Table of Contents Table of Contents
Previous Page  167 / 196 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 167 / 196 Next Page
Page Background

Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации, № 3(15), 2014 г., [149-157]

5

ческом режиме, получаемое с борта коммерческого искусственного спут-

ника Земли GeoEye-1 (США), соответствует 0,41 м в пикселе.

В силу того факта, что данные зондирования Земли представляют

собой огромный массив необработанных данных цифрового характера, пе-

ред тематическим дешифрированием космических снимков открылись но-

вые возможности получения информации с использованием методов авто-

матизированной классификации космического снимка. Под классификаци-

ей понимается процесс присваивания объекту растрового цифрового изо-

бражения одного из классов из заранее утвержденных и определившихся

тематических классов. В основе процесса классификации лежит теория рас-

познавания образов, основанная на извлечении и анализе статистических

данных по яркостным, спектральным, текстурным и геометрическим свой-

ствам изображенных объектов, формирующая виртуальное пространство

признаков, которые разделяются на определенные замкнутые полигональ-

ные области и соотносятся с уже определенными и существующими базо-

выми классами или группами. Результатом процесса классификации являет-

ся последующая сегментация космического снимка, которая формирует но-

вое цифровое изображение в виде карты пространственного распределения

участков лесного фонда. В связи с чем подбирается классификатор анализи-

руемых классов. Как правило, при классификации космического снимка

в целях лесоустроительных или лесоучетных инвентаризационных работ

тематическими классами выступают лесные земли, имеющие насаждения

с преобладанием различных древесных пород, групп возраста, классов бо-

нитета, полноты и запаса. В результате обработки цифрового космического

снимка с использованием определенной методической классификации де-

шифровщик в камеральных условиях с применением ГИС-технологии по-

лучает тематические карты категорий лесных земель как покрытых лесом,

так и непокрытых лесом.

Наиболее высокую оценку можно дать концептуальной разработке

Электронная Научная СельскоХозяйственная Б блиотека