Метод спектрального поділу

Один піксель знімка може відображувати як декілька квадратних метрів до тисяч квадратних метрів поверхні Землі, і містити інформацію не про один об’єкт, а про групу об’єктів, які розміщені на відповідній території.

Метод спектрального поділу (Spectral Unmixing)застосовують для розрізнення на знімках об’єктів, розмір яких значно менше розміру пікселя.

Суть методу полягає в наступному: змішані спектри аналізують, порівнюючи їх з відомими чистими спектрами, наприклад, із спектральних бібліотек чистих матеріалів. Відбувається кількісна оцінка співвідношення даного відомого (чистого) спектра і домішок у спектрі кожного пікселя. Після виконання такої оцінки може бути отримане зображення, розфарбоване так, що колір пікселя буде означати, який саме компонент переважає в спектрі цього пікселя (рис. 8.19, рис. 8.20).

Рис. 8.19. Приклад використання методу спектрального поділу

Рис. 8.20. Приклад зображення, розфарбованого за методом спектрального поділу

Класифікації в ДЗЗ

Класифікації– це комп’ютерне дешифрування знімків або процес автоматизованого поділу всіх пікселів знімка на групи (класи), які відповідають різним об’єктам.

В ДЗЗ використовується два види класифікацій:

– класифікація з навчанням;

Класифікація без навчання.

Класифікація з навчанням – це процес, при якому відбувається порівняння значення яскравості кожного пікселя з еталонами, в результаті чого кожен піксель відноситься до найбільш відповідного класу об’єктів.

Класифікацію з навчанням можна застосовувати, якщо:

• заздалегідь відомо, які об’єкти є на знімку;

• на знімку є невелика кількість (до 30) класів;

• ці класи чітко розрізняються на знімку.

Процес класифікації з навчанням передбачає декілька етапів (рис. 8.21):

– визначення задач обробки знімка і вибір способу класифікації;

– вибір еталонних ділянок;