Разработан программный комплекс для расчета площади водоемов

Разработка может быть использована для мониторинга водных объектов, проведения исследований с целью оценки и прогноза, а также для подготовки планов управления, карт рисков последствий изменений климата.
Разработан программный комплекс для расчета площади водоемов
Разработан программный комплекс для расчета площади водоемов
Инженеры ТюмГУ разработали программу, позволяющую с высокой точностью выявить границы водных объектов. Новый метод использует объектно-ориентированную классификацию и показывает результат в 92 % точности (при этом имеющиеся пикселе-ориентированные методы дают 81-процентную точность).
Для реализации проекта специалисты использовали сегментацию изображения, сделанного с космического снимка методом Quick Shift, позволяющим сгруппировать пиксели на снимке не только по цветовому признаку, но и по структуре объектов, и методом Random Forest, дающим ответ о принадлежности объектов на снимке к определенному классу поверхности.
Разработка была протестирована на серии космических мультиспектральных снимков спутника Landsat-8.

«Мониторинг природных объектов всегда был необходим. В настоящее время перед экспертами в области мониторинга водных объектов остро стоит задача определения оптимального метода обработки снимков со спутников, позволяющего точно выявлять границы водных объектов, – сообщил доцент кафедры программной и системной инженерии ТюмГУ Михаил Григорьев. – Для водных объектов с однозначно выделенной границей эта задача решена, но при выявлении на космических снимках границ озер и заболоченных местностей есть трудности, так как помимо нечеткой береговой линии они имеют небольшую глубину».
В программном решении тюменцы использовали методы объектно-ориентированной классификации для дешифровки космических снимков. Это обеспечило классификацию не каждого отдельного пикселя, а группы пикселей, объединённых по определенному признаку или набору признаков.

Как пояснил М. Григорьев, этап классификации полностью зависит от качества выполнения сегментации. Для реализации программного комплекса был выбран язык программирования Python. Для сегментации использован метод из библиотеки Gdal – QuickShift для работы с 2D-изображениями, который позволяет настроить зависимость не только от цвета пикселя, но и от его расположения.
Разработка может быть использована для мониторинга водных объектов, проведения исследований с целью оценки и прогноза, а также для подготовки планов управления, карт рисков последствий изменений климата.

Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Рубрики:
Меню