Отрывок: Рис. 3. Значения λ для всех пар слоёв исходного гиперспектра Был разработан алгоритм, в котором индекс зада- ется нормализованной разностной формулой, а ин- формативность оценивается на основе значения кри- терия разделимости дискриминантного анализа. В ра- Формирование информативного индекса для различения заданных объектов... Парингер Р.А., Мухин А...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Парингер, Р.А. | - |
dc.contributor.author | Мухин, А.В. | - |
dc.contributor.author | Куприянов, А.В. | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-07 16:34:52 | - |
dc.date.available | 2022-02-07 16:34:52 | - |
dc.date.issued | 2021-11 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20220203\95513 | ru |
dc.identifier.citation | Парингер, Р.А. Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных / Р.А. Парингер, А.В. Мухин, А.В. Куприянов // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 6. – С. 873-878. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-930. | ru |
dc.identifier.uri | 10.18287/2412-6179-CO-930 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Formirovanie-informativnogo-indeksa-dlya-razlicheniya-zadannyh-obektov-giperspektralnyh-dannyh-95513 | - |
dc.description.abstract | Работа посвящена разработке подхода, позволяющему по малому числу наблюдений создавать правила различения заданных объектов гиперспектральных данных. Разработка подобного подхода способствовала бы развитию методов и алгоритмов для оперативного анализа гиперспектральных данных, применимых как для предварительной обработки, так и для выполнения разметки гиперспектральных данных. Для реализации подхода предлагается применять технологию, заключающуюся в совместном использовании общих правил вычисления индексов и критериев информативности. В рамках данной работы при реализации предлагаемой технологии индекс задается нормализованной разностной формулой, а информативность оценивается на основе значения критерия разделимости дискриминантного анализа. В результате проведённых исследований, было показано, что с использованием алгоритма, реализующего технологию, была решена задача различения областей гиперспектральных данных с разной растительностью. Сформированный алгоритмом индекс оказался близким по значениям к NDVI. Применяемая технология является генерализацией подхода к формированию правил анализа гиперспектральных данных по малому числу признаков и может быть использована для формирования индексов, информативных в различных задачах. | ru |
dc.description.sponsorship | Результаты исследования были получены при поддержке государственного задания Минобрнауки России Самарскому университету в рамках работ НИЛ-602 "Фотоника для умного дома и умного города" тема 19в-Р001-602 43/21Б (экспериментальная часть), в рамках проекта № 0777-2020-0017 (программная реализация и разработка технологии), при частичной финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-51-05008 (теоретическая часть). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 45;6 | - |
dc.subject | классификация, гиперспектральные данные, NDVI, дискриминантный анализ | ru |
dc.title | Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных | ru |
dc.title.alternative | Formation of an informative index for recognizing specified objects in hyperspectral data | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Рис. 3. Значения λ для всех пар слоёв исходного гиперспектра Был разработан алгоритм, в котором индекс зада- ется нормализованной разностной формулой, а ин- формативность оценивается на основе значения кри- терия разделимости дискриминантного анализа. В ра- Формирование информативного индекса для различения заданных объектов... Парингер Р.А., Мухин А... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
11-Парингер-Мухин-Куприянов_SV(Pics)-KI-Lit-MI-MA-JuN2-NL-Gr.pdf | Основная статья | 3.88 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.