Оцінка щільності розподілу спектральної яскравості на основі композиційної моделі в задачах дистанційних зондувань Землі

• Published in: Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики
• Date: 2011
• Main Authors: Жуков, М.Н., Тішаєва, А.М., Тішаєв, І.В.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2011
• Subjects: Теоретичні та практичні результати дослідження розвитку Землі
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/98328
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Оцінка щільності розподілу спектральної яскравості на основі композиційної моделі в задачах дистанційних зондувань Землі/ М.Н. Жуков, А.М. Тішаєва, І.В. Тішаєв // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2011. — Вип. 8. — С. 72-81. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

Запропоновано новий метод оцінки щільностей одно- та багатовимірних розподілів для використання в задачах дешифрування даних дистанційного зондування Землі на основі моделі суміші локальних розподілів. Показано високу ефективність, особливо в разі ускладнених неоднорідних розподілів, прийнятність для опису багатовимірних розподілів, з компонентами, корельованими у загально прийнятому розумінні. Наведено результати практичного застосування. Предлагается новый метод оценки плотностей одно- и многомерных распределений для использования в задачах дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли на основе модели смеси локальных распределений. Продемонстрированы высокая эффективность, особенно в случае осложненных неоднородных распределений, приемлемость для описания многомерных распределений, с компонентами, коррелированными в общепринятом понимании. Приведены результаты практического использования. In the paper is suggested new approach for density estimation of univariate and multivariate distributions, which are used in interpretation of remote sensing data. The approach is based on mixture of elemental local distributions. It is shown effectiveness of the method, especially in case of complex inhomogeneous distributions. Acceptability for describing multivariate distributions with correlated components is considered. Practical applications examples are given.