Классификация земных покровов по радиолокационным изображениям на основе методов статистического текстурного анализа

• Автор: Лукьяненко, Дмитрий Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 110 с.

1.1. Основные используемые модели

1.2. Подходы к классификации и анализу данных дистанционного зондирования

1.3. Выводы.

Глава 2. Анализ одноканальных радиолокационных изображений

2.1. Общие принципы статистического текстурного анализа.

2.2. Классические методы классификации радиолокационных изображений

2.3. Выбор признаков анализа и. описание алгоритма классификации

2.4. Влияние спеклшума на текстурные признаки

2.5. Выводы

Глава 3. Анализ многоканальных данных Введение

3.1. Анализ лесных массивов.

3.2. Результаты анализа лесных массивов.
3.3.Анализ сельскохозяйственных угодий и областей эрозии почв.
3.4. Выводы








Глава 4. Использование нейронных сетей для задач классификации радиолокационных изображений.
4.1. Обзор нейронных сетей.
4.2. Архитектура сети
4.3. Метод обратного распространения.
4.4.Преимущества и недостатки метода обратного распространения
4.5. Применение метода обратного
распространения для классификации
радиолокационных изображений
Выводы
Глава 5. Компьютерная система анализа
радиолокационных изображении
Введение
5.1. Описание системы
5.2. Практическое применение системы
Выводы
Заключение
Выводы
Практические рекомендации
Список литературы


Результаты исследования применяются в выполнении научных проектов по дистанционному зондированию Земли в лаборатории обработки изображений Алтайского государственного университета, а также для обучения студентов, магистров и аспирантов на физикотехническом факультете Алтайского государственного университета. Созданные алгоритмы переданы в Центр
обработки и хранения космической информации в Институте радиотехники и электроники РАИ и включены в отчеты программы НаукаНАСА. Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, главы с описанием материалов и методов исследования, трех глав с описанием собственных исследований, заключения, выводов, практических рекомендаций и списка литературы. Публикации. Но теме диссертации опубликовано научных работ, в том числе 2 в центральных изданиях, 2 в иностранной печати. Личный вклад автора в выполнение диссертационной работы заключается в проведении теоретических и экспериментальных работ. При выполнении теоретических работ участие автора заключалось в проведении численных расчетов на ЭВМ. При непосредственном участии автора были проведены эксперименты по классификации природных ландшафтов по данным радиолокаторов с синтезированной апертурой. Автором самостоятельно был создан интегрированный программный комплекс для анализа радиолокационных изображений, который позволяет вести классификацию изображений в удобном интерактивном режиме. Также автором были самостоятельно реализованы нейросетевые имитаторы. Выражаю глубокую признательность всем моим соавторам, без совместной работы, с которыми успешное решение поставленных задач было бы невозможным Комарову С. А., Байкаловой Т. В., Юшакову В. Н., Казанцеву К. Особенно автор благодарен научным руководителям членукорреспондснту Российской Академии наук, профессору В.