Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков

Купенова, Э.М. и Кашницкий, А.В. (2018) Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков. Вестник ТвГУ. Серия: География и геоэкология (3). С. 99-107. ISSN 9999-3980

[thumbnail of Вест.ТвГУ_География_2018_3_С.99-107.pdf]

PDF - Опубликованная версия
662kB

Абстракт

В ходе данной работы было рассказано о понятии и видах классификации спутниковых снимков, разобран алгоритм построения случайного леса, были показаны основные преимущества данного метода классификации перед множеством различных существующих методах классификаций. Показаны промежуточные результаты работы макета классификатора тестового изображения

Абстракт (англ.)

In the course of this work, the concept and types of classification of satellite images were discussed, the algorithm of constructing a random forest was analyzed, the main advantages of this method of classification were shown over many different existing methods of classification. The intermediate results of the test image classifier layout are shown

Тип объекта:	Статья
Сведения об авторах:	КУПЕНОВА Эльвира Максатовна, студент-магистр, МГУ им. Ломоносова, Москва, Ленинские горы, д.1, КАШНИЦКИЙ Александр Витальевич, к.т.н., Институт космических исследований Российской академии наук, Москва, Профсоюзная 84/32
Ключевые слова:	классификация, случайный лес, деревья решений, обучающая выборка, растровое изображение, бутстрэп, бэггинг
Ключевые слова (англ.):	classification, random forest, decision trees, training sample, raster image, bootstrap, bagging
Категории:	5 Математика. Естественные науки > 52 Астрономия. Астрофизика. Исследование космического пространства. Геодезия > 528 Геодезия. Топографо-геодезические работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография
Подразделения:	Институты, НИИ > Институт космических исследований РАН, Москва Университеты > Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
ID Code:	8448
Deposited On:	06 Фев 2019 10:42
Последнее изменение:	06 Фев 2019 10:42

Repository Staff Only: item control page