Новости:
28.03.2012 г.

Традиционно используемые методы анализа изображений природных комплексов - автоматизированные  классификации изображений, основанные на алгоритмах кластеризации или нейросетевого анализа. Как правило, эти алгоритмы относятся к типу попиксельных классификаций, и используют в качестве источника данных яркостные характеристики пикселей в различных спектральных диапазонах.

Они реализованы практически во всех программных пакетах, предназначенных для обработки изображений, таких как ENVI, ERDAS Imagine, ScanEx Image Processor и т.п.  и позволяют решать достаточно большое количество задач в области анализа снимков и тематического дешифрирования. Однако, к  их недостаткам можно отнести то, что в качестве единицы классификации используются  отдельные пиксели, как правило, без учета особенностей локальной текстуры изображения.

Объектно-ориентированные методы классификаций, в частности сегментация изображений, учитывают геометрические характеристики выделяемых объектов и работают с областью изображения, а не с отдельным пикселем. Недостаток - настройка параметров таких классификаций и построение «решающих правил» весьма сложны и могут быть выполнены только специалистами  высокой квалификации.

Методы же текстурного анализа позволяют рассчитывать весьма ограниченное количество текстурных характеристик и играют, как правило, вспомогательную роль, позволяя создавать промежуточные растровые слои, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа другими алгоритмами.

Все традиционные методы и алгоритмы классификации по своей природе адаптивны, используют принцип «видеть желаемое» и требуют привлечения специалистов высокой квалификации.