Classification of crops by NDVI time series of reduced dimensionality

M. A. Pavlova; Павлова М. А.; D. S. Sidorchuk; Сидорчук Д. С.; D. A. Bocharov; Бочаров Д. А.

doi:10.31857/S023500922302004X

Классификация сельскохозяйственных культур на основе анализа временных рядов вегетационного индекса c понижением их размерности

Авторы: Павлова М.А.¹, Сидорчук Д.С.¹, Бочаров Д.А.¹
Учреждения:
1. Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Выпуск: Том 37, № 2 (2023)
Страницы: 171-180
Раздел: ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗРЕНИЕ
URL: https://journals.rcsi.science/0235-0092/article/view/138227
DOI: https://doi.org/10.31857/S023500922302004X
EDN: https://elibrary.ru/QSZZFT
ID: 138227

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Только для подписчиков

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

В работе рассматривается задача классификации сельскохозяйственных культур. Как известно, для решения этой задачи значительно эффективнее использовать не только мгновенные данные дистанционного зондирования или вычисленные по ним вегетационные индексы, но и их исторический набор для разных моментов времени. Временные ряды, образованные значениями индексов для фиксированной пространственной точки для разных моментов времени, характеризуются высоким уровнем пропусков значений, вызванных в первую очередь наличием облачности в некоторые даты. Проведено исследование известных методов аппроксимации временных рядов. Также исследуется вопрос о том, может ли снижение размерности аппроксимированных временных рядов повысить качество рассматриваемой классификации. В экспериментальной части работы использовались временные ряды индекса NDVI, вычисленного по мультиспектральным спутниковым данным Sentinel-2. Исследовалась классификация кукурузы, подсолнечника, пшеницы и сои. В работе показано, что снижение размерности методом UMAP позволяет в среднем в 1.5 раза повысить значение F1-меры в сравнении с использованием данных исходной размерности. Предложен новый метод классификации культур, основанный на аппроксимации временных рядов вегетационных индексов NDVI кубическим сплайном, извлечение малоразмерных признаков алгоритмом UMAP и их классификации методом k ближайших соседей.

Ключевые слова

ДЗЗ, классификация сельскохозяйственных культур, временные ряды, NDVI, аппроксимация временного ряда, извлечение признаков, снижение размерности, UMAP

Список литературы

Барталев С.А., Лупян Е.А., Нейштадт И.А., Савин И.Ю. Классификация некоторых типов сельскохозяйственных посевов в южных регионах России по спутниковым данным MODIS. Исследование Земли из космоса. 2006. Т. 3. С. 68–75.
Бахтадзе Н.Н., Максимов Е.М., Максимова Н.Е., Дончан Д.М., Кузнецов Д.С., Захаров Э.А. Системы интеллектуального менеджмента для цифрового земледелия. Часть 1. Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. Т. 2. С. 99–111. https://doi.org/10.14357/20718632200208
Блохина С.Ю. Применение дистанционного зондирования в точном земледелии. Вестник Российской сельскохозяйственной науки. 2018. № 5. С. 10–16. https://doi.org/10.30850/vrsn/2018/5/10-16
Бочаров Д.А., Николаев Д.П., Павлова М.А., Тимофеев В.А. Алгоритм детекции и компенсации теней от облаков на мультиспектральных спутниковых снимках для местностей сельскохозяйственных угодий. Информационные процессы. 2021. Т. 21. № 4. С. 295–312. https://doi.org/10.53921/18195822_2021_21_4_295
Воробьева Н.С., Чернов А.В. Аппроксимация временных рядов NDVI в задаче раннего распознавания видов сельскохозяйственных культур по космическим снимкам. Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы “Информационные технологии и нанотехнологии” (ИТНТ-2017)-Самара: Новая техника. Самара. 2017. С. 390–399.
Павлова М.А., Сидорчук Д.С., Кущев Д.О., Бочаров Д.А., Николаев Д.П. Эквализация условий съемки на основе спектральных моделей для нужд точного земледелия с использованием БПЛА. Информационные процессы. 2022. Т. 22. № 4. С. 404–413. https://doi.org/10.53921/18195822_2022_22_4_404
Плотников Д.Е., Барталев С.А., Жарко В.О., Михайлов В.В., Просянникова О.И. Экспериментальная оценка распознаваемости агрокультур по данным сезонных спутниковых измерений спектральной яркости. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 199–208.
Пугачева И.Ю., Шевырногов А.П. Изучение динамики NDVI посевов сельскохозяйственных культур на территории Красноярского края и Республики Хакасия. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5. № 2. С. 347–351.
Фирсов Н.А., Подлипнов В.В., Николаев П.П., Машков С.В., Ишкин П.А., Скиданов Р.В., Никоноров А.В. Нейросетевая классификация гиперспектральных изображений растительности с формированием обучающей выборки на основе адаптивного вегетационного индекса. Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. №. 6. С. 887–896. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1038
Черепанов А.С., Дружинина Е.Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы. Геоматика. 2009. № 3. С. 28–32.
Якушев В.П., Дубенок Н.Н., Лупян Е.А. Опыт применения и перспективы развития технологий дистанционного зондирования Земли для сельского хозяйства. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 11.
Abe B.T., Jordaan J.A. Hyperspectral image classification based on NMF Features Selection Method. Sixth International Conference on Machine Vision (ICMV 2013). SPIE, 2013. T. 9067. C. 114–119. https://doi.org/10.1117/12.2050072
Belda S., Pipia L., Morcillo-Pallarés P., Verrelst J. Optimizing gaussian process regression for image time series gap-filling and crop monitoring. Agronomy. 2020. T. 10. № 5. C. 618. https://doi.org/10.3390/agronomy10050618
Bouteldja S., Kourgli A. A comparative analysis of SVM, K-NN, and decision trees for high resolution satellite image scene classification. Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019). SPIE, 2020. T. 11433. C. 410–416. https://doi.org/10.1117/12.2557563
Chakhar A., Hernández-López D., Ballesteros R., Moreno M.A. Improving the accuracy of multiple algorithms for crop classification by integrating sentinel-1 observations with sentinel-2 data. Remote Sensing. 2021. T. 13. № 2. C. 243. https://doi.org/10.3390/rs13020243
Gilbertson J.K., Van Niekerk A. Value of dimensionality reduction for crop differentiation with multi-temporal imagery and machine learning. Computers and Electronics in Agriculture. 2017. T. 142. C. 50–58. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.08.024
Groten S.M.E. NDVI–crop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso. International Journal of Remote Sensing. 1993. T. 14. № 8. C. 1495–1515. https://doi.org/10.1080/01431169308953983
Hird J.N., McDermid G.J. Noise reduction of NDVI time series: An empirical comparison of selected techniques. Remote Sensing of Environment. 2009. T. 113. № 1. C. 248–258. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.09.003
Li J., Shen Y., Yang C. An adversarial generative network for crop classification from remote sensing timeseries images. Remote Sensing. 2020. T. 13. № 1. C. 65. https://doi.org/10.3390/rs13010065
McInnes L., Healy J., Melville J. Umap: Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction. arXiv preprint arXiv:1802.03426. 2018. https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.03426
Murmu S., Biswas S. Application of fuzzy logic and neural network in crop classification: a review. Aquatic Procedia. 2015. T. 4. C. 1203–1210. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.153
Orynbaikyzy A., Gessner U., Conrad C. Crop type classification using a combination of optical and radar remote sensing data: A review. International journal of remote sensing. 2019. T. 40. №. 17. C. 6553–6595. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1569791
Reedha R., Dericquebourg E., Canals R., Hafiane A. Transformer neural network for weed and crop classification of high resolution UAV images. Remote Sensing. 2022. T. 14. № 3. C. 592. https://doi.org/10.3390/rs14030592
Rußwurm M., Körner M. Self-attention for raw optical satellite time series classification. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. 2020. T. 169. C. 421–435. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.006
Sishodia R.P., Ray R.L., Singh S.K. Applications of remote sensing in precision agriculture: A review. Remote Sensing. 2020. T. 12. № 19. C. 3136. https://doi.org/10.3390/rs12193136
Sun R., Chen S., Su H., Mi C., Jin N. The effect of NDVI time series density derived from spatiotemporal fusion of multisource remote sensing data on crop classification accuracy. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2019. T. 8. № 11. C. 502. https://doi.org/10.3390/ijgi8110502
Velliangiri S., Alagumuthukrishnan S., Thankumar S.I. A review of dimensionality reduction techniques for efficient computation. Procedia Computer Science. 2019. T. 165. C. 104–111. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.01.079
Yang S., Gu L., Li X., Jiang T., Ren R. Crop classification method based on optimal feature selection and hybrid CNN-RF networks for multi-temporal remote sensing imagery. Remote sensing. 2020. T. 12. № 19. C. 3119. https://doi.org/10.3390/rs12193119
Zhang S., Lei Y., Wang L., Li H., Zhao H. Crop classification using MODIS NDVI data denoised by wavelet: A case study in Hebei Plain, China. Chinese Geographical Science. 2011. T. 21. C. 322–333. https://doi.org/10.1007/s11769-011-0472-2