Model of Transdisciplinary Representation of GEOspatial Information

Stryzhak, Oleksandr; Prychodniuk, V.V.; Podlipaiev, V.

doi:10.1007/978-3-030-16770-7_3

Cited by 25 publications

(35 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…tive information when compared with other sources [3]. These images are used to create the main component of geoinformation systems -electronic maps [3,5]. Electronic maps are the vector descriptions of spatial objects grouped into vector layers [5].…”

Section: запропоновано метод визначення контурIв об'єктIв на тонових mentioning

confidence: 99%

“…These images are used to create the main component of geoinformation systems -electronic maps [3,5]. Electronic maps are the vector descriptions of spatial objects grouped into vector layers [5]. Constructing and updating electronic maps using tonal aerospace images is relevant for [3,5,6]:…”

Section: запропоновано метод визначення контурIв об'єктIв на тонових mentioning

confidence: 99%

“…Electronic maps are the vector descriptions of spatial objects grouped into vector layers [5]. Constructing and updating electronic maps using tonal aerospace images is relevant for [3,5,6]:…”

Section: запропоновано метод визначення контурIв об'єктIв на тонових mentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Construction of methods for determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms

Рубан¹,

Khudov²,

Makoveichuk³

et al. 2019

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Section: запропоновано метод визначення контурIв об'єктIв на тонових mentioning

confidence: 99%

Section: запропоновано метод визначення контурIв об'єктIв на тонових mentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Construction of methods for determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms

Рубан¹,

Khudov²,

Makoveichuk³

et al. 2019

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

“…Для реалізації такого підходу найбільш доцільним є використання ІТ-ТОДОС (Трансдисциплінарні Онтологічні Діалоги Об'єктно-орієнтовних Систем) -в IT-платформи формування трансдисциплінарних інформаційних середовищ [6]. Ця платформа забезпечує взаємодії з інформаційними ресурсами за допомогою онтологічного інтерфейсу [7] та трансдисциплінарне представлення геопросторової інформації [8]. Пошук потрібної інформації та систематизація зібраних даних здійснюється за визначеними категоріями.…”

Section: робота з джерелами геопросторової інформації та введення знаunclassified

Концепція Побудови Системи Трансдисциплінарного Інформаційного Забезпечення Геопросторового Аналізу З Компонентною Архітектурою

Podlipaiev¹

2019

CNCS

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Предметом вивчення в статті є концепція побудови системи трансдисциплінарного інформаційного забезпечення геопросторового аналізу з компонентною архітектурою. Метою є розробка концепції побудови системи трансдисциплінарного інформаційного забезпечення геопросторового аналізу з компонентною архітектурою. Завдання: розглянути загальний опис системи інформаційної підтирки геопросторового аналізу, роботу з джерелами геопросторової інформації та введення знайдених даних до системи, створення формалізованого масиву несистематизованих геопросторових даних, бази геопросторових даних та пов’язаною з ними інформації, геоінформаційної платформи, експертного середовища. Використовуваними методами є: методи аналізу і синтезу складних інформаційних систем, методи системного аналізу, методи імітаційно-статистичного моделювання. Отримані такі результати. Встановлено, що геопросторовий аналіз є процесом визначення просторових, структурно-функціональних та інших взаємозв’язків між геопросторовими об’єктами для уточнення, зміни або отримання якісно нової розвідувальної інформації. Запропонована система матиме компонентну архітектуру й кожний експерт-аналітик може з типових компонентів системи створити власне аналітичне середовище. Відповідно до створеного аналітичного середовища буде організовано пошук та збір потрібної інформації, а також доведення до експерта-аналітика саме тієї інформації, яка відноситься до його компетенції. Висновки. Запропонована система інформаційного забезпечення процесів геоінформаційної підтримки та ведення геопросторового аналізу дозволяє оперативно здійснити пошук та надання потрібної експерту-аналітику інформації. При цьому система здатна використовувати інформацію, як з власних баз даних, так і з різнорідних зовнішніх інформаційних ресурсів.

show abstract

“…A large number of color images are obtained in geology, mineralogy, biology, metallurgy, medicine, ecology, agriculture, military affairs, cartography, etc. [1][2][3][4].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Development of Methods for Determining the Contours of Objects for a Complex Structured Color Image Based on the Ant Colony Optimization Algorithm

Khudov

Рубан

Makoveichuk

et al. 2020

EUREKA: Physics and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

A method for determining the contours of objects on complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm is proposed. The method for determining the contours of objects of interest in complexly structured color images based on the ant colony optimization algorithm, unlike the known ones, provides for the following. Color channels are highlighted. In each color channel, a brightness channel is allocated. The contours of objects of interest are determined by the method based on the ant colony optimization algorithm. At the end, the transition back to the original color model (the combination of color channels) is carried out. A typical complex structured color image is processed to determine the contours of objects using the ant colony optimization algorithm. The image is presented in the RGB color space. It is established that objects of interest can be determined on the resulting image. At the same time, the presence of a large number of "garbage" objects on the resulting image is noted. This is a disadvantage of the developed method. A visual comparison of the application of the developed method and the known methods for determining the contours of objects is carried out. It is established that the developed method improves the accuracy of determining the contours of objects. Errors of the first and second kind are chosen as quantitative indicators of the accuracy of determining the contours of objects in a typical complex structured color image. Errors of the first and second kind are determined by the criterion of maximum likelihood, which follows from the generalized criterion of minimum average risk. The errors of the first and second kind are estimated when determining the contours of objects in a typical complex structured color image using known methods and the developed method. The well-known methods are the Canny, k-means (k=2), k-means (k=3), Random forest methods. It is established that when using the developed method based on the ant colony optimization algorithm, the errors in determining the contours of objects are reduced on average by 5-13 %.

show abstract

Model of Transdisciplinary Representation of GEOspatial Information

Cited by 25 publications

References 7 publications

Construction of methods for determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms

Construction of methods for determining the contours of objects on tonal aerospace images based on the ant algorithms

Концепція Побудови Системи Трансдисциплінарного Інформаційного Забезпечення Геопросторового Аналізу З Компонентною Архітектурою

Development of Methods for Determining the Contours of Objects for a Complex Structured Color Image Based on the Ant Colony Optimization Algorithm

Contact Info

Product

Resources

About