1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии
  5. Выпуск 2017 г. Том 10. № 6

Recognition of Forest Species and Ages Using Algorithms Based on Error-Correcting Output Codes
статья из журнала

Полный текстЗаказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (R 31)
Библиографическое описание: Recognition of Forest Species and Ages Using Algorithms Based on Error-Correcting Output Codes = Распознавание породного и возрастного состава древостоев с использованием алгоритмов на основе самокорректирующихся кодов / E. V. Dmitriev, A. O. Dementyev. - Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2017. - Т. 10, № 6. - С. 794-804 : рис. - Библиогр.: с. 803-804. - ISSN 1999-494X.
Аннотация: Представлена базовая модель распознавания таксационных характеристик древостоев по спектральным признакам в проблеме обработки гиперспектральных авиационных изображений. Основу модели составляет алгоритм многоклассовой обучаемой классификации с использованием самокорректирующихся кодов. В качестве необходимого метода бинарной классификации применен метод опорных векторов. Описана методика использования выделов со смешанным породным составом для построения обучающего ансамбля. Приведен пример восстановления породного и возрастного состава для выбранного тестового участка по данным гиперспектральных измерений. Оценка точности восстановления породного состава соответствует точности наземных данных лесотаксации.
Год издания: 2017
Авторы: Dmitriev E. V. , Kozoderov Vladimir V. , Dementyev Alexander O. , Sokolov Anton A.
Источник: Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии
Выпуск: Т. 10, № 6
Номера страниц: 794-804
Количество экземпляров:

Всего свободно 3 из 3 экземпляров.

  • Читальный зал Б307 (пр. Свободный, 79, к. Б3-07): свободно 1 из 1 экземпляров
  • Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров
  • Информационно-библиографический отдел (ул. Л. Прушинской, 2, к. 3-06): свободно 1 из 1 экземпляров

Похожие публикации

The Performance of Classifiers in the Task of Thematic Processing of Hyperspectral Images

  • Dmitriev Egor и др.
  • 2016 год

Классификация гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения

  • Пестунов И. А. и др.
  • 2018 год

Классификация гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли

  • Бучнев А. А. и др.
  • 2019 год

Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian…

  • Safonova Anastasiia и др.
  • 2018 год

Phenological Characterization of Forest Vegetation in Russia (the Krasnoyarskii Krai) Based on…

  • Botvich Irina и др.
  • 2018 год

Spatial Distribution of NDVI Seeds of Cereal Crops with Different Levels of Weediness According…

  • Pisman Tamara I. и др.
  • 2020 год

Comparison of Spectral-Spatial Classification Methods for Hyperspectral Images of High Spatial…

  • Melnikov Pavel V. и др.
  • 2017 год

Development of the Technology to Identify Firebreak Plowing Objects Based on the Satellite Data…

  • Maltsev Eugene A.
  • 2017 год

Показать ещё