Алгоритмы и методы использования геоинформационных систем в задачах компрессии, распознавания и комплексирования данных дистанционного зондирования Сердитова, Наталья Евгеньевна

brief description

Сердитова,НатальяЕвгеньевна.Алгоритмыиметодыиспользованиягеоинформационныхсистемвзадачахкомпрессии,распознаванияикомплексированияданныхдистанционногозондирования: диссертация ... кандидата физико-математических наук : 25.00.30. - Санкт-Петербург, 2001. - 137 с. : ил.больше
Цитаты из текста:

стр. 7
компонент. Для решениязадачавтоматической идентификации изображения используютсяметодытеориираспознаваниякомплексированияданныхиспользуется показателей. Научная новизна образов. Для решениязадачметодрандомизированных сводных Разработан и реализован в контуре Г И Салгоритмвыбора наиболее информативного

стр. 48
СДИСТАНЦИОННОГОАНАЛИЗАЗОНДИРОВАНИЯИСПОЛЬЗОВАНИЕМГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ В главе рассматриваютсядистанционногозондированияметодыпутемкомпрессииданныхвыбора наиболее спутникового информативного диапазона. Рассматриваетсяметодглавных компонент и обосновывается егоиспользованиепреобразования информативных

стр. 124
существующих типовых ГИС является отсутствиеданныхвозможности выполнения в рамках самойсистемыкомпрессииспутникового идентификации автоматическихдистанционногозондирования, автоматической простых факторов, изображенных на снимках объектов, а также процедуркомплексированияразличных учитывающих неопределенность их вклада. 4. Разработан и апробированалгоритмкомпрессииданныхи выбора наиболее информативных спектральных...

Оглавление диссертациикандидат физико-математических наук Сердитова, Наталья Евгеньевна
Введение
1. Геоинформационные системы
1.1. Вводные замечания
1.2. История развития ГИС
1.3. Структура ГИС и ее основные функции
1.4. Стандартные средства ГИС
1.5. Методы представления пространственной информации
1.6. Перспективы использования ГИС 41 Выводы
2. Выбор наиболее информативных спектральных диапазонов дистанционного зондирования с использованием анализа главных компонент
2.1. Вводные замечания
2.2. Определение главных компонент совокупности
2.3. Вычисление оценок наибольшего правдоподобия для главных компонент
2.4. Алгоритм реализации метода в контуре ГИС 55 Выводы
3. Автоматическое распознавание изображенных на снимках объектов
3.1. Вводные замечания о ^
3.2. Постановка задачи распознавания.
Основные определения и понятия
3.3. Методы распознавания первого уровня (полная априорная информация)
3.3.1. Метод максимума правдоподобия
3.3.2. Случай статистически независимых признаков
3.3.3. Аппроксимационный метод оценки распределений по выборке
3.4. Методы распознавания второго уровня (неполная априорная информация)
3.4.1. Построение решающих правил
3.4.2. Метод ближайшего среднего (эталона)
3.4.3. Улучшение разделимости классов при значительном различии статистической структуры обучающих выборок
3.5. Методы распознавания третьего уровня (полное отсутствие априорной информации)
3.5.1. Кластерный анализ
3.6. Реализация алгоритмов в контуре ГИС 94 Выводы
4. Метод рандомизированных сводных показателей
4.1. Метод сводных показателей АСПИД
4.2. Оценка экологического потенциала ландшафта 116 Выводы 123 Заключение 126 Список использованных источников
Собранные данные только тогда становятся информацией, когда влияют на процесс принятия решений
Н.Винер