Метод иерархической кластеризации цифровых многоспектральных изображений в задачах экологического мониторинга - Никитин, Олег Рафаилович; Кисляков, Алексей Николаевич (Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2021)
Работа направлена на решение актуальной проблемы идентификации и интерпретации аномальных наблюдений при решении задач экологического мониторинга с помощью многоспектральных методов дистанционного зондирования земной поверхности. Предлагаемый в работе метод основан на использовании кластерного подхода к выявлению аномальных наблюдений на многоспектральных снимках. Кластеризация выполняется иерархическими методами, которые представляют собой совокупность алгоритмов упорядочивания изображений на основе их признаков и построения дендрограмм, состоящих из групп наблюдаемых изображений. В качестве метрики расстояний между числовыми и категориальными признаками изображений предлагается использовать расстояние Гауэра. Оценка качества кластеризации выполняется на основе показателя суммы квадратов метрических расстояний между признаками изображений внутри кластера и средней ширины силуэта, позволяющих выбрать оптимальное количество кластеров и оценить качество результатов разбиения. Выявление аномалий осуществляется путем анализа результатов иерархической кластеризации и выявления ветвей дендрограммы, располагающихся на начальных уровнях построения дендрограммы и не имеющих ветвлений. Методика позволяет более точно интерпретировать результаты кластеризации относительно выявления причин аномальных наблюдений в наборе данных, а также эффективно использовать наборы данных дистанционного зондирования, в том числе в целях комплексирования изображений.