Отрывок: Данная процедура является наиболее вычислительно затратной процедурой. Модуль осуществляет процедуру классификации попиксельно. Результатом является причисление исследуемой точки к одному из заданных классов, при этом координаты классифицированного гиперпикселя добавляются к области интереса соответствующего класса. В результате работы получается файл с областями интереса, каждая из которых определяет точки одного класса, заданного входным файлом. Полученный файл соответст...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Блинова, Н.К. | - |
dc.contributor.author | Бибиков, С.А. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-25 13:33:34 | - |
dc.date.available | 2017-05-25 13:33:34 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20170522\64096 | ru |
dc.identifier.citation | Блинова Н.К. Интеграция модуля тематической классификации на основе показателя сопряжённости в программный комплекс ENVI / Н.К. Блинова, С.А. Бибиков // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1690-1693. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Integraciya-modulya-tematicheskoi-klassifikacii-na-osnove-pokazatelya-sopryazhennosti-v-programmnyi-kompleks-ENVI-64096 | - |
dc.description.abstract | В статье исследуется алгоритм классификации гиперспектральных изображений, основанный на показателе сопряжённости с подпространством, образованным векторами признаков заданного класса. Реализован полноценный плагин на языке IDL и встроен в состав программного комплекса ENVI. На первом этапе алгоритма для каждого класса формируется набор обучающих векторов, являющихся представителем данного класса. На втором этапе с использованием этих наборов векторов для каждого класса формируется решающая матрица. Заключительный этап состоит в классификации по критерию максимума показателя сопряжённости среди всех классов. Показатели сопряжённости вычисляются для каждого гиперпиксела с последующим выбором наиболее близкого класса по его максимальному значению. Интеграция модуля в программный комплекс ENVI существенно расширяет его возможности. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при финансовой поддержке Российского Научного Фонда, грант "Создание лаборатории прорывных технологий дистанционного зондирования Земли". | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | тематическая классификация | ru |
dc.subject | гиперспектральное изображение | ru |
dc.subject | показатель сопряжённости | ru |
dc.title | Интеграция модуля тематической классификации на основе показателя сопряжённости в программный комплекс ENVI | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Данная процедура является наиболее вычислительно затратной процедурой. Модуль осуществляет процедуру классификации попиксельно. Результатом является причисление исследуемой точки к одному из заданных классов, при этом координаты классифицированного гиперпикселя добавляются к области интереса соответствующего класса. В результате работы получается файл с областями интереса, каждая из которых определяет точки одного класса, заданного входным файлом. Полученный файл соответст... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 305_1690-1693.pdf | Основная статья. Раздел: Высокопроизводительные вычисления | 552.95 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.