Определение затопленных территорий на основе интеграции разнородных данных

Запропоновано новий підхід до визначення затоплених територій на основі радіолокаційних та оптичних супутникових даних. Для сегментації та класифікації супутникових зображень використовуються нейронні мережі — карти Кохонена, що саморганізуються. Запропонований підхід верифіковано на даних супутни...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2007
Hauptverfasser: Куссуль, Н.Н., Лупян, Е.А., Шелестов, А.Ю., Тищенко, Ю.Г., Хлухи, Л.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2007
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207143
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:Определение затопленных территорий на основе интеграции разнородных данных / Н.Н. Куссуль, Е.А. Лупян, А.Ю. Шелестов, С.В. Скакун, Ю.Г. Тищенко, Л. Хлухи // Проблемы управления и информатики. — 2007. — № 6. — С. 117-126. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Запропоновано новий підхід до визначення затоплених територій на основі радіолокаційних та оптичних супутникових даних. Для сегментації та класифікації супутникових зображень використовуються нейронні мережі — карти Кохонена, що саморганізуються. Запропонований підхід верифіковано на даних супутника ERS2 під час повеней на річці Тиса в березні 2001 р. Отримана таким чином інформація може доповнювати дані, що використовуються під час розв’язання задач моніторингу для сільського господарства. A new approach to flood extent extraction using SAR and optical data is proposed. Segmentation and classification of radar images is done using neural networks —
ISSN:0572-2691