LULC-АНАЛИЗ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕКОНТРОЛИРУЕМОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

Аннотация

Землепользование и растительный покров являются естественным состоянием поверхно- сти земли. Дистанционное зондирование - очень важный метод изучения землепользования (LULC). Для анализа земного покрова при дистанционном зондировании используются различные методы классификации. Данные методы не требуют предварительную информацию о земном покрове или типах землепользования. Наиболее часто для анализа изображений, полученных с помощью дистанционного зондирования, используют два метода классификации. К ним отно- сятся контролируемая классификация и неконтролируемая классификация. Целями предлагаемой работы являются использование неконтролируемых методов классификации для поиска класте- ров, по определению типов землепользования и сравнение данных методов с интерактивным анализом данных самоорганизации (ISODATA). Для анализа землепользования были использованы изображения датчика Hyperion. Датчик Hyperion имеет двести сорок две полосы, однако немно- гие полосы содержат полезную информации для спектрального анализа. Поэтому полосы, не содержащие полезную информацию выявляются и удаляются. После обработки входного изо- бражения по данному алгоритму из двухсот сорока двух полос остаются только сто шестьде- сят пять полос. При этом учитываются радиометрическая калибровка и немаловажная кор- рекция атмосферных факторов. Затем по результатам обработки с применением предложен- ных методов формируются кластеры для изучения землепользования с использованием гипер- спектрального изображения. Для формирования кластеров осуществлялась группировка пиксе- лей, на основе выбранных данных. Пиксели из одного кластера имеют больше сходства, в то время как пиксели из разных кластеров отличаются друг от друга. На основе результатов дела- ется вывод о том, что метод кластеризации (k-means) позволяет лучше идентифицировать или прогнозировать тип землепользования на основе гиперспектрального изображения с высоким разрешением, чем метод интерактивного анализа данных самоорганизации (ISODATA). Выход- ное изображение, которое является результатом кластеризации, может быть использовано для идентификации различных типов объектов землепользования. Лучше всего были идентифи- цированы следующие объекты землепользования: водная среда, сельскохозяйственные угодья, растительность, застроенная территория или поселение, поля и скалистые регионы.