информации Одобрена к печати: 29.08.201729.08. DOI: 10.21046/207029.08. -7401-2017 Введение В последние несколько лет широкое развитие получили технологии беспилотной съем-ки для решения задач дистанционного зондирования. Предпосылками для этого являются: развитие средств хранения электрической энергии, а также удешевление конструкционных материалов корпуса и электроники.Преимущества снимков с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) очевидны: это и пространственное разрешение, недоступное для других средств дистанционного зондирова-ния; и относительная независимость от облачности и атмосферных искажений; оперативность получения. Однако главным преимуществом спутниковых снимков на данный момент была и остается возможность выполнения регулярной съемки удаленных и труднодоступных участ-ков местности, а также наличие архивных данных на интересующую территорию. Поэто-му сравнивать космическую и авиационную съемку с БПЛА, по нашему мнению, не совсем корректно, так как они решают разные задачи. Авиасъемка зачастую дополняет космическую с целью получения более детальных снимков территории.В представленной работе предлагается совместное использование двух видов съем-ки для обновления информации о лесном участке на территории Архангельской области.
One of the most essential renewable resources in the world is the forest. An important issue in the forest industry today is the lack of relevant, reliable and regularly updated information on forest resources. Over the years, this problem has been addressed through labour-intensive field methods. However, in a competitive market and development of high-tech data collection and analysis tools, another issue becomes apparent – the low reliability and detail of the existing remote automated tools of data acquisition on forest resources. The research presented in this article is aimed at addressing this issue. The results of the work built on modern methods and approaches will provide an impetus for the introduction of digital technologies to many business processes of the forest industry.
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНОГО ПОДХОДАОписано понятие структуры на изображении в общем смысле, представлен обзор современных структурных методов для дешифрирования цифро-вых изображений, проведен анализ этих методов и выявлены существующие на сегодняшний день проблемы. Предложена новая методика распозна-вания образов на изображении на основе структур-ного подхода, приведены её отличительные черты.Ключевые слова: структурный подход, де-шифрирование изображений, структура образа, признаки образов.
Приведен анализ существующих методов распознавания и описания объектов изображений. Описаны ограничения их использования для дешифрирования высокодетальных изображений, получаемых с БПЛА. Предложено использовать дополнительные знания о предметной области для увеличения объема получаемой при распознавании информации. Приведена обобщенная схема систе-мы знаний в процессе дешифрирования изображения, включающая модель предметной области в качестве декларативных знаний. Описан процесс распознавания объектов изображений с использованием системы знаний. Ключевые слова: распознавание образов, система знаний, декларативные знания, модель предметной области, северные экосистемы.
In this article, the authors proposed a methodology for processing images of unmanned aerial vehicles, based on the conceptual modeling of objective tasks, which allows to increase the accuracy of decoding of forest resources due to the unified description of the conceptual model of the process. The approach is based on a hierarchical structural representation of the process of decrypting the image. The result of the application of the method is the determination of individual contours of tree crowns. The developed method involves the use of the watershed many times for each contour, which made it possible to determine the contours of each tree and at the same time not to miss trees with small crowns. Using the error matrix and the formula for calculating the Kappa Cohen index, the reliability of thematic decryption was evaluated. The developed methodology allowed to improve the identification of objects by 18.6%.
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.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.