Заказчик

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт лекарственных и ароматических растений» (ФГБНУ ВИЛАР)

Цель проекта

В рамках выполнения технического задания Заказчика были осуществлены съемочные, фотограмметрические работы (создание ортофотоплана), работы по автоматическому дешифрированию.

Выполненные работы

Съемочные работы: Использовался архивный снимок WorldView-2
Весь комплекс фотограмметрических работ по созданию ортотрансформированного мозаичного плана выполнялся на базе ЦФПО «PHOTOMOD» версии 6 и включал в себя:

  • Подготовка планово-высотной привязки (материалы космической съемки, полученные с космического аппарата WorldView-2, содержат геометрическую модель, позволяющую привязать снимок с точностью CE90 = 5 м при углах наклона до 30 градусов);
  • Подготовка цифровых моделей рельефа;
  • Уравнивание снимка (Уравнивание изображения WorldView-2 производилось по геометрической модели RPC, предоставленной со снимком);
  • Создание ортотрансформированного изображения (Уравненные материалы космической съемки подвергаются геометрической коррекции путем ортотрансформирования по методу ближайшего соседа с использованием результатов уравнивания и цифровой модели рельефа)

Создание электронной карты: Весь комплекс работ создания электронной карты выполнялся в ПО компании «ESRI»: «ENVI», «ArcMap». В программном комплексе «ENVI» был выполнен ряд задач по управляемой классификации. В ГИС «ArcMap» были выполнены работы по созданию печатного макета.

Целью автоматического дешифрирования являлось создание электронной карты лекарственных растений удовлетворяющей условиям:
  • Полное покрытие территории интереса
  • Максимальное соответствие результатам полевого обследования
  • Классификатор должен содержать растения: хвощ полевой, рогоз, подмаренник настоящий, мордовник шароголовый, лабазник, крапива двудомная, иван-чай, дягиль лекарственный, вейник наземный.
Области произрастания растений были предоставлены заказчиком в виде векторных данных. Из полученных данных были созданы эталоны на классифицируемом многоканальном ортофотоплане.
Классификация выполнялась при помощи алгоритма «Нейросетей». Результаты классификации представлены на рисунке.

Описание фотографии
Электронная карта с подложкой в виде ортофотоплана в естественных цветах
Описание фотографии
Ортофотоплан ключевого участка с наложенными эталонами
Описание фотографии
Ключевой район с километровой сеткой, изображение в естественных цветах (RGB)
Описание фотографии
Ключевой район с километровой сеткой, инфракрасное изображение (NRG)
Описание фотографии
Результат классификации
Описание фотографии
Индекс NDVI

Результат

Результаты работ показали, что мультиспектральные данные сверхвысокого разрешения представляется возможным использовать для поиска и оценки запасов лекарственных растений, создания электронной карты.

Несмотря на положительный результат, возникает ряд трудностей с классификацией растений локализованных в группы, площадь которых меньше 4 кв.м.

Ряд проблем возник с растением «рогоз». Трудность классификации заключается в плохом эталоне данного растения. В пределах данного эталона присутствуют разные стадии развития растения и разнотравье.

В целом полученные результаты положительны. В дальнейшем при данных работах для получения более высокого результата необходимо учитывать особенности вегетации искомых растении, особенности их локализации в группы и площадь эталонных районов.

Заказать обратный звонок
К началу страницы