СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ЛЕСНОГО ПОКРОВА НА ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 24 марта 2017 г.
Аннотация:В проблеме обработки гиперспектральных аэрокосмических изображений описана базовая модель распознавания природно-техногенных объектов по их спектральным и текстурным признакам. Модель основана на усовершенствованиях байесовского классификатора – вычислительной процедуры принятия статистических решений в машинно-обучающих алгоритмах распознавания образов. Реализуется метод главных компонент разложения гиперспектральных измерений по базису эмпирических ортогональных функций. Показаны примеры применения различных модификаций байесовского классификатора и метода опорных векторов. Приведены примеры сравнения этих классификаторов и метрического классификатора, основанного на нахождении минимума евклидова расстояния между отдельными точками и множествами многомерного признакового пространства. Сравнение проведено также с методом “К-взвешенных соседей”, близким с непараметрическим
байесовским классификатором.