Отрывок: Таким образом, использование большого количества признаков при разделении всех (по срав- нению с разделением основных) классов повышает эффективность классификации за счёт совместной спектрально-пространственной обработки на предва- рительном этапе при случайном формировании обу- чающи...
Название : | Исследование эффективности классификации трудноразличимых типов растительности по гиперспектральным изображениям |
Другие названия : | Study of the classification efficiency of difficult-to-distinguish vegetation types using hyperspectral data |
Авторы/Редакторы : | Борзов, С.М. Гурьянов, М.А. Потатуркин, О.И. |
Ключевые слова : | дистанционное зондирование Земли обработка изображений гиперспектральные изображения классификация типов поверхностей спектральные и пространственные признаки |
Дата публикации : | Июн-2019 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН |
Библиографическое описание : | Борзов, С.М. Исследование эффективности классификации трудноразли- чимых типов растительности по гиперспектральных изображениям / С.М. Борзов, М.А. Гурьянов, О.И. Потатуркин // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 3. – С. 464- 473. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-464-473. |
Серия/номер : | 43;3 |
Аннотация : | Работа посвящена исследованию эффективности методов контролируемой спектральной и спектрально-пространственной классификации гиперспектральных данных. В частности, на примере различения типов растительности рассмотрены методы минимального расстояния, опорных векторов, Махаланобиса, максимального правдоподобия. Значительное внимание уделено изучению зависимости точности классификации данных при применении перечисленных методов от количества и способа выбора спектральных признаков. Продемонстрирована перспективность совместной обработки спектральных и пространственных признаков, учитывающей коррелированность близкорасположенных пикселей. Приведены экспериментальные результаты, полученные при различных способах формирования обучающих выборок. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-3-464-473 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Issledovanie-effektivnosti-klassifikacii-trudnorazlichimyh-tipov-rastitelnosti-po-giperspektralnym-izobrazheniyam-78028 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20190718\78028 |
ГРНТИ: | 89.57.35 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
15_Borzov-Guraynov-Potaturkin_AA-PicPos-JuN-MI-L-SV-Page-JuN2-NL.pdf | Основная статья | 1.36 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.