Оценка возможностей создания опорных выборок по спутниковым данным методом экспертной интерпретации

Авторы
Ёлкина Е.С.
Организации
ИКИ РАН
Сессия
Дистанционное зондирование Земли
Форма представления
Устный
Текст тезисов
В работе описана методика создания наборов обучающих данных с известной точностью силами волонтёров. Подход, основанный на предварительной оценке точности интерпретаторов, позволяет создавать выборки с определённой точностью даже без наличия контрольных наземных данных. Выборки могут быть использованы для обучения классификатора при создании тематических карт. В докладе представлены результаты организации краудсорс-экспериментов по распознаванию а) пахотных земель, б) борщевика Сосновского на территории России с использованием сервиса Вега-science; описаны способы оценки точности интерпретаторов и результирующей выборки; показано место предлагаемого подхода в мировой практике использования краудсорсинга для создания тематических карт и выборок с известной точностью.
Работа осуществлялась на основе созданных в ИКИ РАН технологий построения информационных систем дистанционного мониторинга с использованием ЦКП "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019).
Ключевые слова: crowdsource, Вега, выборка, оценка точности, дешифрирование.
Литература:
1. Плотников Д.Е., De Abelleyra D., Veron S.R., Zhang M., Толпин В.А., Барталев С.А., Lavreniuk M., Waldner F., Ziad A. Картографирование пахотных земель в различных регионах глобальной сети JECAM на основе спутниковых данных Landsat и полученной методом краудсорсинга опорной информации // "Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018". ИКИ РАН, 2019. С.177-184.
2. Плотников Д.Е., de Abelleyra D., Veron S., Zhang M., Толпин В.А., Ёлкина Е.С. и др. Сравнение разных источников обучающей информации для регионального картографирования пашни в различных регионах мира // Материалы Шестнадцатой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 12-16 ноября 2018. ИКИ РАН, 2018. DOI: DOI 10.21046/2070-16DZZconf-2018a.
3. Прошин А.А., Лупян Е.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Бурцев М.А. Текущие возможности Центра коллективного пользования «ИКИ-Мониторинг» // Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных про-цессов (SDM-2019) (Электронный ресурс): Сборник трудов всероссийской конференции (26-30 авгу-ста 2019 г., г. Бердск). Новосибирск: ИВТ СО РАН, 2019. С. 39-44.
4. 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.
5. Waldner, F.; Schucknecht, A.; Lesiv, M.; Gallego, J.; See, L.; Pérez-Hoyos, A.; d’Andrimont, R.; de Maet, T.; Bayas, J.C.L.; Fritz, S.; et al. Conflation of expert and crowd reference data to validate global binary thematic maps. Remote Sens. Environ. 2019, 221, 235–246.
6. Система спутникового мониторинга Вега-science (http://sci-vega.ru/).