Застосування методів комбінування даних при класифікуванні супутникових зображень

В даній статті були розглянуті методи класифікування зображень. Дані методи засновані на теорії свідчень і можуть бути застосовані до гіперспектральних та багатоспектральних зображень. Було зазначено, що комбінування конфліктних частин свідчення є однією з найбільш складних задач. Були розглянуті та...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2019
Main Author: Альперт, С.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2019
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162280
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Застосування методів комбінування даних при класифікуванні супутникових зображень / С.І. Альперт // Математичні машини і системи. — 2019. — № 2. — С. 16–26. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:В даній статті були розглянуті методи класифікування зображень. Дані методи засновані на теорії свідчень і можуть бути застосовані до гіперспектральних та багатоспектральних зображень. Було зазначено, що комбінування конфліктних частин свідчення є однією з найбільш складних задач. Були розглянуті такі правила комбінування: правило Ягера, правило Інагакі та правило комбінування Жанга. Було показано, що дані правила комбінування можуть працювати з неточною, неповною та невизначеною інформацією. В данной статье были рассмотрены методы классификации изображений. Данные методы основаны на теории свидетельств и могут применяться к гиперспектральным и многоспектральным изображениям. Также комбинирование конфликтных частей свидетельства является одной из наиболее сложных задач. Были рассмотрены такие правила комбинирования: правило Ягера, правило Инагаки и правило комбинирования Жанга. Было показано, что данные правила комбинирования работают с неточной, неполной и неопределенной информацией. The process of solution of different scientific, ecological and practical problems using hyperspectral satellite images always includes a procedure of image classification. Image classification methods were considered in the paper. These methods are based on the theory of evidence and they can be applied to hyperspectral and multispectral satellite images. It was noted, that combination of conflicting evidence bodies is one of the most difficult problems.The following combination rules were taken into consideration: Yager’s rule, Inagaki’s rule and Zhang’s combination rule. It was shown, that these combination rules can deal with imprecise, incomplete and vague information.
ISSN:1028-9763