Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли
Автор: Бучнев А.А., Пяткин В.П.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 5 т.12, 2019 года.
Бесплатный доступ
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.
Дистанционное зондирование, гиперспектральные данные, кластерный анализ, алгоритм к-средних, классификация с обучением, классификатор байеса, классификатор спектрально-углового картирования
Короткий адрес: https://sciup.org/146281217
IDR: 146281217 | DOI: 10.17516/1999-494X-0109
Список литературы Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли
- Асмус В.В., Бучнев А.А., кровотынцев В.А., Пяткин В.П., Салов Г.И. PlanetaМonitoring: программный комплекс обработки спутниковых данных. Проблемы информатики, 2013, 3, 85-99.
- Бондур В.Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации. Исследование Земли из космоса, 2014, 4-16.
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
- Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. контролируемая классификация данных дистанционного зондирования Земли. Автометрия, 2008, 4, 60-67.
- Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. кластерный анализ данных дистанционного зондирования Земли. Автометрия, 2010, 2, 58-66.
- Асмус В.В. Программно-аппаратный комплекс обработки спутниковых данных и его применение для задач гидрометеорологии и мониторинга природной среды. Дис…д-ра физ.мат. наук. Москва, 2002. 75 с.
- Мельников П.В., Пестунов И.А., Рылов С.А. Экспериментальное сравнение методов классификации гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения по спектральным и пространственным признакам. Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: сб. материалов III Междунар. научной конф. красноярск, СФУ, 2016, 28-33.
- J.P. Marques de Sa. Pattern Recognition. Concepts, Methods and Applications. Berlin, Springer, 2001, 318 p.
- Kruse, FА., Lefkoff A.B., Boardman J.W., Heidebrecht K.B., Shapiro A.T., Barloon P.J. and Goetz A.F.H. The Spectral Image Processing System (SIPS) -interactive viualization and analysis of imaging spectrometer data. Remote Sensing of Environment, 1993, 44, 145-163.
- AVIRIS: Airborne visible/Infrared Imaging Spectrometer . Access: https://aviris.jpl.nasa.gov/data/get_aviris_data.html
