Непараметрический алгоритм распознавания объектов подстилающей поверхности земли по данным аэрокосмической съемки

Предложен и реализован алгоритм распознавания основных объектов подстилающей поверхности Земли, таких как пашни, луга, дороги, реки, болота, лесные насаждения и типы древостоев, по результатам аэрокосмической съемки. Случайные вариации портретов объектов каждого класса представлены обучающими выборк...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Вестник Томского государственного университета № 275. С. 41-46
Main Author: Протасов, Константин Тихонович
Other Authors: Рюмкин, Александр Иванович
Format: Article
Language:Russian
Subjects:
Online Access:http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001002734
LEADER 03287nab a2200313 c 4500
001 koha001002734
005 20230606150205.0
007 cr |
008 230531|2002 ru s c rus d
035 |a koha001002734 
040 |a RU-ToGU  |b rus  |c RU-ToGU 
100 1 |a Протасов, Константин Тихонович 
245 1 0 |a Непараметрический алгоритм распознавания объектов подстилающей поверхности земли по данным аэрокосмической съемки  |c К. Т. Протасов, А. И. Рюмкин 
336 |a Текст 
337 |a электронный 
504 |a Библиогр.: 5 назв. 
520 3 |a Предложен и реализован алгоритм распознавания основных объектов подстилающей поверхности Земли, таких как пашни, луга, дороги, реки, болота, лесные насаждения и типы древостоев, по результатам аэрокосмической съемки. Случайные вариации портретов объектов каждого класса представлены обучающими выборками, а оптические и гео-метрические вариации оцениваются с помощью параметрического описания процесса регистрации изображений съе-мочной камерой. На первом шаге предопознавания решается задача согласования текущего фрагмента с выборочными ансамблями материала обучения путем пересчета наблюдений к оптико-геометрическим условиям обучающей выборки. Решающее правило проверки гипотез основано на непараметрических оценках неизвестных функций плотности, при этом недоопределенные параметры сглаживания этих функций находятся в процессе решения задачи оптимизации эмпирического риска по параметрам сглаживания. Приведены примеры работы алгоритма с использованием реальных данных. 
653 |a подстилающая поверхность Земли 
653 |a аэрокосмическая съемка 
653 |a распознавание объектов 
653 |a анализ данных 
653 |a алгоритмы распознавания образов 
655 4 |a статьи в журналах 
700 1 |a Рюмкин, Александр Иванович 
773 0 |t Вестник Томского государственного университета  |d 2002  |g  № 275. С. 41-46  |x 1561-7793  |w 0065-98160 
852 4 |a RU-ToGU 
856 4 |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001002734 
908 |a статья 
999 |c 1002734  |d 1002734