Перевод названия: Comparison of methods for object-oriented and neural network classification of remote sensing data based on Landsat-5 and Orbview-3 materials
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2012
Ключевые слова: Landsat, Orbview, remote sensing, Supervised classification, neural networks, statistical algorithms, object-oriented approach, дистанционное зондирование, управляемая классификация, нейронные сети, статистические алгоритмы, объектно-ориентированный подход
Аннотация: Представлены результаты сравнительного анализа точности методов классификации данных дистанционного зондирования Земли, основанных на объектно-ориентированных и нейросетевых подходах. Сравнение прово- дилась по данным среднего и высокого пространственного разрешения (Landsat-5 и Orbview-3), характеризую- щим одну и ту же территориюПоказать полностьюподстилающей поверхности. Показано, что нейросетевой алгоритм значитель- но превзошел показатели точности алгоритма объектно-ориентированного (ООП) в случае обработки данных Landsat (92 % против 74 %), и несущественно (всего на 2 %) превзошел результаты ООП для данных Orbview. Comparative analysis of the accuracy of classification methods of remote sensing data based on object-oriented and neural network approaches is presented. Process was carried out according to the datasets of middle and high spatial resolution (Landsat 5 и Orbview 3) characterizing the same land surface area. It was shown that neural network algorithm performance significantly exceeded the accuracy of the algorithm based on object-oriented approach (OOA) in the case of Landsat datasets (92 % vs. 74 %), and insignificantly (just for 2 %) surpassed the results of the OOA for Orbview datasets.
Журнал: Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
Выпуск журнала: Т. 9, № 4
Номера страниц: 29-36
ISSN журнала: 20707401
Место издания: Москва
Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт космических исследований Российской академии наук