Введение 4
1 Описание литературных источников по вопросам классификации сельскохозяйственных культур 6
2 Описание данных 8
2.1 Обзор данных дистанционного зондирования 8
2.1.1 Данные прибора Landsat 8 OLI 8
2.1.2 Продукты прибора Terra/MODIS 12
2.2 Обзор используемого в данной работе программного обеспечения 15
2.2.1 Геоинформационная система ERDAS Imagine 15
2.2.2 Геоинформационная система ArcGIS 16
2.3 Методы классификации многоспектральных изображений 17
2.3.1 Классификация с обучением методом минимального расстояния 19
2.3.2 Классификация с обучением методом расстояния Махаланобиса 20
2.3.3 Классификация с обучением методом параллелепипеда 20
2.3.4 Классификация с обучением методом максимального правдоподобия. 21
2.4 Методы кластеризации многоспектральных изображений 22
2.4.1 Метод кластеризации ISODATA 23
2.4.2 Метод кластеризации K-Means 25
3 Использование методов определения культур по спектральным характеристикам и NDVI 26
3.1 Исходные данные 26
3.2 Метод определения паров для полей с использованием NDVI 26
4.2.1 Оценка точности классификации 35
4.3 Сравнение результатов выделения паров 35
Заключение 38
Список использованных источников
В развивающемся мире появляется все больше потребностей, в том числе растет и потребление пищи, для удовлетворения этой потребности требуются новые методы и исследования ведения сельскохозяйственной деятельности. Основной задачей мониторинга сельскохозяйственных угодий по данным дистанционного зондирования в наше время является получение ценной информации о состоянии культурных полей за некоторый период времени. Эта информация должна включать в себя данные о разных сельскохозяйственных культурах, используемых пахотных землях и их динамике, изменениях в структуре посевной площади, виде растущей на полях сельскохозяйственной культуры. Данная информация поможет агрономам, фермерам, частным предпринимателям и другим сельхозпроизводителям своевременно решать проблемы, связанные с учетом полей, прогнозированием урожайности, измерением площади сельскохозяйственных угодий, картированием полей.
Для России, которая на протяжении достаточно долгого времени считалась аграрной страной, сельское хозяйство исторически является одной из важнейших отраслей народного хозяйства, которая производит продукты питания для населения, сырье для перерабатывающей промышленности и обеспечивает другие нужды общества.
В данной работе были исследованы методы определения сельскохозяйственных культур с помощью данных дистанционного зондирования на локальном уровне, а именно для определенного аграрного хозяйства.
Цель бакалаврской работы: разработать алгоритмы для обработки разновременных данных дистанционного зондирования для определения видов сельскохозяйственных культур.
Задачи:
- описание разновременных данных дистанционного зондирования, по которым можно подсчитать NDVI;
- собрать разновременные изображения с NDVI и провести кластеризацию полученного изображения;
- провести анализ пригодности результатов кластеризации для выделения полей с разными культурами;
- провести классификацию с обучением по эталонным участкам для выделения полей с разными культурами.
В ходе выполнения данной работы были изучены данные дистанционного зондирования, по которым можно подсчитать NDVI.
С использованием многоспектральных снимков Landsat 8 OLI были проведены два метода выделения полей и других сельскохозяйственных культур на полях ООО «Емельяновское»: по спектральным признакам и по значениям NDVI. В работе были изучены и описаны методы классификации с обучением и методы кластеризации.
После выполнения данной работы можно сделать вывод о том, что с помощью программного обеспечения ERDAS Imagine возможно определить сельскохозяйственную культуру по значению яркости пикселей, отделить пары от других культур и объектов с помощью индекса NDVI. Полученные данные помогут идентифицировать пары в агрохозяйствах, с минимальным участием человека, не используя ресурсозатратные методы, подсчитать площадь исследуемых полей, определять их границы, исследовать сезонную изменчивость полей.
