Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження ефективності методів розділення класів при класифікації лісів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-06-01) Денис, Ю.; Denus, J.; Денис, Ю.; Національний університет “Львівська політехніка”
    Досліджено ефективність таких методів розділення класів, як евклідова відстань, дивергенція, трансформована дивергенція та відстань Джефріса– Матусіти, для класифікації лісів. Дослідження проводились на знімку QuickBird (червень, 2010 р). Визначено оптимальний метод розділення класів для цього знімка.
  • Thumbnail Image
    Item
    Методика двоетапної класифікації лісів за космічними зображеннями високого розрізнення
    (Видавництво Львівської політехніки, 2016) Бурштинська, Х.; Денис, Ю.; Мадяр, Ю.; Поліщук, Б.
    Розглянуто та реалізовано методику двоетапної класифікації лісів Прикарпатського регіону з використанням космічного знімка, отриманого в літній період із супутника QuickBird-2. Методика полягає у використанні лісових масок для класифікації за алгоритмом максимальної вірогідності. Точність визначення площ становить 1–8 %. Оцінку точності визначення площ здійснено на підставі завіркової інформації. Рассмотрено и реализовано методику двоэтапной классификации лесов Прикарпатского региона с использованием космического снимка, полученного в летний период из спутника QuickBird-2. Методика состоит в использовании лесных масок для классификации по алгоритму максимального правдоподобия. Точность определения площадей составляет 1–8 %. Оценку точности определения площадей осуществлено с использованием заверительной информации. Considered and implemented two-step method of classification of Precarpathian region forests using satellite images obtained during the summer from satellite QuickBird-2. The technique is to use masks for forest classification by maximum likelihood algorithm. The accuracy of the areas is 1.8 %. Assessment of the accuracy of the area is based.