Мультиспектральные и RGB изображения, получаемые с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) являются эффективным инструментом для осуществления локального и регионального мониторинга состояния лесных территорий. Характерной особенностью БПЛА изображений является сверхвысокое пространственное разрешение (менее 0.5 м) позволяет классифицировать и оценивать параметры древостоев на уровне отдельных деревьев. Такая высокая детализация, необходима различных задач точного лесоводства, обследования древостоев природоохранных территорий, а также поиска приисковых рубок. В данной работе предлагается метод совместной тематической обработки мультиспектральных и фото ортомозаик БПЛА изображений с использованием сегментации отдельных деревьев и текстурного анализа. Метод позволяет повысить точность спектральной попиксельной классификации видового состава и получить оценки классов жизненного состояния древостоев. Для оценки эффективности метода использовались БПЛА изображения древостоев однородного и смешанного породного состава с различной структурой полога. Тестовые расчеты показали, что точность оконтуривания отдельных деревьев составляет величину порядка 90-95%. Предложена усовершенствованная методика текстурной обработки с использованием предварительной фильтрации и декомпозиции исходного изображения. Метод показывает большую точность для ортомозаик с характерными шумами, возникающими при сшивке изображений по сравнению со стандартными алгоритмами.
Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ, проект № 23-29-00128.
| Файл презентации: | Дмитриев Е.В., Сафонова А.Н., Кондранин Т.В., Мельник П.Г..pdf |