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. №3. С. 55-63

Вычислительные аспекты построения классификаторов разной сложности при обработке гиперспектральных аэрокосмических изображений

В.В. Козодеров 1, Е.В. Дмитриев 2, В.Д. Егоров 2, В.В. Борзяк 1
1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
2 Институт вычислительной математики РАН
Рассматриваются результаты совмещенной гиперспектральной и аэрофотосъемки для классификации природно-техногенных объектов. Основное внимание уделяется вычислительным аспектам выделения контуров объектов в пределах обрабатываемой сцены, содержащих дым от лесных пожаров, источники возгорания, а также участки лесной растительности, не подверженные пожарам. Показаны характерные особенности спектров исследуемых объектов и их изменчивости в пределах выделенных контуров по данным гиперспектрального аэрозондирования.
Ключевые слова: гиперспектральные аэрокосмические изображения, обработка данных, анализ спектров
Полный текст

Список литературы:

  1. Козодеров В.В., Дмитриев Е.В. Аэрокосмическое зондирование почвенно-растительного покрова: модели, алгоритмическое и программное обеспечение, наземная валидация // Исследование Земли из космоса, 2010. №1. C.69-86.
  2. Козодеров В.В., Кондранин Т.В., Райкунов Г.Г., Казанцев О.Ю., Белоцерковский А.В., Асташкин А.А., Бобылев В.И., Дмитриев Е.В., Каменцев В.П., Борзяк В.В., Щербаков М.В., Лесуновский А.А. Аэрокосмическая гиперспектрометрия: летные испытания аппаратуры, программно-алгоритмическое обеспечение обработки данных // Исследование Земли из космоса, 2010. №5. C.59-68.
  3. Dalponte M., Bruzzone L., Vescovo L., Gianelle D. The role of spectral resolution and classifier complexity in the analysis of hyperspectral images of forest areas // Remote Sensing of Environment, 2009. V.113. P.2345-2355.
  4. Foody G. M., Mathur A. Toward intelligent training of supervised image classifications: Directing training data acquisition for SVM classification // Remote Sensing of Environment, 2004. V.93. P.107-117.
  5. Jain A.K., Duin R.P.W., Mao J. Statistical Pattern Recognition: A Review // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2000. V.22. №1. P.4-37.
  6. Plaza A., Benediktsson J.A., Boardman J.W., Brazile J., Bruzzone L., Camps-Valls G., Chanussot J., Fauvel M., Gamba P., Gualtieri A., Marconcini M., Tilton J.C., Trianni G. Recent advances in techniques for hyperspectral image processing // Remote Sensing of Environment, 2009. V.113. P.110-122.