Дакладная класіфікацыя сельскагаспадарчых культур у Карамайскім рэгіёне на аснове часовых шэрагаў

Прынцып класіфікацыі

Метады дакладнай класіфікацыі сельскагаспадарчых культур на аснове часовых шэрагаў аналізуюць значныя змены спектральных характарыстык сельскагаспадарчых культур, вегетацыйных індэксаў (напрыклад, NDVI) і індэксаў вільготнасці (напрыклад, NDWI) на працягу ўсяго цыклу росту і спалучаюць гэта з перадавымі мадэлямі класіфікацыі для дасягнення ўдакладненай класіфікацыі тыпаў сельскагаспадарчых культур. Гэты метад эфектыўна адаптуецца да сельскагаспадарчых сцэнарыяў са складанымі тыпамі сельскагаспадарчых культур і шырокімі геаграфічнымі зонамі і мае значную прыкладную каштоўнасць, асабліва ў статыстыцы плошчаў пасеваў сельскагаспадарчых культур і рэгіянальным сельскагаспадарчым маніторынгу.

Этапы класіфікацыі

1. Вызначэнне межаў зямельных участкаў 

Дыстанцыйныя здымкі даследчай тэрыторыі былі атрыманы шляхам выбару доўгатэрміновых дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання (доўгатэрміновыя сінтэтычныя здымкі, апрацаваныя з улікам воблачнасці). Падчас сегментацыі выявы для вылучэння межаў пасеваў у межах даследаванай тэрыторыі выкарыстоўваўся метад сегментацыі выявы з выкарыстаннем сярэдняга зрушэння буйных маштабаў (LSMS), што прывяло да стварэння вектарных дадзеных аб межах кожнай пляцоўкі. Гэтыя дадзеныя аб межах пляцоўкі з'яўляюцца асновай для наступнай класіфікацыі, падыходзяць для аб'ектна-арыентаваных метадаў класіфікацыі і дапамагаюць дакладна адрозніваць суседнія пасевы.

2. Вылучэнне крывых феналагічных характарыстык сельскагаспадарчых культур

З дапамогай часовых шэрагаў спадарожнікавых дыстанцыйных здымкаў, атрыманых з дапамогай дыстанцыйнага зандзіравання, здабываюцца і картаграфуюцца індэкс расліннасці (NDVI) і індэкс вільготнасці (NDWI) участкаў у розныя моманты часу для стварэння характарыстычных крывых часовых шэрагаў для кожнага ўчастка.

Гэтыя характарыстычныя крывыя не толькі візуальна адлюстроўваюць заканамернасці росту сельскагаспадарчых культур, але і дапамагаюць вызначыць ключавыя феналагічныя моманты часу, такія як стадыі сяўбы, хуткага росту, паспявання і завядання. На падставе аналізу гэтых феналагічных момантаў часу можна вызначыць прыдатныя часовыя вокны для класіфікацыі сельскагаспадарчых культур, тым самым аптымізуючы параметры класіфікацыі і павышаючы дакладнасць класіфікацыі.

3. Устанаўленне класіфікацыйных прыкмет

На аснове вектарных дадзеных графікаў значэнні прыкмет для вокнаў класіфікацыі здабываюцца з шматмерных растравых дадзеных з выкарыстаннем занальнага статыстычнага метаду. Індэксы расліннасці, феналагічныя параметры і іншыя дапаможныя прыкметы ў розных часовых вокнах разам складаюць набор дадзеных прыкмет, неабходны для класіфікацыі.

Гэты метад пабудовы прыкмет, заснаваны на статыстыцы часовых шэрагаў, можа эфектыўна фіксаваць прасторавыя і часавыя адрозненні сельскагаспадарчых культур, забяспечваючы высакаякасныя ўваходныя дадзеныя для аб'ектна-арыентаванай класіфікацыі сельскагаспадарчых культур.

4. Мадэльнае навучанне

Выкарыстоўваючы прадастаўленыя карыстальнікамі наземныя дадзеныя праверкі ў якасці метак, быў створаны навучальны набор даных для навучання мадэлі класіфікацыі машыннага навучання. У межах даследаванай тэрыторыі асноўнымі тыпамі сельскагаспадарчых культур былі люцэрна, кукуруза, бавоўна і іншыя. Працэс навучання мадэлі ўключаў перакрыжаваную праверку і наладу гіперпараметраў для забеспячэння магчымасці абагульнення і дакладнасці класіфікацыйнай мадэлі.

5. Мадэльнае прыкладанне

Затым навучаная мадэль класіфікацыі пашыраецца на большую плошчу, і класіфікацыя сельскагаспадарчых культур выконваецца з выкарыстаннем часовых шэрагаў дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання. Падчас гэтага працэсу плошча пасеваў розных сельскагаспадарчых культур разлічваецца на аснове вынікаў класіфікацыі.

На падставе вынікаў класіфікацыі можна праводзіць далейшую працу па аналізе рэгіянальнага размеркавання сельскагаспадарчых культур, статыстыцы сельскагаспадарчай вытворчасці і дынамічным маніторынгу і г.д., каб забяспечыць навуковую аснову для кіравання сельскай гаспадаркай.

Падсумаваць

Метады класіфікацыі, заснаваныя на прыкметах часовых шэрагаў, могуць адаптавацца да разнастайных плошчаў пасеваў сельскагаспадарчых культур і складаных схем пасадкі, дасягаючы высокай дакладнасці класіфікацыі нават для складаных тыпаў культур. Паколькі гэты метад выкарыстоўвае багатую інфармацыю аб прыкметах часовых шэрагаў, ён памяншае залежнасць ад наземных маркіраваных узораў, што робіць яго прыдатным для задач класіфікацыі сельскагаспадарчых культур на вялікіх плошчах. Поўнасцю выкарыстоўваючы перавагі прасторавага ахопу дадзеных дыстанцыйнага зандзіравання са спадарожнікаў, ён можа дасягнуць маштабнай статыстыкі размеркавання сельскагаспадарчых культур і плошчавай статыстыкі, падтрымліваючы рэгіянальнае і нацыянальнае сельскагаспадарчае планаванне.

Малюнак 1. Схематычная дыяграма крывых характарыстык часовых шэрагаў для розных тыпаў сельскагаспадарчых культур

Малюнак 2. Вынікі вылучэння межаў участкаў

Малюнак 3. Вынікі аб'ектна-арыентаванай класіфікацыі