Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников

• Veröffentlicht in: Геоінформатика
• Datum: 2014
• Hauptverfasser: Муравко, С.В., Демидов, В.К., Бондарь, К.М., Жуков, Н.Н.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2014
• Schlagworte: Геолого-геофізичні та математичні методи і сучасні комп'ютерні технології дослідження літосфери
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97997
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Опыт автоматического распознавания аномалий на магнитных картах археологических памятников / С.В. Муравко, В.К. Демидов, К.М. Бондарь, Н.Н. Жуков // Геоінформатика. — 2014. — № 1. — С. 54-59. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Описан программный модуль автоматического распознавания аномалий на магнитных картах высокой детальности. Модуль является частью разрабатываемой автоматизированной системы интерпретации археолого-магнитометрических данных. Распознавание аномалий реализовано по методу ближайшего соседа на основании критериев, продиктованных практическим опытом качественной интерпретации. Программный модуль написан на языке программирования Python. Описано програмний модуль автоматичного розпізнавання аномалій на магнітних картах високої детальності. Модуль є частиною автоматизованої системи інтерпретації археологічно-магнітометричних даних. Розпізнавання аномалій реалізовано за методом найближчого сусіда на основі критеріїв, які спираються на практичний досвід якісної інтерпретації. Програмний модуль написаний на мові програмування Python. A software module for automatic detection of anomalies on high-resolution magnetic maps is described. The module is part of an automated system for interpreting archaeomagnetic data, which is being currently developed. Anomaly detection is implemented by the method of the nearest neighbor, based on a number of criteria obtained through practical experience of qualitative interpretation. The software module is written in Python.