в мозаїки [8].
При вирішенні завдань кількісної оцінки стану об'єкта чи явища за допомогою космічних зображень необхідно виключити похибки координат точок знімка, які виникають в результаті зсуву точок через нахил носія, рельєфу місцевості, відхилення проектуючих променів від нормалі до земної поверхні і рефракції променів в атмосфері. Зазначені фактори викликають разномасштабность центральної і кутових частин знімка, спотворення напрямків і площ на зображенні. Найбільш часто корекцію вихідних координат зображення проводять шляхом їх перерахунку в координати топографічної карти. Цей процес називають трансформуванням або географічною прив'язкою знімків.
геопрівязкой може здійснюватися коригуванням зображень за розрахунковими елементам орієнтації космічного апарату (орбітальним даним) в момент отримання знімка або методом взаємної прив'язки по опорним точкам на еталонному і трансформованому зображенні в діалоговому режимі. Основна проблема географічної прив'язки для вирішення більшості прикладних задач, особливо пов'язаних з екологічним контролем, полягає в тому, що потрібна точність прив'язки не нижче точності дозволу космічної системи. Дана умова не виконується за трансформування зображення з використанням тільки орбітальних параметрів, тому найчастіше цей метод доповнюється коригуванням координат по опорним точкам. Як еталон можуть бути використані як цифрові векторні топографічні карти, так і растрові базові зображення. Іноді еталонне зображення може бути відсутнім. У цьому випадку точні координати задаються безпосередньо в обраній географічній системі координат. Трансформування в проекцію карти проводиться за формулами:
;
,
де, - координати на вихідному зображенні; , - Координати вузлів сітки в проекції Гаусса-Крюгера. Невідомі коефіцієнти знаходилися методом найменших квадратів. Точність геоприв'язки зображень оцінюється за значеннями різниці координат об'єктів, достовірно розпізнаваним на перетвореному космічному знімку, і у вибраній системі координат.
Дана технологія використовувалася при обробці сканерних зображень на територію Локтевском району. Опорні точки на картографічному і вихідних зображеннях вибиралися в інтерактивному режимі в пакеті ENVI 5.0. Опорні точки рівномірно розміщувалися по полю кадру, а їх кількість варіювалося від 15 до 35 в залежності від величини зони перекриття базового і трансформованого зображення. Контроль точності суміщення зображень проводився по вигинах великих доріг або їх перетинів, долинах річок і розмітці сільськогосподарських полів. Помилка суміщення не перевищує одного пікселя [8].
2.2.4 Класифікація зображення
Під класифікацією розуміють процедуру, що дозволяє винести рішення про приналежність даного зображення або його фрагмента до одного з тематичних класів. Підставою для цього служить деяка сукупність критеріїв близькості значень властивих їм ознак. У якості мінімальних об'єктів при класифікації зображення використовуються мінімальні елементи - пікселі. Класифікація базується на теорії розпізнавання образів, заснованої на витягу та аналізі статистик по спектральним, текстурованим або геометричним властивостям об'єктів. При класифікації формується віртуальне n -мірним простір ознак, яке на основі закладених в алгоритм класифікації математичних критеріїв розділяється на замкнуті області, кожна з яких приписується того чи іншого тематичним класу. На підставі цього поділу формується нове зображення, що представляє собою растрову карту просторового розподілу ділянок, віднесених класифікатором до аналізованих класам.
Класифікація зображень передбачає застосування байєсовські процедури, методу максимальної правдоподібності, методу паралелепіпеда методу мінімальних відстаней тощо. Можливі обчислення вегетаційного індексу та аналіз головних компонентів, кластерний аналіз.
Класифікація - це тематична обробка, яка дозволяє проводити автоматизоване розбиття знімків на однорідні за якомусь критерію області (класи об'єктів). Получающееся при цьому зображення називається тематичної картою. Оскільки зазвичай виділяють змістовно інтерпретовані класи об'єктів, то класифікацію можна розглядати як процедуру автоматизованого дешифрування ДДЗ. Процедура класифікації грунтується найчастіше на статистичному аналізі різних характеристик зображення: просторових, спектральних або тимчасових. До простих корисним просторовим характеристикам відносяться: текстура, контекст, форма і структурні співвідношення. Під тимчасовими характеристиками слід розуміти сезонні зміни земних покривів (особливо рослинності), які можуть служити їх індикаторами. Проте прийнято вважати, що основну інформацію про природу об'єктів на земній поверхні містять їх спектральні характеристики. Тому в більшості відомих алгоритмів клас...
