Классификация типов почв по гиперспектральным изображениям

Abstract

Результаты исследования показали, что методы: SVM,M1DCNN и SSFTT позволяют разделять типы почв наГСИ, полученных при помощи БВС. Метод «Картарасстояний» показал неудовлетворительные значенияметрик accuracy и f1-weighted: 0,6364 и 0,6776соответственно. SVM показал удовлетворительныезначения метрик accuracy и f1-weighted: 0,7831 и 0,7643соответственно. Наилучшие показатели были достигнутынейросетями M1DCNN и SSFTT, которые показализначения метрик свыше 80%. Таким образом,продемонстрирована эффективность нейросетевыхалгоритмов в задаче классификации почв на ГСИ,полученных с БАС.