Samara University Repository
Welcome!
| Title: | Нейросетевая классификация гиперспектральных изображений растительности с формированием обучающей выборки на основе адаптивного вегетационного индекса |
| Other Titles: | Neural network-aided classification of hyperspectral vegetation images with a training sample generated using an adaptive vegetation index |
| Authors: | Фирсов, Н.А. Подлипнов, В.В. Ивлиев, Н.А. Николаев, П.П. Машков, С.В. Ишкин, П.А. Скиданов, Р.В. Никоноров, А.В. |
| Issue Date: | Nov-2021 |
| Publisher: | Самарский национальный исследовательский университет |
| Citation: | 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. |
| Series/Report no.: | 45;6 |
| Abstract: | 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: | 10.18287/2412-6179-CO-1038 http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22987 |
| Appears in Collections: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 13-Фирсов-Подлипнов-Ивлиев-и-др SVPics-KI-MI-Lit-MA-JuN2-Aut-NL.pdf | Основная статья | 8.57 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.