Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2012
Аннотация: Цель данного исследования ? изучение эффективности применения нейронных сетей (НС) в задачах классификации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В работе приводится описание традиционных методов распознавания, дается характеристика нейросетевого подхода. Представляется ретроспектива применения НС для решения различных задПоказать полностьюач по обработке данных ДЗЗ. Помимо этого, в данной работе приводятся результаты исследования применимости НС на примере классификации реальных данных ДЗЗ, характеризующих территорию высокой степени гетерогенности. Точность распознавания типов растительного покрова, полученная с помощью нейросетевого классификатора, составила 91%, что превосходит показатели других методов: максимального правдоподобия (82%), расстояния Махаланобиса (78%), минимальных расстояний (64%). Результаты исследования показывают, что присущий гетерогенным данным закон нормального распределения не всегда обеспечивает статистическим алгоритмам преимущества в точности классификации. Предложен формат нейросетевого классификатора для обработки данных ДЗЗ, характеризующихся высокой степенью гетерогенности.
Журнал: Исследование Земли из космоса
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 19
ISSN журнала: 02059614
Место издания: Москва
Издатель: Федеральное государственное унитарное предприятие "Академический научно-издательский, производственно-полиграфический и книгораспространительский центр Российской академии наук "Издательство "Наука"