Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54063
Title: Классификация методов сегментации снимков земной поверхности
Other Titles: Classification of earth surface image segmentation methods
Authors: Куприянова, Д. В.
Перцев, Д. Ю.
Татур, М. М.
Keywords: публикации ученых;дистанционное зондирование;глубокое обучение;машинное обучение
Issue Date: 2023
Publisher: Белорусский национальный технический университет
Citation: Куприянова, Д. В. Классификация методов сегментации снимков земной поверхности = Classification of earth surface image segmentation methods / Д. В. Куприянова, Д. Ю. Перцев, М. М. Татур // Системный анализ и прикладная информатика. – 2023. – № 4. – С. 20–28.
Abstract: В данной работе представлена классификация методов сегментации снимков земной поверхности. Рассмотрены такие подходы как сравнение с шаблоном, машинное обучение и глубокие нейронные сети, а также применение знаний об анализируемых объектах. Рассмотрены особенности применения вегетационных индексов для сегментации данных по спутниковым снимкам. Отмечены преимущества и недостатки. Систематизированы результаты, полученные авторами методик, появившихся за последние 10 лет, что позволит заинтересованным быстрее сориентироваться, сформировать идеи для последующих исследований.
Alternative abstract: The classification of methods for land surface image segmentation is presented in the paper. Such approaches as template matching, machine learning and deep neural networks, as well as application of knowledge about analyzed objects are considered. Peculiarities of vegetation indices application for satellite images data segmentation are considered. Advantages and disadvantages are noted. The results obtained by the authors of the methods that have appeared over the last 10 years are systematized, which will allow those interested to get oriented faster and form ideas for further research.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54063
DOI: 10.21122/2309-4923-2023-4-20-28
Appears in Collections:Публикации в изданиях Республики Беларусь

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kupriyanova_Klassifikaciya.pdf1.06 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.