Журнал СФУ. Техника и технологии: Эффективность классификаторов в задаче тематической обработки гиперспектральных изображений Е. | Журнал Сибирского федерального университета

Журнал СФУ. Техника и технологии / Эффективность классификаторов в задаче тематической обработки гиперспектральных изображений Е.

Номер: Журнал СФУ. Техника и технологии. 2016 9 (7)
Авторы: Дмитриев, Е.В.; Козодеров, В.В.
Контактная информация: Дмитриев, Е.В.: Институт вычислительной математики Российской академии наук Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 8; Московский физико-технический институт (государственный университет) Россия, 141700, Долгопрудный, Институтский пер., 9; Козодеров, В.В.: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, 1
Ключевые слова: remote sensing; pattern recognition; spectral classification; hyperspectral measurements; дистанционное зондирование; распознавание образов; спектральная классификация; гиперспектральные измерения
Аннотация: Проводится анализ эффективности методов спектральной классификации в задаче гиперспектрального дистанционного зондирования почвенно-растительного покрова. Обсуждаются особенности реализации метрических классификаторов, параметрических байесовских классификаторов и многоклассового метода опорных векторов. Демонстрируются результаты классификации гиперспектральных аэроизображений указанными методами и приводятся данные сравнительного анализа. Показаны преимущества использования нелинейных классификаторов. Демонстрируется близость результатов некоторых модификаций метода опорных векторов и байесовской классификации
Страницы: 1001-1011
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/28079

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