Авторы
Бойматов Ю.Ш(1), Плотников Д. Е.(2)
Организации
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) (1), Институт Космических Исследований РАН(2)
Сессия
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
Сельское хозяйство
Форма представления
Устный
Научный руководитель
Плотников Дмитрий Евгеньевич
Место работы научного руководителя
Институт Космических Исследований РАН
Текст тезисов
Раyнее детектирование посевов озимых культур текущего сезона вегетации и оперативная оценка их состояния на больших территориях является актуальной задачей (Трошко и др, 2022), наиболее эффективно решаемой с помощью средств дистанционного зондирования Земли. Данные дистанционного зондирования информативны для определения продуктивности сельскохозяйственных культур и оценки потенциального урожая, выявления повреждений растений из-за неблагоприятных факторов, таких как засухи, заморозки, заболевания и действия вредителей. Для решения этих задач используется анализ спутниковых изображений, полученных в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах спектра.
В ИКИ РАН был ранее разработан и используется автоматический метод картографирования озимых культур России на основе экспансии обучающей выборки, который использует данные о фенологии культур текущего сезона вегетации (Плотников и др., 2017). Вместе с тем, использование многолетней накопленной информации об особенностях развития культур в предыдущие сезоны может улучшить результаты распознавания озимых.
Целью настоящей работы являлось создание непараметрического ансамблевого классификатора, использующего для обучения карты озимых культур и ежедневные композитные изображения вегетационного индекса NDVI (Plotnikov et al, 2022) Европейской части России, полученные в весенне-летние периоды вегетации с 2015 по 2020 годы. Оценка эффективности картографирования озимых культур производилось для сезонов 2021 и 2022 годов, в рамках которых было произведено сравнение с тестовой выборкой. Для оценки использовались метрики точности Overall accuracy и F-score. В работе использовались методы представления и геопространственного преобразования данных в формат, пригодный для ансамблевого классификатора, работающего на языках Python/C++, а также методы распределенных вычислений на GPU с использованием технологий CUDA.
В работе также проведен обзор используемых инструментов, особенностей использования задействованного программного обеспечения, а так же преимущества, недостатки и проблемы использования других существующих алгоритмов.
Исследование выполнено в рамках темы Мониторинг (госрегистрация № 122042500031-8).
Литература
Трошко К.А., Денисов П.В., Дунаева Е.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. Особенности развития озимых сельскохозяйственных культур на юге европейской части России весной 2022 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 261-267. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-261-267.
Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А. Оценка точности выявления посевов озимых культур в весенне-летний период вегетации по данным прибора MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 132-145. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-132-145.
Plotnikov D.E., Loupian E.A., Kolbudaev P.A., Proshin A.A., Matveev A.M. Daily surface reflectance reconstruction using LOWESS on the example of various satellite systems // IEEE Xplore. VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology. (ITNT). 2022. DOI: 10.1109/ITNT55410.2022.9848630.
В ИКИ РАН был ранее разработан и используется автоматический метод картографирования озимых культур России на основе экспансии обучающей выборки, который использует данные о фенологии культур текущего сезона вегетации (Плотников и др., 2017). Вместе с тем, использование многолетней накопленной информации об особенностях развития культур в предыдущие сезоны может улучшить результаты распознавания озимых.
Целью настоящей работы являлось создание непараметрического ансамблевого классификатора, использующего для обучения карты озимых культур и ежедневные композитные изображения вегетационного индекса NDVI (Plotnikov et al, 2022) Европейской части России, полученные в весенне-летние периоды вегетации с 2015 по 2020 годы. Оценка эффективности картографирования озимых культур производилось для сезонов 2021 и 2022 годов, в рамках которых было произведено сравнение с тестовой выборкой. Для оценки использовались метрики точности Overall accuracy и F-score. В работе использовались методы представления и геопространственного преобразования данных в формат, пригодный для ансамблевого классификатора, работающего на языках Python/C++, а также методы распределенных вычислений на GPU с использованием технологий CUDA.
В работе также проведен обзор используемых инструментов, особенностей использования задействованного программного обеспечения, а так же преимущества, недостатки и проблемы использования других существующих алгоритмов.
Исследование выполнено в рамках темы Мониторинг (госрегистрация № 122042500031-8).
Литература
Трошко К.А., Денисов П.В., Дунаева Е.А., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Толпин В.А. Особенности развития озимых сельскохозяйственных культур на юге европейской части России весной 2022 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 261-267. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-261-267.
Плотников Д.Е., Барталев С.А., Лупян Е.А., Толпин В.А. Оценка точности выявления посевов озимых культур в весенне-летний период вегетации по данным прибора MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 132-145. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-132-145.
Plotnikov D.E., Loupian E.A., Kolbudaev P.A., Proshin A.A., Matveev A.M. Daily surface reflectance reconstruction using LOWESS on the example of various satellite systems // IEEE Xplore. VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology. (ITNT). 2022. DOI: 10.1109/ITNT55410.2022.9848630.