Инд. авторы:	Борзов С.М., Пестунов И.А., Потатуркин О.И.
Заглавие:	Тематическая обработка гиперспектральных изображений при исследовании природных и антропогенных объектов
Библ. ссылка:	Борзов С.М., Пестунов И.А., Потатуркин О.И. Тематическая обработка гиперспектральных изображений при исследовании природных и антропогенных объектов // Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM – 2015)» 24 – 28 августа 2015 года: Сборник трудов / Институт вычислительных технологий СО РАН. - 2015. - Новосибирск. - С.8-15. - ISBN: 978-5-905569-10-4. - Гос. регистр. №: 0321502971.
Внешние системы:	РИНЦ: 24359957;
Реферат:	rus: В работе предлагается схема классификации гиперспектральных снимков, использующая как спектральные, так и пространственные данные. Рассматриваются различные методы выделения признаков, попиксельной классификации и уточнения картосхемы с учетом пространственных данных. Приводятся результаты экспериментального сравнения рассматриваемых методов.
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.8-15
Конференция:	Название: Всероссийская конференция «Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов» Аббревиатура: SDM-2015 Город: с. Усть-Сема, Республика Алтай Страна: Россия Даты проведения: 2015-08-24 - 2015-08-28 Ссылка: http://conf.nsc.ru/SDM-2015
Цитирование:	1. Бондур В.Г. Современные подходы к обработке больших потоков гиперспектральной и многоспектральной аэрокосмической информации//Исследование Земли из космоса. 2014. №1. С. 4-16. 2. Borengasser M. Hyperspectral Remote Sensing -Principles and Applications. CRC Press, 2004. 128p. 3. Jain A.K., Duin R.P.W., Mao J. Statistical Pattern Recognition: A Review//IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22, No. 1. P. 4-35. 4. Joachims, T. Making large scale SVM learning practical, Universitaet Dortmund Press. 1999. 5. Richards, J.A., Remote Sensing Digital Image Analysis. Springer-Verlag, Berlin, 2013, p. 494. 6. Green, A. A., Berman, M., Switzer, P., and Craig, M. D., A transformation for ordering multispectral data in terms of image quality with implications for noise removal: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1988, v. 26, no. 1, p. 65-74. 7. Пестунов И.А., Мельников П.В. Метод главных компонент и его модификации в задачах классификации гиперспектральных данных//Интерэкспо Гео-Сибирь, 2015. Т. 4. № 2. С. 45-50. 8. Hader D. P. Image Analysis: Methods and Applications. London: CRC Press, 2000. 480 p. 9. Tarabalka Y., Chanussot J., Benediktsson J.A. Segmentation and classification of hyperspectral images using minimum spanning forest grown from automatically selected markers//IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics. Vol. 40.5. 2010. P. 1267-1279. 10. Пестунов И.А., Мельников П.В., Дубровская О.А., Синявский Ю.Н., Харук В.И. Обнаружение и картирование повреждений кедровых древостоев по изображениям со спутника Pleiades // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2014. Т. 3. № 2. С. 400.