Отрывок: S. Extraction of spatial-spectral homogene- ous patches and fractional abundances for field-scale agri- culture monitoring using airborne hyperspectral images / A.S. Sahadevan // Computers and Electronics in Agricul- ture. – 2021. – Vol. 188. – 106325. 5. Zhang, Y. Estimating the maize biomass by crop height and narrowband vegetation indices derived from UAV-based hyperspectral images / Y. Zhang, C. Xia, X. Zhang, X. Cheng, G. Feng, Y. Wang, Q. Gao // Ecological Indica- tors. – 2021. ...
Название : Нейросетевая классификация гиперспектральных изображений растительности с формированием обучающей выборки на основе адаптивного вегетационного индекса
Другие названия : Neural network-aided classification of hyperspectral vegetation images with a training sample generated using an adaptive vegetation index
Авторы/Редакторы : Фирсов, Н.А.
Подлипнов, В.В.
Ивлиев, Н.А.
Николаев, П.П.
Машков, С.В.
Ишкин, П.А.
Скиданов, Р.В.
Никоноров, А.В.
Ключевые слова : гиперспектральные изображения, вегетационный индекс, сверточные нейронные сети, классификация растительности, спектрально-пространственная классификация гиперспектральных изображений, вегетационные индексы
Дата публикации : Ноя-2021
Издательство : Самарский национальный исследовательский университет
Библиографическое описание : Фирсов, Н.А. Нейросетевая классификация гиперспектральных изображений растительности с формированием обучающей выборки на основе адаптивного вегетационного индекса / Н.А. Фирсов, В.В. Подлипнов, Н.А. Ивлиев, П.П. Николаев, С.В. Машков, П.А. Ишкин, Р.В. Скиданов, А.В. Никоноров // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 6. – С. 887-896. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1038.
Серия/номер : 45;6
Аннотация : В настоящей работе предложен новый подход к классификации гиперспектральных изображений высокого разрешения в прикладной задаче определения типов сельскохозяйственной растительности. В качестве классификатора используется спектрально-пространственная сверточная нейронная сеть с компенсацией вариаций освещения. Для автоматизированного формирования обучающей выборки предложен алгоритм на основе адаптивного вегетационного индекса. Показана эффективность предложенного подхода в задаче классификации типов растительности по результатам съемок сельскохозяйственных угодий, выполненных сканирующей гиперспектральной камерой.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : 10.18287/2412-6179-CO-1038
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Neirosetevaya-klassifikaciya-giperspektralnyh-izobrazhenii-rastitelnosti-s-formirovaniem-obuchaushei-vyborki-na-osnove-adaptivnogo-vegetacionnogo-indeksa-95515
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20220203\95515
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
13-Фирсов-Подлипнов-Ивлиев-и-др SVPics-KI-MI-Lit-MA-JuN2-Aut-NL.pdfОсновная статья8.57 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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