Алгоритмы идентификации объектов по данным гиперспектральной съёмки Земли с использованием нечёткой линейной регрессии

В статье рассматривается подход к решению задачи идентификации объектов земной поверхности по данным гиперспектральной съёмки от космических комплексов, базирующийся на сравнении гиперспектральных характеристик исследуемых объектов с набором эталонных сигнатур. Предлагаются алгоритмы идентификации объектов с использованием теории нечётких множеств: алгоритм идентификации на основе нечёткой линейной регрессии и алгоритм консолидации результатов различных решений по идентификации. Алгоритм на основе нечёткой линейной регрессии базируется на применении несимметричных треугольных нечётких чисел. Данный подход, использовавшийся ранее при решении задач аппроксимации и оценки уникальности фрагментов электронной карты, применяется для идентификации гиперспектральных характеристик. Такой выбор основан на том, что нечёткая линейная регрессия позволяет провести идентификацию в условиях неоднозначности. Приводятся результаты экспериментальных исследований предлагаемых алгоритмов на основе реальных данных гиперспектральной съёмки (с космического аппарата «Ресурс-П» №1) в объёме 10 снимков. Показано повышение надёжности идентификации при консолидации результатов от алгоритмов на основе меры подобия евклидова расстояния, угловой меры подобия, а также нечётких мер подобия на 6,1 % по сравнению с одним из исходных алгоритмов, дающим лучшее решение.