Н е а д а п т и в н а я
самоорганизация изображений
Новости:
28.03.2012 г.
|
Мультиспектральные данные наиболее часто используется для реализации проектов, связанных с тематическим дешифрированием и характеризуются наличием от трех до нескольких десятков каналов в разных спектральных диапазонах, что позволяет получить большое количество информации об объектах дешифрирования. Именно для этого типа данных разработано большинство методов автоматизированных классификаций, основанных на анализе яркостных характеристик наземных объектах в разных областях спектра. Они включают различные варианты попиксельных классификаций, включая нейросетевой анализ и объектно-ориентированные классификации, такие как сегментация изображений. Однако большинство этих методов не учитывают структуру исходных изображений, что создает сложности с выделением спектрально неоднородных объектов, обладающих сложным внутренним строением. На рисунке показано детектирование озимых культур на основе полученных структур по исходному снимку Terra ASTER в режимах R,G,B и 2,3,4 каналах соответственно. |