AUTOMATIC VEGETATION CLASSIFICATION USING MULTISPECTRAL AERIAL IMAGES AND NEURAL NETWORK
Journal Title: Системні технології - Year 2016, Vol 1, Issue 6
Abstract
The purpose of this work is development of a method of automatic recognition and classification of vegetation in multispectral aerial images with the use of a neural network. The outcome of research carried out for different test areas have confirmed high robustness, accuracy and quick response of the proposed method in comparison with visual recognition performed manually by a human operator, and with ground methods of measurements.
Authors and Affiliations
V. V. Hnatushenko, D. K. Mozgovoy, I. Ju. Serikov
Keywords
Related Articles
- EP ID EP430526
- DOI -
- Views 73
- Downloads 0
ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ МЕТОДІВ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ В ЗАДАЧАХ МЕТАЛУРГІЙНОЇ ДИНАМІКИ
У роботі визначено спеціальний метод побудови та оцінки моделі прогнозування. Нейронні мережі є дуже потужним інструментом для роботи в прогнозуванні, але для освоєння цього цієї технології потрібно витратити часу вже то...
Evaluations of diagnostic efficiency of the state of technical systems
The purpose of this paper is to study a possibility of increasing effectiveness of diagnosing the state of technical objects by constructing algorithms for processing input data and optimizing the selection of model para...
ФОРМУВАННЯ ЯКІСНИХ ОКАТИШІВ СУМІСНИМ ВПЛИВОМ ТЕМПЕРАТУРИ ЇХ ОБПАЛУ ТА ШВИДКОСТІ ГАЗОВОГО ОБДУВУ
У статті представлені результати моделювання роботи зон обпалу та охолодження конвеєрної машини для обпалу окатишів при зміні температури обпалу та швидкості газового потоку. Встановлено, що при підвищені швидкості газов...
Параметризация процесса выплавки стали в кислородном конверторе
Статья посвящена актуальной проблеме анализу особенностей математического описания процесса выплавки стали в кислородных конвертерах. В ней представлена концепция двухуровневого алгоритма процесса выплавки стали в кислор...
Особенности измерения индуктивного импеданса на низких частотах
Исследованы возможности метода трех вольтметровдля измерения индуктивности, активного сопротивления, а также их частотных характеристик. Установлено, что в диапазоне частотдо 100 кГц погрешность измерения индуктивности с...