Анализ возможности классификация сельскохозяйственных культур на основе временных серий хода индекса NDVI по данным прибора MODIS

Авторы
Вельможко А.И., Кашницкий А.В., Толпин В.А.
Организации
ИКИ РАН
Сессия
Дистанционное зондирование Земли
Форма представления
Устный
Текст тезисов
Работа посвящена одной из актуальных задач, возникающих при сельскохозяйственном мониторинге. В качестве исходных данных используются сглаженные интерполированные еженедельные композиты индекса NDVI, полученные по данным прибора MODIS [1]. Задача решается в рамках, отдельно существующих в системе Вега-Science, контуров полей и информации о произрастающих на них сельскохозяйственных культурах. В соответствии с разработанной ранее методикой [2] в рамках каждого поля были получены средние значения индекса NDVI на каждую неделю.
Данная задача включает в себя анализ поведения индексов NDVI на исследуемых полях. Для построения модели распознавания культур полей было принято решение сократить выборку данных, ограничившись пределами одной области в рамках одного года. Далее были выбраны сельскохозяйственные поля всех районов рассматриваемой области и проанализированы графики индексов NDVI.
На момент исследовательской работы в выбранной области насчитывалось порядка 30 видов культур полей. Из них половина растут более чем на 50 полях, и 10 - более чем на 100 полях. Для изучения возможности применения нейронных сетей и тестирования результатов данного исследования были выбраны культуры, растущие на полях, численность которых не меньше допустимого размера выборки, равного 100 измерениям. Однако, максимальное количество полей, принадлежащих одной культуре, на порядок превышает допустимое количество полей в выбранном наборе данных. Таким образом, одной из значимых подзадач данного исследования является формирование корректной выборки данных, в которой, во-первых, культуры имеют одинаковый размер набора данных, во-вторых, каждый набор несет в себе всю необходимую информацию. В докладе рассматриваются некоторые подходы по подготовке данных для обучения нейронной сети, такие как методы фильтрации, оберточные методы и др.
Также в данном исследовании рассматриваются типы нейронных сетей, используемых для распознавания временных рядов, таких как индекс NDVI, получаемый с сельскохозяйственных полей методом Дистанционного зондирования Земли. Получение и обработка спутниковых данных были выполнены с помощью возможностей Центра коллективного пользования ИКИ-Мониторинг [3], развиваемого при поддержке Минобрнауки (тема «Мониторинг», госрегистрация № 01.20.0.2.00164).
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Плотников Д.Е., Миклашевич Т.С., Барталев С.А. Восстановление временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 103–110. http://jr.rse.cosmos.ru/article.aspx?id=1309
2. Толпин В.А., Лупян Е.А., Барталев С.А., Плотников Д.Е., Матвеев А.М. Возможности анализа состояния сельскохозяйственной растительности с использованием спутникового сервиса «ВЕГА» // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 7(306). С. 581–586. http://smiswww.iki.rssi.ru/default.aspx?page=81&publicid=1263
3. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.