Классификация состояний усыхания ели обыкновенной на основе спектров отражения

  • Антон Олегович Мартинов Институт прикладных физических проблем им. А. Н. Севченко БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь
DOI: https://doi.org/10.33581/2520-2243-2022-3-26-38

Аннотация

Представлен метод классификации спектров отражения еловой хвои разных категорий здоровья, и проведена оценка качества классификации. Выбраны такие категории здоровья елей, которые включают в себя начальные стадии усыхания, что играет существенную роль для раннего детектирования очагов заболевания, когда затруднена классификация по визуальным критериям средствами дистанционного зондирования Земли. Предложен алгоритм необучаемой классификации и визуализации спектральных данных на основе корреляционного и кластерного анализа. С помощью разработанного программного обеспечения исследованы полученные в лабораторных условиях спектры отражения еловой хвои и интерпретированы результаты. В ходе анализа различных сочетаний параметров внутри предложенного алгоритма, а также комбинаций отдельных компонент алгоритма с известными методам классификации определена наиболее эффективная комбинация параметров и методов классификации (проекция спектров в пространство главных компонент, устранение влияния первой главной компоненты на спектры, метрика связывания кластеров Уорда и стандартизированная евклидова метрика для вычисления спектрального расстояния) для детектирования разных стадий заболевания елей. Ее использование позволило повысить показатель качества классификации F-score для 2-й категории здоровья (наиболее важная категория для задачи обнаружения усыхания на ранних стадиях) до 70,59 %.

Биография автора

Антон Олегович Мартинов, Институт прикладных физических проблем им. А. Н. Севченко БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь

кандидат физико-математических наук; научный сотрудник лаборатории оптико-физических измерений

Литература

  1. Ivanov VP, Glazun IN, Shelukho VP, Smirnov SI, Nartov DI. [Drying of spruce forests – a problem of the regions]. In: Les XXI veka. Tezisy dokladov Mezhdunarodnoi prakticheskoi konferentsii; 20–24 oktyabrya 2005 g.; Bryansk, Rossiya [Forest of the 21st century. Abstracts of the International practical conference; 2005 October 20–24; Bryansk, Russia]. Bryansk: Bryansk State Technical University; 2005. p. 42. Russian.
  2. Man’ko YuI, Gladkova GA. [Mass drying out of fir-spruce forests in the Russian Far East: the main results of the study]. V. L. Komarov Memorial Lectures. 2003;49:131–171. Russian.
  3. Zvyagintsev VB, Blintsov AI, Kozel AV, Kukhta VN, Sazonov AA, Seredich MO, et al. Zashchita lesa [Forest protection]. Minsk: Belarusian State Technological University; 2019. 164 p. Russian.
  4. Safonova A, Tabik S, Alcaraz-Segura D, Rubtsov A, Maglinets Yu, Herrera F. Detection of fir trees (Abies sibirica) damaged by the bark beetle in unmanned aerial vehicle images with deep learning. Remote Sensing. 2019;11(6):643. DOI: 10.3390/rs11060643.
  5. Sannikov PYu, Andreev DN, Buzmakov SA. Identification and analysis of deadwood using an unmanned aerial vehicle. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2018;15(3):103–113. Russian. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-3-103-113.
  6. Devyatova NV, Ershov DV. [MODIS/TERRA survey in monitoring outbreaks of mass reproduction of foci of insect pests]. Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space. 2005;2(2):262–266. Russian.
  7. White JC, Wulder MA, Brooks D, Reich R, Wheate RD. Detection of red attack stage mountain pine beetle infestation with high spatial resolution satellite imagery. Remote Sensing of Environment. 2005;96(3–4):340–351. DOI: 10.1016/j.rse.2005.03.007.
  8. Waser LT, Küchler M, Jütte K, Stampfer T. Evaluating the potential of WorldView-2 data to classify tree species and different levels of ash mortality. Remote Sensing. 2014;6(5):4515–4545. DOI: 10.3390/rs6054515.
  9. Bruchkouski II, Siliuk VA, Litvinovich HS, Lamaka AA, Stanchuk VV, Guliaeva SI. Goniophotometer for measurements of spectral reflectance coefficients and transmission spectra. Journal of Applied Spectroscopy. 2021;88(2):363–369. DOI: 10.1007/s10812-021-01183-7.
  10. Rozova SS. Klassifikatsionnaya problema v sovremennoi nauke [Classification problem in modern science]. Sycheva LS, editor. Novosibirsk: Nauka; 1986. 224 p. Russian.
  11. Lagutin BM. Naglyadnaya matematicheskaya statistika [Visual mathematical statistics]. Moscow: Binom. Laboratoriya znanii; 2007. 472 p. Russian.
  12. Jolliffe IT. Principal component analysis. 2nd edition. New York: Springer-Verlag; 2002. XXIX, 488 p. (Springer series in statistics). DOI: 10.1007/b98835.
  13. Spruce JP, Hicke JA, Hargrove WW, Grulke NE, Meddens AJH. Use of MODIS NDVI products to map tree mortality levels in forests affected by mountain pine beetle outbreaks. Forests. 2019;10(9):811. DOI: 10.3390/f10090811.
  14. Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters. 2006;27(8):861–874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010.
Опубликован
2022-09-26
Ключевые слова: спектр отражения, еловая хвоя, усыхание, метод главных компонент, классификация
Поддерживающие организации Автор благодарит сотрудников отдела аэрокосмических исследований Института прикладных физических проблем имени А. Н. Севченко БГУ И. И. Бручковского, О. О. Силюк, Г. С. Литвиновича, А. А. Ломако, В. В. Станчика, С. И. Гуляеву за создание гониофотометра для измерения отражательных характеристик хвои, а также Л. В. Катковского за научную консультацию. Работа выполнена при поддержке Всемирной федерации ученых.
Как цитировать
Мартинов, А. О. (2022). Классификация состояний усыхания ели обыкновенной на основе спектров отражения. Журнал Белорусского государственного университета. Физика, 3, 26-38. https://doi.org/10.33581/2520-2243-2022-3-26-38
Выпуск
№ 3 (2022): Журнал Белорусского государственного университета. Физика
Раздел
Оптика и спектроскопия

Copyright (c) 2022 Журнал Белорусского государственного университета. Физика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).