Океанография и морской лед. Коллектив авторов

Чтение книги онлайн.

      где p(ω_j) – априорная вероятность, p(x_i/ω_j) – условная плотность распределения величины x_i в состоянии ω_j.

      Метод байесовской классификации обеспечивает оптимальное решение с точки зрения минимума вероятности ошибки. При классификации ледяного покрова на спутниковом снимке принимается решение в пользу того вида льда, для которого величина апостериорной вероятности p(ω_j/x_i) максимальна.

      Для того, чтобы применять правило Байеса, необходимо знать условные плотности распределения и априорные вероятности. В центральной части Арктики частная сплоченность многолетних льдов составляет около 90 % (Johannessen et al., 2006). Исходя из этого, были выбраны следующие значения априорной вероятности появления многолетнего, ровного и деформированного однолетнего льдов: p(ω_my)=0.9; p(ω_fy)=0.05, p(ω_fd)=0.05. Условные плотности распределения p(x_i/ω_j) рассчитывались по калиброванным изображениям со спутника Envisat, на которых экспертным путем выбирался ряд характерных участков каждого из рассматриваемых видов льдов.

      Решение принимается в пользу:

      ω_my, если p(ω_my /x_i) > p(ω_fy/x_i) и p(ω_my /x_i) > p(ω_fd/x_i)

      ω_fy, если p(ω_fy/x_i) > p(ω_my /x_i) и p(ω_fy/x_i) > p(ω_fd/x_i)

      ω_fd, если p(ω_fd/x_i) > p(ω_my /x_i) и p(ω_fd/x_i) > p(ω_fy/x_i)

      На основе алгоритма байесовской классификации были обработаны SAR-изображения, полученные со спутника Envisat в районе к северу от Гренландии. При этом на первом этапе обработки выполнялось приведение УЭПР поверхности к углу падения 25°, а на втором – распознавание и оценка частной сплоченности многолетнего льда (рис. 2). Участки многолетнего льда и разрывы выделяются на снимке достаточно точно. Некоторые пиксели многолетнего льда идентифицировались как однолетний или деформированный лед, что обусловлено перекрытием их значений УЭПР.

      Рис. 2. Картирование возрастных стадий льда в Арктике по SAR-изображению с помощью метода байесовской классификации, по данным Envisat. 6 декабря 2005 г. а) исходное изображение, приведенное к углу падения 25°; б) результат классификации (многолетний лед – желтый; однолетний ровный лед – темно-синий; однолетний деформированный лед – голубой; не классифицирован – красный; в) вычисление частной сплоченности многолетнего льда в выделенных зонах: синяя зона – C_my=0.95; зеленая зона – C_my=0.81; красная зона – C_my=0

      Дрейф льда. Дрейф льда определяют с помощью интерактивных или автоматических процедур, основанных на использовании координат одних и тех же опорных точек на последовательных спутниковых изображениях. Определение дрейфа льда в интерактивном режиме занимает значительное время и в оперативной практике не используется. В автоматизированном режиме для оценки векторов дрейфа по последовательным спутниковым изображениям используются следующие методы: СКАЧАТЬ