Отрывок: 4. Результаты экспериментов Результирующие значения описанных метрик представлены в табл. 4. Предложенный малопарамет- рический алгоритм с историческими данными на вход обозначен как LP. Алгоритмом оконтуривания полей на основе глубокого обучения, предложенный в работе [22], принимающий на вход мгновенные данные, обо- значен как DL. Метрики рассчитывались для двух фрагментов, выбранных для тестирования (см. рис. 1). Табл. 4. Результаты оценки качества алгоритмов о...
Название : Малопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2
Другие названия : Low-parameter method for delineation of agricultural fields in satellite images based on multi-temporal MSAVI2 data
Авторы/Редакторы : Павлова, М.А.
Тимофеев, В.А.
Бочаров, Д.А.
Сидорчук, Д.С.
Нурмухаметов, А.Л.
Никоноров, А.В.
Ярыкина, М.С.
Кунина, И.А.
Смагина, А.А.
Загарев, М.А.
Ключевые слова : оконтуривание сельскохозяйственных полей
малопараметрический алгоритм
компьютерное зрение
дистанционное зондирование Земли
исторические данные
открытый набор данных
Дата публикации : Июн-2023
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Павлова, М.А. Малопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2 / М.А. Павлова, В.А. Тимофеев, Д.А. Бочаров, Д.С. Сидорчук, А.Л. Нурмухаметов, А.В. Никоноров, М.С. Ярыкина, И.А. Кунина, А.А. Смагина, М.А. Загарев // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 3. – С. 451-463. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1235.
Серия/номер : 47;3
Аннотация : В данной работе рассматривается проблема оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках. Для решения этой задачи применяется подход, основанный на анализе исторических данных. В работе показано, что на таких данных можно добиться высокого качества с помощью простого малопараметрического метода. Метод состоит из детектора полей и детектора границ. Детекция полей основана на определении порога Оцу, а для определения границ используется детектор краев Кэнни. В связи с нехваткой доступных наборов данных нами был подготовлен и опубликован собственный набор данных, состоящий из 18859 экспертно аннотированных полей на снимках Sentinel-2. Для сравнения оконтуривания на мгновенных и исторических данных был реализован один из наиболее современных методов, основанный на глубоком обучении. Эксперимент показал, что использование исторических данных позволяет получить более высокое качество с более низкими затратами. Предлагаемый малопараметрический метод требует значительно меньше обучающих данных по сравнению с методом на мгновенных данных. Подготовленный набор данных и реализация алгоритма на языке Python были выложены в открытый доступ.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/-6179-CO-1235
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Maloparametricheskii-metod-okonturivaniya-selskohozyaistvennyh-polei-na-sputnikovyh-snimkah-s-pomoshu-istoricheskih-dannyh-MSAVI2-103219
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20230424\103219
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
2412-6179_2023_47_3_451-463.pdfОсновная статья4.77 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.