Фізіономічні типи рослинності та їх ідентифікація за допомогою дешифрування цифрових знімків

У роботі розроблено алгоритм ідентифікації фізіономічних типів рослинності за допомогою дешифрування цифрових знімків трав’яного та мертвого покриву і поверхні ґрунту з подальшою кількісною оцінкою їх проективного покриття. Збір матеріалу проводився на ділянці рекультивації Нікопольського марганцеворудного басейну в м. Покров. Як
об’єкти дослідження обрані техноземи: педоземи, дерново-літогенні ґрунти на лесоподібних суглинках, на червоно-бурих глинах і на сіро-зелених глинах. Візуальний аналіз цифрових зображень поверхні досліджуваних ділянок дозволив виявити декілька типів образів. З-поміж них ‒ відкрита поверхня ґрунту, мертві рослини, злаки, рослини Seseli campestre, Lactuca tatarica та бобові. Дискримінантний аналіз дозволив досить точно класифікувати вказані об’єкти за кольоровими характерис-
тиками. У цілому по вибірці точність класифікації становить 65,39%. Аналіз тільки кольору без просторового контексту (особливостей форми) значно знижує точність класифікації. Крім того, структурно однорідний об’єкт може бути представлений значним діапазоном колірних значень, відблисків, тіней, взаємним накладенням різних об’єктів, що суттєво знижує якість класифікації. Запропонований такий алгоритм класифікації: 1) проведення кластерного аналізу (класифікації без навчання) множини пікселів. Кількість встановлених кластерів має перевищувати кількість фізіономічних типів; 2) аналіз відповідностей між фізіономічними типами та кластерами. Зупиниться на такому рішенні, коли кожному фізіономічному типу відповідає не менше одного кластера; 3) для кластерного рішення проведення дискримінантного аналізу, на основі якого виконати розрізнення пікселів на знімках (класифікація з навчанням); 4) сегментація знімка – об’єднати кластери у відповідні фізіоно-мічні типи; 5) оцінка фізіономічної структури покриву експериментальних ділянок. Точність класифікації за запропонованим
алгоритмом становила 91,66%. Фізіономічні типи рослинного покриву можуть виступати як кількісна характеристика рослинності, а також розглядатися як екогеографічні змінні для описання екологічних умов існування інших компонентів екосистем.
Ключові слова: рекультивація; рослинний покрив; дискримінантний аналіз; класифікація; розпізнавання образів.