Практические аспекты обучения нейронных классификаторов для распознавания объектов на космических снимках высокого разрешения Гамбарова Е.М. НИИ Аэрокосмической.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Пермский национальный исследовательский политехнический университет Кафедра охраны окружающей среды Ольга Ивенских магистрант 2-го курса кафедры ООС, ПНИПУ.
Advertisements

4 разрешения в ДЗЗ. В наше время на орбитах вокруг Земли вращаются одновременно сотни различных спутников, осуществляющих наблюдение и съемку ее поверхности.
Выполнить оценку состояния и динамики агроэкосистем на основе компьютерной обработки многозональных космических снимков высокого разрешения, разновременных.
Признаки классификации снимков излучательные и отражательные характеристики спектральный диапазон съемки технология получения изображений и передачи их.
РАДИОМЕТРИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА СНИМКОВ И ИХ КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА.
Стереореконструкция динамических объектов Москва 2001.
1 этап. Постановка задачи 2 этап. Анализ и исследование задачи 3 этап. Разработка алгоритма 4 этап. Разработка программы 5 этап. Тестирование и отладка.
Географические информационные системы (ГИС). Актуальность ГИС Где это происходит? Как распределено учащееся население по районам? На каких маршрутных.
Студентка градостроительного факультета Харьковской национальной академии городского хозяйства Ларионова Н.В. Харьков-2009 I-й этап: уточнение исходных.
Геоботаника Читает лекцию Реут Анастасия Александровна.
ФГУП «Госземкадастрсъемка» - ВИСХАГИ Восточно-Сибирский филиал ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КАРТМАТЕРИАЛА.
Районы лесозаготовок на территории России 1.Архангельская областьАрхангельская область 2.Иркутская областьИркутская область 3.Республика КарелияРеспублика.
Проектирование территорий региональных ландшафтных парков с использование ГИС-технологий (на примере РЛП «Пристинские плавни») Бодня О. В. студентка 4.
1015 Всего заданийВремя тестированиямин. Введите фамилию и имя Природные зоны Африки Природные зоны Африки Начать тестирование.
ИЗУЧЕНИЕ ПРИРОДЫ ЗЕМЛИ - ВАЖНАЯ ЗАДАЧА КОМПЛЕКСА МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЙ, В ЧИСЛО КОТОРЫХ СЕГОДНЯ ВХОДИТ И КОСМИЧЕСКАЯ СЪЕМКА ЗЕМЛИ.
Высотная поясность в горах Кавказа 1.Западный КавказЗападный Кавказ 2.Центральный КавказЦентральный Кавказ 3.Восточный КавказВосточный Кавказ КРАТКОЕ ТЕМАТИЧЕСКОЕ.
Многие объекты и процессы можно описать математическими формулами, связывающими их параметры. Эти формулы составляют математическую модель оригинала.
Горно-Алтайский государственный университет Центр новых информационных технологий Отдел геоинформационных технологий Основы геоинформатики и ГИС-технологий.
Учебно-методический комплекс "Живая география" Живая география - учебно-методический комплекс, позволяющий использовать геоинформационные технологии в.
Дешифровка снимков. Космический этап съемки Земли завершается передачей снимков на наземные пункты, где они дешифрируются. Дешифрирование - это распознавание.
Транксрипт:

Практические аспекты обучения нейронных классификаторов для распознавания объектов на космических снимках высокого разрешения Гамбарова Е.М. НИИ Аэрокосмической Информатики, Национальное Аэрокосмическое Агентство, Баку, Азербайджан

В работе исследованы принципы обучения нейронного классификатора Многослойный Перцептрон и дана оценка качества его работы для распознавания и классификации объектов на космических снимках высокого разрешения (IKONOS). Работы были проведены для решения реальной прикладной задачи по определению ареалов распространения редких типов растительности, присутствующих на многоспектральном снимке высокого разрешения, полученного со спутника IKONOS. Для экспериментальных исследований был использован многоспектральный снимок юго-восточной части Азербайджана, полученный со спутника IKONOS для участка территории 11×11 км.

Космические снимки высокого разрешения и снимки спутника Иконос Диапазон спектров Четырехканальный (красный м, зеленый – м, голубой – м и инфракрасный – м): Пространственное разрешение – 1м Точность горизонтального позиционирования на земной поверхности - до одного метра Точность вертикального позиционирования – до двух метров

Исследуемая территория в естественном цвете (R-G-B)

Этапы проведения исследований: Определение классификационной схемы; Выбор типа классификаторов; Сбор и составление наборов данных для обучения, оценка годности (репрезентативность, разделяемость, доверительность) данных; Тестирование классификаторов, уточнение и модификация классификационной схемы; Использование матрицы ошибок и параметров качества обучения для анализа качества обучения классификаторов

Таблица. Набор классов – 12 типов растительности и почв. Номер класса Полное название растения Класс 1Болотистая тростниковая растительность Класс 2Болотистый кустарниковый тамариск (Tamarix) Класс 3Прибрежная зона: полупустынная растительность Класс 4Тростник ложный австралийский (Phragmaties australis) Класс 5Солянка древовидная ( Salsola ericoides ) Класс 6Солянка гористая (Salsola nodulosa ) Класс 7Солянка гористая (Salsola nodulosa) / Полынь Лерха (Artemesia lerchiana ) Класс 8Солянка гористая (Salsola Nodulosa) / Трава Класс 9Полупустынная растительность - поташник каспийский, (Kalidium capsicum ) Класс 10Полупустынная растительность с доминированием Верблюжьей колючки (Alhagi pseudoalhagi) Класс 11Голая почва Класс 12Солянка гористая (Salsola nodulosa) / голая почва

Были выбраны две классификационные схемы – первоначальная и модифицированная – и проведена процедура обучения МСП по этим двум схемам. После проведения процедуры обучения была осуществлена автоматическая классификация по всей сцене, охватываемой космоснимком (многоспектральный снимок со спутника Ikonos, 110 км2) для распознавания объектов из соответствующих классов. В данной работе мы исследовали два совмещенных тематических растра и использовав возможности символизации ГИС для акцентирования различий при показе всей сцены, мы выделили 2 фрагмента, где были выявлены и определены особенности пространственного распространения исследуемых объектов.

Результаты классификации-неклассифицированные пиксели представлены красным цветом. а) по 5-ти классовой классификационной схемеб) по 12-ти классовой классификационной схеме