Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак

Запропоновано метод зменшення шуму накартах класифікації земного покриву, отриманих на основі супутникових знімків високого розрізнення. Метод ґрунтується на дослідженні властивостей кожної групи пікселів з однаковим значенням класу.Точність та ефективність даного методу підтверджується тестуванням...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Індуктивне моделювання складних систем
Дата:2017
Автор: Лавренюк, М.С.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133648
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак / М.С. Лавренюк // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2017. — Вип. 9. — С. 138-148. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-133648
record_format dspace
spelling Лавренюк, М.С.
2018-06-04T16:30:09Z
2018-06-04T16:30:09Z
2017
Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак / М.С. Лавренюк // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2017. — Вип. 9. — С. 138-148. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.
XXXX-0044
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133648
004.62
Запропоновано метод зменшення шуму накартах класифікації земного покриву, отриманих на основі супутникових знімків високого розрізнення. Метод ґрунтується на дослідженні властивостей кожної групи пікселів з однаковим значенням класу.Точність та ефективність даного методу підтверджується тестуванням на незалежній вибірці, а також шляхом візуального порівняння з результатами загальновідомих методів фільтрації.
Предложен метод уменьшения шума на картах классификации земного покрова, полученных на основе спутниковых снимков высокого разрешения. Метод основан на исследовании свойств каждой группы точек с одинаковым значением класса. Точность и эффективность данного метода подтверждается тестированием на независимой выборке, а также путем визуального сравнения с результатами общеизвестных методов фильтрации.
This paper presents a method for noise reduction on the classification maps based on high resolution satellite images. Method is based on the properties investigation of each group of pixels with the same class value. The accuracy and efficiency of this method is confirmed by testing on an independent set, as well as by visual comparison with well-known filtration methods.
Публікація містить результати досліджень, проведених за грантової підтримки Держаного фонду фундаментальних досліджень за конкурсним проектом ДФФД Ф76/130-2017 від 17.10.2017.
uk
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Індуктивне моделювання складних систем
Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
spellingShingle Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
Лавренюк, М.С.
title_short Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
title_full Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
title_fullStr Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
title_full_unstemmed Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
title_sort метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак
author Лавренюк, М.С.
author_facet Лавренюк, М.С.
publishDate 2017
language Ukrainian
container_title Індуктивне моделювання складних систем
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
description Запропоновано метод зменшення шуму накартах класифікації земного покриву, отриманих на основі супутникових знімків високого розрізнення. Метод ґрунтується на дослідженні властивостей кожної групи пікселів з однаковим значенням класу.Точність та ефективність даного методу підтверджується тестуванням на незалежній вибірці, а також шляхом візуального порівняння з результатами загальновідомих методів фільтрації. Предложен метод уменьшения шума на картах классификации земного покрова, полученных на основе спутниковых снимков высокого разрешения. Метод основан на исследовании свойств каждой группы точек с одинаковым значением класса. Точность и эффективность данного метода подтверждается тестированием на независимой выборке, а также путем визуального сравнения с результатами общеизвестных методов фильтрации. This paper presents a method for noise reduction on the classification maps based on high resolution satellite images. Method is based on the properties investigation of each group of pixels with the same class value. The accuracy and efficiency of this method is confirmed by testing on an independent set, as well as by visual comparison with well-known filtration methods.
issn XXXX-0044
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133648
citation_txt Метод об’єктної фільтрації карт класифікації земного покриву на основі морфологічних ознак / М.С. Лавренюк // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2017. — Вип. 9. — С. 138-148. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT lavrenûkms metodobêktnoífílʹtracííkartklasifíkacíízemnogopokrivunaosnovímorfologíčnihoznak
first_indexed 2025-12-07T19:33:11Z
last_indexed 2025-12-07T19:33:11Z
_version_ 1850879237301469184