КЛАССИФИКАЦИЯ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ СПОСОБАХ ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩИХ ВЫБОРОК
С.М. Борзов1, О.И. Потатуркин1,2
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
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, гиперспектральные изображения, классификация типов поверхностей, спектральные и пространственные признаки, remote sensing, hyperspectral image, classification of surface types, spectral and spatial features
Страницы: 89-97
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Проведены исследования эффективности методов контролируемых спектральной и спектрально-пространственной классификаций типов растительности по данным гиперспектральной съёмки при различных способах формирования обучающих выборок. Рассмотрены зависимости точности классификации от количества спектральных признаков. Показано, что одновременный учёт пространственных и спектральных признаков позволяет достичь качественной классификации трудноразличимых типов растительности только при использовании обучающих выборок с максимальной степенью распределения пикселей по изображению.
DOI: 10.15372/AUT20180112 |
