Детальная информация
Название | Применение комбинированной сегментации для распознавания мультиспектральных снимков дистанционного зондирования земли // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции, 13–14 октября 2020 года: [в 3 частях]. Ч. 2 |
---|---|
Авторы | Виноградов Андрей Николаевич; Куршев Евгений Петрович; Тищенко Игорь Петрович; Иванов Егор Сергеевич |
Организация | Российский университет дружбы народов; Российская академия наук |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Распознавание образов; Нейронные сети; Изображения |
УДК | 004.93 |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | |
Язык | Русский |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/id20-170 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\66587 |
Дата создания записи | 20.04.2021 |
Работа посвящена технологии сегментации мультиспектральных аэрокосмических снимков, полученных при дистанционном зондировании Земли. Спектральные отражательные свойства растительности и водных поверхностей значительно отличаются. Индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) хорошо отображает качество растительного покрова, индекс NDWI (Normalized Difference Water Index) — водную поверхность с использованием канала, снятого в ближнем инфракрасном диапазоне NIR. В статье предложен комбинированный метод сегментации с использованием этих индексов, позволяющий повысить точность сегментации за счет большого коэффициента корреляции этих индексов с реальными объектами.
The paper is devoted to the technology of multispectral aerospace images segmentation obtained by the Earth remote sensing. The spectral reflective properties of vegetation and water surfaces are significantly different. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) clearly recognizes the quality of the vegetation cover, the NDWI (Normalized Difference Water Index) recognizes a water surface using the near infrared (NIR) channel. The article proposes a combined segmentation method using these indices, which allows to increase the accuracy of segmentation due to the large correlation coefficient of these indices with real objects.
Количество обращений: 242
За последние 30 дней: 2