Дослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізнення
dc.contributor.author | Бурштинська, Х. В. | |
dc.contributor.author | Поліщук, Б. В. | |
dc.contributor.author | Ковальчук, О. Ю. | |
dc.date.accessioned | 2013-06-26T11:52:02Z | |
dc.date.available | 2013-06-26T11:52:02Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.description.abstract | Исследованы методы контролированной классификации по минимальному расстоянию, расстоянию Махаланобиса и максимальному правдоподобию для идентификации лесов. Материалами служили космические снимки из спутников Ikonos, QuickBird и заверительная информация, полученная наземными способами. Установлено, что эффективным для классификации лесов является метод максимального правдоподобия. In this paper a research of methods for the cont rolled classification of the spectral distance, Mahalanobis distance and maximum probability to id entify forests was conducted. As a materials for the research space images of the satellites Ikonos, QuickBird and test information from ground-based methods were used. As an outcome it was identified that the maximum probability method is the most efficient one efficiency for the forest classification issue. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Бурштинська Х. В. Дослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізнення / Х. В. Бурштинська, Б. В. Поліщук, О. Ю. Ковальчук // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник / Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національний університет "Львівська політехніка" ; відповідальний редактор К. Р. Третяк. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2013. – Випуск 78. – С. 101–110. – Бібліографія: 19 назв. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/20062 | |
dc.language.iso | ua | uk_UA |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
dc.title | Дослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізнення | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1