informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-761Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ КЛАССА ОБЪЕКТОВ НА МНОГОЗОНАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯОрешкинаЛ. В.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus20051701201902(6)7985Copyright © Орешкина Л.В., 20192019Орешкина Л.В.Орешкина Л.В.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/761

Представляются методика и результаты эксперимента по обнаружению и распознаванию класса объектов на многозональных изображениях дистанционного зондирования. В качестве одного из признаков объекта используется контур (его векторное представление в полярной системе координат).

ReferencesDeer P.J. Digital change detection techniques: civilian and military applications. Information technology division, defense science and technology organization. – Australia, 1995. // http://ltwww.gsfc.nasa.gov/ISSSR–95/digitalc.htmDeer P.J. Digital change detection techniques: civilian and military applications. Information technology division, defense science and technology organization. – Australia, 1995. // http://ltwww.gsfc.nasa.gov/ISSSR–95/digitalc.htmManiakov N., Makhnist L., Rubanov V. Training algorithm for forecasting multilayer neural network // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 26–30.Maniakov N., Makhnist L., Rubanov V. Training algorithm for forecasting multilayer neural network // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 26–30.Cheng Y., Chen S. Image classification using color, texture and regions // Image and vision computing. – 2003. – V. 21. – № 9. – P. 759–776.Cheng Y., Chen S. Image classification using color, texture and regions // Image and vision computing. – 2003. – V. 21. – № 9. – P. 759–776.Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: Технология, методы, применение. – Мн.: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1999. – 300 с.Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: Технология, методы, применение. – Мн.: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1999. – 300 с.Konakh V., Topaz A. Remote sensing materials processing in soil cartography // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 190–194.Konakh V., Topaz A. Remote sensing materials processing in soil cartography // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 190–194.Krautsou S.L., Areshkina L.V., Murashko N.I. Vector contour presentation in polar coordinate system for object classes recognition // Sixth international conference. PRIP’2001. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2001. – P. 35–39.Krautsou S.L., Areshkina L.V., Murashko N.I. Vector contour presentation in polar coordinate system for object classes recognition // Sixth international conference. PRIP’2001. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2001. – P. 35–39.Методика классификации природных объектов на многоспектральных космических изображениях на основе последовательного слияния информации / М.А. Попов, В.И. Лялько и др. // Мат. Второй открытой всероссийской конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса». – Москва, 16–18 ноября 2004 г. – С. 46.Методика классификации природных объектов на многоспектральных космических изображениях на основе последовательного слияния информации / М.А. Попов, В.И. Лялько и др. // Мат. Второй открытой всероссийской конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса». – Москва, 16–18 ноября 2004 г. – С. 46.ERDAS Field Guide. – Atlanta, USA, 1999. – 698 p.ERDAS Field Guide. – Atlanta, USA, 1999. – 698 p.Еремеев В.А., Мордвинцев И.Н., Платонов Н.Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование земли из космоса. – М., 2003. – № 6. – С. 80 – 90.Еремеев В.А., Мордвинцев И.Н., Платонов Н.Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование земли из космоса. – М., 2003. – № 6. – С. 80 – 90.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.