Библиографическое описание:ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ : доклад, тезисы доклада / В. П. Тубольцев, В. Л. Авдеенок. - [Б. м. : б. и.], 2019. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : Сборник материалов V Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики. В 3-х томах / Под общей редакцией Ю.Ю. Логинова. - Красноярск : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева", 2019. - 2. - С. 182-184. Перевод заглавия: PROGRAM REALIZATION OF THE NONPARAMETRIC ALGORITHM OF AUTOMATIC CLASSIFICATION OF DATA OF REMOTE SENSING
Аннотация:Предлагаются программные средства, реализующие непараметрический алгоритм автоматической классификации данных дистанционного зондирования. Рассматриваются результаты их применения при обнаружении компактных групп спектральных данных о состоянии лесных массивов. Программные средства реализованы в среде VisualStudioCommunity 2017.
The software realizing a nonparametric algorithm of automatic classification of data of remote sensing are offered. Results of their application at detection of compact groups of spectral data on a condition of forests are considered. Software are realized in the environment of windows
Издательство:Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск
Выпуск:2
Мероприятие:Актуальные проблемы авиации и космонавтики (Красноярск, 2019 ; 08.04 - 12.04)
Номера страниц:182-184
Держатель оригинала документа:Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
Ключевые слова:software, automatic classification, larger selections, sampling of a range of values of multidimensional random values. given remote sensing, forests, программные средства, автоматическая классификация, большие выборки, дискретизация области значений многомерных случайных величин, данные дистанционного зондирования, лесные массивы
