Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55580
Title: Clustering of Multispectral Images by Terrain Classes Using a Semantic Approach
Other Titles: Определение класса мультиспектрального изображения по семантической разности ковариационных матриц
Authors: Xi Zhou
Nedzved, A.
Belotserkovsky, A.
Keywords: материалы конференций;multispectral image;covariance;vector difference;Word2vec
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Xi Zhou. Clustering of Multispectral Images by Terrain Classes Using a Semantic Approach = Определение класса мультиспектрального изображения по семантической разности ковариационных матриц / Xi Zhou, A. Nedzved, A. Belotserkovsky // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2024. – Вып. 8. – С. 279–284.
Abstract: This article conducted a study on methods for clustering multispectral images by terrain classes using semantic technologies. Using Word2Vek technology, a semantic form of the image is constructed, which is used to determine the class of the image.
Alternative abstract: Аннотация: В данной статье проведено исследование спутниковых мультиспектральных изображений, спектральных данных местности, а также представлен метод определения принадлежности изображений к классам местности с использованием семантического анализа вектора собственных значений ковариационной матрицы спутникового мультиспектрального изображения.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55580
Appears in Collections:OSTIS-2024

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Xi_Zhou_Clustering.pdf144.21 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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