Бұл бөлімде бастапқы сапа көрсеткіштерін алу, деректерді дайындаудың дұрыстығын тексеру, модель құрылымы мен негізгі параметрлерді баптау негізінде эталондық (базалық) модель құру үдерісі қарастырылады. Бұл модель келесі оқытуға арналған бастапқы нұсқа ретінде қызмет етеді.

Эталондық модельді құру үдерісі гиперспектралды кескіндердің фондық пикселдерін жоюға негізделеді. Бұл әдіс өсімдік үлгілеріндегі ауыл шаруашылығы дақылдарының ауру қоздырғыштарымен зақымданған аймақтарды автоматты түрде сегменттеуге мүмкіндік береді.

Осы модель үлгі ретінде барлық кескіндерге қолданылып, оқыту және классификацияны жеңілдетеді.

Алдымен жаңа сегментация қосылады, содан кейін эталондық модельге атау беріліп, модель құрылады (39, 40-сурет).

Келесі қадамда үлгілер моделін жасау шебері ашылады, онда мынадай функциялар жиынтығы бар алгоритм қолданылады:

1) сегментацияға қажетті өлшемдерді таңдау (41-сурет);

2) белгілі бір толқын ұзындығы диапазонындағы спектрлік жолақтарды таңдау (әдепкі түрде барлық спектрлік жолақтар қосылады); сонымен қатар деректерді алдын-ала өңдеуге арналған функциялар бар – әдетте SNV қолданылады. Бұл кезеңге мыналар кіреді:

- сегменттеу үшін алынған өңделмеген спектр өлшемдері (42-сурет);

- негізгі компоненттер бойынша модельдік жүктемелер (43-сурет);

- толқын диапазоны бойынша сигнал мен шу арасындағы қатынас (44-сурет);

3) пикселдерді таңдау:

- кескіндердің мозайкасын алу (45-сурет);

- зерттелетін объектілер ішіндегі аурудан зақымданған аймақтардың пикселдерін таңдау. Бұл пикселдер кластер диаграммасындағы тығыз топталған, негізінен қызыл және сары түсті нүктелерге сәйкес келеді. Қажет жағдайда пикселдерді қосу немесе алып тастау оң жақтағы құралдар панелінің көмегімен жүзеге асырылып, соның ішінде объектінің шекараларындағы пикселдерді жою мүмкіндігі де бар (46, 47, 48-сурет);

4) пикселдердің эталондық модельге қатынасын анықтау үшін критикалық қашықтық мәндерін белгілеу. Критикалық қашықтық гистограммасында барлық пикселдер туралы ақпарат көрінеді. Қызыл сызықты жылжыту арқылы пикселдерді қосу немесе шығару шегі реттеледі, бұл ауруға жататын аймақтардың пикселдерін ғана қамтып, фондық пикселдерді алып тастауды қамтамасыз етеді (49, 50-сурет);

5) эталондық модельді аяқтау үшін қызығушылық аймағының минималды пиксельдік өлшемі бекітіледі. Шуды азайту үшін стандартты ұсынылатын мән шамамен 300 пиксельді құрайды, бірақ ол қызығушылық аймағының өлшемі мен алдыңғы кезеңдегі пиксел таңдауына байланысты өзгеруі мүмкін. Модель дайын болған соң, ол жобадағы кескіндерге автоматты түрде қолданылады (51-сурет).

Нәтижесінде базалық модель ауыл шаруашылығы дақылдарының ауру қоздырғыштарынан зардап шеккен өсімдік үлгілерінің ерекше аймақтарын тиімді сегменттеуді қамтамасыз етеді (52, 53-суреттер).

39-сурет – Эталондық модель қосу

40-сурет – Жаңа сегментацияны қосу және модельге атау беру

41-сурет – Сегментацияға қажетті өлшемдерді таңдау

42-сурет – Сегментацияға арналған өңделмеген спектр өлшемдері

43-сурет – Негізгі компоненттер бойынша модельдік жүктемелер

44-сурет – Толқын диапазонындағы сигнал-шу қатынасы

45-сурет – Кескіндер мозайкасы және PCA моделіндегі пикселдер

46-сурет – Шашырау диаграммасында кластердегі пикселдерді таңдау

47-сурет – Қызығушылық аймақтарынан (ROI) тыс пикселдерді жоюдың аралық нәтижесі

48-сурет – Қызығушылық аймақтарын (ROI) таңдау

49-сурет – Критикалық қашықтық шегін анықтау

50-сурет – Қызығушылық аймақтарына (ROI) сәйкес критикалық қашықтық шегінің көрсеткіштері

51-сурет – Эталондық модельді құруды аяқтау: пиксельдік аймақтың минималды өлшемін растау және оны жоба кескіндеріне қолдану

52-сурет – Эталондық модель негізінде ауыл шаруашылығы дақылдарының Тозаңды қара күйемен зақымданған бөліктерін көрсету

53-сурет – Эталондық модель негізінде ауыл шаруашылығы дақылдарының Қоңыр татпен зақымданған бөліктерін көрсету