Главная – Журналы – Автометрия 2020 номер 4

Методы, основанные на обработке данных видеосъёмки, показали свою эффективность во многих областях сельского и лесного хозяйств. Тем не менее они недостаточно точны для классификации слаборазличимых объектов и типов растительности, что можно обеспечить только за счёт применения гиперспектральных сенсоров. Но такие устройства до настоящего времени были дороги и сложны в эксплуатации и использовались в основном на спутниках и пилотируемых самолётах. В последние годы предложены технологии создания более компактных и лёгких сенсоров, основанных на выборе на этапе проектирования ограниченного числа спектральных интервалов и их расположения. Они могут использоваться для научных или коммерческих целей в полевых условиях и, кроме того, быть установлены на беспилотных летательных аппаратах. В данной работе на примере 220-канального гиперспектрального изображения экспериментально исследована возможность существенного уменьшения объёма регистрируемых данных за счёт выбора положения и ширины ограниченного количества наиболее информативных спектральных каналов при решении задачи классификации сельскохозяйственных культур. Показано, что применяемый метод формирования систем признаков имеет существенное преимущество по сравнению с регулярным прореживанием и близок по эффективности к методам на основе анализа главных компонент, обладая при этом существенно меньшей требуемой трудоёмкостью вычислений.