Класифікація сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних
Запропоновано метод класифікації сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних. Метод ґрунтується на послідовному використанні двох нейромережевих парадигм: карт самоорганізації Кохонена та ансамблю багатошарових персептронів. Точність класифікації підтверджується те...
Saved in:
| Published in: | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Date: | 2014 |
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2014
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84003 |
| 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: | Класифікація сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних / С.В. Скакун, А.Ю. Шелестов, Б.Я. Яйлимов, В.А. Остапенко, М.С. Лавренюк, А.В. Вікулов // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2014. — Вип. 6. — С. 157-166. — Бібліогр.: 22 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Запропоновано метод класифікації сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних. Метод ґрунтується на послідовному використанні двох нейромережевих парадигм: карт самоорганізації Кохонена та ансамблю багатошарових персептронів. Точність класифікації підтверджується тестуванням на незалежній вибірці, а також шляхом порівняння з офіційною статистикою.
Предложен метод классификации сельскохозяйственных посевов с использованием временных рядов спутниковых данных. Метод основан на последовательном использовании двух нейросетевых парадигм: карт самоорганизации Кохонена и ансамбля многослойных персептронов. Точность классификации подтверждается тестированием на независимой выборке, а также путем сравнения с официальной статистикой.
A method for crop classification using a time series of satellite data is presented. The method is based on the subsequent applications of two neural networks paradigms: self-organising Kohonen maps and an ensemble of multi-layer perceptrons. The accuracy of classification is verified using independent testing data set and compared with official statistics.
|
|---|---|
| ISSN: | XXXX-0044 |