Журнал СФУ. Техника и технологии / Распознавание породного и возрастного состава древостоев с использованием алгоритмов на основе самокорректирующихся кодов

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2017 10 (6)
Авторы
Дмитриев, Е.В.; Дементьев, А.О.; Козодеров, В.В.; Соколов, А.А.
Контактная информация
Дмитриев, Е.В.: Институт вычислительной математики РАН Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 8; Дементьев, А.О.: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, 1; Козодеров, В.В.: Институт вычислительной математики РАН Россия, 119333, Москва, ул. Губкина, 8; Соколов, А.А.: Университет Литтораль Франция, 59140, Дюнкерк, Авеню Морис Шуман, 189А
Ключевые слова
Remote sensing; pattern recognition; spectral classification; hyperspectral measurements; дистанционное зондирование; распознавание образов; спектральная классификация; гиперспектральные измерения
Аннотация

Представлена базовая модель распознавания таксационных характеристик древостоев по спектральным признакам в проблеме обработки гиперспектральных авиационных изображений. Основу модели составляет алгоритм многоклассовой обучаемой классификации с использованием самокорректирующихся кодов. В качестве необходимого метода бинарной классификации применен метод опорных векторов. Описана методика использования выделов со смешанным породным составом для построения обучающего ансамбля. Приведен пример восстановления породного и возрастного состава для выбранного тестового участка по данным гиперспектральных измерений. Оценка точности восстановления породного состава соответствует точности наземных данных лесотаксации

Страницы
794-804
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/35013

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