Оценка точности классификации многозональных космических снимков при использовании пиксельного и объектно-ориентированного подходов

Аннотация

Представлены результаты исследований по оценке точности классификации многозональных космических снимков при использовании пиксельного и объектно-ориентированного подходов. Исследования выполнены на территориях землепользования ОС «Элитная» и ИП ГК(Ф) Х Ковалев С. М. в Новосибирской области. Для реализации различных подходов к классификации типов земной поверхности использовали многозональные космические снимки спутника Sentinel-2В с пространственным разрешением 10 м в пикселе. Пиксельный подход реализован на основе контролируемой классификации с использованием методов максимального правдоподобия, параллелепипедов и расстояние Махаланобиса в программном пакете ERDAS Imagine 2014. Объектно-ориентированный подход выполняли в два этапа. Вначале проводили сегментацию изображений с использованием алгоритма OBIS, а затем классифицировали сегментированные изображения. Сегментация выполнена с использованием SAGA GIS версии 8.5.1. Классификация результатов сегментации выполнена с использованием методов машинного обучения: случайный лес (RF), метод опорных векторов (SVM) и многослойный перцептрон (MLP). Исследованиями установлено, что классификаторы при использовании пиксельного подхода показали в целом нестабильные результаты, которые варьировали от удовлетворительной общей точности классификации до низкой и очень низкой, особенно по отдельным классам пространственных объектов. Лучшим оказался метод максимального правдоподобия, который показал удовлетворительную общую точность классификации (82–88 %) и высокие значения коэффициента Каппа Коэна. Непараметрические классификаторы при использовании объектно-ориентированного подхода продемонстрировали более устойчивые результаты для обеих анализируемых территорий землепользования. Лучшей из них была модель MLP с общей точностью классификации 96 % для землепользования ОС «Элитная» и 91 % для землепользования ИП ГК(Ф) Х Ковалев С. М., а также с высокими значениями коэффициента Каппа Коэна. Проведённое исследование показывает, что объектно-ориентированный подход с предварительной сегментацией изображения является наиболее эффективной стратегией классификации многозональных космических снимков.