CC BY
44
УДК 528.88
ИДЕНТИФИКАЦИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В ХОЗЯЙСТВАХ ТОГУЧИНСКОГО РАЙОНА
Елена Юрьевна Сахарова
Сибирский центр ФГБУ «НИЦ "Планета"», 630099, Россия, г. Новосибирск, ул. Советская, 30, младший научный сотрудник, тел. (383)222-33-07, e-mail: elena.saharova27@gmail.com
Любовь Александровна Сладких
Сибирский центр ФГБУ «НИЦ "Планета"», 630099, Россия, г. Новосибирск, ул. Советская, 30, ведущий специалист, тел. (383)222-33-07, e-mail: sla@rcpod.siberia.net
Екатерина Николаевна Кулик
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. (383)361-08-66, e-mail: e.n.kulik@ssga.ru
В статье рассмотрены результаты выполнения классификации спутниковых данных Landsat-8 способом максимального правдоподобия. В качестве района исследования выбраны хозяйства Тогучинского района Новосибирской области.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, дешифрирование снимков, классификация с обучением.
CROPS IDENTIFICATION IN THE FARMS OF TOGUCHINSKY DISTRICT
Elena Yu. Sakharova
Siberian Center FGBU «SRC "Planeta"», 630099, Russia, Novosibirsk, 30 Sovetskaya St., Junior Researcher, tel. (383)222-33-07, e-mail: elena.saharova27@gmail.com
Lyubov A. Sladkikh
Siberian Center FGBU «SRC "Planeta"», 630099, Russia, Novosibirsk, 30 Sovetskaya St., Leading Specialist, tel. (383)222-33-07, e-mail: sla@rcpod.siberia.net
Ekaterina N. Kulik
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., Associate Professor of Physical Geodesy and Remote Sensing Department, tel. (913)926-82-57, e-mail: e.n.kulik@ssga.ru
The article considers the classification results of Landsat-8 satellite data using the maximum likelihood method. The farms of Toguchinsky district of the Novosibirsk region have been selected as the study area.
Key words: remote sensing, image interpretation, supervised classification.
Идентификация сельскохозяйственных культур является составной частью работ по обеспечению спутникового мониторинга посевов зерновых культур и может использоваться, среди прочего, для уточнения плана размещения сельскохозяйственных культур [1, 2]. В статье [3] рассматривались результаты про-
ведения классификации многозональных спутниковых данных с космического аппарата (КА) Landsat на территории сельскохозяйственных угодий России и Белоруссии с целью определения возделываемых на них культур. В этих работах в качестве типа классификации была выбрана классификация с обучением способом максимального правдоподобия [4, 5]. Результат классификации, представленный в виде изображения разделенного на заданное число классов, может быть оформлен в виде тематической карты.
В данной работе исследования выполнялись по сельскохозяйственным угодьям Тогучинского района Новосибирской области. На рис. 1 представлена схема расположения культур, возделываемых в 2015 г. на полях трех хозяйств Тогучинского района. Информация о расположении культур была получена непосредственно из хозяйств.
Рис. 1. Расположение культур в хозяйствах Тогучинского района
Развитие и темпы роста сельскохозяйственных культур в разных хозяйствах протекают неодинаково ввиду расхождения сроков сева, разнообразия сортов возделываемых культур, временных диапазонов и качества проводимых агротехнических мероприятий. С учетом этих особенностей было выполнено деление каждой культуры на подгруппы с наиболее схожими характеристиками (дата сева, значение индекса вегетации, густота проективного покрытия). На территории одного из трех хозяйств для каждой культуры задавались обучающие выборки, отражающие разное состояние ее развития, которые в дальнейшем использовались для обучения классификатора. Так, на территории хозяйства ЗАО «Политотдельское» были созданы обучающие выборки для таких типов культур как пшеница, овес, ячмень, горох, озимая пшеница. На территории
хозяйства ОАО «Доронинское» были выбраны участки с посевами кукурузы, многолетних и однолетних трав, а также паровые поля. Развитие посевов в третьем хозяйстве - колхоз им. ХХ съезда КПСС - несколько отличается от развития посевов в представленных выше хозяйствах. Поэтому было принято решение создать отдельные обучающие выборки для культур, определяемых в этом хозяйстве, а именно посевов пшеницы яровой и озимой, овса и ячменя.
В задачи классификации входило определение культур только в заданных хозяйствах, что в свою очередь требовало исключения не интересующей нас территории. Для улучшения качества классификации был подготовлен векторный слой с границами полей, использующийся в качестве маски. Классификация выполнялась по снимкам с КА Landsat-8 за 18 июня и за 20 июля 2015 г. Для получения окончательной тематической карты необходимо выполнить постклассификационную обработку, которая включает процедуры комбинирования, генерализации классов и объединения их в группы. Комбинирование классов используется для объединения подгрупп однотипных классов в один класс, соответствующий одной определенной культуре. Последние две процедуры применяются для обобщения результатов классификации, а именно позволяют устранить одиночные вкрапления пикселей и объединить смежные аналогичные области классифицированного изображения [6]. Результат идентификации культур на территории группы хозяйств Тогучинского района по снимку за 18 июня 2015 г. представлен на рис. 2.
■ Unclassified
кукурузные поля (вспаханная земля)
■ многолетние травы
■ однолетние травы
■ однолетние травы (вспаханная земля)
■ паровые поля горох
пшеница
Рис. 2. Результаты классификации снимка с КА Landsat-8
за 18 июня 2015 г.
Для оценки качества классификации проводилось сравнение полученного результата с изначальными данными - схемами расположения культур на полях, полученными от руководителей хозяйств. По каждой исследуемой культуре было подсчитано процентное соотношение количества полей, на которых идентифицирована данная культура, к числу полей с этой же культурой на исходной схеме. В расчет брались те поля, где определяемая по результатам классификации культура занимает большую часть поля - порядка 70 %. В табл. 1 приведены результаты расчета достоверности распознавания культур на территории сельхозугодий ЗАО «Политотдельское» Тогучинского района Новосибирской области.
Таблица 1
Достоверность распознавания сельскохозяйственных культур по результатам классификации спутниковых снимков Landsat-8 (ЗАО «Политотдельское»)
Культура Достоверность распознавания культур, %
18 июня 20 июля Среднее значение
Пшеница 53,8 76,9 65,4
Овес 66,7 100 83,4
Ячмень 75 75 75
Горох 0 100 50
Озимая пшеница 100 100 100
Среднее 59,1 90,4 74,8
Среднее значение достоверности распознавания культур по трем исследуемым хозяйствам на снимке за 18 июня составило 63,3 %, за 20 июля - 81,3 %.
Также на исследуемой территории было подсчитано общее число полей, занимаемых каждой культурой, и выполнена общая оценка результатов классификации без деления на отдельные хозяйства. В табл. 2 представлены результаты выполнения такой оценки.
Таблица 2
Достоверность распознавания сельскохозяйственных культур на полях тестовых хозяйств Тогучинского района
Культура Достоверность распознавания культур, %
18 июня 20 июля Среднее значение
Пшеница 58,6 76,7 67,7
Овес 45,5 90,9 68,2
Ячмень 54,5 63,6 59,1
Горох 0 100 50
Кукуруза 100 100 100
Озимая пшеница 87,5 88,9 88,2
Однолетние травы 30 45,5 37,8
Многолетние травы 100 66,7 83,4
Пары 66,7 33,3 50
Среднее 60,3 74 67,2
В общем случае результаты классификации показывают хорошую достоверность распознавания культур. На более ранних сроках вегетации (июньский снимок) лучше определяются озимая пшеница, кукуруза, многолетние травы. Пшеница яровая, овес, ячмень, горох и однолетние травы с большей достоверностью определяются на более поздних сроках вегетации (июльский снимок). Результаты идентификации сельскохозяйственных культур могут быть полезны, например, при проведении мониторинга посевов сельскохозяйственных культур, подготовке карт оценки состояния посевов с детализацией до отдельного поля [2].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Сахарова Е. Ю., Сладких Л. А., Кулик Е. Н. Спутниковый мониторинг состояния посевов зерновых культур с использованием индекса вегетации // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-
2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 1. - С. 47-52.
2. Сахарова Е. Ю., Сладких Л. А., Кулик Е. Н. Идентификация сельскохозяйственных культур по спектрозональным спутниковым данным // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : материалы III Междунар. науч. конф., Красноярск, 13-16 сент. 2016 г. / науч. ред. Е. А. Ваганов ; отв. ред. М. В. Носков. - Красноярск : Сиб. федер. ун-т,
2016. - С. 320-323.
3. Сахарова Е. Ю., Сладких Л. А., Кулик Е. Н. Идентификация сельскохозяйственных культур на основе использования данных дистанционного зондирования Земли // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. - С. 21-24.
4. Терехин Э. А. Информативность спектральных вегетационных индексов для дешифрирования сельскохозяйственной растительности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2012. - Т. 9, № 4. - С. 243-248.
5. Казяк Е. В., Лещенко А. В. Спектральные преобразования космических снимков Landsat 8 для картографирования растительности агроэкосистем // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 1. - С. 79-83.
6. Чабан Л. Н. Автоматизированная обработка аэрокосмической информации при картографировании геопространственных данных : учеб. пособие. - М. : МИИГАиК, 2013. - 96 с.
© Е. Ю. Сахарова, Л. А. Сладких, Е. Н. Кулик, 2017
