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.coverage.spatialhyperspectral images
dc.coverage.spatialconvolutional neural networks
dc.coverage.spatialspectral-spatial classification of hyperspectral images
dc.coverage.spatialгиперспектральные изображения
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сети
dc.creatorRyskova D., Nikonorov A., Muzyka A., Makarov A., Pirogov A., Ivliev N., Podlipnov V., Firsov N., Skidanov R.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:53Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:53Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541339
dc.identifier.citationNeural network analysis of hyperspectral images of soil / D. Ryskova, A. Nikonorov, A. Muzyka[и др.] // 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. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 041552.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12882-
dc.description.abstractThe article approaches to the classification of high-resolution hyperspectral images in the problem of classification of soil species is proposed. A spectral-spatial convolutional neural network with compensation for lighting variations is used as a classifier. The effectiveness of the proposed approach in the problem of classification of hyperspectral images of soils obtained by a scanning hyperspectral camera is shown. The essence of the developed method is to use binary classification together with multiclass, thereby improving the result of the latter.
dc.languageeng
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. 4 : Искусственный интеллект
dc.subjecthyperspectral images
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectspectral-spatial classification of hyperspectral images
dc.subjectгиперспектральные изображения
dc.subjectсверточные нейронные сети
dc.titleNeural network analysis of hyperspectral images of soil
dc.typeText
dc.citation.spage041552
dc.citation.volume4
local.contributor.authorRyskova D.
local.contributor.authorNikonorov A.
local.contributor.authorMuzyka A.
local.contributor.authorMakarov A.
local.contributor.authorPirogov A.
local.contributor.authorIvliev N.
local.contributor.authorPodlipnov V.
local.contributor.authorFirsov N.
local.contributor.authorSkidanov R.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Neural-network-analysis-of-hyperspectral-images-of-soil-105735
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Neural-network-analysis-of-hyperspectral-images-of-soil-105735
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1920-9_2023-041552.pdf241.58 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


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