Нейросети без учителя для классификации лесной растительности

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Лесные экосистемы бореальной зоны: биосферная роль, биоразнообразие, экологические риски; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2024

Ключевые слова: обработка данных дистанционного зондирования, анализ изображения, распознавание образов

Аннотация: В работе представлена реализация нейронной сети для кластеризации/сегментации космических снимков лесных территорий. Показано, что достигается хорошая точность классификации и интерпретируемость классов. The paper presents the implementation of a neural network for clustering/segmentation of satellite images of forest areas. It is Показать полностьюshown that high classification accuracy and class interpretability are achieved.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Лесные экосистемы бореальной зоны: биосферная роль, биоразнообразие, экологические риски

Номера страниц: 415-416

Место издания: Красноярск

Персоны

  • Федотова Е.В. (ФИЦ КНЦ СО РАН)
  • Харук И.В. (Институт ядерных исследований РАН)
  • Мацейко А.В. (Институт ядерных исследований РАН)
  • Батмаев В.Б. (Московский физико-технический институт (государственный университет))

Вхождение в базы данных