Кластерный анализ и классификация с обучением многоспектральных данных дистанционного зондирования Земли
Автор: Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 1 т.2, 2009 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются вопросы, связанные с проблемой выбора адекватных алгоритмов распознавания многоспектральных данных дистанционного зондирования Земли. Представлена система контролируемой классификации, основанная на стратегии максимального правдоподобия для нормально распределенных векторов признаков. Описывается система кластерного анализа, включающая алгоритм К-средних и метод анализа мод многомерной гистограммы.
Дистанционное зондирование земли, распознавание данных, контролируемая классификация, неконтролируемая классификация, кластерный анализ, решающее правило, обучение классификатора, метод k-средних, многомерная гистограмма
Короткий адрес: https://sciup.org/146114483
IDR: 146114483
