Отрывок: 4. Результаты экспериментов Результирующие значения описанных метрик представлены в табл. 4. Предложенный малопарамет- рический алгоритм с историческими данными на вход обозначен как LP. Алгоритмом оконтуривания полей на основе глубокого обучения, предложенный в работе [22], принимающий на вход мгновенные данные, обо- значен как DL. Метрики рассчитывались для двух фрагментов, выбранных для тестирования (см. рис. 1). Табл. 4. Результаты оценки качества алгоритмов о...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Павлова, М.А. | - |
dc.contributor.author | Тимофеев, В.А. | - |
dc.contributor.author | Бочаров, Д.А. | - |
dc.contributor.author | Сидорчук, Д.С. | - |
dc.contributor.author | Нурмухаметов, А.Л. | - |
dc.contributor.author | Никоноров, А.В. | - |
dc.contributor.author | Ярыкина, М.С. | - |
dc.contributor.author | Кунина, И.А. | - |
dc.contributor.author | Смагина, А.А. | - |
dc.contributor.author | Загарев, М.А. | - |
dc.date.accessioned | 2023-04-26 14:45:05 | - |
dc.date.available | 2023-04-26 14:45:05 | - |
dc.date.issued | 2023-06 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20230424\103219 | ru |
dc.identifier.citation | Павлова, М.А. Малопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2 / М.А. Павлова, В.А. Тимофеев, Д.А. Бочаров, Д.С. Сидорчук, А.Л. Нурмухаметов, А.В. Никоноров, М.С. Ярыкина, И.А. Кунина, А.А. Смагина, М.А. Загарев // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 3. – С. 451-463. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1235. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/-6179-CO-1235 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Maloparametricheskii-metod-okonturivaniya-selskohozyaistvennyh-polei-na-sputnikovyh-snimkah-s-pomoshu-istoricheskih-dannyh-MSAVI2-103219 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассматривается проблема оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках. Для решения этой задачи применяется подход, основанный на анализе исторических данных. В работе показано, что на таких данных можно добиться высокого качества с помощью простого малопараметрического метода. Метод состоит из детектора полей и детектора границ. Детекция полей основана на определении порога Оцу, а для определения границ используется детектор краев Кэнни. В связи с нехваткой доступных наборов данных нами был подготовлен и опубликован собственный набор данных, состоящий из 18859 экспертно аннотированных полей на снимках Sentinel-2. Для сравнения оконтуривания на мгновенных и исторических данных был реализован один из наиболее современных методов, основанный на глубоком обучении. Эксперимент показал, что использование исторических данных позволяет получить более высокое качество с более низкими затратами. Предлагаемый малопараметрический метод требует значительно меньше обучающих данных по сравнению с методом на мгновенных данных. Подготовленный набор данных и реализация алгоритма на языке Python были выложены в открытый доступ. | ru |
dc.description.sponsorship | Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 20-61-47089). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 47;3 | - |
dc.subject | оконтуривание сельскохозяйственных полей | ru |
dc.subject | малопараметрический алгоритм | ru |
dc.subject | компьютерное зрение | ru |
dc.subject | дистанционное зондирование Земли | ru |
dc.subject | исторические данные | ru |
dc.subject | открытый набор данных | ru |
dc.title | Малопараметрический метод оконтуривания сельскохозяйственных полей на спутниковых снимках с помощью исторических данных MSAVI2 | ru |
dc.title.alternative | Low-parameter method for delineation of agricultural fields in satellite images based on multi-temporal MSAVI2 data | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | 4. Результаты экспериментов Результирующие значения описанных метрик представлены в табл. 4. Предложенный малопарамет- рический алгоритм с историческими данными на вход обозначен как LP. Алгоритмом оконтуривания полей на основе глубокого обучения, предложенный в работе [22], принимающий на вход мгновенные данные, обо- значен как DL. Метрики рассчитывались для двух фрагментов, выбранных для тестирования (см. рис. 1). Табл. 4. Результаты оценки качества алгоритмов о... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2023_47_3_451-463.pdf | Основная статья | 4.77 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.