Full metadata record
DC FieldValueLanguage
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.date2023-06
dc.date.accessioned2025-08-27T05:21:06Z-
dc.date.available2025-08-27T05:21:06Z-
dc.date.issued2023-06
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20230424\103219
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.
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/-6179-CO-1235
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22963-
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.
dc.description.sponsorshipИсследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 20-61-47089).
dc.languagerus
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет
dc.relation.ispartofseries47;3
dc.titleМалопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2
dc.title.alternativeLow-parameter method for delineation of agricultural fields in satellite images based on multi-temporal MSAVI2 data
dc.typeArticle
dc.identifier.scsti28.23.15
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Maloparametricheskii-metod-okonturivaniya-selskohozyaistvennyh-polei-na-sputnikovyh-snimkah-s-pomoshu-istoricheskih-dannyh-MSAVI2-103219
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Maloparametricheskii-metod-okonturivaniya-selskohozyaistvennyh-polei-na-sputnikovyh-snimkah-s-pomoshu-istoricheskih-dannyh-MSAVI2-103219
Appears in Collections:Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2412-6179_2023_47_3_451-463.pdfОсновная статья4.77 MBAdobe PDFView/Open


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