Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений
Розглянуто проблему класифікації агрофітоценозів за даними супутникового спостереження. Запропоновано процедуру попередньої обробки супутникових зображень для підвищення точності та швидкості експрес-аналізу стану сільськогосподарських угідь. Основна ідея алгоритму полягає в побудові моделей класифі...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2016 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208180 |
| 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: | Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений / Л.В. Подгородецкая, Ю.В. Пруцко, О.В. Семенив // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 152-159. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208180 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Подгородецкая, Л.В. Пруцко, Ю.В. Семенив, О.В. 2025-10-20T14:46:46Z 2016 Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений / Л.В. Подгородецкая, Ю.В. Пруцко, О.В. Семенив // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 152-159. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208180 504.064:58.05:51-76:581.133.1:535.361.2 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i5.50 Розглянуто проблему класифікації агрофітоценозів за даними супутникового спостереження. Запропоновано процедуру попередньої обробки супутникових зображень для підвищення точності та швидкості експрес-аналізу стану сільськогосподарських угідь. Основна ідея алгоритму полягає в побудові моделей класифікації знімків агрофітоценозів на основі використання методу статистичного навчання. Наведено результати тестування алгоритму, проведено комп'ютерне моделювання оптимальних параметрів моделі для забезпечення високої точності та узагальнюючого статистичного показника. Попередні результати класифікації супутникових знімків сільськогосподарських угідь продемонстрували, що застосування вищезгаданого методу дозволяє значно спростити процес експрес-аналізу стану агрофітоценозів, оперативно та достовірно визначати площі посівних, підвищити швидкість обробки знімків, при цьому зберігається висока точність класифікації (понад 70 %) і коефіцієнт регулярності при різних вхідних даних. Розглянуто проблему класифікації агрофітоценозів за даними супутникового спостереження. Запропоновано процедуру попередньої обробки супутникових зображень для підвищення точності та швидкості експрес-аналізу стану сільськогосподарських угідь. Основна ідея алгоритму полягає в побудові моделей класифікації знімків агрофітоценозів на основі використання методу статистичного навчання. Наведено результати тестування алгоритму, проведено комп'ютерне моделювання оптимальних параметрів моделі для забезпечення високої точності та узагальнюючого статистичного показника. Попередні результати класифікації супутникових знімків сільськогосподарських угідь продемонстрували, що застосування вищезгаданого методу дозволяє значно спростити процес експрес-аналізу стану агрофітоценозів, оперативно та достовірно визначати площі посівних, підвищити швидкість обробки знімків, при цьому зберігається висока точність класифікації (понад 70 %) і коефіцієнт регулярності при різних вхідних даних. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Космический мониторинг Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений Оцінювання стану посівних площ на основі класифікації агрофітоцинозів за даними супутникових спостережень Farmland state estimation based on agrophytocenoses classification and remote sensing satellite data Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| spellingShingle |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений Подгородецкая, Л.В. Пруцко, Ю.В. Семенив, О.В. Космический мониторинг |
| title_short |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| title_full |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| title_fullStr |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| title_full_unstemmed |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| title_sort |
оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений |
| author |
Подгородецкая, Л.В. Пруцко, Ю.В. Семенив, О.В. |
| author_facet |
Подгородецкая, Л.В. Пруцко, Ю.В. Семенив, О.В. |
| topic |
Космический мониторинг |
| topic_facet |
Космический мониторинг |
| publishDate |
2016 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Оцінювання стану посівних площ на основі класифікації агрофітоцинозів за даними супутникових спостережень Farmland state estimation based on agrophytocenoses classification and remote sensing satellite data |
| description |
Розглянуто проблему класифікації агрофітоценозів за даними супутникового спостереження. Запропоновано процедуру попередньої обробки супутникових зображень для підвищення точності та швидкості експрес-аналізу стану сільськогосподарських угідь. Основна ідея алгоритму полягає в побудові моделей класифікації знімків агрофітоценозів на основі використання методу статистичного навчання. Наведено результати тестування алгоритму, проведено комп'ютерне моделювання оптимальних параметрів моделі для забезпечення високої точності та узагальнюючого статистичного показника. Попередні результати класифікації супутникових знімків сільськогосподарських угідь продемонстрували, що застосування вищезгаданого методу дозволяє значно спростити процес експрес-аналізу стану агрофітоценозів, оперативно та достовірно визначати площі посівних, підвищити швидкість обробки знімків, при цьому зберігається висока точність класифікації (понад 70 %) і коефіцієнт регулярності при різних вхідних даних.
Розглянуто проблему класифікації агрофітоценозів за даними супутникового спостереження. Запропоновано процедуру попередньої обробки супутникових зображень для підвищення точності та швидкості експрес-аналізу стану сільськогосподарських угідь. Основна ідея алгоритму полягає в побудові моделей класифікації знімків агрофітоценозів на основі використання методу статистичного навчання. Наведено результати тестування алгоритму, проведено комп'ютерне моделювання оптимальних параметрів моделі для забезпечення високої точності та узагальнюючого статистичного показника. Попередні результати класифікації супутникових знімків сільськогосподарських угідь продемонстрували, що застосування вищезгаданого методу дозволяє значно спростити процес експрес-аналізу стану агрофітоценозів, оперативно та достовірно визначати площі посівних, підвищити швидкість обробки знімків, при цьому зберігається висока точність класифікації (понад 70 %) і коефіцієнт регулярності при різних вхідних даних.
|
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208180 |
| citation_txt |
Оценивание состояния посевных площадей на основе классификации агрофитоценозов по данным спутниковых наблюдений / Л.В. Подгородецкая, Ю.В. Пруцко, О.В. Семенив // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 152-159. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT podgorodeckaâlv ocenivaniesostoâniâposevnyhploŝadeinaosnoveklassifikaciiagrofitocenozovpodannymsputnikovyhnablûdenii AT pruckoûv ocenivaniesostoâniâposevnyhploŝadeinaosnoveklassifikaciiagrofitocenozovpodannymsputnikovyhnablûdenii AT semenivov ocenivaniesostoâniâposevnyhploŝadeinaosnoveklassifikaciiagrofitocenozovpodannymsputnikovyhnablûdenii AT podgorodeckaâlv ocínûvannâstanuposívnihploŝnaosnovíklasifíkacííagrofítocinozívzadanimisuputnikovihspostereženʹ AT pruckoûv ocínûvannâstanuposívnihploŝnaosnovíklasifíkacííagrofítocinozívzadanimisuputnikovihspostereženʹ AT semenivov ocínûvannâstanuposívnihploŝnaosnovíklasifíkacííagrofítocinozívzadanimisuputnikovihspostereženʹ AT podgorodeckaâlv farmlandstateestimationbasedonagrophytocenosesclassificationandremotesensingsatellitedata AT pruckoûv farmlandstateestimationbasedonagrophytocenosesclassificationandremotesensingsatellitedata AT semenivov farmlandstateestimationbasedonagrophytocenosesclassificationandremotesensingsatellitedata |
| first_indexed |
2025-11-28T04:20:16Z |
| last_indexed |
2025-11-28T04:20:16Z |
| _version_ |
1850853338209320960 |