CC BY
9СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ (AGRICULTURAL SCIENCES) УДК 528.4
Алипбеки О.А. д.б.н., профессор кафедры землеустройства и геодезии, Казахский агортехнический университет им. С. Сейфуллина (Республика Казахстан, г. Нур-Султан)
Алипбекова Ч.А.
к.с.-х. н., старший преподаватель кафедры защиты и карантина растений
Казахский агортехнический университет им. С. Сейфуллина (Республика Казахстан, г. Нур-Султан)
Ама^алиев К.С.
Магистрант кафедры землеустройства и геодезии, Казахский агортехнический университет им. С. Сейфуллина (Республика Казахстан, г. Нур-Султан)
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМПОЛЬЗОВАНИЯ
Аннотация: в данной статье рассматривается точность контролируемой классификации землепользования и растительного покрова земли агропромышленного района, проведенной с применением геоинформационных технологий по пяти классам: пашня, пастбища, водные объекты, леса и застроенные территории на основе использования общей оценки точности, коэффициента Каппа, ошибки упущения и пропуска, а также уровня достоверности использования полученных данных пользователем и потребителем.
Ключевые слова: классификация, оценка точности, землепользование и растительный покров земли, дистанционное зондирование Земли, геоинформационная система.
Информация об изменениях землепользования и растительного покрова земли важны для правильного планирования, управления и использования природных ресурсов, включая земли сельскохозяйственного назначения, а также для защиты
окружающей среды [1]. Оценка изменений землепользования и растительного покрова земли (ЗПРЗ) помогает лучше понять отношения между людьми и окружающей средой, чтобы оптимально управлять ресурсами и использовать их для обеспечения устойчивого развития. Существует много методов и инструментов для выполнения классификации и оценки вариаций ЗРПЗ, но использование сведений, полученных в результате классификации ЗПРЗ зависит от точности проведения их проведения. Следовательно, целью настоящего исследования является определение оценки точности классификации для важных групп ЗПРЗ: пашня, пастбища, водные объекты, леса и застроенные территории.
Для этого были получены мультиспектральные данные Landsat, из веб-сайта United States Geological Survey [2]. В работе использовались False Color Composite, состоящий из четырех бандов B, G, R и NIR, а также, составленные на их основе сбалансированные по цвету мозаики из двух безоблачных изображений, которые были вырезаны по границе района. Нами выполнена контролируемая классификация ЗРПЗ с применением эталонных объектов. Процесс классификации ЗРПЗ с обучением, были разбиты на следующие этапы: нахождение контрольных точек и создание эталонов на основе априорных данных, оценка эталона и выполнение самой классификации [3] через алгоритм максимального правдоподобия, встроенный в программное обеспечение ArcGIS Pro 6.10.2 и ENVI 5.5.
После контролируемой классификации, исходная карта ЗРПЗ редактировалась на основе наземной идентификации классов. Для оценки точности классификации изображения были составлены матрица ошибок [3]. Общая точность интерпретации составила 98.3 %, а коэффициент Каппа после обработки достиг 0,97, точность производителя колебался от 95,1 до 99,5%, а пользователя - от 95,3 до 98,2% (таблица), что указывает на высокую надежность полученных результатов классификации. О том же свидетельствуют относительно низкие значения ошибок упущении (0,5-4,9%) и пропуска (0,3-4,7%).
Таким образом показано, что с применением геоинформационных технологий можно выполнить контролируемую классификацию пашни, пастбищ, лесов, водных
объектов и застроенных территории с высокой надежностью.
237
Таблица - Изменение площади землепользования и растительного покрова земли, общая точность классификации, значения коэффициента Каппа, точность производителя и пользователя, а так же на точность оценки ошибок упущении и пропусков
Классы ЗРПЗ Площадь классов Точность, % Ошибки, %
Пр оизво-дителя П ользо-вателя Уп уще-нии Про пуска
к м2 %
Пашня 2 797,2 4 8,7 95, 9 9 5,3 4,1 4,7
Пастбища 2 634,4 4 5,9 95, 1 9 5,7 4,9 4,3
Водные объекты 2 20,8 3, 9 99, 5 9 9,7 0,5 0,3
Лес 5 2,3 0, 9 98, 8 9 6,4 2,5 3,6
Застроенные территории 3 4,8 0, 6 96, 4 9 8,2 3,6 1,8
Всего 5 739.5 1 00,0
Общая точность (%) 98,3
Коэффициент Каппа 0,97
Список литературы:
Manakos I., Braun M. Land Use and Land Cover Mapping in Europe: Practices & Trends. NewYork-London: Springer, 2014. - 441 p. - ISBN 978-94-007-7969-3 https://earthexplorer.usgs.gov/
Лурье И.К., Косиков А.Г.. Теория и практика цифровой обработки изображений. -
Под ред. А.М. Берлянта. -М.: Научный мир, 2003. - 168 с. ISBN 5-89176-231-5.
