Biophysical Parameters of Water Ecosystem Estimation Using Satellite Images and Optimization Techniques

Methods of increasing the accuracy of classification of agrophytocenoses by satellite images

“…Одним з найбiльш вживаних методiв дослiдження даних дистанцiйного зондування є класифiкацiя [7,9,12,13]. Зазвичай результатом обробки даних дистанцiйного спостереження є класифiкацiйнi карти [7,9], якi дають уявлення про миттєве просторове розподiлення рiзнорiдних об'єктiв, зокрема, рослинного покрову земної поверхнi.…”

“…Спираючись на попередньо проведенi дослiдження [3,12,13], процес класифiкацiї супутникового зображення, а саме пiкселiв, розглядається в рамках класифiкацiї вхiдних векторiв x n , n = 1, ..., N на багато класiв, де кожен вектор мiстить спектральнi характеристики пiкселя i розмiрнiсть вектору залежить вiд кiлькостi спектральних каналiв приладу. Задачу класифiкацiї, як показано в [12,13], можна представити у виглядi поетапної класифiкацiї на два класи z n ∈ {−1, 1} iз подальшим розрахунком максимальної ймовiрностi (iнтегральної характеристики) потрапляння одного iз пiкселiв до одного iз заданих класiв, що здiйснюється шляхом розв'язання задачi…”

“…Вище представленi методи фiльтрацiї, використанi для пiдвищення точностi результатiв класифiкацiї на основi методу опорних векторiв [13]. Як видно iз табл.…”