Электронный архив НГУ

Исследование эффективности пространственных признаков при классификации спутниковых изображений различного разрешения

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Борзов, Сергей Михайлович ru_RU
dc.contributor.author Потатуркин, Андрей Олегович ru_RU
dc.contributor.author A. O. Potaturkin en_EN
dc.contributor.author S. M. Borzov en_EN
dc.creator Институт автоматики и электрометрии СО РАН ru_RU
dc.creator Institute of Automation and Electrometry SB RAS en_EN
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator Novosibirsk State University en_EN
dc.date.accessioned 2013-02-27T10:29:56Z
dc.date.available 2013-02-27T10:29:56Z
dc.date.issued 2013-02-27
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri http://www.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/241
dc.description.abstract Рассматривается возможность использования пространственной информации при ландшафтной классификации спутниковых изображений высокого разрешения. Приводятся результаты экспериментальных исследований информативности статистических и структурных признаков при обнаружении антропогенных территорий. Показано, что с увеличением пространственного разрешения обрабатываемых данных с 10 до 2,5 м эффективность обнаружения объектов техносферы на естественном фоне посредством поиска аномалий в локальной структуре изображений возрастает в 5 и более раз. ru_RU
dc.description.abstract This article elaborates on possibility of spatial information utilization in classification of high resolution remote sensing imagery. In it the results of empiric survey on dependency of statistical and structural image attributes on the resolution of satellite imagery in tasks of detection of anthropogenic territories are presented. It is shown that, when using the anomaly detection in local structure method, effectiveness of technosphere objects’ segregation from natural background increases five and more times with refining of the spatial resolution of an image from 10 to 2,5 m. en_EN
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject дистанционное зондирование Земли ru_RU
dc.subject пространственные признаки ru_RU
dc.subject структура изображений ru_RU
dc.subject пространственные аномалии ru_RU
dc.subject поиск объектов ru_RU
dc.subject object detection en_EN
dc.subject spatial anomalies en_EN
dc.subject image structure en_EN
dc.subject spatial attributes en_EN
dc.subject remote sensing en_EN
dc.title Исследование эффективности пространственных признаков при классификации спутниковых изображений различного разрешения ru_RU
dc.title.alternative Survey of spatial attributes’ effectiveness in classification of satellite imagery of various resolutions en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Борзов С. М., Козик В. И., Потатуркин О. И. Поиск объектов неприродного происхождения на основе многоспектральной обработки данных дистанционного зондирования Земли // Автометрия. 2010. № 6. С. 9–15. 2. Nobrega R. A. A., O’Hara C. G., Quintanilha J. A. An Object-based Approach to Detect Road Features for Informal Settlements near Sao Paulo, Brazil // «Object-Based Image Analysis» / Eds. T. Blaschke, S. Lang, G. J. Hay. Springer, 2008. 3. Swain P. H. Fundamentals of Pattern Recognition in Remote Sensing // In Remote Sensing: The Quantitative Approach / Eds. P. H. Swain, S. M. Davis. N. Y.: McGraw-Hill, 1978. 4. Харалик Р. М. Статистический и структурный подходы к описанию текстур // ТИИРЭ. 1979. Vol. 5. С. 98–118. 5. Harris С., Stephens М. A Combined Corner and Edge Detector // Proceedings of The Fourth Alvey Vision Conference. Manchester, 1988. Р. 147–151. 6. Борзов С. М., Нежевенко Е. С., Потатуркин О. И. Поиск объектов неприродного происхождения с использованием их структурных особенностей // Автометрия. 2010. № 5. С. 36–42. 7. Mandelbrot B. B. The Fractal Geometry of Nature. N. Y.: W. H. Freeman and Company, 1982. 8. Peli T. Multiscale Fractal Theory and Object Characterization // J. Opt. Soc. 1990. Am. A. Vol. 7. No. 6. P. 1101–1112. ru_RU
dc.subject.udc 528.72:004.93
dc.relation.ispartofvolume 10
dc.relation.ispartofnumber 3
dc.relation.ispartofpages 58-65


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию