ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИРОДНЫХ И АНТРОПОГЕННЫХ ТЕРРИТОРИЙ
"С.М. Борзов1, А.О. Потатуркин1, О.И. Потатуркин1,2, А.М. Федотов2,3"
"1Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
borzov@iae.nsk.su
2Новосибирский государственный университет, 630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2
potaturkin@iae.nsk.su
3Институт вычислительных технологий СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Лаврентьева, 6
fedotov@sbras.ru"
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, гиперспектральные изображения, классификация типов поверхностей, спектр отражения, remote sensing, hyperspectral images, classification of surface types, reflection spectrum
Страницы: 3-14
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Выполнены исследования эффективности ряда классических методов контролируемой классификации гиперспектральных данных на примере различения типов подстилающей поверхности в природных и антропогенных зонах. Рассмотрены методы минимального расстояния, опорных векторов, Махаланобиса, максимального правдоподобия. Значительное внимание уделено изучению зависимости точности классификации данных от количества и способа выбора спектральных признаков при применении перечисленных методов. Приведены экспериментальные результаты, полученные при обработке реальных гиперспектральных изображений ландшафтов различного типа.
DOI: 10.15372/AUT20160101
|
