Исследование алгоритмов классификации при выделении хвойных и лиственных пород по данным ДЗЗ
Аннотация
Выпускная квалификационная работа. 90с.,1 ч., 50 рис., 8 табл., 22 источника, 3 прил.
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ, КОСМИЧЕСКИЙ СНИМОК, ЛЕСНАЯ РАСТИТЕЛЬНОСТЬ, ENVI, LANDSAT,
КЛАССИФИКАЦИЯ
Объект исследования или разработки: программное обеспечение ENVI, снимки космического аппарата LANDSAT 5,7.
Цель работы: исследование алгоритмов классификации с обучением при дешифрировании лесного покрова, полученных со спутника Landsat 5, 7. Метод или методология проведения работы: нахождение наилучшего метода классификации с обучением для дешифрирования лесной растительности.
Результаты работы: проведен анализ методов классификации с обучением и определены оптимальные методы для разделения лесной территории при различных условиях наблюдения.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики: спутники Landsat 5, 7 имеют 8 каналов с пространственным разрешением ЗОМ и 15м, ПО ENVI имеет 5 методов классификации с обучением для дешифрирования мультиспектральных снимков,
Степень внедрения: на базе исследования поставлена лабораторная работа, которая будет примениться в образовательном процессе бакалавров и магистров.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы:
Область применения: учебное и экспериментальное моделирование.
Экономическая эффективность или значимость работы: дешифрирование лесной растительности.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: использование снимков более высокого разрешения для достижения наиболее лучшего результата дешифрирования лесного покрова.
ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ, КОСМИЧЕСКИЙ СНИМОК, ЛЕСНАЯ РАСТИТЕЛЬНОСТЬ, ENVI, LANDSAT,
КЛАССИФИКАЦИЯ
Объект исследования или разработки: программное обеспечение ENVI, снимки космического аппарата LANDSAT 5,7.
Цель работы: исследование алгоритмов классификации с обучением при дешифрировании лесного покрова, полученных со спутника Landsat 5, 7. Метод или методология проведения работы: нахождение наилучшего метода классификации с обучением для дешифрирования лесной растительности.
Результаты работы: проведен анализ методов классификации с обучением и определены оптимальные методы для разделения лесной территории при различных условиях наблюдения.
Основные конструктивные, технологические и эксплуатационные характеристики: спутники Landsat 5, 7 имеют 8 каналов с пространственным разрешением ЗОМ и 15м, ПО ENVI имеет 5 методов классификации с обучением для дешифрирования мультиспектральных снимков,
Степень внедрения: на базе исследования поставлена лабораторная работа, которая будет примениться в образовательном процессе бакалавров и магистров.
Рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов работы:
Область применения: учебное и экспериментальное моделирование.
Экономическая эффективность или значимость работы: дешифрирование лесной растительности.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: использование снимков более высокого разрешения для достижения наиболее лучшего результата дешифрирования лесного покрова.