Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. В.3. Т.1. С. 106-112

Методы оптимизации числа спектральных каналов в задачах обработки и анализа данных дистанционного зондирования Земли

М.А. Попов , С.А. Станкевич 
Научный центр аэрокосмических исследований Земли Института геологических наук НАН Украины, 01601 Украина, г. Киев, ул. O. Гончара, 55Б
Проведен обзор современных подходов к проведению оптимизации числа спектральных каналов в задачах
обработки и анализа гиперспектральных снимков. Предложен новый способ выбора оптимальной комбинации
спектральных изображений, учитывающий не только статистические распределения признаков объектов разных
классов на спектральных изображениях, но и пространственно-статистические свойства изображения, а именно
разрешающую способность и величину отношения сигнал/шум.
Полный текст

Список литературы:

  1. Еремеев В.А., Мордвинцев И.Н., Платонов Н.Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование Земли из космоса, 2003. № 6. С. 80-90.
  2. Harrison J.F., Roper W.E., and Gomes R. Earth-Observing Hyperspectral Imaging Systems: A 2003 Survey // Proc. SPIE, 2003. #5097. Р. 222-232.
  3. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли // М.: Изд-во А и Б, 1997. 296 с.
  4. Попов М.О. Шляхи отримання космічної інформації в інтересах національної безпеки і оборони // Наука і оборона, 2002. №2. С. 38-50. (Укр.)
  5. Yang J., Ifarraguerri A. Real-Time Detection with a Hyperspectral Imaging Sensor // High Performance Computing Workshop 1999, Second Annual ITEA High Performance Computing Workshop, Edgewood, MD June 28 - July 1, 1999.
  6. Cook S., Harsanyi J. Real-Time Data Processing Onboard Remote Sensor Platforms // Applied Signal & Image Technology, NASA/ESTO/AIST NRA, Сontract NAS5-00216, 2002. 32 р.
  7. Jimйnez L., Landgrebe D.A. Supervised Classification in High Dimensional Space: Geometrical, Statistical, and Asymptotical Properties of Multivariate Data // IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics-Part C: Applications and Reviews, 1998. Vol. 28. No. 1. P. 39-53.
  8. Arzuaga-Cruz E., Jimenez-Rodriguez L.O., and Velez-Reyes M. Unsupervised Feature Extraction and Band Subset Selection Techniques Based on Relative Entropy Criteria for Hyperspectral Data Analysis // Proc. SPIE, 2003. Vol. 5093. P. 462-473.
  9. Varshney P.K., Arora M.K. Advanced Image Processing Techniques for Remotely Sensed Hyperspectral Data // Leipzig: Springer, 2004. 324 p.
  10. Ifarraguerri A., Chiang C. Unsupervised Hyperspectral Image Analysis with Projection Pursuit // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 2000. Vol. 38. No. 6. P. 2529-2538.
  11. Lee C., Langrebe D.A. Feature Extraction Based on Decision Boundaries // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1993. Vol. 4. No. 15. P. 388-400.
  12. Moreno J.F., Gonzalez M.-C., Alonso L., Hegarat-Mascle S.L., Alem F., and Normand M. Survey of Remote Sensing Data Analysis Methods // Report for European Research Project AIMWATER by Contract ENV4- CT98-0740. Valencia: CNRS/CETP, 1999. 82 p.
  13. Nakariyakul S., Casasent D. Hyperspectral feature selection and fusion for detection of chicken skin tumors // Proc. SPIE, 2004. Vol. 5271. P. 128-139.
  14. Seprico S.B., D'Inca M., Melgani F., and Moser G. A comparison of feature reduction techniques for classification of gyperspectral remote-sensing data // Proc. Of SPIE, 2003. Vol. 4885. P. 347-358.
  15. Кононов В.И., Станкевич С.А. Сравнительная оценка информативности цифровых аэрокосмических изображений высокого и низкого разрешения // Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского, 2004. Т. 17. № 2. С. 88-95.
  16. Станкевич С.А. Статистичний підхід до визначення порогової модуляції цифрових аерокосмічних зображений // Космічна наука і технологія, 2005. Т. 11. № ѕ. С. 81-84.
  17. Кононов В.И., Шкляр С.В. Сравнение математических выражений информационного критерия и критерия отношение сигнал/шум применительно к оценке иконических систем ДЗЗ // Нові методи в аерокосмічному землезнавстві. Київ: НАН України, 1999. С. 56-61.
  18. Станкевич С.А. Статичні аспекти визначення функції передавання модуляції аерокосмічних іконічних систем з дискретними фотоприймачами // Сучасні досягнення геодезичної науки та виробництва. Вип. II. Львів: Львівська Політехніка, 2005. С. 142-147.