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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПавлова, М.А.-
dc.contributor.authorТимофеев, В.А.-
dc.contributor.authorБочаров, Д.А.-
dc.contributor.authorСидорчук, Д.С.-
dc.contributor.authorНурмухаметов, А.Л.-
dc.contributor.authorНиконоров, А.В.-
dc.contributor.authorЯрыкина, М.С.-
dc.contributor.authorКунина, И.А.-
dc.contributor.authorСмагина, А.А.-
dc.contributor.authorЗагарев, М.А.-
dc.date.accessioned2023-04-26 14:45:05-
dc.date.available2023-04-26 14:45:05-
dc.date.issued2023-06-
dc.identifierDspace\SGAU\20230424\103219ru
dc.identifier.citationПавлова, 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.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/-6179-CO-1235-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Maloparametricheskii-metod-okonturivaniya-selskohozyaistvennyh-polei-na-sputnikovyh-snimkah-s-pomoshu-istoricheskih-dannyh-MSAVI2-103219-
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.description.sponsorshipИсследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 20-61-47089).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries47;3-
dc.subjectоконтуривание сельскохозяйственных полейru
dc.subjectмалопараметрический алгоритмru
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.subjectдистанционное зондирование Землиru
dc.subjectисторические данныеru
dc.subjectоткрытый набор данныхru
dc.titleМалопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2ru
dc.title.alternativeLow-parameter method for delineation of agricultural fields in satellite images based on multi-temporal MSAVI2 dataru
dc.typeArticleru
dc.textpart4. 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...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
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.