Выбор критерия сокращения размерности гиперспектральных изображений при классификации и анализе растительного покрова

дистанционное зондирование анализ изображений гиперспектральные изображения сокращение размерности отбор информативных каналов относительная взаимная информация

Информационно-когнитивные технологии обучения в техническом университете, Численные эксперименты с гармоническим анализом и синтезом гравитационного поля земли на основе оптимальной выборки, ...

дистанЦионное зондирование и мониторинг земеЛь Удк 550.837.82; 528 дистанционное зондиРование и монитоРинг земель выбоР кРитеРия сокРащения РазмеРности гипеРспектРальныХ изобРажений пРи классификации и анализе Растительного покРова 2016 л.н. чабан, к.н. капитонова московский государственный университет геодезии и картографии, россия lusychaban@mail.ru аннотация. рассматриваются возможности применения информационно-статистических критериев отбора информативных каналов гиперспектральных изображений при классификации и анализе растительного покрова в диапазоне длин волн 400–1000 нм. на основе численных экспериментов, проведенных на изображениях с аппаратуры Hyperion (EO-1), показано, что наиболее подходящим критерием отбора каналов для изображений растительного покрова является относительная взаимная информация. <...> Предложен метод отбора каналов по относительной взаимной информации на основе предварительной кластеризации изображения. ключевые слова: дистанционное зондирование, анализ изображений, гиперспектральные изображения, сокращение размерности, отбор информативных каналов, относительная взаимная информация choosiNg a propEr critErioN for dimENsioNal rEductioN of hypErspEctral imagEs for aNalysis of plaNt covEr aNd its classificatioN 2016 chaban l., Kapitonova K. <...> The paper deals with a problem of hyperspectral band selection for a purpose of vegetation cover classification and analysis in the range of wavelength 400-1000 nm. <...> The results of numerical experiments with images Hyperion (EO-1) allow to conclude that the most appropriate band selection criterion for images of vegetation cover is a relative mutual information. <...> Keywords: remote sensing, image analysis, hyperspectral images, dimension reduction, band selection, relative mutual information Среди современных данных дистанционного зондирования (дЗ) одним из наиболее информативных и перспективных типов являются гиперспектральные изображения, полученные в непрерывной последовательности узких спектральных каналов. возможности анализа спектральной яркости объектов как функции длины волны открывают ряд новых направлений использования данных дЗ в гидрологии, экологии, сельском и лесном хозяйстве, а также задачах оперативного <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт