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 84
- Downloads 0
РОЗКЛАДЕННЯ СПЕКТРУ ФОТОЛЮМІНЕСЦЕНЦІЇ КРИСТАЛІВ ZNS:CU ПРИ ОДНОЧАСНІЙ ДІЇ УЛЬТРАЗВУКУ
Приведені результати розкладення досліджених спектрів фотолюмінесценції ZnS:Cu при обробленні кристалу ультразвуком (УЗ). Дія ультразвуку на кристал ZnS:Cu приводить до зростання складових спектру ФЛ за рахунок перебудов...
A LOW-VOLTAGE COUPLED RELAXATION GENERATOR WITH CHAOTIC BEHAVIOR: SIMULATION, MEASUREMENT AND IDENTIFICATION
This paper in devoted to the problem of chaotic generators design, measurement and identification. A new low-voltage generator without inductive elements, based in the set of coupled relaxation generators is proposed. Ge...
LINGUISTIC PATTERN DESIGN OF USER BIOMETRIC MOVEMENTS
This article is devoted to variety of solutions in collecting user biometric data, comparison of linguistic patterns of trajectories of movements of user cursor and development of visual reflection linguistic patterns an...
Теоретико-множественные модели функциональных структур систем когнитивного управления
Предложены модели функциональных структур систем когнитивного управления в виде двух взаимодействующих пирамид - знания и деятельности. В зависимости от используемого в системе уровня взаимодействия определены структуры...
Порівняльний аналіз алгоритмів оптимізації навчання для розв’язання задачі класифікації сигналів
Представлені результати дослідження алгоритмів зворотного розповсюдження помилки для навчання нейронних мереж, які виконують класифікацію сигналіву дефектоскопії. Моделювання багатошарового персептрона виконувалось в сер...