Перевод названия: COMPLEXING OF CLASSIFIERS IN THE PROBLEM OF THEMATIC PROCESSING OF HYPERSPECTRAL AEROSPACE IMAGES
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2018
Идентификатор DOI: 10.15372/AUT20180301
Ключевые слова: remote sensing, hyperspectral images, pattern recognition, thematic processing, classification, дистанционное зондирование, гиперспектральные изображения, распознавание образов, тематическая обработка, классификация
Аннотация: Рассмотрена задача тематической обработки гиперспектральных аэрокосмических изображений. Предлагаемая методика, основанная на алгоритме декодирования, позволяет построить эффективный алгоритм многоклассовой классификации на основе комбинации стандартных алгоритмов бинарной классификации различной сложности. Приведено обоснование выПоказать полностьюбора конфигурации алгоритма классификации. С помощью тестовых расчётов на основе модельных и реальных данных показана эффективность использования предлагаемого подхода для распознавания объектов по гиперспектральным изображениям. This paper describes the problem of thematic processing of hyperspectral aerospace images. The proposed technique is based on a decoding algorithm, allows constructing an effective algorithm of multiclass classification based on a combination of standard algorithms of binary classification of various complexity. The choice of the configuration of the classification algorithm is substantiated. Test calculations based on model and real data are used to show the effectiveness of the proposed approach to recognition of objects by hyperspectral images.
Журнал: Автометрия
Выпуск журнала: Т.54, №3
Номера страниц: 3-13
ISSN журнала: 03207102
Место издания: Новосибирск
Издатель: Сибирское отделение РАН, Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет