DOI: https://doi.org/10.32347/2411-4049.2020.1.87-94

Обчислювальні процедури тематичної обробки космічних знімків в інтересах моніторингу аграрних ресурсів (частина 2)

Anatolii V. Kuzmin, Leonid D. Grekov, Nataliia M. Kuzmina, Oleksii A. Petrov, Olena M. Medvedenko

Анотація


Розглядається універсальний швидкий алгоритм кластерного аналізу. Запропонований алгоритм відноситься до сіткового типу, використовує параметр щільності точок в комірці сітки і відношення сусідства для об'єднання сусідніх щільних комірок в кластери. Алгоритм послідовно обчислює для кожної точки номер комірки, якій вона належить, потім формує групи точок для кожної непорожньої комірки. Далі послідовно об’єднує комірки в кластери, починаючи процес об’єднання з найбільш щільних комірок. Чергова комірка включається в деякий кластер, якщо хоча б один сусід комірки вже належить кластеру. Якщо сусіди комірки не належать жодному утвореному кластеру, то комірка утворює новий кластер. У випадку коли сусіди комірки належать зразу декільком існуючим кластерам, відповідні кластери об’єднуються у новий кластер.
Об’єднання комірок в кластери однозначно визначає розподіл по кластерах множини точок. Для роботи алгоритму користувачу треба задавати параметр кроку сітки та мінімальну щільність комірок сітки, для яких процес приєднання до кластерів не здійснюється. Комірки з малою щільністю вважаються шумом.
Алгоритм не вимагає попереднього завдання кількості кластерів і інформації про характер розподілу точок вхідної множини.
Запропонований алгоритм може використовуватися для обробки великих масивів точкових даних великої просторової розмірності. Найбільш перспективним напрямком застосування алгоритму є аналіз мультиспектральних супутникових знімків середньої та високої розподільчої здатності в інтересах аналізу стану агроресурсів, лісових ресурсів та різноманітних природних ландшафтів. Результат кластеризації даних космічного знімку може також використовуватись для створення навчальної множини класифікатора.


Ключові слова


алгоритм кластеризації; супутникові космічні знімки; сітка; комірка; щільність точок; відношення сусідства; аграрні ресурси; природні ландшафти; лісові ресурси

Повний текст:

PDF

Посилання


Kuzmin, A.V., Hrekov, L.D., Petrov, O.A., & Medvedenko, O.M. (2017). Obchysliuvalni

protsedury tematychnoi obrobky kosmichnykh znimkiv v interesakh monitorynhu ahrarnykh

resursiv (chastyna 1). Ekolohichna bezpeka ta pryrodokorystuvannia, 1-2(23), 70-78.

https://doi.org/10.32347/2411-4049.2017.1

Sarmah, S., & Bhattacharyya, D.K. (2012). A grid-density based technique for finding

clusters in satellite image. Pattern Recognition Letters, 33, 589-604.

Pestunov, I.A., & Sinjavskij, Ju.N. (2012). Algoritm klasterizacii v zadachah segmentacii

sputnikovyh izobrazhenij. Vestnik Kemerovskogo gosudarstvennogo universiteta, 4(52), t.2,

-125.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2020 Anatolii V. Kuzmin, Leonid D. Grekov, Nataliia M. Kuzmina, Oleksii A. Petrov, Olena M. Medvedenko

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN (онлайн-версії) - 2616-2121
ISSN (друкованої версії) - 2411-4049