Журнал СФУ. Техника и технологии / Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2019 12 (5)
Авторы
Бучнев, А.А.; Пяткин, В.П.
Контактная информация
Бучнев, А.А.: Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6; Пяткин, В.П.: Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Россия, 630090, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6
Ключевые слова
дистанционное зондирование; гиперспектральные данные; кластерный анализ; алгоритм К-средних; классификация с обучением; классификатор Байеса; классификатор спектрально-углового картирования; remote sensing; hyperspectral data; clustering; K-means algorithm; supervised classification; Bayesian classifier; spectral-angular mapping classifier
Аннотация

Рассматривается система классификации гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), включающая автоматическую (кластерный анализ) и контролируемую классификации. Оценивается применимость классификатора Байеса для нормально распределенных векторов признаков к обработке этих данных. Описана реализация классификатора спектрально-углового картирования

Страницы
536-541
DOI
10.17516/1999-494X-0109
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/109120

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).