Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 35.175.191.36
    [SESS_TIME] => 1627495193
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 8141d2e4cb0ddfbcfea6d82565c0b4a3
    [SALE_USER_ID] => 0
    [UNIQUE_KEY] => 4e1199504ea505f581e2b8fd676eb1d9
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2014 год, номер 7

Когнитивные технологии обработки оптических изображений высокого пространственного и спектрального разрешения

В.В. КОЗОДЕРОВ1, Е.В. ДМИТРИЕВ2, В.П. КАМЕНЦЕВ3
1Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 119991, г. Москва, Ленинские горы, 1
vkozod@mail.ru
2Институт вычислительной математики РАН, 117951, ГСП-1, г. Москва, ул. Губкина, 8
yegor@mail.ru
3Тверской государственный университет, 170100, г. Тверь, ул. Желябова, 33
kvp_53@mail.ru
Ключевые слова: дистанционное зондирование, оптические изображения, распознавание объектов, лесная растительность разного породного состава и возраста
Страницы: 593-600
Подраздел: ТЕМАТИЧЕСКИЙ ВЫПУСК

Аннотация

Рассмотрены основные этапы развития технологий распознавания природно-техногенных объектов по данным дистанционного зондирования (когнитивных технологий обработки оптических изображений) в совокупности с вычислительными процедурами атмосферной коррекции многоспектральных и гиперспектральных аэрокосмических изображений. Основное внимание уделяется распознаванию лесных экосистем разного породного состава и возраста по данным летных испытаний отечественной гиперспектральной аппаратуры для выбранной тестовой территории, на которой проводились наземные лесотаксационные и другие обследования. Для отдельных градаций возрастов чистых березовых и сосновых насаждений показаны высокие точности распознавания таких объектов на основе разработанного программно-алгоритмического обеспечения обработки самолетных гиперспектральных изображений.