Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Особливості класифікації космічних зображень для ідентифікації лісів Прикарпатського регіону(Видавництво Львівської політехніки, 2022-06-14) Бурштинська, Х.; Декалюк, Я.; Заяць, І.; Burshtynska, Kh.; Dekaliuk, Ya.; Zayats, I.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМета цієї роботи – дослідження ефективності використання контрольованої класифікації для ідентифікації лісової рослинності за космічними зображеннями високої розрізненості; ідентифікації здорової, повністюзасохлої та пошкодженої засиханням хвойної рослинності. Методика полягає у дослідженні впливу вибору кількості сигнатур для контрольованої класифікації на основі параметричного правила максимальної вірогідності за знімком високого розрізнення, який отримано зі знімальної системи GeoEye1. Результати. Дослідження виконано на основі аналізу статистичних характеристик спектральних яскравостей пікселів, що дає змогу зробити висновок про пріоритетність сигнатур того чи іншого розміру. Створені класифіковані зображення для двох випадків вибраних розмірів сигнатур за тестовими ділянками дають змогу оцінити точність площ вибраних класів. Наукова новизна та практична значущість. Новизною отриманих результатів роботи є дослідження розмірів навчальних вибірок для проведення контрольованої класифікації космічних зображень за методом максимальної вірогідності. Метод контрольованої класифікації за правилом максимальної вірогідності дає змогу ідентифікувати різні об’єкти, характерні для площ, зайнятих лісовою рослинністю. Використовуючи правильний вибір сигнатур та їх розташування на знімку, можна визначати тип лісових об’єктів, зокрема категорії хвойної рослинності: здорова, пошкоджена та суха, які мають складні спектральні яскравості. Тобто формування навчальних вибірок для класифікації лісових об’єктів із змішаними спектральними характеристиками потребує додаткового дослідження