Седьмая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 16-20 ноября 2009 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
VII.A.305
Нейросетевые технологии классификации посевных территорий по спутниковым и наземным данным
Куссуль Н.Н., Скакун С.В., Кравченко А.Н., Грипич Ю.А.
Институт космических исследований НАН Украины и НКА Украины
Важным этапом прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур является оценка посевных территорий. Для получения объективной информации о засеянных сельскохозяйственных культурах целесообразно использовать спутниковые данные, как источник объективной информации.
Широкие возможности классификации предоставляют нейросетевые технологии, с помощью которых можно строить не только дискриминантные классификаторы, но и оценивать статистическую погрешность классификации [1]. В докладе исследованы возможности применения различных нейросетевых архитектур для решения задач классификации посевов.
Результаты классификации заверены наземными измерениями, полученными на стационарных полигонах и при маршрутных обследованиях.
Проанализированы возможности обобщения полигонных исследований на новые территории, данные которых не использовались при настройке классификатора.
1. Интеллектуальные вычисления в задачах обработки данных наблюдения Земли// Куссуль Н.Н., Шелестов А.Ю., Скакун С.В., Кравченко А.Н. — К.: “Наукова думка”, 2007. - 196 с.
Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных
44