Исследователи из Южного федерального университета разработали новый метод обработки гиперспектральных изображений, позволяющий на 15% повысить точность анализа. Работа, выполненная при поддержке Российского научного фонда, опубликована в журнале AgriEngineering.
Гиперспектральные изображения — это снимки, в каждом пикселе которых зафиксировано, как объект отражает свет в сотнях узких диапазонов. Благодаря такому уровню детализации, можно определить химический состав поверхности, например, содержание воды, хлорофилла или минеральных веществ. Это помогает выявлять невидимые глазу особенности — от загрязнения почвы до стресса у растений и оценки будущей урожайности.
Однако у технологии есть и ограничения. Главная проблема — слишком большие массивы данных, которые сложно обрабатывать. Искусственный интеллект может упустить важные сигналы или, наоборот, «запутаться» в шуме и незначимых деталях. Новый метод, получивший название Random Reflectance (случайное отражение), позволяет преодолеть этот барьер.
Метод работает по принципу случайного отбора и смешивания спектральных профилей, то есть характеристик отражения света. «Шумные» или некачественные данные исключаются, а оставшиеся приближаются к усредненным или модальным значениям. Это позволяет избавиться от избыточности и сохранить наиболее информативные признаки.
Алгоритмы машинного и глубокого обучения, работающие с такими «очищенными» данными, демонстрируют более высокую точность. В частности, при анализе состояния сельскохозяйственных культур эффективность классификации увеличилась на 15% по сравнению с традиционными методами обработки спектров.
Новый метод уже находит применение в различных областях. В агросекторе она помогает точно определять, какие участки поля нуждаются в поливе или удобрениях. В экологии — выявлять загрязнения воды и почвы. В пищевой промышленности — отслеживать качество сырья и готовой продукции. А в медицине — использовать оптические свойства тканей для диагностики заболеваний.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что компания Xplore успешно запустила первый спутник для гиперспектральной съемки, предоставляющий детальные изображения с разрешением 5 м на пиксель.