Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian Processes Based Method

Abstract

Agricultural applications of the Gaussian process (GP) based techniques is considered. A method of classifying crops from multi-temporal Landsat 8 satellite imagery is proposed. The method uses the model of spectral features based on GP regression with constant expectation and square exponential covariance functions. Main steps of the classification procedure and examples of recognition of culture species are represented. The ground based data are used for quantitative validation of the proposed classification method. The highest overall classification accuracy in three classes of crops is 77.78%

Разработан алгоритм классификации сельскохозяйственных культур с применением процессов Гаусса для анализа временных рядов вегетационного индекса NDVI по данным спутника Landsat 8. В алгоритме используется регрессия с нулевым средним значением и квадратом экспоненциального ядра. Описана методика классификации и приведен пример распознавания видов культур. Дана оценка определения культур разработанным классификатором. Самая высокая общая точность классификации в трех классах культур составляет 77,78 %