Архив
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. 2010. Т. 7. №4. С. 112-117

Определение с помощью нейросетевого алгоритма количественных характеристик зондируемой поверхности, используя данные многоспектральной и радиолокационной съемки Земли

А.А. Ильин1, В.В. Егоров 2, А.П. Калинин3, И.Д. Родионов4
1 Научно технический центр «Реагент», 119991 Москва, ул. Косыгина, д.4
2 Институт космических исследований РАН, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
3 Институт Проблем Механики им. А.Ю. Ишлинского РАН, 19526 Москва, проспект Вернадского 101, корп. 1
4 Институт химической физики им. Н.Н. Семенова РАН, 119991 Москва, ул. Косыгина, д.4
Предложено использование алгоритма нейронных сетей, обеспечивающего эффективную реализацию мето-
дов определения количественных характеристик зондируемой поверхности, используя данные многоспек-
тральной и радиолокационной съемки Земли. Полученные по результатам наземных исследований данные
разделялись на тестовые и обучающие, по которым производилось обучение нейросети для последующего
решения обратной задачи. Проверка работоспособности разработанных методов показала их высокое каче-
ство - точность классификации составила 0,98, а величина среднеквадратичной ошибки оценки биометриче-
ских параметров конопли находилась в пределах 3-6%.
Ключевые слова: многоспектральная съемка, дистанционное зондирование, нейронная сеть, обучение, ве- рификация, точность, данные in situ
Полный текст

Список литературы:

  1. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры и их применение. Сб. докладов Пятой всерос. конф.// М.: Радио и связь. 1999, 484 с.
  2. Morton J. Canty. Image analysis, classification and change detection in remote sensing: with algorithms for ENVI/IDL // CRC Press Tailor & Francis group. 2007. P. 143-202
  3. Saich P., Lewis P., Disney M., Thackrah, G. Comparison of HyMap/E-SAR data with models for optical reflectance and microwave scattering from vegetation canopies // Proc. Int. Symp. Retrieval of Bio- and Geophysical parameters from SAR data for Land Applications. Sheffield Sept. 2001 (ESA SP-475, Jan. 2000).
  4. Lewis P. Three-dimensional plant modelling for remote sensing simulation studies using the Botanical Plant Modelling System // Agronomie: Agriculture and Environment.1999. V.19. No.3-4. P.185-210.
  5. Нильсон Т, Кууск А. Приближенные аналитические формулы для расчета коэффициентов спектральной яркости сельскохозяйственной растительности // Исслед. Земли из космоса. 1984. № 5. С. 76-83.
  6. Oh Yisok, Hong Jin-Young, Lee Sung-Hwa. A simple microwave backscattering model for vegetation canopies // J. of the Korea electromagnetic engineering soc. 2005. V. 5. № 4. P. 183-188.