Тема: Сегментации спутниковых изображений для выделения неоднородных

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — это изучение нашей планеты с помощью воздушных и космических летательных аппаратов, на которых установлены различные сенсоры (датчики), позволяющие получить информацию о характере поверхности Земли, состоянии ее воздушной и водной оболочек, о ее геофизических полях. Материалы дистанционного зондирования используются в самых разных отраслях народного хозяйства. Одной из таких отраслей является сельское хозяйство [1]. А именно отслеживание степени и качества зарастания зерновых культур на полях.
Россия занимает первое место в мире по площадям земель, находится в пятерке лидирующих стран по площади пашни и природным ресурсам, имея необходимые природные условия для обеспечения продовольственной безопасности страны. Однако по эффективности использования земельных ресурсов, по продуктивности пашни в 2-3 раза отстает от стран с сопоставимыми площадями (США, Китай) и от среднего мирового уровня [2].
В настоящее время в большинстве субъектов Российской Федерации продолжается снижение плодородия почв, ухудшается состояние земель, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства. Почвенный покров, особенно сельскохозяйственных угодий, подвержен деградации и загрязнению, теряет устойчивость к разрушению, способность к восстановлению свойств и воспроизводству плодородия.
В связи с приватизацией земельных участков, появлением большого количества собственников земли и наличием сельскохозяйственных товаропроизводителей различных форм собственности задачи управления сельскохозяйственным производством стоят как никогда остро, а эффективное их решение невозможно без осуществления государственного мониторинга сельскохозяйственных земель.
Государственный мониторинг сельскохозяйственных земель осуществляется в целях предотвращения выбытия земель сельскохозяйственного назначения, сохранения и вовлечения их в сельскохозяйственное производство, разработки программ сохранения и восстановления плодородия почв, обеспечения государственных органов, включая органы исполнительной власти, осуществляющие государственный земельный контроль, юридических и физических лиц, а также сельскохозяйственных товаропроизводителей всех форм собственности достоверной информацией о состоянии и плодородии сельскохозяйственных земель и их фактическом использовании.
Государственный мониторинг сельскохозяйственных земель включает в себя систематические наблюдения: за состоянием и использованием полей севооборотов, сельскохозяйственных полигонов и контуров; за параметрами плодородия почв и развитием процессов их деградации (изменением реакции почвенной среды, содержанием органического вещества и элементов питания, разрушением почвенной структуры, засолением, осолонцеванием, заболачиванием, переувлажнением, подтоплением земель, развитием водной и ветровой эрозии, загрязнением почв пестицидами, тяжелыми металлами, радионуклидами, промышленными, бытовыми и иными отходами, изменением других свойств почв); за изменением состояния растительного покрова на пашне, залежах, сенокосных и пастбищных угодьях (изменением видового состава, структуры урожая, типов и качества растительности, степенью устойчивости к антропогенным нагрузкам) [3]. В связи с этим, актуальна разработка программного продукта, который в свою очередь позволит локализовать неоднородности ЗСХН для последующего точного анализа причин появления неоднородных структур.
Цель работы: Локализация пространственных неоднородностей в рамках заданного контура объекта ЗСХН.
Задачи:
1. Обзор и анализ способов детектирования объектов по спутниковым изображениям среднего и высокого разрешения;
2. Разработка программного алгоритма сегментации космоснимка для локализации пространственных неоднородностей методом наращивания границ.

Купить

В результате бакалаврской работы были выполнены все поставленные задачи. Проведён обзор методов сегментации изображений с описанием выбора нужного метода сегментации для его последующей программной реализации. Выявлены необходимые функции программы и составлена блок схема будущего алгоритма сегментации. Приведено обоснование выбора используемых порогов распределения точек сегментов, на основе которых и работает данный алгоритм сегментации. Осуществлена реализация разработанного алгоритма сегментации, а именно была обработана часть тестового изображения полученного со спутника Landsat 8 с рассчитанным NDVI.
Реализованная программа обладает следующими возможностями:
• Создание нового изображения формата GTiff;
• Создание текстового файла с записанной информацией о точках принадлежащих к различным сегментам, для того чтобы была возможность работы с этими данными.
• Создание векторизованного изображения формата Shape file с привязанной геопроекцией.

Купить