Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials

dc.citation.epage83
dc.citation.journalTitleГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
dc.citation.spage76
dc.citation.volume85
dc.contributor.affiliationСхідноєвропейський національний університет імені Лесі Українки
dc.contributor.affiliationLesya Ukrainka Eastern European National University
dc.contributor.authorМендель, В.
dc.contributor.authorMendel, V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-09-24T12:03:36Z
dc.date.available2018-09-24T12:03:36Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractВстановлення планового розподілу ерозійних “плям” на сільськогосподарських землях на основі опрацювання бінарних зображень матеріалів аерофотознімання із застосуванням методів морфолого- планіметричного аналізу. Методика. Запропонована методика основується на застосуванні нелінійних операторів, які математично описуються теоретико-множинним формалізмом. Математична морфологія використовує два основних морфологічні фільтри, які можна представити як послідовні комбінації двох етапів аналізу зображення на основі використання базових морфологічних операторів: стиснення і розширення. Результати. Для отримання максимальних характеристик зображення запропоновано опрацювати в такій послідовності: бінаризація, сегментація та морфолого-планіметричні визначення. Зміст бінаризації полягає у тому, що світлі плями, які показують вихід грунтотвірних порід на поверхню можна відділити за відомим методом проф. В. М. Соколова з послідовним розбиттям пікселів. Такий процес є найвживанішим у цифровій фотограмметрії. Поданий відповідний математичний апарат. Наступним етапом опрацювання бінарного зображення було виділення суміжних границь та ділянок шляхом сегментації методом Лапласа. У такому разі оцінено дві різні контрастності областей А і В. Для встановлення границь їхнього поділу оцінюються знаки другої похідної перепаду контрастності. Запропоновано здійснювати сегментацію згідно з теорією графів. Ілюстрацію такої сегментації представлено графічно. На третьому етапі опрацювання проводяться морфолого-планіметричні визначення на досліджуваному зображені з використанням піксельних масок розміром 2×2. Як результат можна обчислити статистичні розподіли плям на аерофотознімках за площею, периметром та фактором форми. Наукова новизна. Запропонована методика поетапного опрацювання аерознімків основується на використанні методу бінаризації та сегментації, які дають змогу отримати чіткіше зображення, а відповідно і точніші результати морфолого-планіметричних визначень. Практична значущість. За запропонованим алгоритмом були проаналізовано деякі морфометричні характеристики плям на аерофотознімках: площа, периметр та фактор форми. Приклади застосування, що підтверджують універсальність запропонованого методу під час аналізу зображень у мікрофотограмметрії наведено у роботі [Мельник, 2013].
dc.description.abstractPlanned distribution establishment of erosive “spots” of the agricultural lands is based on the processing of binary images of aerial photographic materials using morphological and planimetric methods of analysis. Methodology. Offered methodology is based on the non-linear operators’ application. These operators are mathematically described by the theoretical and set formalism. Mathematical morphology uses two main morphological filters which can be represented as a successive combination of two stages of image analysis on the basis of the morphological operators using: constriction and extending. Results. For obtaining maximal image characteristics it was suggested to carry out processing in the following sequence: binarization, segmentation, and morphological and planimetric definitions. Binarization content is characterized by bright spots, which show the release of soil-forming rocks to the surface, which can be divided by well-known method of prof. V. M. Sokolova (with sequential split pixels). The above-mentioned process is mostly used in digital photogrammetry. The corresponding mathematical apparatus is represented. The next stage of binary image processing is the allocation of adjacent boundaries and sites by the Laplace’s method of segmentation. In such a case, an estimation of two different contrast areas A and B is conducted. To determine the boundaries of their division, the marks of the contrast ratio’s second derivative are estimated. It is offered to carry out segmentation according to graph theory. An illustration of this segmentation is represented graphically. At the third stage of the study, morphological and planimetric determinations were performed on the investigated image using 2 × 2 pixel masks. As a result, it is possible to calculate statistical distributions of spots on aerial photographs by area, perimeter, and factor form. Scientific novelty. The offered method of step-by-step processing of aerial photography is based on the use of binary and segmentation methods which allow acquiring a precise image and more accurate results of morphological and planimetric definitions. Practical significance. According to the above-mentioned algorithm, some morphometric characteristics of spots on aerial photographs were analyzed: area, perimeter, and form factor. Application examples which confirm the universality of the suggested method for analyzing images in a microphotogrammetry are given in the work [Melnyk, 2013].
dc.format.extent76-83
dc.format.pages8
dc.identifier.citationMendel V. Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials / V. Mendel // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 85. — С. 76–83.
dc.identifier.citationenMendel V. Application of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials / V. Mendel // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 85. — P. 76–83.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42798
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (85), 2017
dc.relation.referencesDorozhyns'kyj O. L., Tukaj R. Fotogrammetrija
dc.relation.references[Photogrammetry]. Lviv: Vydavnyctvo Nacional'nogo
dc.relation.referencesuniversytetu L'vivs'ka politehnika [Lviv
dc.relation.referencesPolytechnic Publishing House]. 2008, 332 p.
dc.relation.referencesFowlkes C., Martin D., Malik J. Learning Affinity
dc.relation.referencesFunctions for Image Segmentation: Combining
dc.relation.referencesPatch-based and Gradient-based Approaches. 2003.
dc.relation.referencesKendall M., Moran P. Geometricheskie verojatnosti
dc.relation.references[Geometric Probabilities]. Moscow: Nauka
dc.relation.references[Science], 1972, 192 p.
dc.relation.referencesKiberneticheskij sbornik. Novaja serija, issue. 27. Sb.
dc.relation.referencesstatej: Per. s angl [Cybernetic collection. New
dc.relation.referencesseries. 27. Sat. articles: Per. with English]. Moscow:Mir. 1990, 200 p.
dc.relation.referencesMarchukov V. S. Teorija i metody tematicheskoj
dc.relation.referencesobrabotki ajerokosmicheskih izobrazhenij na osnove
dc.relation.referencesmnogourovnevoj segmentacii [Theory and methods
dc.relation.referencesof thematic processing of aerospace images based on
dc.relation.referencesmultilevel segmentation]. Avtoreferat dissertacii na
dc.relation.referencessoiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk 25.00.34. Ajerokosmicheskie issledovanija zemli,
dc.relation.referencesfotogrammetrija [The dissertation author's abstract
dc.relation.referenceson the competition of a scientific degree of Doctor
dc.relation.referencesof Technical Sciences 25.00.34. Arospace studies of
dc.relation.referencesthe earth, photogrammetric]. Moscow, MIIGAiK,2011.
dc.relation.referencesMelnyk V. M., Mendel V. P. Geometrychne doslidzhennja
dc.relation.referenceserozijnyh procesiv metodom trypletnoi'
dc.relation.referenceskvazikonvergentnoi' fototopografii [Geometrical
dc.relation.referencesstudy of erosive processes using the triplet quasiconvergent
dc.relation.referencesphototography technique]. Naukovyj visnyk
dc.relation.referencesVolyns'kogo nacional'nogo universytetu imeni Lesi
dc.relation.referencesUkrai'nky [Scientific Bulletin of the Volyn National
dc.relation.referencesUniversity named after Lesya Ukrainka]. 2012,no. 18(243), pp. 179–186.
dc.relation.referencesMelnyk V., Radzij V., Mendel V. Dejaki pytannja
dc.relation.referencesidentyfikacii' modelej vodnoi' ta vitrovoi' erozii'
dc.relation.references[Some issues of identification of water and wind
dc.relation.referenceserosion models]. Suchasni dosjagnennja geodezychnoi'
dc.relation.referencesnauky ta vyrobnyctva [Modern achievements
dc.relation.referencesof geodesic science and production]. 2013,no. I (25), pp. 139–144.
dc.relation.referencesMelnyk V. M., Shostak A. V. Rastrovo-elektronna stereomikrofraktografija:
dc.relation.referencesmonografija [Raster-electronic
dc.relation.referencesstereomicrofractography: monograph]. Luc'k: red.-
dc.relation.referencesvyd. vid. VNU im. Lesi Ukrai'nky [Lutsk: ed. from.
dc.relation.referencesVNU named after Lesia Ukrainka]. 2009, 468 p.
dc.relation.referencesMolchanova V. S. Adaptivnyj porogovyj metod binarizacii
dc.relation.referencesrastrovyh izobrazhenij tehnicheskih chertezhej
dc.relation.references[Adaptive threshold method of binarization of raster
dc.relation.referencesimages of technical drawings]. Radіoelektronіka,
dc.relation.referencesіnformatika, upravlіnnja [Radiation Electronics,
dc.relation.referencesInformatics, Management]. 2015, no. 2, pp. 62–70.
dc.relation.referencesNavon E., Miller O., Averbuch A. Color image segmentation
dc.relation.referencesbased on adaptive local thresholds. Image
dc.relation.referencesand Vision Computing. 2012, no. 23, pp. 69–85.
dc.relation.referencesPratikakis I., Gatos B., Ntirogiannis K. Document Image
dc.relation.referencesBinarization Contest (ICDAR 2013). ICDAR 2013:12th International Conference on Document
dc.relation.referencesAnalysis and Recognition, USA, Washington, 25–28
dc.relation.referencesAugust, 2013. Washington, 2013, pp. 1471–1476
dc.relation.referencesProtsyk M. T. Metodi fotogrammetrichnogo ta
dc.relation.referenceskartografіchnogo suprovodu bagatorіvnevoї sistemi
dc.relation.referencesmonіtoringu erozіjnih gruntovih procesіv: avtoref.
dc.relation.referencesdisertacії kand. tehn. nauk [Methods of
dc.relation.referencesphotogrammetric and cartographic support of a
dc.relation.referencesmultilevel monitoring system for erosive soil
dc.relation.referencesprocesses: author's abstract. Theses Cand. tech
dc.relation.referencesSciences]. Lviv, 2012, 26 p.
dc.relation.referencesRozenfeld A. Raspoznavanie obrazov i obrabotka
dc.relation.referencesizobrazhenij [Image recognition and image
dc.relation.referencesprocessing]. Moscow: Mir, 1972, 230 p.
dc.relation.referencesSalnikov I. I. Metody raspoznavanija slozhnyh binarnyh
dc.relation.referencesizobrazhenij na osnove postrochnogo i sledjashhego
dc.relation.referencesanaliza [Methods for recognizing complex binary
dc.relation.referencesimages based on line and trace analysis].
dc.relation.references«Iskusstvennyj intellekt» [«Artificial Intelligence»].2013, no. 3, pp. 242–252.
dc.relation.referencesSauvola J., Pietikainen M. Adaptive Document Binarization.
dc.relation.referencesPattern Recognition. 2000, no. 33, pp. 225–236.
dc.relation.referencesSergeev V., Sokolov V. Quantitative morphological
dc.relation.referencesanalysis in a SEM-microcomputer system. J.
dc.relation.referencesQuantitative shape analysis of sing fie objects.
dc.relation.referencesJournal of microscopy, 1984, V.135, Pt.1, pp. 1–12.
dc.relation.referencesSerra J. Image Analysis and Mathematical Morphology.
dc.relation.referencesLondon: Academic Press. 1992, pp. 329–341.
dc.relation.referencesShostak A. V. Assessment of dispersed soils and their main
dc.relation.referencesrheological properties. Urban planning and territorial
dc.relation.referencesplanning. Kyiv, 2011, issue 39, pp. 465–475.
dc.relation.referencesSokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
dc.relation.referencesV. N. Avtomatizirovannaja sistema morfologicheskogo
dc.relation.referencesanaliza skeletnogo komponenta mikrostruktury
dc.relation.referencespo RJeM-izobrazhenijam [Automated
dc.relation.referencessystem of morphological analysis of the skeletal
dc.relation.referencescomponent of the microstructure according to SEM
dc.relation.referencesimages]. Poverhnost'. Rentgen., sinhron. i nejtron,
dc.relation.referencesissled [Surface. X-ray., Synchronous. and the
dc.relation.referencesneutron, Issled]. 2002, no. 10, pp. 66–69.
dc.relation.referencesSokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
dc.relation.referencesV. N. Metod kolichestvennogo analiza mikrostruktury
dc.relation.referencestverdyh tel po RJeM izobrazhenijam [The method of quantitative analysis of the
dc.relation.referencesmicrostructure of solids by SEM images]. Zav. lab.
dc.relation.references[Head. Lab.], 1997, no. 9, T. 63, pp. 5–35.
dc.relation.referencesTumska O. V., Protsyk M. T., Yanchak V. Ya.
dc.relation.referencesDoslidzhennja avtomatychnoi' pobudovy cyfrovoi'
dc.relation.referencesmodeli rel'jefu VLL-metodom za materialamy
dc.relation.referencesaerofotoznimannja [Investigation of the automatic
dc.relation.referencesconstruction of the digital model of relief by VLLmethod
dc.relation.referencesbased on aerial photography]. Geodezija,
dc.relation.referenceskartografija i aerofotoznimannja [Geodesy,
dc.relation.referencescartography and aerial photography]. Lviv, 2004,no..65, pp. 96–104.
dc.relation.referencesVizil'ter Ju. V. Teorija i metody morfologicheskogo
dc.relation.referencesanaliza izobrazhenij [Theory and methods of
dc.relation.referencesmorphological images analysis]. Avtoref. diss. dokt.
dc.relation.referencesfiz.-mat. nauk [Author's abstract. diss. Doct. fiz.-mat.
dc.relation.referencessciences]. Samara, 2009, 32 p.
dc.relation.referencesYang Y., Yan H. An adaptive logical method for
dc.relation.referencesbinarization of degraded document images. Pattern
dc.relation.referencesRecognition. 2010, Vol. 33, pp. 787–807.
dc.relation.referencesZamjatin A. V., Markov N. G. Analiz dinamiki zemnoj
dc.relation.referencespoverhnosti po dannym distancionnogo
dc.relation.referenceszondirovanija Zemli [Analysis of the Earth's surface
dc.relation.referencesdynamics from remote sensing data of the Earth].
dc.relation.referencesMoscow: FIZMATLIT. 2007, 176 p.
dc.relation.referencesZhang Y. Highlight Article: Understanding Image
dc.relation.referencesFusion. Photogrammetric Engineering & Remote
dc.relation.referencesSensing. 2004, Vol. 70, pp. 657–661.
dc.relation.referencesenDorozhyns'kyj O. L., Tukaj R. Fotogrammetrija
dc.relation.referencesen[Photogrammetry]. Lviv: Vydavnyctvo Nacional'nogo
dc.relation.referencesenuniversytetu L'vivs'ka politehnika [Lviv
dc.relation.referencesenPolytechnic Publishing House]. 2008, 332 p.
dc.relation.referencesenFowlkes C., Martin D., Malik J. Learning Affinity
dc.relation.referencesenFunctions for Image Segmentation: Combining
dc.relation.referencesenPatch-based and Gradient-based Approaches. 2003.
dc.relation.referencesenKendall M., Moran P. Geometricheskie verojatnosti
dc.relation.referencesen[Geometric Probabilities]. Moscow: Nauka
dc.relation.referencesen[Science], 1972, 192 p.
dc.relation.referencesenKiberneticheskij sbornik. Novaja serija, issue. 27. Sb.
dc.relation.referencesenstatej: Per. s angl [Cybernetic collection. New
dc.relation.referencesenseries. 27. Sat. articles: Per. with English]. Moscow:Mir. 1990, 200 p.
dc.relation.referencesenMarchukov V. S. Teorija i metody tematicheskoj
dc.relation.referencesenobrabotki ajerokosmicheskih izobrazhenij na osnove
dc.relation.referencesenmnogourovnevoj segmentacii [Theory and methods
dc.relation.referencesenof thematic processing of aerospace images based on
dc.relation.referencesenmultilevel segmentation]. Avtoreferat dissertacii na
dc.relation.referencesensoiskanie uchenoj stepeni doktora tehnicheskih nauk 25.00.34. Ajerokosmicheskie issledovanija zemli,
dc.relation.referencesenfotogrammetrija [The dissertation author's abstract
dc.relation.referencesenon the competition of a scientific degree of Doctor
dc.relation.referencesenof Technical Sciences 25.00.34. Arospace studies of
dc.relation.referencesenthe earth, photogrammetric]. Moscow, MIIGAiK,2011.
dc.relation.referencesenMelnyk V. M., Mendel V. P. Geometrychne doslidzhennja
dc.relation.referencesenerozijnyh procesiv metodom trypletnoi'
dc.relation.referencesenkvazikonvergentnoi' fototopografii [Geometrical
dc.relation.referencesenstudy of erosive processes using the triplet quasiconvergent
dc.relation.referencesenphototography technique]. Naukovyj visnyk
dc.relation.referencesenVolyns'kogo nacional'nogo universytetu imeni Lesi
dc.relation.referencesenUkrai'nky [Scientific Bulletin of the Volyn National
dc.relation.referencesenUniversity named after Lesya Ukrainka]. 2012,no. 18(243), pp. 179–186.
dc.relation.referencesenMelnyk V., Radzij V., Mendel V. Dejaki pytannja
dc.relation.referencesenidentyfikacii' modelej vodnoi' ta vitrovoi' erozii'
dc.relation.referencesen[Some issues of identification of water and wind
dc.relation.referencesenerosion models]. Suchasni dosjagnennja geodezychnoi'
dc.relation.referencesennauky ta vyrobnyctva [Modern achievements
dc.relation.referencesenof geodesic science and production]. 2013,no. I (25), pp. 139–144.
dc.relation.referencesenMelnyk V. M., Shostak A. V. Rastrovo-elektronna stereomikrofraktografija:
dc.relation.referencesenmonografija [Raster-electronic
dc.relation.referencesenstereomicrofractography: monograph]. Luc'k: red.-
dc.relation.referencesenvyd. vid. VNU im. Lesi Ukrai'nky [Lutsk: ed. from.
dc.relation.referencesenVNU named after Lesia Ukrainka]. 2009, 468 p.
dc.relation.referencesenMolchanova V. S. Adaptivnyj porogovyj metod binarizacii
dc.relation.referencesenrastrovyh izobrazhenij tehnicheskih chertezhej
dc.relation.referencesen[Adaptive threshold method of binarization of raster
dc.relation.referencesenimages of technical drawings]. Radioelektronika,
dc.relation.referenceseninformatika, upravlinnja [Radiation Electronics,
dc.relation.referencesenInformatics, Management]. 2015, no. 2, pp. 62–70.
dc.relation.referencesenNavon E., Miller O., Averbuch A. Color image segmentation
dc.relation.referencesenbased on adaptive local thresholds. Image
dc.relation.referencesenand Vision Computing. 2012, no. 23, pp. 69–85.
dc.relation.referencesenPratikakis I., Gatos B., Ntirogiannis K. Document Image
dc.relation.referencesenBinarization Contest (ICDAR 2013). ICDAR 2013:12th International Conference on Document
dc.relation.referencesenAnalysis and Recognition, USA, Washington, 25–28
dc.relation.referencesenAugust, 2013. Washington, 2013, pp. 1471–1476
dc.relation.referencesenProtsyk M. T. Metodi fotogrammetrichnogo ta
dc.relation.referencesenkartografichnogo suprovodu bagatorivnevoi sistemi
dc.relation.referencesenmonitoringu erozijnih gruntovih procesiv: avtoref.
dc.relation.referencesendisertacii kand. tehn. nauk [Methods of
dc.relation.referencesenphotogrammetric and cartographic support of a
dc.relation.referencesenmultilevel monitoring system for erosive soil
dc.relation.referencesenprocesses: author's abstract. Theses Cand. tech
dc.relation.referencesenSciences]. Lviv, 2012, 26 p.
dc.relation.referencesenRozenfeld A. Raspoznavanie obrazov i obrabotka
dc.relation.referencesenizobrazhenij [Image recognition and image
dc.relation.referencesenprocessing]. Moscow: Mir, 1972, 230 p.
dc.relation.referencesenSalnikov I. I. Metody raspoznavanija slozhnyh binarnyh
dc.relation.referencesenizobrazhenij na osnove postrochnogo i sledjashhego
dc.relation.referencesenanaliza [Methods for recognizing complex binary
dc.relation.referencesenimages based on line and trace analysis].
dc.relation.referencesen"Iskusstvennyj intellekt" ["Artificial Intelligence"].2013, no. 3, pp. 242–252.
dc.relation.referencesenSauvola J., Pietikainen M. Adaptive Document Binarization.
dc.relation.referencesenPattern Recognition. 2000, no. 33, pp. 225–236.
dc.relation.referencesenSergeev V., Sokolov V. Quantitative morphological
dc.relation.referencesenanalysis in a SEM-microcomputer system. J.
dc.relation.referencesenQuantitative shape analysis of sing fie objects.
dc.relation.referencesenJournal of microscopy, 1984, V.135, Pt.1, pp. 1–12.
dc.relation.referencesenSerra J. Image Analysis and Mathematical Morphology.
dc.relation.referencesenLondon: Academic Press. 1992, pp. 329–341.
dc.relation.referencesenShostak A. V. Assessment of dispersed soils and their main
dc.relation.referencesenrheological properties. Urban planning and territorial
dc.relation.referencesenplanning. Kyiv, 2011, issue 39, pp. 465–475.
dc.relation.referencesenSokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
dc.relation.referencesenV. N. Avtomatizirovannaja sistema morfologicheskogo
dc.relation.referencesenanaliza skeletnogo komponenta mikrostruktury
dc.relation.referencesenpo RJeM-izobrazhenijam [Automated
dc.relation.referencesensystem of morphological analysis of the skeletal
dc.relation.referencesencomponent of the microstructure according to SEM
dc.relation.referencesenimages]. Poverhnost'. Rentgen., sinhron. i nejtron,
dc.relation.referencesenissled [Surface. X-ray., Synchronous. and the
dc.relation.referencesenneutron, Issled]. 2002, no. 10, pp. 66–69.
dc.relation.referencesenSokolov V. N., Jurkovec D. I., Rozgulina O. V., Melnik
dc.relation.referencesenV. N. Metod kolichestvennogo analiza mikrostruktury
dc.relation.referencesentverdyh tel po RJeM izobrazhenijam [The method of quantitative analysis of the
dc.relation.referencesenmicrostructure of solids by SEM images]. Zav. lab.
dc.relation.referencesen[Head. Lab.], 1997, no. 9, T. 63, pp. 5–35.
dc.relation.referencesenTumska O. V., Protsyk M. T., Yanchak V. Ya.
dc.relation.referencesenDoslidzhennja avtomatychnoi' pobudovy cyfrovoi'
dc.relation.referencesenmodeli rel'jefu VLL-metodom za materialamy
dc.relation.referencesenaerofotoznimannja [Investigation of the automatic
dc.relation.referencesenconstruction of the digital model of relief by VLLmethod
dc.relation.referencesenbased on aerial photography]. Geodezija,
dc.relation.referencesenkartografija i aerofotoznimannja [Geodesy,
dc.relation.referencesencartography and aerial photography]. Lviv, 2004,no..65, pp. 96–104.
dc.relation.referencesenVizil'ter Ju. V. Teorija i metody morfologicheskogo
dc.relation.referencesenanaliza izobrazhenij [Theory and methods of
dc.relation.referencesenmorphological images analysis]. Avtoref. diss. dokt.
dc.relation.referencesenfiz.-mat. nauk [Author's abstract. diss. Doct. fiz.-mat.
dc.relation.referencesensciences]. Samara, 2009, 32 p.
dc.relation.referencesenYang Y., Yan H. An adaptive logical method for
dc.relation.referencesenbinarization of degraded document images. Pattern
dc.relation.referencesenRecognition. 2010, Vol. 33, pp. 787–807.
dc.relation.referencesenZamjatin A. V., Markov N. G. Analiz dinamiki zemnoj
dc.relation.referencesenpoverhnosti po dannym distancionnogo
dc.relation.referencesenzondirovanija Zemli [Analysis of the Earth's surface
dc.relation.referencesendynamics from remote sensing data of the Earth].
dc.relation.referencesenMoscow: FIZMATLIT. 2007, 176 p.
dc.relation.referencesenZhang Y. Highlight Article: Understanding Image
dc.relation.referencesenFusion. Photogrammetric Engineering & Remote
dc.relation.referencesenSensing. 2004, Vol. 70, pp. 657–661.
dc.subjectаерофотознімки
dc.subjectсегментація
dc.subjectпіксельна маска
dc.subjectбінаризація
dc.subjectерозія
dc.subjectморфологічні фільтри
dc.subjectaerial photography
dc.subjectsegmentation
dc.subjectpixel mask
dc.subjectbinarization
dc.subjecterosion
dc.subjectmorphological filters
dc.subject.udc528.854
dc.titleApplication of mathematical morphology methods in terms of erosive processes research using aerial photography materials
dc.title.alternativeЗастосування методів математичної морфології під час дослідження ерозійних процесів за матеріалами аерофотозйомки
dc.typeArticle

Files

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.96 KB
Format:
Plain Text
Description: