CC BY
13APRIL 27-28, 2023
ЕРНИ МАСОФАДАН ЗОНДЛАШДА ТАСВИРЛАРНИ СЕГМЕНТЛАШ
МАСАЛАЛАРИ Тожибоев Бобомурод Мамитжанович
Андижон давлат университети https://doi.org/10.5281/zenodo.7861768
Аннотация. Ушбу мацолада ерни масофадан зондлаш натижасида олинган аэрокосмик мултиспектрал тасвирларни сегментациялаш муаммосини уал цилишга багишланган. Ундан ташцари тасвир сегментациями муаммосини уал цилишнинг учта энг кенг тарцалган ёндашувлари келтирилган: чегарани белгилаш, уудудларни кенгайтириш ва бусага сегментацияси, уамда алоуида каналлар маълумотлари ёки уларнинг турли комбинацияларидан фойдаланган уолда бир цатор муаммоларни уал цилиш ёндашувлари уам куриб чицилган.
Калит сузлар: тасвир сегментацияси, масофадан зондлаш, тасвирни цайта ишлаш, мултиспектрал тасвирлар, спектрал каналлар, тасвир бинаризацияси, бусага сегментацияси.
Х,озирги вактда ерни масофадан зондлаш сунъий йулдошларидан олинган маълумотларни кайта ишлашга кизикиш ортиб бормокда. Ушбу маълумотлар турли муаммоларни х,ал килиш учун ишлатилиши мумкин: тупрок, сув хдвзалари ва усимликларнинг х,олатини мониторинг килиш; урмон ёнгинларини аниклаш; урмонларни кайта тиклаш тадбирлари самарадорлигини мониторинг килиш ва бах,олаш; табиатдан фойдаланишни назорат килиш (урмонларни кесиш, карерлар куриш, ноконуний чикиндихоналар, табиий ресурсларни казиб олишда окилоналикни бах,олаш ва бошкалар); геохариталарни яратиш; мух,офаза килинадиган худудлардаги объектларни инвентаризация килиш; курилиш объектларининг мониторинги ва бошкалар. Тасвирни кайта ишлашнинг турли усуллари муайян муаммони х,ал килишни тезлаштиришга имкон беради ва баъзи лолларда бу жараённи тулик автоматлаштиради. Масалан, инвентаризация муаммосини х,ал килиш тасвирдаги объектларни топиш ва таниб олиш муаммосини х,ал килишга кискартирилиши мумкин. Урмонларни кесишни назорат килиш вазифаси урмон майдонларини таккослаш вазифасига кискартирилиши мумкин, бу эса тасвирдаги урмонларни автоматик танлашни талаб килади, бу сегментация усуллари ёрдамида амалга оширилиши мумкин [ 1].
Тасвирни сегментациялаш - тасвирни кайта ишлаш жараёни булиб, бунинг натижасида у кандайдир тарзда бир жинсли белгиларга эга булган куплаб сегментларга (суперпикселлар деб аталади) булинади. Одатда бу белгилар визуал хусусиятлар, купинча ранглар булади. Якуний тасвирдаги сегментлар объектларга, сегментлар чегаралари эса объектлар чегараларига мос келади деб тахмин килинади. Сегментация натижасида тасвирнинг кейинги тах,лили пикселлар даражасида эмас, балки танланган суперпикселлар даражасида, яъни объектлар даражасида содир булади. Бундай жараёнларда учта асосий каналга (RGB) кушимча равишда кушимчалари мавжуд булган тасвирлар мультиспектрал деб аталувчи манба кулланилади. Масофадан зондлаш ер юзаси, атмосфера ва океанларни урганиш учун кимматли воситадир. Масофавий зондлашнинг асосий кулланмаларидан бири тасвирни сегментациялаш булиб, у тасвирни х,ар бири алох,ида объект ёки кизикиш
APRIL 27-28, 2023
худудини ифодаловчи бир нечта сегментларга булишни уз ичига олади. Бирок, масофадан зондлашда тасвирни сегментациялаш турли омиллар туфайли кийин булиши мумкин, жумладан: Спектрал узгарувчанлик: ер юзаси узининг акс эттириш хусусиятларига кура жуда узгарувчан булиб, бу турли материаллар ёки ер коплами турларини ажратишни кийинлаштириши мумкин. Шовкин ва бузилишлар: масофавий зондлаш платформалари томонидан олинган тасвирларга шовкин ва бузилишлар таъсир килиши мумкин, бу эса объектларни аник аниклаш ва сегментлашни кийинлаштириши мумкин. Масштаб: масофавий зондлаш платформалари томонидан олинган тасвирлар кенг майдонларни камраб олиши мумкин, бу эса кичик бинолар ёки дарахтлар каби турли микёсдаги объектларни аниклашни кийинлаштиради. Ёритиш узгаришлари: куннинг турли вактларида ёки турли об-хаво шароитида олинган тасвирлар ёругликнинг турли даражаларига эга булиши мумкин, бу эса объектларни аник сегментлашни кийинлаштириши мумкин. Булутли коплама: булутлар тасвирнинг кисмларини яшириши мумкин, бу эса объектларни бу сохаларда аник сегментлашни кийинлаштиради. Чекланган укув маълумотлари: баъзи холларда маълум бир минтака ёки ер коплами тури учун чекланган укув маълумотлари мавжуд булиши мумкин, бу эса объектларни аник сегментация килишни кийинлаштиради. Одатда, куринмас каналларни кайта ишлашнинг иккита усули мавжуд. Биринчиси, ушбу каналлардан олинган маълумотлар куринадиган спектрга айлантирилмасдан, унинг соф шаклида кайта ишланиши мумкин. Иккинчи ёндашув - куринмас каналлар куринадиганларга айлантирилади. Яъни янги RGB тасвирини (псевдо-рангли тасвир) яратиш ёки асл каналдаги куринадиган каналларнинг интенсивлигини узгартириш мумкин булади. Натижада, фойдаланувчи янги тасвирда узига керакли маълумотларни мустакил равишда бахолаши мумкин. Бундай трансформация битта канал учун хам, бир вактнинг узида бир нечта каналлар учун хам кулланилиши мумкин. Ушбу канал ёки бошка каналларни бирлаштириб, турли сохдларда кулланилиши мумкин булган натижаларга эришиш мумкин. Олинган тасвирда жинсларнинг таркибини, тупрок намлигини тахлил килишни, атмосфера холатини, усимликларнинг холатини, сув хавзаларининг холатини, кишлок хужалиги экинларининг зараркунандалар билан юкишини ва бошкаларни билиб олиш мумкин булади [2].
Жадвал 1.
Спектрал каналлар ва уларнинг кулланилиши
Спектрал каналнинг номи ва тулкин узунлиги, микрон (^m) Сунъий йулдош маълумотларини ерни масофадан зондлашда ва бошка дастурларда куллаш
Куринадиган кук- бинафша 0,42-0,55 Олинган маълумотлар океанографик дастурлар ва масофадан зондлаш маълумотларини атмосфера коррекцияси учун, хусусан, баъзи кукаламзорлаштириш индексларини хисоблашда ишлатилади.
Куринадиган кук 0,45-0,52 Зона киргоклар, батиметрия, чукиндиларни намойиш килиш учун мулжалланган; тупрокни усимликлардан ва баргли игнабаргли флорадан фарклаш, урмон турларини хариталаш, сунъий тузилмаларни аниклаш. Структуравий жинслар яхши
APRIL 27-28, 2023
парчаланган (масалан, сланецлар, фосфатлар, эвапоритлар, эвапоратлар)
Куринадиган яшил 0,52-0,60 Зона яшил (соглом) усимликларнинг максимал акс эттириш коэффициентига тугри келади ва урмон инвентаризация (таксация) килиш учун ишлатилади. Бундан ташкари, лойка сувларда чукинди ва чукинди концентрациясини хариталаш учун ишлатилади.
Куринадиган кизил 0,63-0,69 Зона усимликларнинг куп навларини ажратиш учун зарур булади, чунки унда хлорофилл сингдириш гурухи мавжуд. Шунингдек, у тупрок чегараларини ва геологик чегаралашни (конлар, руда таналари, нефт конлари) аниклаш учун ишлатилади.
Инфракизилга якин 0,76-0,90 Зона усимлик биомассаси микдорига айникса жуда сезгир. Бу тупрокларни аниклаш, хосилдорликни бахолаш, шунингдек, ердаги сув хавзаларининг киргокларини аниклаш учун фойдалидир. Нефт махсулотлари билан ифлосланган усимликлар, шунингдек, "кизил чегара"да улчанадиган силжишни курсатиши мумкин.
RGB тасвирларини кайта ишловчи сегментация алгоритмларининг купчилиги учта асосий усулдан бирининг модификацияси билан ишлайди. Бу модификациялар: чегарани белгилаш, худудларни кенгайтириш ва бусага сегментацияси.
Биринчи ёндашув шундаки, пикселлар ёркин белгилар буйича гурухларга бирлаштирилган. Агар пикселнинг ёркинлиги белгиланган чегаралар ичида булса, у холда пиксел белгиланган синфга тегишли булади. Ушбу чегаралар кайта ишланган тасвирнинг хусусиятларидан келиб чиккан холда урнатилиши ва хисобланиши мумкин. Тасвирнинг бинаризацияси бусага сегментациясининг алохида холатидир. 1-расмда бусага сегментацияси буйича тасвирни кайта ишлаш натижасини курсатади, бу ерда танланган сегментлар сони иккитадир. Олинган тасвирда чул худудлари ок рангда, сув хавзалари, усимликлар ва коялар эса кора рангда белгиланган деб тахмин килишимиз мумкин [3].
1-расм Асл расм (чапда) ва бусага сегментацияси билан ишлов бериш натижасида
олинган тасвир (унгда) Худудларни кенгайтириш буйича сегментлашда дастлаб бошлангич пиксел танланади. Унинг кушни пикселлари куриб чикилади ва уларнинг бир жинслилиги тахлил килинади, бунинг асосида маълум бир пикселни маълум бир сегментга киритиш ёки янгисини яратиш тугрисида карор кабул килинади. Шундай килиб, сегментациянинг якуний натижаси пикселларни алохида сегментларга бирлаштириш оркали олинади. Купинча, сегментлар бирлаштирилгандан сунг, хосил булган сегментлар бир жинслилик учун текширилади ва агар худуд бир жинсли холатда булмаса, сегментларнинг хар бири
APRIL 27-28, 2023
бир жинслилик мезонини кондирмагунча у кичикрок кисмларга булинади. Ушбу ёндашувда ишлатиладиган энг машхур алгоритмлардан бири k-уртача (n та якин кушнилар, k-nearest neighbour) алгоритмидир. Бу шундан иборатки, биринчи навбатда, хар бир объектнинг (кластер) марказий пикселлари танланади, сунгра худудлар ушбу пикселлар томонидан кенгайтирилади. Алгоритмнинг ишлаш услуби шундан иборатки, у кластер нукталарининг ушбу кластерларнинг марказларидан умумий квадрат огишини минималлаштиришга интилади. Бу итератив алгоритм булиб, берилган пикселлар тупламини k кластерга ажратади, уларнинг нукталари марказларига имкон кадар якин булади ва кластернинг узи бир хил марказларнинг силжиши туфайли содир булади. Худудларни кенгайтириш оркали тасвирни кайта ишлаш мисоли 2-расмда курсатилган. Асл тасвирда 5 турдаги худудлар аникланган булиб, кейинчалик худудларда кенгайиш кузатилади [4].
2-расм. Худудларни кенгайтириш оркали тасвирни кайта ишлаш натижаси
Чегарани танлаш оркали сегментлашда градиент оператори ишлатилади. Кейин бусага билан ажратиш амали бажарилади. Олдинги боскичларда олинган чегара пикселлари ёпик эгри чизикларга уланган булиб, уларни сегментлар (худудлар) чегаралари деб хисоблаш мумкин. Тасвир сегментациясига санаб утилган ёндашувлар фаол равишда кенгайтирилмокда ва такомиллаштирилмокда [5].
Yuan, Vang ва Li ёркинлик маълумотлари ва текстура маълумотларидан фойдаланадиган усулни такдим килди. Тасвирнинг маълум бир кисми (ойна) W{а) ва И^ фильтрлари туплами учун узгартирилган тасвирни хисоблаш мумкин. W{а) тасвири учун Имос гистограммасини олиш мумкин булади. И№ спектрал гистограммаси турли фильтрларнинг гистограммаларининг бирлашуви сифатида олинади:
И = — (Ит И(2) И(K)) (1) 1 '1 W HW ) (1)
бу ерда, |W| кувватни билдиради. Спектрал гистограмма фильтрлар оркали локал
моделларни хам, гистограмма ёрдамида глобал моделларни хам тавсифлайди. Амалдаги чизикли фильтрлар тасвирнинг фазовий хусусиятларини яхшилайди. Хар бир локал пиксел учун ва бутун тасвир учун гистограммалар билан бирлаштирилган махаллий спектрал гистограммалар ёрдамида спектрал хамда текстура хусусиятлари хисоблаб чикилади. Хар бир хусусият бир нечта хусусиятларнинг чизикли бирикмаси сифатида
APRIL 27-28, 2023
каралади, уларнинг хар бири сегментга мос келади. Сегментацияга пикселларни маълум бир сегментга киритиш (чикариш) тугрисида карор кабул килишга ёрдам берадиган бирлаштирилган огирликлар бахоси берилади. Муаллифлар тугри танланган фильтрлар билан спектрал гистограмма текстурани олиш учун етарли шарт эканлигини курсатди [6].
Масофадан зондлаш тасвирларидан маълумотларни кайта ишлашнинг замонавий усуллари нафакат объектни тавсифлашга имкон беради (масалан, усимлик), шунингдек, уни таснифлаш мумкин булади (игнабаргли урмон, баргли урмон, буталар ёки утлар). Шундай килиб, мултиспектрал тасвирларни сегментация килиш муаммосини хал килиш куйидаги максадларда ишлатилиши мумкин: сув омборларининг ифлосланишини аниклаш (шу жумладан сиртдаги нефт тукилишини аниклаш); маълум бир худудда урмон турлари ва уларнинг нисбатларини аниклаш; тупрок ва усимлик шароитларини аниклаш; карьерлар ва уларнинг улчамлари аниклаш; кургокчиликни прогнозлаш ва хоказо. Шунингдек, сегментация натижасида усимликлардаги намлик микдори камайган жойларни аниклаш мумкин, бу уларнинг куришига олиб келади. Бу микдорни куз билан аниклаш кийин, бундан ташкари, баъзида кишлок хужалиги майдонлари жуда кенг эканлигини ва уларни тулик текшириш мумкин эмаслигини хисобга олиш керак. Керакли маълумотларни уз вактида олиш (ифлосланиш, боткокланиш, куритиш, чулланиш ва хоказо) ва хали юзага келмаган муаммони бартараф килиш чораларини куриш салбий окибатларнинг камайишига олиб келади [7].
Хрзирги кунда тасвирни кайта ишлаш сохасида тасвирни сегментация килиш вазифаси жуда долзарб вазифадир. Ушбу муаммони хал килиш масофадан зондлаш тасвирларидан олинган маълумотларни тахлил килишни тезлаштириш имконини беради. Хрзирда учта спектрал диапазондан фойдаланган холда тасвирни кайта ишлаш усуллари кенг кулланилмокда. Аммо факат учта каналдан фойдаланиш хар доим хам керакли натижага олиб келмаслиги мумкин, чунки паст контрастли жойлар купинча масофадан зондлаш тасвирларида учрайди. Сегментация муаммосини муваффакиятли хал килиш учун куринадиган диапазондан ташкарида олинган маълумотларни хисобга олган холда худудларнинг бир жинслилигининг янги белгиларини шакллантириш керак. Тасвирни тахлил килишнинг янги усулларини ишлаб чикишда радиофизик ва оптик сигналларни ва уларнинг математик моделларини кайта ишлаш учун физик усулларнинг виртуал аналогларидан фойдаланиш мумкин булади. ^ушимча каналлардан фойдаланиш тахлил сифатини яхшилайди, бу эса куринадиган белгилар пайдо булишидан олдин хам муаммоларни аниклаш имконини беради.
REFERENCES
1. Ахметшина, Л. Г. Фазовая сегментация мультиспектральных слабоконтрастных изображений [Текст] / Л. Г. Ахметшина, И. М. Удовик // Искусственный интеллект. -2011. - № 3. - С. 200-206.
2. Жиленев М.Ю. Обзор применения мультиспектральных данных ДЗЗ и их комбинаций при цифровой обра- ботке // Геоматика. 2009. № 3. С. 56-64.
3. Мультиспектральные данные ДЗЗ и интерпретация комбинаций каналов при цифровой обработке // MapExpert. URL: http://mapexpert.com.ua/index_ru.php?id=12&table=news.
APRIL 27-28, 2023
4. Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. С. 98-102.
5. Gao B.C. NDWI - A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water From Space // Remote sensing of environment. 1996. Vol. 58. No. 3. P. 257-266.
6. Fu G., Zhao H., Li C., Shi L. Segmentation for High-Resolution Optical Remote Sensing Imagery Using Improved Quadtree and Region Adjacency Graph Technique // Remote Sens. 2013. No. 5. P. 3259-3279. doi:10.3390/rs5073259.
7. Muthukrishnan R., Radha M. Edge detection techniques for image segmentation // International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT). 2011. Vol. 3. No. 6. P. 259-267.
