Точечный анализ данных дистанционного зондирования земли средствами языка программирования Python
Рубрика: Управление сложными системами
Статья в выпуске: 1, 2019 года.
Бесплатный доступ
В данной статье описана методика, позволяющая производить точечную оценку характеристик, предоставляемых данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В частности, определяются характеристики точки, координаты которой известны и фиксированы. В ходе работы использовалось программное обеспечение пакета Anaconda (интерпретатор языка Python - Spyder), а также открытая геоинформационная система QGIS. В качестве примера рассмотрено применение данной методики на снимках спутниковой съемки Landsat 8. Результатом работы является автоматизация метода в виде python-скрипта, осуществляющего вывод полученных данных в текстовом формате.
Похожие статьи в разделе Информационные технологии. Вычислительная техника. Обработка данных
Короткий адрес: https://sciup.org/148309522
IDS: 148309522 | УДК: 004; | DOI: 10.25586/RNU.V9187.19.01.P.049
Point analysis of remote sensing data using the Python programming language
This article describes a method that allows a point estimate of the characteristics provided by the remote sensing data. The characteristics of a point whose coordinates are known and fixed are determined. During the work, the software package Anaconda and the open geographic information system QGIS (Python interpreter - Spyder) was used. As an example, the use of this method was presented at the Landsat 8 satellite imagery data. The result of the work is the automation of the method in the form of a python script that outputs the obtained data in text format.
Список литературы Точечный анализ данных дистанционного зондирования земли средствами языка программирования Python
- Дж. Вандер Плас. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. СПб.: Питер, 2018. 576 с.: ил. (Сер. «Бестселлеры O’Reilly»).
- Свинарчук А.А., Нечай А.А. Использование квантовых вычислений при выборе управленческого решения // Вестник Российского нового университета. Сер. «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2018. Вып. 2. С. 31-36.
- Нечай А.А., Копьев А.И. Метод управляемого распределения ресурсов между ядрами процессора // Вестник Российского нового университета. Сер. «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2018. Вып. 2. С. 101-106.
- Борисов А.А., Краснов С.А., Нечай А.А. Технология блокчейн и проблемы ее применения в различных информационных системах // Вестник Российского нового университета. Сер. «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2018. Вып. 2. С. 63-67.
- Лоскутов А.И., Дудников А.С., Артюшкин А.Б., Нечай А.А. Математическая модель системы символьной синхронизации наземной приемно-регистрирующей станции телеметрической информации в условиях флуктуаций амплитуды сигнала // Вестник Российского нового университета. Сер. «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2017. Вып. 1. С. 11-19.
