Сотрудники Института автоматики и процессов управления ДВО РАН разработали новый метод обнаружения мелкомасштабных изменений на текстурных изображениях со спутников и провели испытания на цифровых снимках рубок деревьев. Такой подход поможет лесохозяйствам и местным властям оперативно реагировать на случаи незаконной вырубки, сообщает пресс-служба ИАПУ ДВО РАН. Результаты работы опубликованы в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса».

На сегодняшний день существует проблема детектирования лесных рубок. На спутниковых изображениях лес выглядит как текстура, однако алгоритмы, хорошо работающие с техническими текстурами, могут не справляться с природными, так как они постоянно видоизменяются в зависимости от света, прозрачности атмосферы, влажности и температуры, а также от теней близлежащих деревьев.

Поэтому сотрудники лаборатории спутникового мониторинга разработали подход, который будет устойчив к изменениям условий съёмки. Они рассмотрели задачу обнаружения рубок одиночных деревьев на спутниковых изображениях лесного полога с использованием панхроматических изображений с пространственным разрешением 70 см с российского спутника «Ресурс-П». Авторы предложили инновационный метод, основанный на анализе матрицы смежности перепадов яркости, который позволяет эффективно идентифицировать изменения в структуре изображений.

Подход фокусируется на сравнении пар изображений, выявляя аномальные частоты, указывающие на изменения яркости, которые могут свидетельствовать о рубках. При этом особое внимание уделяется проблеме артефактов, возникающих при различиях углов съёмки и солнца над горизонтом. Для повышения точности идентификации рубок применяется анализ стабильности аномалий по последовательности матриц смежности и расчёт аномалий яркости при различных векторах смещения, что позволяет уточнить границы выявленных изменений.

«Это действительно нестандартный подход, который анализирует матрицу смежности не яркости, а перепадов яркости. Этот метод может быть применён в различных областях, где необходимо найти мелкомасштабные изменения в текстуре цифровых изображений. Это может быть микробиология, микрофизика, астрономия, металловедение и так далее», — рассказала старший научный сотрудник лаборатории спутникового мониторинга к.т.н. Марина Алексанина.

Исследователи полагают, что развитие представленного метода и его адаптация к различным объектам мониторинга с разных носителей съёмки в различных диапазонах спектра обладает значительным потенциалом для разных целей гражданского и военного зондирования поверхности Земли.

«Мы планируем развивать данный метод стремясь к получению вероятностных оценок выявления изменений. Повышение точности идентификации мелкомасштабных изменений на спутниковых изображениях существенно увеличит ценность нашего подхода, позволяя более эффективно отслеживать динамику лесного покрова и других объектов», — заключила Марина Алексанина.

Работа выполнена в рамках государственного задания Института автоматики и процессов управления ДВО РАН — тема № FWFW-2021-0004, а также при финансовой поддержке Дальневосточного федерального университета — программа стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»: Центр цифрового развития.