Preview

Информатика

Расширенный поиск

СРАВНЕНИЕ И ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается общий подход к классификации многозональных спутниковых изображений. Даются сравнение, оценка точности  и анализ методов классификации (с обучением и без) многозональных спутниковых изображений применительно к представительским классам землепользования на территории Республики Беларусь. Анализ проводится с использованием программного продукта ERDAS Imagine 8.7 компании Leica Geosistems.

Об авторе

Л. В. Орешкина
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. Caprioli, M. Urban features recognition from VHR satellite data with an object-oriented approach / M. Caprioli, E. Tarantino // Proc. of Commission IV Joint Workshop, Challenges in Geospatial Analysis, Integration and Visualization II. – Stuttgart, Germany, 2003.

2. Любимова, А.В. Применение данных дистанционного зондирования в геологии и природопользовании / А.В. Любимова [Электронный ресурс]. – М., 2001. – Режим доступа: http://astra.geosys.ru/pageslab/ articles/

3. Дешифрирование космических снимков по структурным признакам при классификации ландшафтных зон / А.Д. Федоровский [и др.] // Доповіді Національної академії наук Украі¬ни. – 2001. – № 4. – С. 120–123.

4. ERDAS IMAGINE Tour Guides™. Leica Geosystems GIS & Mapping, LLC. – Atlanta, Georgia, 2003. – 670 p.

5. ERDAS Field Guide™. Seventh Edition, Revised and Expanded. Leica Geosystems GIS & Mapping, LLC. – Atlanta, Georgia, 2003. – 698 p.

6. Орешкина, Л.В. Обнаружение и распознавание класса объектов на многозональных изображениях дистанционного зондирования / Л.В. Орешкина // Информатика. – № 2. – 2005. – С. 79–85.

7. Мониторинг сельскохозяйственных земель на базе разномасштабных спутниковых данных / Н.В. Вандышева [и др.] // Исследование земли из космоса. – 2003. – № 3. – С. 72–84.

8. Орешкина, Л.В. Сравнение методов классификации многозональных спутниковых изображений / Л.В. Орешкина, А.В. Шидловский, В.Г. Коваленок // Материалы Второго Белорусского космического конгресса, 25–27 октября 2005 г., Минск, Беларусь. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2005. – С. 205–208.

9. Land Cover classification of Landsat-7 ETM+ data for forestry mapping / M.N. Ripa [et al.] // Proc. of XXX CIOSTA-CIGR V. – Torino, 2003.

10. Whiteside, T. A comparison of object-oriented and pixel-based classification methods for mapping land cover in northern Australia / T. Whiteside, W. Ahmad [Electronic resource]. – Mode of access: http://www.definiens-imaging.com/documents.

11. Remote Sensing Image Analysis including the Spatial Domain / R. Sluiter [et al.]. – New York: Kluwer Academic Publishers, 2005. – P. 271–280.

12. Morisette, J.T. Accuracy assessment curves for satellite-based change detection / J.T. Morisette, S. Khorram // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. – 2000. – № 66 (7). – Р. 875–880.

13. Foody, G.M. Status of land cover classification accuracy assessment / G.M. Foody // Remote Sensing of Environment. – 2002. – № 80. – Р. 185–201.


Для цитирования:


Орешкина Л.В. СРАВНЕНИЕ И ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Информатика. 2007;(1(13)):57-66.

Просмотров: 112


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)