Заключение
Представена е нова методика, позволяваща идентифициране на геоморфоложките елементи, възникнали в резултат от наводнение, чрез заснемане с безпилотно летателно средство, оборудвано с панхроматична камера. Предложен е работен процес, включващ използването на методите на фотограметричен анализ, текстурен анализ и класификация с учител на основата на данни от цифров модел на релефа и ортофотоизображение. С тази информация е създадена многоканална база данни, която служи за основа на класификация на формите, получени в резултат от преливането на реките.
Резултатите от изследването ясно показват влиянието на допълнителните данни, използвани за класификацията- текстурни характеристики, цифров модел на релефа, създадения модел на наводнението (flood depth model) и изчисления индекс TRI, върху нейната точност. От всички слоеве, извлечени от DEM, индексът TRI позволява разграничаването на речната брегова ерозия, което е трудно при анализ на ортофотоизображение. Flood-depth моделът позволява разграничаването на форми с подобни текстурни и спектрални характеристики (във видимата област), но с различни коти, което в изследването е спомогнало за разграничаването на пресните и старите наноси от баластра. Използването на текстурните характеристики дава възможност за по-добро разграничаване на обекти с подобни цветови свойства, но с различни свойства на тяхната повърхност, което улеснява откриването на наноси от баластра в плитки подводни зони.
Повишаването на точността на класификацията на обектите за всяка от четирите избрани категории е следното:
Речна брегова ерозия- от 61.7% при използване само на RGB ортофотоизображение до 98.3% при използване на всички канали;
Пресни наноси от баластра- от 80.1% до 95.7%;
Стари наноси от баластра- от 75.2% до 93.2%;
Натрупвания на пясък- от 93.9% до 95-9%.
Изследването доказва, че предложената методика значително разширява потенциала от използването на заснемания с обикновени безпилотни летателни системи за класификация с учител. Предложената методика е надеждна, оперативна и икономически ефективна за бързо картографиране и анализ на последиците от наводненията.
Сподели с приятели: |