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. 2011. Т. 8. №2. С. 195-200

Оценка биометрических характеристик посевов наркосодержащих культур по данным авиационного гиперспектрального зондирования

В.В. Егоров 1, А.А. Ильин 2, А.П. Калинин 3, А.И. Родионов 2, И.Д. Родионов 4
1 Институт космических исследований РАН Москва, 117997 Москва, Профсоюзная 84/32
2 ЗАО НТЦ «Реагент», 119991 Москва, Косыгина 4
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, Косыгина 4
Проводится оценка биометрических характеристик наркосодержащих культур по данным авиационной ги-
перспектральной съемки с привлечением измерений in situ на специализированном полигоне (мира). В каче-
стве таких характеристик в работе рассматриваются: проективное покрытие, процентное содержание поскони
и высота растений. Для определения указанных биометрических характеристик применяется алгоритм ней-
ронных сетей. Показано, что алгоритмы нейронных сетей обеспечивают приемлемые для практики точности
оценки состояния наркосодержащих культур. Так, например, абсолютная погрешность оценки проективно-
го покрытия на тестовых участках миры составила 6%. Предложенная методика оценки состояния может ис-
пользоваться для мониторинга посевов наркосодержащих растений с авиационных и космических носителей.
Ключевые слова: гиперспектрометр, конопля, нейросети, проективное покрытие, биометрические характеристики, оценка состояния, точность, мониторинг
Полный текст

Список литературы:

  1. Балтер Б.М., Егоров В.В., Ильин А.А., Калинин А.П., Орлов А.Г., Останний А.Н., Родионова И.П.,.Родионов И.Д. Оценка возможностей гиперспектральной съемки для дистанционного об- наружения заданного типа растительности // Препринт ИКИ РАН Пр-2134. М. 2007. 28 с.
  2. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов / Общая редакция А.И. Галушкина.-М.:ИПРЖР, 2000. 258 с. (Нейрокомпьютеры и их применение)
  3. Калинин А.П.. Орлов А.Г., Родионов И.Д. Авиационный гиперспектрометр // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Сер. «Приборостроение». 2006. №3. С.11-24.
  4. Непобедимый С.П., Родионов И.Д., Воронцов Д.В, Орлов А.Г., Калашников С.К., Калинин А.П., Овчинников М.Ю., Родионов А.И., Шилов И.Б., Любимов В.Н., Осипов А.Ф. Гиперспектральное дистанционное зондирование Земли // ДАН. 2004. Том 397. №1. C. 45-48.
  5. Priddy K.L., Keller P.E. Artificial neural networks: an introduction. SPIE Press. 2005.165 p.