RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 3, страницы 451–463 (Mi co1144)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Малопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2

М. А. Павловаa, В. А. Тимофеевa, Д. А. Бочаровa, Д. С. Сидорчукa, А. Л. Нурмухаметовa, А. В. Никоноровbc, М. С. Ярыкинаa, И. А. Кунинаa, А. А. Смагинаa, М. А. Загаревa

a Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук, г. Москва
b Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия, г. Самара
c Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева

Аннотация: В данной работе рассматривается проблема оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках. Для решения этой задачи применяется подход, основанный на анализе исторических данных. В работе показано, что на таких данных можно добиться высокого качества с помощью простого малопараметрического метода. Метод состоит из детектора полей и детектора границ. Детекция полей основана на определении порога Оцу, а для определения границ используется детектор краев Кэнни. В связи с нехваткой доступных наборов данных нами был подготовлен и опубликован собственный набор данных, состоящий из 18859 экспертно аннотированных полей на снимках Sentinel-2. Для сравнения оконтуривания на мгновенных и исторических данных был реализован один из наиболее современных методов, основанный на глубоком обучении. Эксперимент показал, что использование исторических данных позволяет получить более высокое качество с более низкими затратами. Предлагаемый малопараметрический метод требует значительно меньше обучающих данных по сравнению с методом на мгновенных данных. Подготовленный набор данных и реализация алгоритма на языке Python были выложены в открытый доступ.

Ключевые слова: оконтуривание сельскохозяйственных полей, малопараметрический алгоритм, компьютерное зрение, дистанционное зондирование Земли, исторические данные, открытый набор данных

Поступила в редакцию: 07.10.2022
Принята в печать: 12.12.2022

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1235



© МИАН, 2024