Отрывок: Сервис классификации принимает на вход путь к ди- ректории, где содержатся растровые файлы в формате GEOTIFF, соответствующие 13 слоям космоснимка Sentinel-2, приведенные к единому пространственно- му разрешению. Результатом работы сервиса являет- ся сегментированное изображение, где в каждом пик- селе указан его класс. Сервис формирует из исходно- го космоснимка тензор форм...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Бычков, И.В. | - |
dc.contributor.author | Ружников, Г.М. | - |
dc.contributor.author | Федоров, Р.К. | - |
dc.contributor.author | Попова, А.К. | - |
dc.contributor.author | Авраменко, Ю.В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-10 15:35:09 | - |
dc.date.available | 2022-03-10 15:35:09 | - |
dc.date.issued | 2022-01 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20220305\96070 | ru |
dc.identifier.citation | Бычков, И.В. Классификация космоснимков Sentinel-2 Байкальской природной территории / И.В. Бычков, Г.М. Ружников, Р.К. Федоров, А.К. Попова, Ю.В. Авраменко // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 1. – С. 90-96.– DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1022. | ru |
dc.identifier.uri | 10.18287/2412-6179-CO-1022 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Klassifikaciya-kosmosnimkov-Sentinel2-Baikalskoi-prirodnoi-territorii-96070 | - |
dc.description.abstract | В работе рассматривается задача классификации мультиспектральных космоснимков Sentinel-2 при организации экологического мониторинга Байкальской природной территории. Специфика территории потребовала создания нового набора из 12 классов, который учитывает актуальные проблемы и сформирован таким образом, что площади, соответствующие этим классам, полностью покрывают исследуемую территорию. Обучающая выборка сформирована с помощью Web-интерфейса на основе космоснимков Sentinel-2 и полевых исследований. Классификация космоснимков проводилась с использованием алгоритмов RandomForest и нейронной сети ResNet50. Точность расчетов показала, что результаты классификации могут применяться для решения актуальных задач Байкальской природной территории, в частности, для анализа изменений лесного фонда, оценки влияния изменений климата на ландшафт, анализа динамики застройки, инвентаризации сельхозугодий и т.д. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена в рамках гранта № 075-15-2020-787 Министерства науки и высшего образования РФ на выполнение крупного научного проекта по приоритетным направлениям научно-технологического развития (проект «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории»). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 46;1 | - |
dc.subject | нейронные сети, классификация, Sentinel-2, ДЗЗ, обработка изображений | ru |
dc.title | Классификация космоснимков Sentinel-2 Байкальской природной территории | ru |
dc.title.alternative | Classification of Sentinel-2 satellite images of the Baikal Natural Territory | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Сервис классификации принимает на вход путь к ди- ректории, где содержатся растровые файлы в формате GEOTIFF, соответствующие 13 слоям космоснимка Sentinel-2, приведенные к единому пространственно- му разрешению. Результатом работы сервиса являет- ся сегментированное изображение, где в каждом пик- селе указан его класс. Сервис формирует из исходно- го космоснимка тензор форм... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
11_Бычков-Ружников-Федоров-Попова-Авраменко_SVPics-KI-Lit-JuN-MI-MA-Aut-JuN2.pdf | 4.32 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.