NED365180NED

21 1.5. Дешифровка фотоснимков, полученных с помощью радиоуправляемого беспилотного летательного аппарата По созданному в результате геопривязки в модуле Subpixel Classifier программы ERDAS Imagine ортофотоплану производится автоматическая классификация пикселей по КСЯ двумя способами. Первый способ – автоматическая (неконтролируемая) классификация (Unsupervised Classification) - основан на кластерном анализе, когда количество классов (близких по спектральным характеристикам) задается без выделения эталонных участков. Этот способ классификации называют также классификацией без обучения. Второй способ - классификация по эталонам, управляемая классификация или классификация с обучением (Supervised Classification). При работе в системе точного земледелия лучшие результаты при дешифровании снимков могут быть получены с использованием управляемой (контролируемой) классификации пикселей по КСЯ. В этом случае тестовые площадки, которые заведомо относятся к распознаваемому классу, выбираются в качестве эталонных участков на изображении и далее распознаются пиксели с похожими характеристиками КСЯ. Пример различий при автоматической и контролируемой классификации пикселей по КСЯ при дешифровке аэрофотоснимков представлен на рис.5. Автоматическая классификация (Unsupervised classification) . В основу автоматизированной дешифровки аэрофотоснимков заложен машинно- ориентированный способ извлечения информации на основе прямых дешифровочных признаков. Процесс дешифровки заключается в последовательном выделении контуров основных растительных сообществ путем сравнения относящихся к ним значений КСЯ на снимках. Аэрофотоснимок после автоматической дешифровки без обучения показан слева на рисунке 5.