Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации

Розглянуто задачу класифікації сільськогосподарських земель для трьох областей України площею 78,500 км2. Класифікацію проведено не за одним знімком, а за декількома різночасовими супутниковими зображеннями. Використані для розв’язання задачі дані характеризуються різним просторовим розрізненням і ч...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2012
Hauptverfasser: Галлего, Х., Кравченко, А.Н., Куссуль, Н.Н., Скакун, С.В., Шелестов, А.Ю., Грипич Ю.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schriftenreihe:Проблемы управления и информатики
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207505
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации / Х. Галлего, А.Н. Кравченко, Н.Н. Куссуль, С.В. Скакун, А.Ю. Шелестов, Ю.А. Грипич // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 3. — С. 123–135. — Бібліогр.: 41 назв. - рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-207505
record_format dspace
fulltext
spelling irk-123456789-2075052025-10-09T00:14:02Z Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации Аналіз ефективності різних підходів для класифікації посівів на основі супутникової та наземної інформації Efficiency Assessment of Different Approaches to Crop Classification Based on Satellite and Ground Observations Галлего, Х. Кравченко, А.Н. Куссуль, Н.Н. Скакун, С.В. Шелестов, А.Ю. Грипич Ю.А. Космические информационные технологии и системы Розглянуто задачу класифікації сільськогосподарських земель для трьох областей України площею 78,500 км2. Класифікацію проведено не за одним знімком, а за декількома різночасовими супутниковими зображеннями. Використані для розв’язання задачі дані характеризуються різним просторовим розрізненням і часовими характеристиками. На прикладі цієї задачі оцінюється робота різних класифікаторів (нейронних мереж, дерев розв’язків та методу опорних векторів) для істотно різних обсягів даних (навчальної та тестової вибірок): і для надзвичайно великих масивів даних, і за умови їх нестачі (відсутності). A problem of crop classification for three regions of Ukraine with an area of 78,500 km2 is considered. Classification is carried out using not a single satellite but a timeseries of satellite images. Satellite data are characterized by different spatial and temporal resolution. We assessed efficiency of different classification algorithms (neural networks, decision trees and support vector machines) for various data sets in terms of training and testing sets. 2012 Article Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации / Х. Галлего, А.Н. Кравченко, Н.Н. Куссуль, С.В. Скакун, А.Ю. Шелестов, Ю.А. Грипич // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 3. — С. 123–135. — Бібліогр.: 41 назв. - рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207505 681.51 10.1615/JAutomatInfScien.v44.i5.70 ru Проблемы управления и информатики application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Космические информационные технологии и системы
Космические информационные технологии и системы
spellingShingle Космические информационные технологии и системы
Космические информационные технологии и системы
Галлего, Х.
Кравченко, А.Н.
Куссуль, Н.Н.
Скакун, С.В.
Шелестов, А.Ю.
Грипич Ю.А.
Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
Проблемы управления и информатики
description Розглянуто задачу класифікації сільськогосподарських земель для трьох областей України площею 78,500 км2. Класифікацію проведено не за одним знімком, а за декількома різночасовими супутниковими зображеннями. Використані для розв’язання задачі дані характеризуються різним просторовим розрізненням і часовими характеристиками. На прикладі цієї задачі оцінюється робота різних класифікаторів (нейронних мереж, дерев розв’язків та методу опорних векторів) для істотно різних обсягів даних (навчальної та тестової вибірок): і для надзвичайно великих масивів даних, і за умови їх нестачі (відсутності).
format Article
author Галлего, Х.
Кравченко, А.Н.
Куссуль, Н.Н.
Скакун, С.В.
Шелестов, А.Ю.
Грипич Ю.А.
author_facet Галлего, Х.
Кравченко, А.Н.
Куссуль, Н.Н.
Скакун, С.В.
Шелестов, А.Ю.
Грипич Ю.А.
author_sort Галлего, Х.
title Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
title_short Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
title_full Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
title_fullStr Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
title_full_unstemmed Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
title_sort анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2012
topic_facet Космические информационные технологии и системы
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207505
citation_txt Анализ эффективности различных подходов для классификации посевов на основе спутниковой и наземной информации / Х. Галлего, А.Н. Кравченко, Н.Н. Куссуль, С.В. Скакун, А.Ю. Шелестов, Ю.А. Грипич // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 3. — С. 123–135. — Бібліогр.: 41 назв. - рос.
series Проблемы управления и информатики
work_keys_str_mv AT gallegoh analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT kravčenkoan analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT kussulʹnn analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT skakunsv analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT šelestovaû analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT gripičûa analizéffektivnostirazličnyhpodhodovdlâklassifikaciiposevovnaosnovesputnikovojinazemnojinformacii
AT gallegoh analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT kravčenkoan analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT kussulʹnn analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT skakunsv analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT šelestovaû analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT gripičûa analízefektivnostíríznihpídhodívdlâklasifíkacííposívívnaosnovísuputnikovoítanazemnoíínformacíí
AT gallegoh efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
AT kravčenkoan efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
AT kussulʹnn efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
AT skakunsv efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
AT šelestovaû efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
AT gripičûa efficiencyassessmentofdifferentapproachestocropclassificationbasedonsatelliteandgroundobservations
first_indexed 2025-10-09T01:09:01Z
last_indexed 2025-10-12T01:07:37Z
_version_ 1845736250882916352