Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Комплексирование спектральных каналов при классификации хвойной и лиственной растительности по космическим снимкам |
| Authors: | Зраенко С. М. |
| Keywords: | вероятность правильной классификации лиственная растительность космические снимки классификация растительности комплексирование спектральных каналов хвойная растительность снимки Landsat–7 спектральная яркость спектральные каналы |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Зраенко, С. М. Комплексирование спектральных каналов при классификации хвойной и лиственной растительности по космическим снимкам / С. М. Зраенко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 2: Информационные технологии дистанционного зондирования Земли / под ред. И. С. Ткаченко. - 2023. - С. 022002. |
| Abstract: | Представлены результаты по исследованию процедуры классификации хвойной и лиственной, а также хвойной и смешанной (в равном процентном соотношении) растительности по снимкам Landsat–7 для разных сезонов года. При этом использовались спектральные каналы с пространственным разрешением 30 метров. Классификация растительности осуществлялась пояркостным признакам методом ближайшего соседа. Эталонные яркости объектов определялись их математическими ожиданиями в каждом спектральном канале для каждого сезона (простые эталоны). Дополнительно сформированы агрегированные эталоны комбинированием спектральных каналов. Показано, что при разделении хвойных и лиственных объектоввероятность правильного выделения хвойных может достигать 1,0000 при использовании простых эталонов. В то же время вероятность правильного выделения лиственных не превышает 0,9697. Применение агрегированных эталонов позволяет повысить эту вероятность до 0,9899. При классификации хвойной и смешанной растительности эффективность агрегированных эталоно |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12816 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-1918-6_2023-022002.pdf | 410.59 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.