1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЗраенко С. М.
dc.coverage.spatialвероятность правильной классификации
dc.coverage.spatialлиственная растительность
dc.coverage.spatialкосмические снимки
dc.coverage.spatialклассификация растительности
dc.coverage.spatialкомплексирование спектральных каналов
dc.coverage.spatialхвойная растительность
dc.coverage.spatialснимки Landsat–7
dc.coverage.spatialспектральная яркость
dc.coverage.spatialспектральные каналы
dc.creatorЗраенко С. М.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:26Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:26Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541570
dc.identifier.citationЗраенко, 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.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12816-
dc.description.abstractПредставлены 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
dc.languagerus
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 2 : Информационные технологии дистанционного зондирования Земли
dc.subjectвероятность правильной классификации
dc.subjectлиственная растительность
dc.subjectкосмические снимки
dc.subjectклассификация растительности
dc.subjectкомплексирование спектральных каналов
dc.subjectхвойная растительность
dc.subjectснимки Landsat–7
dc.subjectспектральная яркость
dc.subjectспектральные каналы
dc.titleКомплексирование спектральных каналов при классификации хвойной и лиственной растительности по космическим снимкам
dc.typeText
dc.citation.spage022002
dc.citation.volume2
local.contributor.authorЗраенко С. М.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Kompleksirovanie-spektralnyh-kanalov-pri-klassifikacii-hvoinoi-i-listvennoi-rastitelnosti-po-kosmicheskim-snimkam-105668
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1918-6_2023-022002.pdf410.59 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.